Umjetna inteligencija (AI) revolucionira svijet kakav poznajemo. Od jednostavnih algoritama za detekciju objekata i lokalizacije u slikama do implementacije sistema za praćenje zdravstvene zaštite u realnom vremenu, AI je poboljšao bezbroj sektora po veličini. Jedan od takvih sektora koji koristi AI decenijama je industrija video igara.
Ovaj članak pokriva osnove umjetne inteligencije i strojnog učenja zajedno s njihovom primjenom u video igrama. Ako ste zainteresovani za razvoj igrica, machine Learning ili oboje, ova objava za vas!
Umjetna inteligencija i mašinsko učenje
Veštačka inteligencija je primena oblasti nauke o podacima koja se fokusira na izgradnju pametnih mašina sposobnih za obavljanje zadataka koji generalno zahtevaju određeni stepen ljudske inteligencije. Ova simulirana inteligencija se ne sastoji od apstraktne misli; prije je sredstvo za odlazak na pametnije ili najpametnije rješenje za dati problem.
machine Learning (ML) je potpolje AI u kojoj kompjuterski algoritmi pokušavaju da se automatski poboljšaju kroz iskustvo i korišćenje podataka. Ovi algoritmi grade i treniraju model koristeći statističku analizu na datom skupu podataka i davati predviđanja ili odluke a da nisu eksplicitno programirane za to.
AI/ML u igrama
AI je prisutan u industriji igara decenijama. Ali, s uvođenjem modernih alata i tehnologija kao što su grafičke procesorske jedinice (GPU), poboljšani softver za digitalnu umjetnost i ogromni skupovi podataka igrača, potencijal za AI i ML je naglo porastao!
Sljedeće su glavne implementacije AI/ML u video igrama.
1. Pametniji NPC
Likovi koji se ne mogu igrati (NPC) su likovi u igri osim glavnog igrača. Tradicionalno, NPC-ovi su programirani sa unaprijed skriptiranim radnjama koristeći državnu mašinu. Što znači da su njihove akcije bile povezane sa pričom ili kao odgovor na akcije igrača, tako da je NPC imao ograničene i predvidljive akcije.
Međutim, sa AI i ML naši NPC-ovi sada mogu naučiti igrački stil igre i imaju dinamičan skup akcija, što ih čini manje predvidljivim i izazovnijim za igranje za igrača. Upravo ova strategija učenja od protivnika nam je omogućila da kreiramo najsavremenije šahovske mašine poput AlphaZero.
2. Dinamičko prikazivanje
Jedan od problema koje kompanije za video igre pokušavaju eliminirati korištenjem AI i ML-a je izobličenje perspektive. Ovaj fenomen se javlja kada objekat izgleda dobro kada je igrač daleko, ali postaje izobličen i pikseliziran kada se igrač približi tom objektu.
Kompanije za igre na sreću koriste algoritme mašinskog učenja za dinamičko poboljšanje slika i renderovanja. Ovo će suprotstaviti efektu izobličenja slike i omogućiti objektu da izgleda finije kada je bliže plejeru.
3. Generisanje dijaloga i realistične interakcije
Već smo vidjeli kako se AI i ML mogu koristiti za poboljšanje NPC akcija. Međutim, ove tehnologije se također mogu koristiti za poboljšanje iskustva igranja formuliranjem preciznijih i realističnijih NPC odgovora.
Brojne igre uloga koriste mehanizam dijaloga, koji su značajno poboljšani uz pomoć Obrada prirodnog jezika i analiza osjećaja tehnike koje koriste ML algoritme. Dobar primjer naprednog AI dijaloga i realističnih interakcija može se vidjeti u igrama poput Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Svjetska generacija
Još jedna moćna primjena ML-a u razvoju igara je primjena svjetske generacije. Brojne popularne igre poput Minecraft i serija Grand Theft Auto koristi scenarij igre otvorenog svijeta.
Ove igre bi bilo izuzetno teško stvoriti bez određenih karakteristika svjetske generacije i kakvog boljeg načina za dinamičko mapiranje terena, stvaranje NPC-a i skrivanje plijena od toga uz pomoć machine Learning Tehnologija.
5. Kreiranje imerzivnih igara
Jedan od najvećih prioriteta programera video igara je stvaranje igre koja je što impresivnija i bliža stvarnom svijetu. Međutim, modeliranje stvarnog svijeta može biti nevjerovatno težak proces.
Ovaj proces se može znatno olakšati uz pomoć tehnologije mašinskog učenja. ML algoritam bi se mogao koristiti za predviđanje nizvodnih efekata igračevih akcija ili čak modeliranje stvari poput vremena u igri.
zaključak
Umjetna inteligencija i Machine Learning su pronašli neke moćne aplikacije u industriji video igara. Moderne kompanije za video igre ulažu velika sredstva u implementaciju AI i ML kako bi poboljšale iskustvo igrača koje pružaju njihove igre. S obzirom na tempo kojim tehnologija raste, neće biti iznenađenje da nam uskoro budu na raspolaganju neka nezamisliva iskustva video igrica. Jesi li uzbuđen?
Ako ste uživali u ovom članku, pretplatite se na HashDork-ov sedmični bilten, gdje dijelimo najnovije vijesti o AI, ML, DL, programiranju i tehnologiji budućnosti.
Ostavite odgovor