L'intelligence artificielle (IA) révolutionne le monde tel que nous le connaissons. Des simples algorithmes de détection et de localisation d'objets dans les images à la mise en œuvre de systèmes de surveillance des soins de santé en temps réel, l'IA a amélioré d'innombrables secteurs. L'industrie des jeux vidéo est l'un de ces secteurs qui utilise l'IA depuis des décennies.
Cet article couvre les bases de l'IA et de l'apprentissage automatique ainsi que leur mise en œuvre dans les jeux vidéo. Si vous êtes intéressé par le développement de jeux, Machine Learning ou les deux, ce post est fait pour vous !
Intelligence artificielle et apprentissage automatique
L'intelligence artificielle est une application du domaine de la science des données qui se concentre sur la construction de machines intelligentes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement un certain degré d'intelligence humaine. Cette intelligence simulée ne comprend pas de pensée abstraite ; est plutôt un moyen d'adopter la solution la plus intelligente ou la plus intelligente pour un problème donné.
Machine Learning (ML) est un sous-domaine de l'IA où les algorithmes informatiques tentent de s'améliorer automatiquement grâce à l'expérience et à l'utilisation de données. Ces algorithmes construisent et entraînent un modèle à l'aide d'une analyse statistique sur l'ensemble de données donné et faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmé pour le faire.
IA/ML dans les jeux
L'IA existe dans l'industrie du jeu depuis des décennies. Mais, avec l'introduction d'outils et de technologies modernes comme les unités de traitement graphique (GPU), des logiciels d'arts numériques améliorés et d'énormes ensembles de données de joueurs, le potentiel de l'IA et du ML a explosé !
Voici les principales implémentations de l'IA/ML dans les jeux vidéo.
1. Des PNJ plus intelligents
Les personnages non jouables (PNJ) sont des personnages du jeu autres que le joueur principal. Traditionnellement, les PNJ étaient programmés avec des actions prédéfinies à l'aide d'une machine à états. Cela signifie que leurs actions étaient liées au scénario ou en réponse aux actions d'un joueur, de sorte qu'un PNJ avait des actions limitées et prévisibles.
Cependant, avec l'IA et le ML, nos PNJ sont désormais capables d'apprendre le style de jeu d'un joueur et d'avoir un ensemble dynamique d'actions, ce qui les rend moins prévisibles et plus difficiles à affronter pour le joueur. Cette stratégie même d'apprentissage de l'adversaire nous a permis de créer des moteurs d'échecs à la pointe de la technologie comme AlphaZero.
2. Rendu dynamique
L'un des problèmes que les sociétés de jeux vidéo tentent d'éliminer en utilisant l'IA et le ML est celui de la distorsion de perspective. Ce phénomène se produit lorsqu'un objet semble beau lorsqu'un joueur est loin, mais devient déformé et pixélisé lorsque le joueur se rapproche dudit objet.
Les sociétés de jeux utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour améliorer les images et les rendus de manière dynamique. Cela contrecarrera l'effet de distorsion de l'image et permettra à un objet d'apparaître plus fin lorsqu'il est plus proche du lecteur.
3. Génération de dialogues et interactions réalistes
Nous avons déjà vu comment l'IA et le ML peuvent être utilisés pour améliorer les actions des PNJ. Cependant, ces technologies peuvent également être utilisées pour améliorer l'expérience de jeu en formulant des réponses de PNJ plus précises et réalistes.
Un certain nombre de jeux de rôle utilisent le mécanisme de dialogue, qui est considérablement amélioré à l'aide de Traitement automatique du langage naturel et analyse des sentiments techniques utilisant des algorithmes ML. Un bon exemple de dialogue d'IA avancé et d'interactions réalistes peut être vu dans des jeux comme The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Génération mondiale
Une autre application puissante du ML dans le développement de jeux est celle de la génération mondiale. Un certain nombre de jeux populaires comme Minecraft et la série Grand Theft Auto utilise un scénario de jeu en monde ouvert.
Ces jeux seraient extrêmement difficiles à créer sans certaines fonctionnalités de génération mondiale et quelle meilleure façon de cartographier dynamiquement les terrains, de faire apparaître des PNJ et de cacher le butin avec l'aide de Machine Learning .
5. Créer des jeux immersifs
L'une des plus grandes priorités des développeurs de jeux vidéo est de créer un jeu aussi immersif et proche que possible du monde réel. Cependant, modéliser le monde réel peut être un processus incroyablement difficile.
Ce processus peut être considérablement simplifié à l'aide de la technologie d'apprentissage automatique. Un algorithme ML pourrait être utilisé pour prédire les effets en aval des actions d'un joueur ou même modéliser des choses comme la météo du jeu.
Conclusion
Intelligence artificielle et Machine Learning ont trouvé des applications puissantes dans l'industrie du jeu vidéo. Les sociétés de jeux vidéo modernes investissent massivement dans la mise en œuvre de l'IA et du ML pour améliorer l'expérience des joueurs offerte par leurs jeux. Compte tenu du rythme auquel la technologie se développe, il ne sera pas surprenant d'avoir bientôt à notre disposition des expériences de jeu vidéo inimaginables. Êtes-vous excité?
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