La pregunta más habitual que me hacen los estudiantes no es qué es la inteligencia artificial, sino cuál es la diferencia
entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Hay muchas ideas erróneas de que los términos son intercambiables.
Sin embargo, no lo son.
Y para entender las diferencias, tenemos que echar un vistazo a lo que es la inteligencia artificial.
En pocas palabras, la inteligencia artificial es la que demuestran las máquinas, mientras que la inteligencia
natural sería la que poseen la mayoría de los seres vivos.
El campo de la IA se convirtió en una disciplina académica en 1956.
Los tipos de problemas tradicionales en los que trabajé fueron la réplica de las capacidades humanas de razonamiento, conocimiento,
representación, planificación, aprendizaje, percepción del procesamiento del lenguaje natural y la capacidad
de manipular objetos.
A fin de cuentas, la IA consiste en que una máquina aprenda a adaptarse a nuevas situaciones.
Sin embargo, hacer esto actualmente con un enfoque holístico es algo desalentador, ya que los psicólogos todavía están
tratando de averiguar cómo funciona el ser humano.
Así, obtenemos esta masa de campos mucho más pequeños y concentrados, que intentan resolver sólo un área que
podría considerarse parte de la inteligencia.
Las numerosas aplicaciones de la IA incluyen la robótica, la planificación, la visión, los sistemas expertos de voz, el procesamiento del lenguaje
natural y el aprendizaje automático.
Fíjate en que el aprendizaje automático es solo una parte muy pequeña del conjunto A. I. Dominio.
A. I. tal y como se aplica en los juegos hasta hace poco, difícilmente podría considerarse
inteligencia artificial en el sentido puramente académico.
En el ámbito académico, los investigadores intentan producir una máquina verdaderamente inteligente.
Sin embargo, a los desarrolladores de juegos sólo les interesa simular la inteligencia o crear
algo que un jugador humano pueda creer que es real.
Así que académico y de juego A. I. son bestias muy diferentes, sin embargo.
Si tuviera que señalar las áreas en A. I. donde los juegos se han inspirado más en
ellos, yo iría a los sistemas de planificación y expertos.
Pero si os oigo saltar en vuestros asientos, señalar a la pantalla y gritar, ¿qué pasa con el aprendizaje
automático?
Pues entonces tienes toda la razón.
En los últimos años, el aprendizaje automático ha ganado mucha tracción en los juegos, ya que tiene
el potencial de crear personajes de juegos con niveles de inteligencia para adaptarse a los cambios en sus entornos.
Aunque para entender realmente el aprendizaje automático se requiere un alto nivel de conocimientos matemáticos y estadísticos,
así como una apreciación de cómo se puede aplicar en los juegos.
Y actualmente en cerca del 95% de los juegos actuales.
El aprendizaje automático sería una exageración total para los tipos de funcionalidad que usted requiere.
Sin embargo, lo que vas a aprender en este curso son las técnicas básicas de la IA en los juegos, los métodos consagrados
que hemos estado utilizando durante décadas para conseguir que los personajes no jugadores se muevan por su
entorno, interactúen con el jugador y muestren rasgos de estar digitalmente vivos.
Así que entra en un viaje lleno de diversión a través de los algoritmos más probados y verdaderos mientras los aplicamos en
Unity con C-sharp.
Y te mostraré cómo puedes aplicar la IA para mejorar tus propios proyectos de juego en el futuro.