Adimen artifiziala (AI) ezagutzen dugun mundua iraultzen ari da. Irudietan objektuak hautemateko eta lokalizatzeko algoritmo soiletatik hasi eta denbora errealeko osasun-zaintzako monitorizazio sistemak ezartzeraino, AI-ak hainbat sektore hobetu ditu magnitudearen arabera. Hamarkadetan IA erabili duen sektoreetako bat bideo-jokoen industria da.
Artikulu honek AI eta Machine Learning-en oinarriak biltzen ditu bideo-jokoetan inplementatzearekin batera. Jokoen garapena interesatzen bazaizu, Makina ikastea edo biak, argitaratu hau zuretzat!
Adimen artifiziala eta ikaskuntza automatikoa
Adimen artifiziala datu-zientzien arloko aplikazio bat da, oro har giza adimen-mailaren bat eskatzen duten zereginak egiteko gai diren makina adimendunak eraikitzera bideratzen dena. Adimen simulatu hau ez dago pentsamendu abstraktutik; aitzitik, arazo jakin baterako irtenbide adimentsuena edo biderik adimentsuena hartzeko bitarteko bat da.
Makina ikastea (ML) AIaren azpieremu bat da, non algoritmo informatikoak automatikoki hobetzen saiatzen diren esperientziaren eta datuak erabiliz. Algoritmo hauek eredu bat eraikitzen eta entrenatzen dute emandako datu-multzoaren analisi estatistikoa erabiliz eta iragarpenak egin edo erabakiak horretarako espresuki programatu gabe.
AI/ML jokoetan
AI hamarkadak daramatza jokoen industrian. Baina, tresna eta teknologia modernoen sarrerarekin, hala nola Prozesamendu Grafikoko Unitateak (GPU), arte digitalaren software hobetua eta jokalarien datu multzo erraldoiak, AI eta MLrako potentziala gora egin du!
Honako hauek dira AI/MLren inplementazio nagusiak bideo-jokoetan.
1. NPC adimentsuak
Jokagarriak ez diren pertsonaiak (NPC) jokalari nagusia ez den jokoko pertsonaiak dira. Tradizionalki, NPCak aldez aurretik idatzitako ekintzekin programatzen ziren egoera-makina erabiliz. Haien ekintzak istorioarekin edo jokalari baten ekintzei erantzuteko lotuta zeudela esan nahi du, beraz, NPC batek ekintza mugatuak eta aurreikusgarriak zituen.
Hala ere, AI eta ML-rekin gure NPC-ek jokalarien joko-estiloa ikasteko eta ekintza multzo dinamiko bat izan dezakete, beraz, ez dira hain aurreikusgarriak eta jokalariaren aurka jokatzeko erronka handiagoak izan daitezen. Aurkariarengandik ikasteko estrategia honek AlphaZero bezalako punta-puntako xake-motorrak sortzeko aukera eman digu.
2. Errendaketa dinamikoa
Bideo-jokoen enpresek AI eta ML erabiliz ezabatu nahi dituzten arazoetako bat perspektiba distortsioa da. Fenomeno hau objektu batek itxura ona duen jokalaria urrun dagoenean gertatzen da, baina jokalaria objektu horretatik hurbiltzen denean desitxuratu eta pixelatu egiten da.
Joko-enpresek Machine Learning algoritmoak erabiltzen ari dira irudiak eta errendaketak modu dinamikoan hobetzeko. Horrek irudiaren distortsioaren eraginari aurre egingo dio eta erreproduzitzailearengandik hurbil dagoenean objektu bat finago agertzea ahalbidetuko du.
3. Elkarrizketa-sorkuntza eta interakzio errealistak
Dagoeneko ikusi dugu nola AI eta ML erabil daitezkeen NPC ekintzak hobetzeko. Hala ere, teknologia hauek joko-esperientzia hobetzeko ere erabil daitezke, NPCren erantzun zehatzagoak eta errealistagoak formulatuz.
Rol-joko batzuek elkarrizketa-mekanismoa erabiltzen dute, eta laguntzarekin nabarmen hobetzen dira Hizkuntza Naturalaren Prozesamendua eta sentimenduen analisia ML algoritmoak erabiliz teknikak. AI elkarrizketa aurreratuaren eta interakzio errealisten adibide ona bezalako jokoetan ikus daiteke The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Munduko Belaunaldia
ML-ren beste aplikazio indartsu bat jokoen garapenean munduko belaunaldiena da. bezalako joko ezagun batzuk Minecraft eta Grand Theft Auto serieak mundu irekiko jokatzeko eszenatokia erabiltzen dute.
Joko hauek sortzea izugarri zaila izango litzateke munduko belaunaldiko ezaugarri jakin gabe eta zer hoberik lursailak dinamikoki mapatzeko, NPCak sortu eta harrapakinak ezkutatzeko orduan. Makina ikastea teknologia.
5. Murgiltze Jokoak sortzea
Bideo-jokoen garatzaileen lehentasun handienetako bat mundu errealetik ahalik eta murgildu eta hurbilen dagoen joko bat sortzea da. Hala ere, mundu erreala modelatzea prozesu izugarri zaila izan daiteke.
Prozesu hori nabarmen erraztu daiteke Machine Learning teknologiaren laguntzarekin. ML algoritmo bat erabil liteke jokalari baten ekintzen beherako ondorioak aurreikusteko edo baita jokoaren eguraldia bezalako gauzak modelatzeko ere.
Ondorioa
Adimen artifiziala eta Machine Learning-ek aplikazio indartsu batzuk aurkitu dituzte bideo-jokoen industrian. Bideo-jokoen konpainia modernoak asko inbertitzen ari dira AI eta ML inplementatzen euren jokoek eskaintzen duten jokalarien esperientzia hobetzeko. Teknologia hazten ari den erritmoa ikusita, ez da harritzekoa izango bideo-jokoen esperientzia imajinaezin batzuk laster eskura izatea. Pozik al zaude?
Artikulu hau gustatu bazaizu, harpidetu HashDork-en asteko buletinara, non AI, ML, DL, Programazioa eta Future Tech albisteak partekatzen ditugun.
Utzi erantzun bat