Ensino de agentes inteligentes por meio de problemas em jogos

O ensino de agentes inteligentes, apresentado neste estudo, foi realizado por meio do método de Aprendizagem Baseada em Problemas. O jogo Pac-Man foi selecionado como estudo de caso. O processo de aprendizado construtivo foi executado mediante três etapas, sendo elas: (i) a implementação de agentes básicos, com objetivo apenas de completar o percurso no mapa; (ii) a implementação de agentes reais, considerando a existência de fantasmas; e, por fim, (iii) a implementação de agentes inteligentes com capacidade de aprendizado. Como parte do processo de construção do conhecimento, cada novo agente proposto pelo discente foi criado com a finalidade de solucionar problemas encontrados nas análises de desempenho de agentes anteriores. Na primeira etapa de desenvolvimento foi observada uma melhora de 33,45% no desempenho do Agente 1 para o Agente 6. Na segunda etapa, considerando o jogo real, o Agente 8 apresentou incremento de desempenho de 20,49% quando comparado ao Agente 7. Na terceira etapa, foram utilizadas redes neurais artificiais e algoritmos genéticos, o que permitiu criar um agente capaz de aprender e completar o mapa sozinho. Assim, foi possível comprovar que as técnicas selecionadas mostraram-se eficientes ao melhorar o nível de inteligência dos agentes propostos para o jogo em questão. Além disso, o emprego deste método de ensino resultou em um maior envolvimento do discente com a disciplina de Inteligência Artificial, favorecendo o domínio deste aluno em técnicas de construção de agentes inteligentes, bem como contribuindo para maior interesse do mesmo por esta área de estudo.