A mesterséges intelligencia (AI) forradalmasítja az általunk ismert világot. Az egyszerű objektumészleléstől és a képekben található lokalizációs algoritmusoktól a valós idejű egészségügyi megfigyelőrendszerek megvalósításáig az AI számtalan szektort javított nagyságrendekkel. Az egyik ilyen ágazat, amely évtizedek óta használja az AI-t, a videojáték-ipar.
Ez a cikk az AI és a gépi tanulás alapjait, valamint azok videojátékokban való megvalósítását tárgyalja. Ha érdekel a játékfejlesztés, Gépi tanulás vagy mindkettő, ez a bejegyzés neked szól!
Mesterséges intelligencia és gépi tanulás
A mesterséges intelligencia az adattudomány területének olyan alkalmazása, amely olyan intelligens gépek építésére összpontosít, amelyek képesek olyan feladatokat ellátni, amelyek általában bizonyos fokú emberi intelligenciát igényelnek. Ez a szimulált intelligencia nem tartalmaz elvont gondolkodást; inkább egy eszköz arra, hogy egy adott probléma okosabb vagy legokosabb megoldási útvonalát válasszuk.
Gépi tanulás (ML) a mesterséges intelligencia egy olyan részterülete, ahol a számítógépes algoritmusok a tapasztalatok és az adatok felhasználásával automatikusan javítani próbálnak. Ezek az algoritmusok az adott adathalmazra statisztikai elemzéssel modellt építenek és képeznek Készíts előrejelzéseket vagy döntéseket anélkül, hogy kifejezetten erre lettek volna programozva.
AI/ML játékban
Az AI évtizedek óta létezik a játékiparban. De a modern eszközök és technológiák, például a grafikus feldolgozó egységek (GPU), a továbbfejlesztett digitális művészeti szoftverek és a hatalmas lejátszóadatkészletek bevezetésével az AI és az ML lehetőségei az egekbe szöktek!
Az alábbiakban bemutatjuk az AI/ML főbb megvalósításait a videojátékokban.
1. Okosabb NPC-k
A nem játszható karakterek (NPC) olyan karakterek a játékban, amelyek nem a fő játékos. Hagyományosan az NPC-ket előre felírt műveletekkel programozták egy állapotgép segítségével. Ez azt jelenti, hogy akcióik a történethez kapcsolódtak, vagy a játékos akcióira reagáltak, így az NPC-nek korlátozott és kiszámítható akciói voltak.
A mesterséges intelligencia és az ML segítségével azonban NPC-ink képesek megtanulni a játékosok játékstílusát, és dinamikus akciókészlettel rendelkeznek, így kevésbé kiszámíthatóak és nagyobb kihívást jelent a játék ellen a játékos számára. Éppen ez az ellenféltől való tanulás stratégiája tette lehetővé számunkra, hogy olyan korszerű sakkmotorokat hozzunk létre, mint az AlphaZero.
2. Dinamikus renderelés
Az egyik probléma, amelyet a videojáték-vállalatok próbálnak kiküszöbölni az AI és az ML használatával, a perspektíva torzulása. Ez a jelenség akkor fordul elő, ha egy tárgy jól néz ki, amikor a játékos távol van, de torzul és pixelessé válik, amikor a játékos közel kerül az adott tárgyhoz.
A játékcégek gépi tanulási algoritmusokat használnak a képek és a megjelenítések dinamikus javítására. Ez kiküszöböli a képtorzulás hatását, és lehetővé teszi, hogy egy tárgy finomabbnak tűnjön, ha közelebb van a lejátszóhoz.
3. Párbeszédgenerálás és valósághű interakciók
Már láttuk, hogy az AI és az ML hogyan használható fel az NPC műveletek javítására. Ezek a technológiák azonban a játékélmény javítására is használhatók pontosabb és valósághűbb NPC válaszok megfogalmazásával.
Számos szerepjáték használja a párbeszéd-mechanizmust, amelyek segítségével jelentősen javult Természetes nyelv feldolgozása és érzéselemzés ML algoritmusokat használó technikák. A fejlett mesterséges intelligencia párbeszédpanel és a valósághű interakció jó példája olyan játékokban látható, mint például The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Világgeneráció
Az ML másik hatékony alkalmazása a játékfejlesztésben a világgeneráció alkalmazása. Számos népszerű játék, mint pl Minecraft és a Grand Theft Auto sorozat egy nyitott világú játékmenetet alkalmaz.
Ezeket a játékokat rendkívül nehéz lenne létrehozni bizonyos világgenerációs funkciók nélkül, és mi lenne jobb módszer a terepek dinamikus feltérképezésére, NPC-k létrehozására és zsákmány elrejtésére Gépi tanulás technológia.
5. Magával ragadó játékok készítése
A videojáték-fejlesztők egyik legfontosabb prioritása, hogy olyan játékot hozzanak létre, amely minél magával ragadóbb és a való világhoz a lehető legközelebb áll. A valós világ modellezése azonban hihetetlenül nehéz folyamat lehet.
Ez a folyamat a Machine Learning technológia segítségével jelentősen megkönnyíthető. Egy ML algoritmus használható a játékos akcióinak downstream hatásainak előrejelzésére, vagy akár olyan dolgok modellezésére is, mint például a játék időjárása.
Következtetés
Mesterséges Intelligencia és a Machine Learning néhány hatékony alkalmazást talált a videojáték-iparban. A modern videojáték-cégek jelentős összegeket fektetnek be az AI és az ML megvalósításába, hogy javítsák a játékaik által nyújtott játékos élményt. Tekintettel a technológia fejlődésének ütemére, nem lesz meglepő, hogy hamarosan néhány elképzelhetetlen videojáték-élmény áll majd rendelkezésünkre. Izgatott vagy?
Ha tetszett ez a cikk, iratkozzon fel a HashDork heti hírlevelére, ahol megosztjuk a legújabb AI, ML, DL, programozás és Future Tech híreket.
Hagy egy Válaszol