Kecerdasan buatan dalam menentukan aksi karakter pada game

Perkembangan teknologi yang sangat pesat akhir- akhir ini membawa banyak kemajuan perangkat lunak, salah satu perangkat lunak yang sangat populer di kalangan remaja saat ini seperti game. Game merupakan perangkat lunak yang digunakan sebagai sarana hiburan baik oleh kaum anak-anak maupun orang dewasa.

Salah satu fitur yang dapat di temui hampir semua game yang ada pada zaman sekarang adalah artificial intelligence atau sering disebut dengan AI, AI adalah kecerdasan buatan yangdipasang pada sistem komputer sehingga memungkinkan manusia dapat merasakan melawan pemain lain. Membuat AI adalah suatu tantangan tersendiri bagi developer game. AI juga membantu karakter dalam game mengambil keputusan, bertindak sesuai situasi, dan berinteraksi dengan pemain serta lingkungannya.

Finite State Machine (FSM) adalah model logika sederhana di mana karakter memiliki sejumlah state atau kondisi, seperti berpatroli, menyerang, atau melarikan diri. Setiap state memiliki aturan transisi yang menentukan kapan karakter akan pindah ke state lain. Misalnya, jika musuh berada dalam jarak tertentu, karakter dapat pindah dari state berpatroli ke menyerang. FSM cocok untuk perilaku yang tidak terlalu kompleks, sehingga sering digunakan untuk NPC (non-playablecharacter) dasar.

Behavior Tree adalah struktur yang lebih fleksibel dibandingkan FSM, memungkinkan karakter memiliki serangkaian tugas atau aksi yang lebih kompleks. Dengan behaviortree, karakter dapat menggabungkan aksi-aksi kecil menjadi perilaku yang lebih kompleks berdasarkan kondisi tertentu, sehingga terlihat lebih adaptif. Biasanya digunakan dalam game yang membutuhkan respons lebih kompleks, seperti game aksi atau stealth (penyusupan).

Pathfinding (Pencarian Jalur) Algoritma seperti (A-star) digunakan untuk menentukan jalur optimal yang harus dilalui karakter dari satu titik ke titik lain di dalam lingkungan game. Metode ini memastikan karakter dapat bergerak dengan cara yang realistis, menghindari rintangan, dan menemukan rute tercepat ke tujuan. AI berbasis machinelearningmemungkinkan karakter belajar dari interaksi dalam lingkungan game dan menyesuaikan aksi mereka. Melalui reinforcementlearning, karakter bisa dilatih untuk mencapai tujuan tertentu dengan menerima reward atau punishment berdasarkan aksinya. Metode ini cocok untuk game yang kompleks dan dinamis di mana karakter membutuhkan kemampuan adaptasi yang tinggi, seperti game strategi atau game petualangan.

Dalam game dengan elemen AI yang sangat canggih, neural network dapat digunakan untuk mengenali pola dan menghasilkan respons yang lebih natural. Misalnya, karakter dapat dilatih untuk meniru gaya bermain manusia atau bereaksi dengan cara yang sulit diprediksi. Meskipun jarang digunakan dalam gamemainstream karena memerlukan daya komputasi tinggi, metode ini populer di gameeksperimental atau simulasi canggih.

Fuzzy logic digunakan ketika keputusan AI tidak bisa didasarkan pada kondisi biner (ya/tidak) saja. Teknik ini memungkinkan karakter untuk membuat keputusan dalam situasi yang tidak pasti, seperti seberapa dekat untuk menghindar atau kapan untuk menyerang berdasarkan tingkat ancaman. Sistem berbasis aturan adalah metode di mana setiap aksi karakter didasarkan pada serangkaian aturan yang sudah ditentukan sebelumnya. Seringkali digunakan dalam game berbasis narasi atau RPG, di mana keputusan AI lebih bergantung pada pilihan dialog dan skenario yang sudah ditetapkan. Dengan AI, karakter dalam game dapat memberikan pengalaman bermain yang lebih dinamis, menantang, dan bervariasi, membuat dunia game terasa hidup dan responsif terhadap aksi pemain.

RolePlayingGame (RPG) adalah game yang pemainnya berperan sebagai seorang tokoh di dalam game, biasanya pada setting fantasi atau ksi ilmiah, yang dapat berinteraksi dengan dunia di dalam game tersebut. Genre ini adalah salah satu genre video game yang paling populer dan telah melahirkan beberapa sub-genre serta variasi regional seperti Japanese RPG (JRPG) dan Western RPG (WRPG).

Perbedaan utama antara JRPG dan WRPG terletak pada bagaimana battle atau pertarungan antara karakter pemain dan karakter musuh yang dikendalikan oleh komputer dilakukan. JRPG pada umumnya menggunakan turn-basedbattlesystem, yaitu sistem pertarungan antara dua kubu yang masing-masing kubu saling bergantian melakukan aksi dengan menunggu input dari pemain seperti permainan catur. Sedangkan WRPG pada umumnya menggunakan real-timebattlesystem, yaitu sistem pertarungan yang setiap karakternya, baik karakter pemain ataupun karakter musuh melakukan aksi secara bersamaan.

Pada real-timebattle, karakter musuh yang dikontrol oleh komputer memiliki keuntungan yang besar seperti akurasi yang sempurna dan kecepatan reaksi yang instan dibandingkan dengan karakter pemain yang dikontrol oleh manusia. Sehingga yang perlu diperhatikan dalam mendesain karakter musuh dalam game seperti ini adalah bagaimana membuatnya lebih mudah dikalahkan dengan memberikan sifat-sifat "manusiawi" seperti kemampuan untuk melakukan kesalahan. Namun lain halnya pada gameturn-based. Kecepatan berpikir dan akurasi tidak diperhitungkan sehingga karakter pemain yang dikontrol oleh manusia dapat dengan mudah mengalahkan karakter musuh. Untuk menambah tantangan bagi pemain dalam game jenis turn-based ini, karakter musuh pada game perlu ditingkatkan kemampuannya. Karakter musuh yang dikontrol oleh komputer harus lebih mampu membaca keadaan lawan yang dikontrol oleh pemain. Selain itu karakter musuh harus mampu menentukan aksi yang harus dilakukan terkait kondisi lawan yang dihadapi. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah kecerdasan buatan pada karakter musuh. Teknologi sekarang ini dapat digunakan untuk mendesain kecerdasan buatan gameturn-based. Logika fuzzy sebagai salah satu metode di dalam memberikan kecerdasan buatan pada karakter musuh yang mana dapat digunakan untuk mengontrol karakter dalam game.