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A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM JOGOS DIGITAIS

Por:   •  27/10/2017  •  Artigo  •  759 Palavras (4 Páginas)  •  516 Visualizações

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UNIVERSIDADE DO SUL DE SANTA CATARINA

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM JOGOS DIGITAIS

Trabalho para a disciplina Modelagem de Jogos Digitais, do curso de Ciência da Computação, UNISUL.

Prof. Charbel Szymanski

Tubarão

2017

SUMÁRIO 2

1. Introdução 3

2. O jogo Quick, Draw! 3

3. Técnica de Aprendizado de Máquina (Redes Neurais) 3

4. Conclusão 6

5. Referências 7

1.Introdução

Inteligência artificial corresponde a uma área de pesquisa sobre computadores simulando o comportamento do celebro humano. Muito popular em filmes de ficção cientifica onde as maquina se voltam contra os humanos, a IA está cada vez mais presente em jogos digitais, onde o principal objetivo é deixar os jogos mais divertidos e atraentes.

2.O jogo Quick, Draw!

No Quick, Draw!, que foi desenvolvido pela Google, o jogador tem 20 segundos para fazer um desenho da palavra que aparece na tela, enquanto o jogador desenha o computador tenta adivinhar em tempo real o que está sendo desenhado. Ao final de seis tentativas, o jogo mostra quantos desenhos ele adivinhou, quais ele não conseguiu, e ainda mostra o que ele entendeu de cada desenho. Também é possível ver o que as outras pessoas desenharam sobre aquela palavra, e mostra como o computador vai sendo treinado pelos próprios jogadores. No jogo foi utilizada a técnica de aprendizado de máquina para realização do reconhecimento dos desenhos, onde foi passado várias amostras de desenhos diferentes sobre a mesma palavra, fazendo que o algoritmo consiga identificar padrões e assim reconhecer o que o jogador está desenhando.

3.Técnica de Aprendizado de Máquina (Redes Neurais)

As Redes Neurais (RN) estão baseadas nos comportamentos dos neurônios no cérebro. As RNs são caracterizadas por um modelo de processamento paralelo e distribuídas. Os neurônios transmitem sinais através de impulsos elétricos e esses sinais chegam até os neurônios através dos dendritos e saem através dos axônios (Buckland, 2002). Um cérebro humano é composto por 1011 neurônios e cada neurônio tem por volta de 10.000 conexões através dos dendritos.

A região onde um axônio encontra um dentrino é denominada sinapse.

Para simular um neurônio biológico, foi criado o neurônio artificial que possui o seguindo formato.

As conexões entre os neurônios artificiais procuram simular as conexões sinápticas de um neurônio biológico fazendo o uso de uma variável chamada peso. A função de soma acumula os dados recebidos de outros neurônios e a função de transferência ou função de ativação, processa a função soma. Ou seja, um neurônio corresponde a um soma ponderada de entradas, soma está que é aplicada a uma função de transferência que vai determinar a ativação do neurônio (Coelho, 2003).

O número de camadas de neurônios, o tipo de conexão e o tipo de treinamento são o que diferenciam os tipos de RNs existentes.

Em relação ao número de camadas, as redes neurais podem ser classificadas como:

Camada única: Há somente um neurônio entre qualquer entrada e qualquer saída da rede.

Múltiplas camadas: Há mais de um neurônio entre alguma entrada e alguma saída. Podem existir camadas escondidas entre os neurônios de entrada e de saída.

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