يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في العالم كما نعرفه. من خوارزميات اكتشاف الكائنات وتوطينها في الصور إلى تنفيذ أنظمة مراقبة الرعاية الصحية في الوقت الفعلي ، حسّن الذكاء الاصطناعي عددًا لا يحصى من القطاعات من حيث الحجم. أحد هذه القطاعات التي استخدمت الذكاء الاصطناعي لعقود هي صناعة ألعاب الفيديو.
تتناول هذه المقالة أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي جنبًا إلى جنب مع تنفيذها في ألعاب الفيديو. إذا كنت مهتمًا بتطوير الألعاب ، تعلم آلة أو كليهما ، هذا المنشور لك!
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
الذكاء الاصطناعي هو أحد تطبيقات مجال علم البيانات الذي يركز على بناء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عمومًا درجة معينة من الذكاء البشري. لا يتألف هذا الذكاء المحاكى من التفكير المجرد. بل هي وسيلة لاتخاذ طريق أذكى أو أذكى حل لمشكلة معينة.
تعلم آلة (ML) هو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي حيث تحاول خوارزميات الكمبيوتر التحسين تلقائيًا من خلال التجربة واستخدام البيانات. تقوم هذه الخوارزميات ببناء نموذج وتدريبه باستخدام التحليل الإحصائي على مجموعة البيانات المحددة و عمل تنبؤات أو قرارات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك.
AI / ML في الألعاب
لقد كان الذكاء الاصطناعي موجودًا في صناعة الألعاب منذ عقود. ولكن ، مع إدخال الأدوات والتقنيات الحديثة مثل وحدات المعالجة الرسومية (GPUs) ، وبرامج الفنون الرقمية المحسّنة ، ومجموعات بيانات المشغلين الضخمة ، زادت إمكانات كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي!
فيما يلي التطبيقات الرئيسية لـ AI / ML في ألعاب الفيديو.
1. شخصيات أكثر ذكاءً
الشخصيات غير القابلة للعب (NPCs) هي شخصيات في اللعبة بخلاف اللاعب الرئيسي. تقليديا ، تمت برمجة الشخصيات غير القابلة للعب بإجراءات مكتوبة مسبقًا باستخدام آلة الدولة. بمعنى أن أفعالهم كانت مرتبطة بالقصة أو استجابة لأفعال اللاعب ، لذلك كان لدى NPC إجراءات محدودة ويمكن التنبؤ بها.
ومع ذلك ، مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، أصبحت الشخصيات غير القابلة للعب لدينا الآن قادرة على تعلم أسلوب لعب اللاعبين ولديهم مجموعة ديناميكية من الإجراءات ، مما يجعلها أقل قابلية للتنبؤ بها وأكثر صعوبة للعب ضد اللاعب. لقد مكنتنا إستراتيجية التعلم من الخصم من إنشاء محركات شطرنج متطورة مثل AlphaZero.
2. التقديم الديناميكي
إحدى المشكلات التي تحاول شركات ألعاب الفيديو التخلص منها باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هي تشويه المنظور. تحدث هذه الظاهرة عندما يبدو الكائن جيدًا عندما يكون اللاعب بعيدًا ، لكنه يصبح مشوهًا ومقطّعًا عندما يقترب اللاعب من الكائن المذكور.
تستخدم شركات الألعاب خوارزميات التعلم الآلي لتحسين الصور والعروض بشكل ديناميكي. سيؤدي ذلك إلى مواجهة تأثير تشويه الصورة والسماح للكائن بالظهور بشكل أدق عند الاقتراب من المشغل.
3. توليد الحوار والتفاعلات الواقعية
لقد رأينا بالفعل كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين إجراءات NPC. ومع ذلك ، يمكن أيضًا استخدام هذه التقنيات لتحسين تجربة الألعاب من خلال صياغة استجابات أكثر دقة وواقعية لـ NPC.
يستفيد عدد من ألعاب لعب الأدوار من آلية الحوار ، والتي تم تحسينها بشكل كبير بمساعدة معالجة اللغة الطبيعية وتحليل المشاعر التقنيات باستخدام خوارزميات ML. يمكن رؤية مثال جيد على حوار AI المتقدم والتفاعلات الواقعية في ألعاب مثل مخطوطات الشيخ الرابع: النسيان.
4. جيل العالم
تطبيق قوي آخر لـ ML في تطوير اللعبة هو تطبيق الجيل العالمي. عدد من الألعاب الشعبية مثل ماين كرافت وتستفيد سلسلة Grand Theft Auto من سيناريو اللعب في العالم المفتوح.
سيكون من الصعب جدًا إنشاء هذه الألعاب بدون ميزات معينة من الجيل العالمي وما هي أفضل طريقة لرسم خريطة التضاريس ديناميكيًا ونشر الشخصيات غير القابلة للعب وإخفاء المسروقات بمساعدة تعلم آلة التكنولوجيا.
5. إنشاء ألعاب غامرة
من أهم أولويات مطوري ألعاب الفيديو إنشاء لعبة غامرة وقريبة من العالم الواقعي قدر الإمكان. ومع ذلك ، فإن نمذجة العالم الحقيقي يمكن أن تكون عملية صعبة للغاية.
يمكن جعل هذه العملية أسهل بكثير بمساعدة تقنية التعلم الآلي. يمكن استخدام خوارزمية ML للتنبؤ بالتأثيرات النهائية لأفعال اللاعب أو حتى نمذجة أشياء مثل طقس اللعبة.
وفي الختام
الذكاء الاصطناعي وجد التعلم الآلي بعض التطبيقات القوية في صناعة ألعاب الفيديو. تستثمر شركات ألعاب الفيديو الحديثة بكثافة في تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين تجربة اللاعب التي توفرها ألعابهم. نظرًا للوتيرة التي تنمو بها التكنولوجيا ، فلن يكون من المفاجئ أن يكون لدينا بعض تجارب ألعاب الفيديو التي لا يمكن تصورها تحت تصرفنا قريبًا. هل انت متحمس؟
إذا استمتعت بهذا المقال ، اشترك في النشرة الإخبارية الأسبوعية من HashDork، حيث نشارك آخر أخبار AI و ML و DL والبرمجة وتقنية المستقبل.
اترك تعليق