Sviluppare AI per Angry Birds con PDDL+

Angry Birds è un gioco mobile super popolare dove i giocatori usano una fionda per lanciare uccelli contro strutture e buttare giù i maiali. Questo gioco è una sfida per l'intelligenza artificiale (IA) perché richiede di prendere decisioni basate sulla fisica del movimento e della collisione. Questo studio esplora come un tipo specifico di pianificazione e ricerca possa aiutare a creare un agente IA che giochi ad Angry Birds in modo efficace.

#La Sfida di Angry Birds

Il gioco è conosciuto per richiedere ai giocatori di pensare attentamente alle loro mosse. I diversi livelli richiedono strategie diverse. Alcuni livelli sono facili mentre altri sono molto difficili, rendendo il gioco un buon candidato per sviluppare soluzioni IA. Molte versioni di Angry Birds si sono dimostrate complesse, richiedendo abilità di ragionamento avanzate che sono difficili da replicare per l'IA.

#Perché Usare PDDL+?

Per modellare il gioco, usiamo un linguaggio chiamato PDDL+. Questo linguaggio è progettato per lavorare con cambiamenti semplici e complessi nei giochi e in altri sistemi. Un aspetto chiave di PDDL+ è la sua capacità di gestire diversi tipi di eventi che accadono contemporaneamente, come un uccello che vola in aria mentre le strutture crollano.

#Come Abbiamo Creato il Modello

Il nostro primo passo è stato creare un modello di Angry Birds che rifletta accuratamente come funziona il gioco. Dovevamo decidere come rappresentare al meglio i vari elementi del gioco, come gli uccelli, i maiali e i blocchi. Ognuno di questi elementi ha le proprie caratteristiche, come quanti danni possono subire o come si muovono.

Ci siamo concentrati sulla modellazione di come volano gli uccelli e interagiscono con altri oggetti. Semplificando alcune parti del gioco, potevamo creare un modello che funzionasse in modo efficiente. Abbiamo deciso di rappresentare la fionda indirettamente annotando da dove vengono lanciati gli uccelli senza fare di essa un oggetto nel modello.

#Dinamiche di Gioco nel Modello

Il modello descrive come vengono lanciati gli uccelli, come volano e come interagiscono con i maiali e i blocchi. La chiave per avere successo in Angry Birds è prendere le giuste decisioni su come lanciare gli uccelli. Il modello simula il lancio di un uccello prendendo in considerazione la sua velocità e angolo, che sono critici per colpire i bersagli.

#Eventi e Interazioni

Nel gioco, molte interazioni avvengono quando gli uccelli colpiscono i maiali o i blocchi. Quando un uccello collide con un maiale, possono verificarsi diversi risultati. L'uccello può distruggere direttamente il maiale o far cadere altri oggetti che colpiscono il maiale. Per catturare questa complessità, dobbiamo modellare vari eventi che si verificano durante queste interazioni.

Per esempio, quando un uccello colpisce il terreno, può rimbalzare. Questo è stato modellato incorporando regole che determinano come si comportano gli uccelli al contatto con le superfici. Allo stesso modo, abbiamo modellato gli effetti delle esplosioni, come quando un uccello colpisce un pacco di TNT. L'esplosione può causare danni agli oggetti vicini, che il modello deve catturare.

#Creare un Agente che Gioca

Per trasformare il nostro modello in un agente IA attuabile, abbiamo dovuto creare un agente chiamato Hydra. Questo agente legge lo stato del gioco e lo traduce in un formato che il pianificatore può comprendere. Da lì, Hydra genera un piano per risolvere ogni Livello determinando come lanciare gli uccelli in modo efficace.

#Tecniche di Ricerca

L'IA utilizza varie tecniche di ricerca per trovare le migliori mosse. L'agente può impiegare diversi algoritmi, inclusa la ricerca in ampiezza e la ricerca in profondità. La sfida è mantenere la ricerca efficiente mentre si identificano le migliori mosse possibili.

Abbiamo anche sviluppato strategie specifiche per migliorare il modo in cui l'agente Cerca soluzioni. Un approccio si concentra sul punteggio, che considera quanti maiali e blocchi possono essere distrutti con ogni mossa. Un altro metodo guarda a quanto è vicino l'uccello a un maiale e come si muove verso di esso.

#Valutazione Sperimentale

Per testare quanto bene si comporta Hydra, l'abbiamo confrontato con altri Agenti in vari livelli di Angry Birds. Abbiamo stabilito livelli di riferimento che vanno da semplici a complessi, variando nel numero di oggetti e nelle strategie richieste. Facendo questo, possiamo vedere come si comporta Hydra rispetto ad altri agenti IA affermati.

#Risultati

I risultati della nostra valutazione hanno mostrato che Hydra ha avuto prestazioni migliori rispetto ad alcuni agenti precedenti nei livelli più semplici. Tuttavia, ha affrontato sfide nei livelli più complessi, dove numerosi oggetti e interazioni rendevano più difficile per l'IA compiere le migliori mosse. In quei livelli, agenti affermati progettati per gestire strategie specifiche hanno avuto prestazioni migliori.

#Conclusione

In questo studio, abbiamo dimostrato come l'uso di PDDL+ possa catturare le dinamiche di un gioco impegnativo come Angry Birds. La combinazione di modellazione efficace e tecniche di ricerca efficienti mostra promettente per lo sviluppo di IA in grado di affrontare problemi simili in futuro.

Sebbene Hydra abbia ottenuto successi, c'è ancora margine di miglioramento, specialmente nella gestione dei livelli complessi. I lavori futuri si concentreranno sullo sviluppo di strategie migliori e sull'ottimizzazione del modello per includere ulteriori caratteristiche di Angry Birds. Questo potrebbe comportare l'inclusione di poteri speciali di alcuni uccelli e la varietà nei tipi di maiali.

Continuando questa ricerca, miriamo a migliorare le prestazioni degli agenti IA nei giochi e in altri scenari reali, rendendoli più efficaci nel risolvere problemi complessi e adattarsi a nuove sfide.