Umjetna inteligencija (AI) revolucionira svijet kakav poznajemo. Od jednostavnih algoritama za otkrivanje objekata i lokalizacije u slikama do implementacije sustava za praćenje zdravstvene skrbi u stvarnom vremenu, AI je poboljšao nebrojene sektore po veličini. Jedan od takvih sektora koji desetljećima koristi umjetnu inteligenciju je industrija videoigara.
Ovaj članak pokriva osnove umjetne inteligencije i strojnog učenja zajedno s njihovom implementacijom u video igrama. Ako ste zainteresirani za razvoj igara, Strojno učenje ili oboje, ovo objavite za vas!
Umjetna inteligencija i strojno učenje
Umjetna inteligencija je primjena područja znanosti o podacima koja se usredotočuje na izgradnju pametnih strojeva sposobnih za obavljanje zadataka koji općenito zahtijevaju određeni stupanj ljudske inteligencije. Ova simulirana inteligencija se ne sastoji od apstraktne misli; nego je sredstvo za uzimanje pametnijeg ili najpametnijeg puta rješenja za dati problem.
Strojno učenje (ML) je potpolje AI u kojem se računalni algoritmi pokušavaju automatski poboljšati kroz iskustvo i korištenje podataka. Ovi algoritmi grade i treniraju model koristeći statističku analizu na danom skupu podataka i davati predviđanja ili odluke a da to nije izričito programirano.
AI/ML u igrama
AI je prisutan u industriji igara desetljećima. No, s uvođenjem modernih alata i tehnologija kao što su jedinice za grafičku obradu (GPU), poboljšani softver za digitalnu umjetnost i veliki skupovi podataka igrača, potencijal za AI i ML je naglo porastao!
Sljedeće su glavne implementacije AI/ML-a u video igrama.
1. Pametniji NPC
Likovi koji se ne mogu igrati (NPC) su likovi u igri osim glavnog igrača. Tradicionalno, NPC-ovi su programirani s unaprijed skriptiranim radnjama pomoću državnog stroja. Što znači da su njihove radnje bile povezane s pričom ili kao odgovor na radnje igrača, tako da je NPC imao ograničene i predvidljive akcije.
Međutim, s AI i ML naši NPC-ovi sada mogu naučiti igrački stil igre i imati dinamičan skup akcija, što ih čini manje predvidljivim i izazovnijim za igranje za igrača. Upravo ta strategija učenja od protivnika omogućila nam je stvaranje najsuvremenijih šahovskih motora poput AlphaZero.
2. Dinamičko prikazivanje
Jedan od problema koje tvrtke za video igre pokušavaju eliminirati koristeći AI i ML je izobličenje perspektive. Ovaj fenomen se događa kada objekt izgleda dobro kada je igrač daleko, ali postaje izobličen i pikseliziran kada se igrač približi navedenom objektu.
Tvrtke za igre na sreću koriste algoritme strojnog učenja za dinamičko poboljšanje slika i renderiranja. To će spriječiti učinak izobličenja slike i omogućiti objektu da izgleda finije kada je bliže playeru.
3. Generiranje dijaloga i realistične interakcije
Već smo vidjeli kako se AI i ML mogu koristiti za poboljšanje NPC akcija. Međutim, te se tehnologije također mogu koristiti za poboljšanje iskustva igranja formuliranjem točnijih i realističnijih NPC odgovora.
Brojne igre igranja uloga koriste mehanizam dijaloga, koji su značajno poboljšani uz pomoć Obrada prirodnog jezika i analiza osjećaja tehnike koje koriste ML algoritme. Dobar primjer naprednog AI dijaloga i realističnih interakcija može se vidjeti u igrama poput Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Svjetska generacija
Još jedna moćna primjena ML-a u razvoju igara je primjena svjetske generacije. Brojne popularne igre poput Minecraft i serija Grand Theft Auto koriste scenarij igre otvorenog svijeta.
Ove igre bi bilo neizmjerno teško stvoriti bez određenih značajki generiranja svijeta i koji je bolji način za dinamičko mapiranje terena, stvaranje NPC-ova i skrivanje plijena od toga uz pomoć Strojno učenje tehnologiji.
5. Stvaranje impresivnih igara
Jedan od najvećih prioriteta programera videoigara je stvoriti igru koja je što impresivnija i bliža stvarnom svijetu. Međutim, modeliranje stvarnog svijeta može biti nevjerojatno težak proces.
Taj se proces može značajno olakšati uz pomoć tehnologije strojnog učenja. ML algoritam bi se mogao koristiti za predviđanje daljnjih učinaka igračevih akcija ili čak modeliranje stvari poput vremena u igri.
Zaključak
Umjetna inteligencija i Machine Learning pronašli su neke moćne aplikacije u industriji videoigara. Moderne tvrtke za video igre ulažu velika sredstva u implementaciju AI i ML-a kako bi poboljšale iskustvo igrača koje pružaju njihove igre. S obzirom na tempo kojim tehnologija raste, neće biti iznenađenje da nam uskoro budu na raspolaganju neka nezamisliva iskustva videoigara. Jeste li uzbuđeni?
Ako ste uživali u ovom članku, pretplatite se na HashDork-ov tjedni newsletter, gdje dijelimo najnovije vijesti o AI, ML, DL, programiranju i tehnologiji budućnosti.
Ostavi odgovor