Изкуственият интелект (AI) революционизира света, какъвто го познаваме. От прости алгоритми за откриване на обекти и локализация в изображения до внедряване на системи за наблюдение на здравеопазването в реално време, AI подобри безброй сектори по величини. Един от тези сектори, който използва AI от десетилетия, е индустрията за видеоигри.
Тази статия обхваща основите на AI и машинното обучение, заедно с тяхното прилагане във видеоигри. Ако се интересувате от разработка на игри, Machine Learning или и двете, публикувайте го за вас!
Изкуствен интелект и машинно обучение
Изкуственият интелект е приложение от областта на науката за данни, което се фокусира върху изграждането на интелигентни машини, способни да изпълняват задачи, които обикновено изискват известна степен на човешкия интелект. Тази симулирана интелигентност не се състои от абстрактна мисъл; по-скоро е средство за предприемане на по-интелигентен или най-интелигентен път за решение на даден проблем.
Machine Learning (ML) е подполе на AI, където компютърните алгоритми се опитват да се подобрят автоматично чрез опит и използване на данни. Тези алгоритми изграждат и обучават модел, използвайки статистически анализ на даден набор от данни и прави прогнози или решения, без да са изрично програмирани за това.
AI/ML в игрите
AI съществува в игралната индустрия от десетилетия. Но с въвеждането на съвременни инструменти и технологии като графични процесорни единици (GPU), подобрен софтуер за дигитални изкуства и огромни набори от данни за играчи, потенциалът както за AI, така и за ML нарасна до небесата!
По-долу са основните реализации на AI/ML във видео игрите.
1. По-умни NPC
Неиграеми персонажи (NPC) са герои в играта, различни от основния играч. Традиционно NPC бяха програмирани с предварително зададени действия с помощта на държавен автомат. Това означава, че техните действия са свързани със сюжета или в отговор на действията на играча, така че NPC е имал ограничени и предвидими действия.
Въпреки това, с AI и ML нашите NPC вече могат да научат стила на игра на играчите и да имат динамичен набор от действия, което ги прави по-малко предвидими и по-предизвикателни за игра срещу играча. Именно тази стратегия на учене от противника ни позволи да създадем най-съвременни шахматни двигатели като AlphaZero.
2. Динамично изобразяване
Един от проблемите, които компаниите за видеоигри се опитват да премахнат с помощта на AI и ML, е изкривяването на перспективата. Това явление се случва, когато обектът изглежда добре, когато играчът е далеч, но се изкривява и пикселизира, когато играчът се доближи до посочения обект.
Компаниите за игри използват алгоритми за машинно обучение за динамично подобряване на изображенията и изобразяването. Това ще противодейства на ефекта от изкривяване на изображението и ще позволи на обект да изглежда по-фин, когато е по-близо до плейъра.
3. Генериране на диалог и реалистични взаимодействия
Вече видяхме как AI и ML могат да се използват за подобряване на действията на NPC. Тези технологии обаче могат да се използват и за подобряване на игровото изживяване чрез формулиране на по-точни и реалистични отговори на NPC.
Редица ролеви игри използват диалоговия механизъм, които са значително подобрени с помощта на Обработка на естествен език и анализ на настроенията техники, използващи ML алгоритми. Добър пример за усъвършенстван AI диалог и реалистични взаимодействия може да се види в игри като The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Световно поколение
Друго мощно приложение на ML в разработването на игри е това на световното поколение. Редица популярни игри като Minecraft и серията Grand Theft Auto използват сценарий на игра с отворен свят.
Тези игри биха били изключително трудни за създаване без определени функции за генериране на света и какъв по-добър начин за динамично картографиране на терени, създаване на NPC и скриване на плячка от това с помощта на Machine Learning технология.
5. Създаване на потапящи игри
Един от най-високите приоритети на разработчиците на видеоигри е да създадат игра, която е възможно най-потапяща и близка до реалния свят. Моделирането на реалния свят обаче може да бъде невероятно труден процес.
Този процес може да бъде улеснен значително с помощта на технологията за машинно обучение. Алгоритъм за ML може да се използва за прогнозиране на ефектите надолу по веригата от действията на играча или дори за моделиране на неща като времето в играта.
Заключение
Изкуствен интелект и Machine Learning са намерили някои мощни приложения в индустрията на видео игрите. Съвременните компании за видеоигри инвестират сериозно в внедряването на AI и ML, за да подобрят изживяването на играчите, предоставено от техните игри. Предвид темпото, с което технологията се разраства, няма да е изненада скоро да имаме на разположение някои невъобразими изживявания от видеоигри. Развълнуван ли си?
Ако харесате тази статия, абонирайте се за седмичния бюлетин на HashDork, където споделяме последните новини за AI, ML, DL, програмиране и бъдещи технологии.
Оставете коментар