Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Welt, wie wir sie kennen. Von der einfachen Objekterkennung und Lokalisierungsalgorithmen in Bildern bis hin zur Implementierung von Echtzeit-Überwachungssystemen im Gesundheitswesen hat KI unzählige Sektoren um Größenordnungen verbessert. Einer dieser Sektoren, der KI seit Jahrzehnten nutzt, ist die Videospielindustrie.
Dieser Artikel behandelt die Grundlagen von KI und maschinellem Lernen sowie deren Implementierung in Videospielen. Wenn Sie sich für Spieleentwicklung interessieren, Maschinelles lernen oder beides, poste es für dich!
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz ist eine Anwendung aus dem Bereich der Datenwissenschaft, die sich auf den Bau intelligenter Maschinen konzentriert, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die im Allgemeinen ein gewisses Maß an menschlicher Intelligenz erfordern. Diese simulierte Intelligenz besteht nicht aus abstraktem Denken; vielmehr ist es ein Mittel, um für ein gegebenes Problem den klügeren oder klügsten Lösungsweg einzuschlagen.
Maschinelles lernen (ML) ist ein Teilbereich der KI, in dem Computeralgorithmen versuchen, sich durch Erfahrung und die Verwendung von Daten automatisch zu verbessern. Diese Algorithmen erstellen und trainieren ein Modell unter Verwendung statistischer Analysen des gegebenen Datensatzes und Voraussagen machen oder Entscheidungen, ohne explizit dafür programmiert zu sein.
KI/ML im Gaming
KI gibt es in der Gaming-Branche seit Jahrzehnten. Aber mit der Einführung moderner Tools und Technologien wie Graphical Processing Units (GPUs), verbesserter digitaler Kunstsoftware und riesigen Spielerdatensätzen ist das Potenzial sowohl für KI als auch für ML in die Höhe geschossen!
Im Folgenden sind die wichtigsten Implementierungen von AI/ML in Videospielen aufgeführt.
1. Klügere NPCs
Nicht spielbare Charaktere (NPCs) sind andere Charaktere im Spiel als der Hauptspieler. Traditionell wurden NPCs mithilfe einer Zustandsmaschine mit vorprogrammierten Aktionen programmiert. Das bedeutet, dass ihre Aktionen mit der Handlung oder als Reaktion auf die Aktionen eines Spielers verknüpft waren, sodass ein NPC begrenzte und vorhersehbare Aktionen hatte.
Mit KI und ML sind unsere NPCs jetzt jedoch in der Lage, den Spielstil eines Spielers zu erlernen und verfügen über dynamische Aktionen, wodurch sie weniger vorhersehbar und für den Spieler schwieriger zu spielen sind. Genau diese Strategie, vom Gegner zu lernen, hat es uns ermöglicht, hochmoderne Schachengines wie AlphaZero zu entwickeln.
2. Dynamische Wiedergabe
Eines der Probleme, die Videospielunternehmen mit KI und ML zu beseitigen versuchen, ist die perspektivische Verzerrung. Dieses Phänomen tritt auf, wenn ein Objekt gut aussieht, wenn ein Spieler weit entfernt ist, aber verzerrt und verpixelt wird, wenn der Spieler sich diesem Objekt nähert.
Gaming-Unternehmen nutzen Algorithmen für maschinelles Lernen, um Bilder und Renderings dynamisch zu verbessern. Dies wirkt dem Effekt der Bildverzerrung entgegen und lässt ein Objekt feiner erscheinen, wenn es näher am Spieler ist.
3. Dialoggenerierung und realistische Interaktionen
Wir haben bereits gesehen, wie KI und ML verwendet werden können, um NPC-Aktionen zu verbessern. Diese Technologien können jedoch auch verwendet werden, um das Spielerlebnis zu verbessern, indem genauere und realistischere NPC-Antworten formuliert werden.
Eine Reihe von Rollenspielen nutzen den Dialogmechanismus, der mit Hilfe von erheblich verbessert wird Natural Language Processing und Stimmungsanalyse Techniken mit ML-Algorithmen. Ein gutes Beispiel für fortschrittliche KI-Dialoge und realistische Interaktionen ist in Spielen wie zu sehen The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Weltgeneration
Eine weitere leistungsstarke Anwendung von ML in der Spieleentwicklung ist die Weltgenerierung. Eine Reihe beliebter Spiele wie z Minecraft und die Grand Theft Auto-Serie nutzen ein Open-World-Gameplay-Szenario.
Diese Spiele wären ohne bestimmte Weltgenerierungsfunktionen immens schwierig zu erstellen, und es gibt keinen besseren Weg, um Terrains dynamisch zu kartieren, NPCs zu spawnen und Beute zu verstecken, als mit Hilfe von Maschinelles lernen Technologie.
5. Immersive Spiele erstellen
Eine der höchsten Prioritäten von Videospielentwicklern ist es, ein Spiel zu entwickeln, das so immersiv und nah an der realen Welt wie möglich ist. Die Modellierung der realen Welt kann jedoch ein unglaublich schwieriger Prozess sein.
Dieser Prozess kann mit Hilfe von Machine-Learning-Technologie erheblich vereinfacht werden. Ein ML-Algorithmus könnte verwendet werden, um die nachgelagerten Auswirkungen der Aktionen eines Spielers vorherzusagen oder sogar Dinge wie das Wetter des Spiels zu modellieren.
Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben einige leistungsstarke Anwendungen in der Videospielbranche gefunden. Moderne Videospielunternehmen investieren stark in die Implementierung von KI und ML, um das Spielerlebnis ihrer Spiele zu verbessern. Angesichts des Tempos, mit dem die Technologie wächst, wird es keine Überraschung sein, bald einige unvorstellbare Videospielerlebnisse zur Verfügung zu haben. Bist du aufgeregt?
Wenn Ihnen dieser Artikel gefallen hat, abonnieren Sie den wöchentlichen Newsletter von HashDork, wo wir die neuesten Nachrichten zu KI, ML, DL, Programmierung und Future Tech teilen.
Hinterlassen Sie uns einen Kommentar