Штучны інтэлект (AI) рэвалюцыянізуе свет, якім мы яго ведаем. Ад простых алгарытмаў выяўлення аб'ектаў і лакалізацыі ў выявах да ўкаранення сістэм маніторынгу аховы здароўя ў рэжыме рэальнага часу, штучны інтэлект палепшыў незлічоныя сектары па велічыні. Адным з такіх сектараў, якія дзесяцігоддзямі выкарыстоўваюць штучны інтэлект, з'яўляецца індустрыя відэагульняў.
Гэты артыкул ахоплівае асновы штучнага інтэлекту і машыннага навучання разам з іх укараненнем у відэагульнях. Калі вы зацікаўлены ў распрацоўцы гульняў, машыннае навучанне ці абодва, гэты пост гэта для вас!
Штучны інтэлект і машыннае навучанне
Штучны інтэлект - гэта прымяненне ў галіне навукі аб даных, якое сканцэнтравана на стварэнні разумных машын, здольных выконваць задачы, якія звычайна патрабуюць некаторай ступені чалавечага інтэлекту. Гэты імітаваны інтэлект не складаецца з абстрактных думак; гэта хутчэй сродак для выбару больш разумнага або разумнага шляху вырашэння дадзенай праблемы.
машыннае навучанне (ML) - гэта падполе штучнага інтэлекту, дзе камп'ютэрныя алгарытмы спрабуюць аўтаматычна паляпшацца праз вопыт і выкарыстанне даных. Гэтыя алгарытмы ствараюць і навучаюць мадэль з дапамогай статыстычнага аналізу зададзенага набору даных і рабіць прагнозы або рашэнні, не будучы відавочна запраграмаваны на гэта.
AI/ML ў гульнях
ШІ існуе ў гульнявой індустрыі дзесяцігоддзямі. Але з увядзеннем сучасных інструментаў і тэхналогій, такіх як графічныя працэсары (GPU), палепшанае праграмнае забеспячэнне для лічбавага мастацтва і велізарныя наборы даных гульцоў, патэнцыял для AI і ML рэзка ўзрос!
Ніжэй прыведзены асноўныя рэалізацыі AI/ML у відэагульнях.
1. Разумнейшыя NPC
Негульнявыя персанажы (NPC) - гэта персанажы ў гульні, акрамя галоўнага гульца. Традыцыйна NPC былі запраграмаваны з прадугледжанымі дзеяннямі з дапамогай канечнага аўтамата. Гэта азначае, што іх дзеянні былі звязаны з сюжэтнай лініяй або ў адказ на дзеянні гульца, таму NPC меў абмежаваныя і прадказальныя дзеянні.
Аднак дзякуючы AI і ML нашы NPC цяпер могуць вывучаць стыль гульні гульца і маюць дынамічны набор дзеянняў, што робіць іх менш прадказальнымі і больш складанымі для гульца. Гэтая самая стратэгія навучання ў суперніка дазволіла нам стварыць сучасныя шахматныя механізмы, такія як AlphaZero.
2. Дынамічны рэндэрынг
Адной з праблем, якую кампаніі, якія займаюцца відэагульнямі, спрабуюць ліквідаваць з дапамогай AI і ML, з'яўляецца скажэнне перспектывы. Гэтая з'ява ўзнікае, калі аб'ект выглядае добра, калі гулец знаходзіцца далёка, але становіцца скажоным і піксельным, калі гулец набліжаецца да аб'екта.
Гульнявыя кампаніі выкарыстоўваюць алгарытмы машыннага навучання для дынамічнага паляпшэння малюнкаў і адлюстравання. Гэта прадухіліць эфект скажэння выявы і дазволіць аб'екту выглядаць больш дробным, калі ён знаходзіцца бліжэй да гульца.
3. Стварэнне дыялогаў і рэалістычныя ўзаемадзеянні
Мы ўжо бачылі, як AI і ML можна выкарыстоўваць для паляпшэння дзеянняў NPC. Аднак гэтыя тэхналогіі таксама можна выкарыстоўваць для паляпшэння гульнявога вопыту шляхам фармулявання больш дакладных і рэалістычных адказаў NPC.
У шэрагу ролевых гульняў выкарыстоўваецца дыялогавы механізм, які значна ўдасканалены з дапамогай Апрацоўка натуральнай мовы і аналіз пачуццяў метады з выкарыстаннем алгарытмаў ML. Добры прыклад удасканаленага дыялогу AI і рэалістычнага ўзаемадзеяння можна ўбачыць у такіх гульнях, як The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Пакаленне свету
Яшчэ адно магутнае прымяненне ML у распрацоўцы гульняў - гэта стварэнне свету. Шэраг папулярных гульняў, як Minecraft і серыя Grand Theft Auto выкарыстоўвае гульнявы сцэнар з адкрытым светам.
Гэтыя гульні было б вельмі складана стварыць без пэўных функцый генерацыі свету, і які лепшы спосаб дынамічнага адлюстравання мясцовасці, стварэння NPC і схавання здабычы - гэта не з дапамогай машыннае навучанне тэхналогіі.
5. Стварэнне захапляльных гульняў
Адным з найважнейшых прыярытэтаў распрацоўшчыкаў відэагульняў з'яўляецца стварэнне гульні, максімальна захапляльнай і блізкай да рэальнага свету. Аднак мадэляванне рэальнага свету можа быць неверагодна складаным працэсам.
Гэты працэс можна значна палегчыць з дапамогай тэхналогіі машыннага навучання. Алгарытм ML можа быць выкарыстаны для прагназавання далейшых наступстваў дзеянняў гульца або нават мадэлявання такіх рэчаў, як надвор'е ў гульні.
заключэнне
Штучны Інтэлект і Machine Learning знайшлі некалькі магутных прымянення ў індустрыі відэагульняў. Сучасныя кампаніі, якія займаюцца відэагульнямі, укладваюць значныя сродкі ва ўкараненне штучнага інтэлекту і машынабудавання для паляпшэння вопыту гульцоў у сваіх гульнях. Улічваючы тэмпы, з якімі развіваюцца тэхналогіі, не будзе сюрпрызам, што неўзабаве ў нашым распараджэнні з'явяцца неймаверныя ўражанні ад відэагульняў. Вы ў захапленні?
Калі вам спадабаўся гэты артыкул, падпісацца на штотыднёвую рассылку HashDork, дзе мы дзелімся апошнімі навінамі AI, ML, DL, праграмавання і тэхналогій будучыні.
Пакінуць каментар