Kunstig intelligens (AI) revolutionerer verden, som vi kender den. Fra simple objektdetektion og lokaliseringsalgoritmer i billeder til implementering af sundhedsovervågningssystemer i realtid, har AI forbedret utallige sektorer i størrelsesordenen. En af sådanne sektorer, der har brugt AI i årtier, er videospilindustrien.
Denne artikel dækker det grundlæggende i AI og Machine Learning sammen med deres implementering i videospil. Hvis du er interesseret i spiludvikling, Maskinelæring eller begge dele, dette indlæg til dig!
Kunstig intelligens og maskinlæring
Kunstig intelligens er en anvendelse inden for datavidenskab, der fokuserer på at bygge smarte maskiner, der er i stand til at udføre opgaver, der generelt kræver en vis grad af menneskelig intelligens. Denne simulerede intelligens består ikke af abstrakt tanke; snarere er et middel til at tage smartere eller den smarteste løsningsvej for et givet problem.
Maskinelæring (ML) er et underområde af AI, hvor computeralgoritmer forsøger at forbedre sig automatisk gennem erfaring og brug af data. Disse algoritmer bygger og træner en model ved hjælp af statistisk analyse på det givne datasæt og komme med forudsigelser eller beslutninger uden at være eksplicit programmeret til at gøre det.
AI/ML i gaming
AI har eksisteret i spilindustrien i årtier. Men med introduktionen af moderne værktøjer og teknologier som Graphical Processing Units (GPU'er), forbedret digital kunstsoftware og enorme spillerdatasæt, er potentialet for både AI og ML steget i vejret!
Følgende er de vigtigste implementeringer af AI/ML i videospil.
1. Smartere NPC'er
Non-Playable Characters (NPC'er) er andre figurer i spillet end hovedspilleren. Traditionelt blev NPC'er programmeret med foruddefinerede handlinger ved hjælp af en tilstandsmaskine. Det betyder, at deres handlinger var forbundet med historien eller som reaktion på en spillers handlinger, så en NPC havde begrænsede og forudsigelige handlinger.
Men med AI og ML er vores NPC'er nu i stand til at lære en spillers spillestil og have et dynamisk sæt handlinger, hvilket gør dem mindre forudsigelige og mere udfordrende at spille imod for spilleren. Netop denne strategi med at lære af modstanderen har gjort det muligt for os at skabe avancerede skakmotorer som AlphaZero.
2. Dynamisk gengivelse
Et af de problemer, videospilfirmaer forsøger at eliminere ved at bruge AI og ML, er perspektivforvrængning. Dette fænomen opstår, når et objekt ser godt ud, når en spiller er langt, men bliver forvrænget og pixeleret, når spilleren kommer tæt på objektet.
Spilfirmaer gør brug af Machine Learning-algoritmer til at forbedre billeder og gengivelser dynamisk. Dette vil modvirke virkningen af billedforvrængning og tillade et objekt at se finere ud, når det er tættere på afspilleren.
3. Dialoggenerering & realistiske interaktioner
Vi har allerede set, hvordan AI og ML kan bruges til at forbedre NPC-handlinger. Disse teknologier kan dog også bruges til at forbedre spiloplevelsen ved at formulere mere præcise og realistiske NPC-svar.
En række rollespil gør brug af dialogmekanismen, som er væsentligt forbedret ved hjælp af Naturlig sprogbehandling og følelsesanalyse teknikker ved hjælp af ML-algoritmer. Et godt eksempel på avanceret AI-dialog og realistiske interaktioner kan ses i spil som The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Verdensgeneration
En anden kraftfuld anvendelse af ML i spiludvikling er verdensgenerationen. En række populære spil som Minecraft og Grand Theft Auto-serien gør brug af et open world gameplay-scenarie.
Disse spil ville være uhyre vanskelige at skabe uden visse verdensgenerationsfunktioner, og hvilken bedre måde at dynamisk kortlægge terræner, skabe NPC'er og skjule tyvegods ved hjælp af Maskinelæring teknologi.
5. Oprettelse af fordybende spil
En af de højeste prioriteter for videospilsudviklere er at skabe et spil, der er så fordybende og tæt på den virkelige verden som muligt. Men at modellere den virkelige verden kan være en utrolig vanskelig proces.
Denne proces kan gøres væsentligt lettere ved hjælp af Machine Learning-teknologi. En ML-algoritme kunne bruges til at forudsige nedstrømseffekterne af en spillers handlinger eller endda modellere ting som spillets vejr.
Konklusion
Kunstig intelligens og Machine Learning har fundet nogle kraftfulde applikationer i videospilindustrien. Moderne videospilsvirksomheder investerer kraftigt i at implementere AI og ML for at forbedre spilleroplevelsen fra deres spil. I betragtning af det tempo, hvormed teknologien vokser, vil det ikke være en overraskelse at have nogle ufattelige videospiloplevelser til vores rådighed snart. Er du spændt?
Hvis du kunne lide denne artikel, abonner på HashDorks ugentlige nyhedsbrev, hvor vi deler de seneste nyheder om AI, ML, DL, Programmering og Future Tech.
Giv en kommentar