Tekoäly (AI) mullistaa maailmaa sellaisena kuin me sen tunnemme. Tekoäly on parantanut lukemattomia sektoreita yksinkertaisista kuvien kohteiden havaitsemis- ja lokalisointialgoritmeista reaaliaikaisten terveydenhuollon seurantajärjestelmien toteuttamiseen. Yksi sellaisista aloista, joka on käyttänyt tekoälyä vuosikymmeniä, on videopeliteollisuus.
Tämä artikkeli kattaa tekoälyn ja koneoppimisen perusteet sekä niiden toteutuksen videopeleissä. Jos olet kiinnostunut pelien kehittämisestä, Koneen oppiminen tai molemmat, tämä postaus sinulle!
Tekoäly ja koneoppiminen
Tekoäly on datatieteen alan sovellus, joka keskittyy älykkäiden koneiden rakentamiseen, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä, jotka vaativat yleensä jonkin verran ihmisälyä. Tämä simuloitu älykkyys ei sisällä abstraktia ajattelua; on pikemminkin keino valita älykkäämpi tai älykkäin ratkaisu reitti tiettyyn ongelmaan.
Koneen oppiminen (ML) on tekoälyn alakenttä, jossa tietokonealgoritmit yrittävät kehittyä automaattisesti kokemuksen ja datan avulla. Nämä algoritmit rakentavat ja kouluttavat mallin käyttämällä tilastollista analyysiä annetusta tietojoukosta ja Tehdä ennustuksia tai päätöksiä ilman, että niitä on nimenomaisesti ohjelmoitu tekemään niin.
AI/ML pelaamisessa
Tekoäly on ollut pelialalla jo vuosikymmeniä. Mutta nykyaikaisten työkalujen ja tekniikoiden, kuten graafisten prosessointiyksiköiden (GPU:iden), parannetun digitaalisen taiteen ohjelmiston ja valtavien pelaajatietosarjojen käyttöönoton myötä sekä tekoälyn että ML:n mahdollisuudet ovat kasvaneet pilviin!
Seuraavat ovat AI/ML:n tärkeimmät toteutukset videopeleissä.
1. Älykkäät NPC:t
Ei-pelattavat hahmot (NPC:t) ovat muita hahmoja pelissä kuin pääpelaaja. Perinteisesti NPC:t ohjelmoitiin ennalta ohjelmoiduilla toimilla tilakoneen avulla. Tämä tarkoittaa, että heidän toimintansa liittyi tarinaan tai vastauksena pelaajan toimiin, joten NPC:llä oli rajoitettuja ja ennustettavia toimia.
Tekoälyn ja ML:n avulla NPC:mme voivat kuitenkin nyt oppia pelaajien pelityylin ja heillä on dynaaminen toimintasarja, mikä tekee niistä vähemmän ennustettavia ja haastavampia pelaajia vastaan. Tämä vastustajalta oppimisen strategia on auttanut meitä luomaan huippuluokan shakkimoottoreita, kuten AlphaZero.
2. Dynaaminen renderöinti
Yksi ongelmista, joita videopeliyritykset yrittävät eliminoida tekoälyn ja ML:n avulla, on perspektiivin vääristyminen. Tämä ilmiö ilmenee, kun esine näyttää hyvältä, kun pelaaja on kaukana, mutta vääristyy ja pikselöityy, kun pelaaja lähestyy kyseistä kohdetta.
Peliyritykset hyödyntävät koneoppimisalgoritmeja parantaakseen kuvia ja hahmonnuksia dynaamisesti. Tämä estää kuvan vääristymisen ja antaa kohteen näyttää hienommalta, kun se on lähempänä soitinta.
3. Dialogien luominen ja realistiset vuorovaikutukset
Olemme jo nähneet, kuinka tekoälyä ja ML:ää voidaan käyttää parantamaan NPC-toimintoja. Näitä teknologioita voidaan kuitenkin käyttää myös pelikokemuksen parantamiseen muotoilemalla tarkempia ja realistisempia NPC-vastauksia.
Useat roolipelit hyödyntävät dialogimekanismia, jota parannetaan merkittävästi Luonnollisen kielen käsittely ja tunneanalyysi ML-algoritmeja käyttävät tekniikat. Hyvä esimerkki edistyneestä AI-dialogista ja realistisesta vuorovaikutuksesta on nähtävissä peleissä, kuten The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Maailmansukupolvi
Toinen tehokas ML:n sovellus pelien kehityksessä on maailmansukupolvi. Useita suosittuja pelejä, kuten Minecraft ja Grand Theft Auto -sarja hyödyntävät avoimen maailman pelin skenaariota.
Näitä pelejä olisi äärimmäisen vaikeaa luoda ilman tiettyjä maailmansukupolven ominaisuuksia ja mikä olisikaan parempi tapa dynaamisesti kartoittaa maastot, synnyttää NPC:itä ja piilottaa ryöstöä. Koneen oppiminen teknologiaa.
5. Mukaansatempaavien pelien luominen
Yksi videopelien kehittäjien tärkeimmistä prioriteeteista on luoda peli, joka on mahdollisimman mukaansatempaava ja lähellä todellista maailmaa. Todellisen maailman mallintaminen voi kuitenkin olla uskomattoman vaikea prosessi.
Tätä prosessia voidaan tehdä huomattavasti helpommaksi koneoppimistekniikan avulla. ML-algoritmia voitaisiin käyttää ennustamaan pelaajan toimien myötävirtavaikutuksia tai jopa mallintaa asioita, kuten pelin säätä.
Yhteenveto
Tekoäly ja koneoppiminen ovat löytäneet tehokkaita sovelluksia videopelialalta. Nykyaikaiset videopeliyritykset investoivat voimakkaasti tekoälyn ja ML:n käyttöönottoon parantaakseen peliensä tarjoamaa pelaajakokemusta. Kun otetaan huomioon teknologian kasvuvauhti, ei ole yllätys, että meillä on pian käsittämättömiä videopelikokemuksia. Oletko innostunut?
Jos pidit tästä artikkelista, tilaa HashDorkin viikoittainen uutiskirje, jossa jaamme uusimmat AI-, ML-, DL-, ohjelmointi- ja Future Tech -uutiset.
Jätä vastaus