A Intelixencia Artificial (IA) está a revolucionar o mundo tal e como o coñecemos. Desde simples algoritmos de detección e localización de obxectos en imaxes ata implementar sistemas de vixilancia sanitaria en tempo real, a IA mellorou innumerables sectores por magnitudes. Un destes sectores que utilizou a IA durante décadas é a industria dos videoxogos.
Este artigo trata os conceptos básicos da IA e do Machine Learning xunto coa súa implementación en videoxogos. Se estás interesado no desenvolvemento de xogos, Aprendizaxe automática ou as dúas cousas, esta publicación é para ti!
Intelixencia artificial e aprendizaxe automática
A Intelixencia Artificial é unha aplicación do campo da ciencia de datos que se centra na construción de máquinas intelixentes capaces de realizar tarefas que en xeral requiren certo grao de intelixencia humana. Esta intelixencia simulada non forma parte do pensamento abstracto; máis ben é un medio para tomar a ruta de solución máis intelixente ou máis intelixente para un problema determinado.
Aprendizaxe automática (ML) é un subcampo da IA onde os algoritmos informáticos intentan mellorar automaticamente a través da experiencia e do uso de datos. Estes algoritmos constrúen e adestran un modelo utilizando análises estatísticas sobre o conxunto de datos dado e facer predicións ou decisións sen estar expresamente programadas para iso.
AI/ML en xogos
A IA existe na industria dos xogos durante décadas. Pero, coa introdución de ferramentas e tecnoloxías modernas como unidades de procesamento gráfico (GPU), software de artes dixitais mellorado e conxuntos de datos de xogadores enormes, o potencial tanto para a intelixencia artificial como o ML disparouse!
A continuación móstranse as principais implementacións de AI/ML nos videoxogos.
1. NPCs máis intelixentes
Os personaxes non xogables (NPC) son personaxes do xogo distintos do xogador principal. Tradicionalmente, os NPC foron programados con accións pre-scriptas usando unha máquina de estados. O que significa que as súas accións estaban vinculadas coa historia ou como resposta ás accións dun xogador, polo que un NPC tiña accións limitadas e previsibles.
Non obstante, con IA e ML, os nosos NPC agora poden aprender o estilo de xogo dos xogadores e ter un conxunto dinámico de accións, o que fai que sexan menos previsibles e sexan máis difíciles de xogar para o xogador. Esta mesma estratexia de aprender do opoñente permitiunos crear motores de xadrez de última xeración como AlphaZero.
2. Renderizado dinámico
Un dos problemas que as empresas de videoxogos están tentando eliminar mediante a IA e o ML é a distorsión da perspectiva. Este fenómeno prodúcese cando un obxecto se ve ben cando un xogador está lonxe, pero se distorsiona e pixela cando o xogador se achega a dito obxecto.
As empresas de xogos están facendo uso de algoritmos de Machine Learning para mellorar as imaxes e as representacións de forma dinámica. Isto contrarrestará o efecto da distorsión da imaxe e permitirá que un obxecto pareza máis fino cando estea preto do reprodutor.
3. Xeración de diálogos e interaccións realistas
Xa vimos como se poden usar AI e ML para mellorar as accións dos NPC. Non obstante, estas tecnoloxías tamén se poden usar para mellorar a experiencia de xogo formulando respostas NPC máis precisas e realistas.
Varios xogos de rol fan uso do mecanismo de diálogo, que se mellora significativamente coa axuda de Procesamento da linguaxe natural e análise de sentimentos técnicas utilizando algoritmos ML. Un bo exemplo de diálogo avanzado de intelixencia artificial e interaccións realistas pódese ver en xogos como The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Xeración Mundial
Outra aplicación poderosa de ML no desenvolvemento de xogos é a da xeración mundial. Varios xogos populares como Minecraft e a serie Grand Theft Auto fan uso dun escenario de xogo de mundo aberto.
Estes xogos serían inmensamente difíciles de crear sen certas funcións de xeración mundial e que mellor forma de mapear dinámicamente terreos, xerar NPCs e ocultar o botín coa axuda de Aprendizaxe automática tecnoloxía.
5. Creación de xogos inmersivos
Unha das máximas prioridades dos desenvolvedores de videoxogos é crear un xogo que sexa o máis inmersivo e próximo ao mundo real posible. Non obstante, modelar o mundo real pode ser un proceso incriblemente difícil.
Este proceso pódese facer moito máis sinxelo coa axuda da tecnoloxía de Machine Learning. Pódese usar un algoritmo ML para predecir os efectos posteriores das accións dun xogador ou incluso modelar cousas como o tempo do xogo.
Conclusión
Intelixencia Artificial e Machine Learning atoparon algunhas aplicacións poderosas na industria dos videoxogos. As empresas de videoxogos modernas están a investir moito na implementación de intelixencia artificial e ML para mellorar a experiencia dos seus xogos para os xogadores. Dado o ritmo ao que a tecnoloxía está crecendo, non será unha sorpresa ter á nosa disposición unhas experiencias de videoxogos inimaxinables en breve. Está animado?
Se che gustou este artigo, subscríbete ao boletín semanal de HashDork, onde compartimos as últimas noticias sobre AI, ML, DL, Programación e Future Tech.
Deixe unha resposta