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http://hdl.handle.net/11422/22275
Especie: | Trabalho de conclusão de graduação |
Título : | LLMs e IA generativa em jogos |
Autor(es)/Inventor(es): | Rolim, Fellipe Moreira |
Tutor: | Xexéo, Geraldo Bonorino |
Resumen: | Este trabalho explora a interseção entre a Inteligência Artificial (IA) e videogames, com foco especial em IA Generativa e Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). O estudo abrange a evolução histórica da IA em jogos, uma análise aprofundada de Chatbots de IA (como o GPT-3) e LLMs, e a integração de Aprendizado de Máquina e IA Generativa nos jogos, destacando sua capacidade de se adaptar aos jogadores e proporcionar experiências personalizadas. A incursão na IA Generativa enfatiza seu papel inovador na criação de narrativas dinâmicas e experiências de jogo únicas. Esta pesquisa explora suas aplicações práticas, desde a personalização de diálogos até a geração de ambientes dinâmicos. A implementação prática de um "Simulador de TTRPG" demonstra como essas teorias podem ser aplicadas para criar uma experiência de jogo interativa e envolvente. As conclusões destacaram a transformação da IA de uma ferramenta reativa para uma proativa, moldando experiências mais ricas e desafiadoras. O estudo focou não apenas no estado atual da IA em videogames, mas também oferece um vislumbre de seus possíveis desenvolvimentos futuros. Considerações éticas também foram ressaltadas, sublinhando a importância de equilibrar essa inovação com preocupações sociais. Em síntese, o relacionamento entre IA e videogames está em constante evolução, prometendo transformar a forma como jogamos e desafiando fronteiras criativas. Este estudo oferece uma imersão abrangente nesse campo dinâmico, incentivando uma atenção contínua às futuras possibilidades e desafios instigantes. |
Materia: | Inteligência artificial Videogames Aprendizado de máquina Artificial intelligence Vídeo games Generative AI |
Materia CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO |
Unidade de producción: | Instituto de Computação |
Editor: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
Fecha de publicación: | 19-dic-2023 |
País de edición : | Brasil |
Idioma de publicación: | por |
Tipo de acceso : | Acesso Aberto |
Aparece en las colecciones: | Ciência da Computação |
Ficheros en este ítem:
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