Tagarchief: lerarenopleiding

AI

Voor een nog geheim project ben ik AI (kunstmatige intelligentie) verder gaan bestuderen. Ik roep altijd dat wiskunde zo belangrijk is voor (aspirant) gamedesigners en met name als je met AI aan de slag gaat blijkt dat helemaal. Een van de interessante boeken op dat gebied is het boek “beheavioural mathematics for Game AI” door Dave Mark. In dat boek worden diverse wiskundige modellen uitgelegd voor veelvoorkomende (intelligente) gamesituaties en hoe je dat omzet naar code.

In het begin van het boek worden de simpele gevallen besproken die voorkomen in gokgames zoals roulette, blackjack of poker. De intelligentie daarachter berekenen is eigenlijk een simpele kansberekening. Tenminste bij online roulette en bij blackjack.

Bij poker wordt het gelijk al een ingewikkelder verhaal. Want bij roulette is elke keer dat je inzet (of de computer laat inzetten) de kans dat je winst of verliest bepaald (iets grotere kans dat je verliest dan dat je wint, zodat op de lange termijn de bank altijd wint). Maar bij games zoals poker komt de menselijke kant om de hoek kijken: Als er bepaalde kaarten op tafel liggen is er altijd de kans dat de tegenspeler bluft. De kans is dus niet meer zuiver te bepalen.

Het meest interessante van AI is dus niet rationeel het optimum van een bepaalde gamestrategie bepalen, maar juist menselijk gedrag te modelleren dat helemaal niet rationeel is, en ook het gedrag van je tegenstander niet. Zelfs als weet dat je tegenstander een hele rationele programmeur is met veel verstand van kansrekening dan weet je het niet. Want misschien houdt hij wel rekening met het feit dat jij weet dat hij rationeel is en dus iets totaal irrationeels doet in de game. Of hij houdt rekening met het feit dat jij weet dat hij weet dat jij weet dat hij weet dat jij weet (enz) dat hij heel slim en rationeel speelt (meestal dan).

Dit soort (psychologische) mechanismen spelen niet in strategy games een rol (welk volk met welke voordelen zal mijn tegenstander als eerste ontwikkelen?) maar zelf in schietspelletjes (welke kamer zal mijn tegenstander zitten, welke ‘gun’ kiest hij waarschijnlijk, als hij mij verwacht binnen te komen met onzichtbaarheids tovenaarscloak en een laserscherm). Sommige serious games zitten vol met dit soort afwegingen.

Naast de kennis van wiskunde om het gedrag te modelleren is dus kennis van menselijk gedrag nodig voor het maken van je game. Er is veel interessant onderzoek gedaan op gebied van (micro-)economie waarin er gekeken is naar hoe mensen omgaan met geld (schaarse middelen in bredere zin) in bepaalde situaties. In de boeken van Dan Ariely over (irrationeel) menselijk gedrag kan je veel interessant materiaal vinden te gebruiken in een (serious) game. Bijvoorbeeld wat het effect is van een ober als hij een fout maakt wanneer hij wel of niet zich excuseert (het blijkt dat als een ober sorry zegt, dat hij/zij meer fooi krijgt). Dit voorbeeld lijkt ver weg van een game, maar dat is het niet als je een game maakt met veel verhaal elementen.

2 belangrijke inspiratiebronnen dus voor gamedesigners: de sociale pysochologie en de wiskunde om dat gedrag vervolgens te modelleren naar game-elementen.

Schrijf je in voor de Gamescool

Na de zomer gaat er weer een verse ronde starten van Gamescool, waarin leraren, docenten en andere mensen die games willen maken met jongeren leren dat te doen. Het zijn 6 online lessen en 2 ‘live’ lessen waarin je alles leert om met jongeren games te kunnen maken. Het is een pittige cursus die een paar uur huiswerk per week kost, maar na het bereiken van een voldoende krijg je ook een echt Gamescool diploma. Misschien ook een mooie gelegenheid om je computervaardigheden bij te spijkeren.

Gameskool

1 oktober gaat de volgende groep docenten van start! Meer info over meedoen, klik hier.Kaart het nu alvast aan bij je schoolmanagement.