Süni intellekt (AI) bildiyimiz kimi dünyanı inqilab edir. Şəkillərdə sadə obyekt aşkarlama və lokallaşdırma alqoritmlərindən tutmuş real vaxt rejimində səhiyyə monitorinqi sistemlərinin tətbiqinə qədər, süni intellekt saysız-hesabsız sektorları böyük ölçüdə təkmilləşdirmişdir. Onilliklər ərzində süni intellektdən istifadə edən belə sektorlardan biri də video oyunlar sənayesidir.
Bu məqalə AI və Maşın Öyrənmənin əsaslarını və onların video oyunlarda tətbiqini əhatə edir. Əgər oyun inkişafı ilə maraqlanırsınızsa, Machine Learning və ya hər ikisi, bu yazı sizin üçün!
Süni İntellekt və Maşın Öyrənməsi
Süni intellekt, ümumiyyətlə müəyyən dərəcədə insan zəkasını tələb edən vəzifələri yerinə yetirməyə qadir olan ağıllı maşınların yaradılmasına yönəlmiş məlumat elmi sahəsinin tətbiqidir. Bu simulyasiya edilmiş zəka mücərrəd düşüncədən ibarət deyil; daha çox, müəyyən bir problem üçün daha ağıllı və ya ən ağıllı həll yolu götürmək üçün bir vasitədir.
Machine Learning (ML) kompüter alqoritmlərinin təcrübə və məlumatlardan istifadə etməklə avtomatik təkmilləşdirməyə çalışdığı AI-nin alt sahəsidir. Bu alqoritmlər verilmiş verilənlər toplusunda statistik analizdən istifadə edərək model qurur və öyrədir və proqnozlar vermək və ya bunu etmək üçün açıq şəkildə proqramlaşdırılmadan qərarlar.
Oyunda AI/ML
AI onilliklərdir ki, oyun sənayesində mövcuddur. Lakin, Qrafik Proses Birlikləri (GPU), təkmil rəqəmsal sənət proqramı və nəhəng oyunçu məlumat dəstləri kimi müasir alətlər və texnologiyaların tətbiqi ilə həm süni intellekt, həm də ML üçün potensial sürətlə artdı!
Aşağıdakılar video oyunlarda AI/ML-nin əsas tətbiqləridir.
1. Daha ağıllı NPC-lər
Qeyri-Oynatıla bilən personajlar (NPC) əsas oyunçudan başqa oyundakı personajlardır. Ənənəvi olaraq, NPC-lər dövlət maşınından istifadə edərək əvvəlcədən hazırlanmış hərəkətlərlə proqramlaşdırılırdı. Bu o deməkdir ki, onların hərəkətləri hekayə xətti ilə və ya oyunçunun hərəkətlərinə cavab olaraq əlaqəli idi, buna görə də NPC-nin məhdud və proqnozlaşdırıla bilən hərəkətləri var idi.
Bununla belə, AI və ML ilə bizim NPC-lərimiz indi oyunçuların oyun tərzini öyrənə və dinamik hərəkətlər toplusuna sahibdirlər ki, bu da onları daha az proqnozlaşdırılan və oyunçuya qarşı oynamaq üçün daha çətin edir. Rəqibdən öyrənmənin məhz bu strategiyası bizə AlphaZero kimi ən müasir şahmat mühərrikləri yaratmağa imkan verdi.
2. Dinamik Göstərmə
Video oyun şirkətlərinin AI və ML-dən istifadə edərək aradan qaldırmağa çalışdıqları məsələlərdən biri də perspektiv təhrifdir. Bu fenomen oyunçu uzaqda olanda obyekt yaxşı görünəndə baş verir, lakin oyunçu sözügedən obyektə yaxınlaşdıqda pozulur və pikselləşir.
Oyun şirkətləri şəkilləri və təsvirləri dinamik şəkildə təkmilləşdirmək üçün Machine Learning alqoritmlərindən istifadə edirlər. Bu, təsvirin təhrifinin təsirinə qarşı çıxacaq və pleyerə yaxınlaşdıqda obyektin daha incə görünməsinə imkan verəcək.
3. Dialoq Yaradılması və Real Qarşılıqlı Əlaqələr
NPC hərəkətlərini təkmilləşdirmək üçün AI və ML-nin necə istifadə oluna biləcəyini artıq görmüşük. Bununla belə, bu texnologiyalar daha dəqiq və real NPC cavablarını formalaşdırmaqla oyun təcrübəsini yaxşılaşdırmaq üçün də istifadə edilə bilər.
Bir sıra rol oyunları dialoq mexanizmindən istifadə edir, köməyi ilə əhəmiyyətli dərəcədə təkmilləşdirilir Təbii Dil Emalı və hisslərin təhlili ML alqoritmlərindən istifadə edən üsullar. Qabaqcıl AI dialoqunun və real qarşılıqlı əlaqənin yaxşı nümunəsini kimi oyunlarda görmək olar The Elder Lülə halında bükülmüş kağızlar IV: Oblivion.
4. Dünya nəsli
Oyun inkişafında ML-nin digər güclü tətbiqi dünya nəslidir. kimi bir sıra məşhur oyunlar Minecraft və Grand Theft Auto seriyası açıq dünya oyun ssenarisindən istifadə edir.
Müəyyən dünya nəsli xüsusiyyətləri olmadan bu oyunları yaratmaq olduqca çətin olardı və əraziləri dinamik şəkildə xəritələndirmək, NPC-ləri yaymaq və qənimətləri gizlətmək üçün daha yaxşı yol ola bilər. Machine Learning texnologiyası.
5. İmmersiv Oyunların yaradılması
Video oyun tərtibatçılarının ən yüksək prioritetlərindən biri mümkün qədər immersiv və real dünyaya yaxın bir oyun yaratmaqdır. Bununla belə, real dünyanı modelləşdirmək inanılmaz dərəcədə çətin bir proses ola bilər.
Bu proses Machine Learning texnologiyasının köməyi ilə xeyli asanlaşdırıla bilər. Bir ML alqoritmi oyunçunun hərəkətlərinin aşağı axın təsirlərini proqnozlaşdırmaq və ya hətta oyunun havası kimi şeyləri modelləşdirmək üçün istifadə edilə bilər.
Nəticə
Süni İntellekt və Machine Learning video oyun sənayesində bəzi güclü tətbiqlər tapdı. Müasir video oyun şirkətləri, oyunlarının təmin etdiyi oyunçu təcrübəsini yaxşılaşdırmaq üçün AI və ML-nin tətbiqinə böyük sərmayə qoyurlar. Texnologiyanın inkişaf tempini nəzərə alsaq, tezliklə bəzi ağlasığmaz video oyun təcrübələrinin bizim ixtiyarımızda olması sürpriz olmayacaq. Həyəcanlısınız?
Bu məqaləni bəyəndinizsə, HashDork-un həftəlik bülleteninə abunə olun, burada ən son AI, ML, DL, Proqramlaşdırma və Future Tech xəbərlərini paylaşırıq.
Cavab yaz