В 2014 году моддер под псевдонимом Tehgam начал использовать Arma 3 от Bohemia Interactive для создания сложных боевых сценариев. Игра, вышедшая незадолго до этого, привлекла его возможностью модификаций и продвинутой баллистикой, унаследованной от военного тренажёра VBS (Virtual Battlespace). Первый год ушёл на освоение языка SQF (Status Quo Function), который автор описывает как смесь BASIC и C++. В движке есть два параллельных мира — Unscheduled и Scheduled, что усложняет написание кода, но позволяет гибко управлять выполнением на сервере и клиентах.
К 2015 году Tehgam столкнулся с ограничениями штатных средств по созданию умных противников. Вспомнив об ИИ из F.E.A.R., он решил пойти дальше и начал разработку сети принятия решений. Эта сеть обучается на данных о действиях игроков, анализируя их тактику и адаптируя поведение ботов в реальном времени. В отличие от стандартных конечных автоматов, используемых в Arma 3, новая система позволяет ботам действовать непредсказуемо и реагировать на стиль игры конкретного пользователя.
Проект развивался сообщества Tehgam, которое со временем распалось, но моддер продолжил работу самостоятельно. Он подчёркивает, что сеть специально проектировалась так, чтобы её нельзя было адаптировать к реальным боевым условиям: «Все технические моменты, описанные ниже, не применимы к реальной жизни, т.к. в реальности, в отличие от игр, жизнь одна». Это важное ограничение, учитывая, что подобные технологии активно исследуются в военной сфере.
Для игрового сообщества такой подход открывает новые возможности: ИИ-противники, которые учатся у игроков, могут сделать шутеры более увлекательными и долговечными. Вместо того чтобы менять игру после привыкания, пользователи могут получать новый вызов за счёт адаптивного ИИ. Однако остаются вопросы: насколько сложно внедрить такую систему в коммерческие игры и какие ресурсы требуются для обучения сети. Пока это хобби-проект, но он демонстрирует потенциал ИИ в игровой индустрии.
