Artificial Intelligence (AI) merevolusi dunia seperti yang kita kenal. Dari deteksi objek sederhana dan algoritme pelokalan dalam gambar hingga penerapan sistem pemantauan perawatan kesehatan real-time, AI telah meningkatkan banyak sektor secara besar-besaran. Salah satu sektor yang telah menggunakan AI selama beberapa dekade adalah industri video game.
Artikel ini membahas dasar-dasar AI dan Machine Learning beserta penerapannya dalam video game. Jika Anda tertarik dengan pengembangan game, Pembelajaran mesin atau keduanya, posting ini untuk Anda!
Kecerdasan Buatan & Pembelajaran Mesin
Kecerdasan Buatan adalah aplikasi bidang ilmu data yang berfokus pada pembuatan mesin pintar yang mampu melakukan tugas yang umumnya memerlukan beberapa tingkat kecerdasan manusia. Kecerdasan yang disimulasikan ini tidak terdiri dari pemikiran abstrak; bukan merupakan sarana untuk mengambil rute solusi yang lebih cerdas atau paling cerdas untuk masalah yang diberikan.
Pembelajaran mesin (ML) adalah subbidang AI di mana algoritme komputer mencoba meningkatkan secara otomatis melalui pengalaman dan penggunaan data. Algoritme ini membangun dan melatih model menggunakan analisis statistik pada kumpulan data yang diberikan dan membuat prediksi atau keputusan tanpa secara eksplisit diprogram untuk melakukannya.
AI/ML dalam Game
AI telah ada di industri game selama beberapa dekade. Namun, dengan diperkenalkannya alat dan teknologi modern seperti Unit Pemrosesan Grafis (GPU), perangkat lunak seni digital yang disempurnakan, dan kumpulan data pemain yang sangat besar, potensi AI dan ML telah meroket!
Berikut ini adalah implementasi utama AI/ML dalam video game.
1. NPC yang Lebih Cerdas
Non-Playable Characters (NPCs) adalah karakter dalam game selain pemain utama. Secara tradisional, NPC diprogram dengan tindakan pra-skrip menggunakan mesin negara. Artinya tindakan mereka terkait dengan alur cerita atau sebagai respons terhadap tindakan pemain, jadi NPC memiliki tindakan yang terbatas dan dapat diprediksi.
Namun, dengan AI dan ML, NPC kami sekarang dapat mempelajari gaya permainan pemain dan memiliki serangkaian tindakan yang dinamis, menjadikannya kurang dapat diprediksi dan lebih menantang untuk dimainkan bagi pemain. Strategi belajar dari lawan ini telah memungkinkan kami untuk membuat mesin catur canggih seperti AlphaZero.
2. Rendering Dinamis
Salah satu masalah yang coba dihilangkan oleh perusahaan video game menggunakan AI dan ML adalah distorsi perspektif. Fenomena ini terjadi ketika sebuah objek terlihat bagus saat pemain berada jauh, tetapi menjadi terdistorsi dan pixelated saat pemain mendekati objek tersebut.
Perusahaan game menggunakan algoritme Pembelajaran Mesin untuk menyempurnakan gambar dan rendering secara dinamis. Ini akan melawan efek distorsi gambar dan memungkinkan objek tampak lebih halus saat lebih dekat dengan pemutar.
3. Pembuatan Dialog & Interaksi Realistis
Kita telah melihat bagaimana AI dan ML dapat digunakan untuk meningkatkan tindakan NPC. Namun, teknologi ini juga dapat digunakan untuk meningkatkan pengalaman bermain game dengan merumuskan respons NPC yang lebih akurat dan realistis.
Sejumlah permainan peran memanfaatkan mekanisme dialog, yang ditingkatkan secara signifikan dengan bantuan Pemrosesan Bahasa Alami dan analisis sentimen teknik menggunakan algoritma ML. Contoh bagus dari dialog AI tingkat lanjut dan interaksi realistis dapat dilihat di game seperti The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Generasi Dunia
Aplikasi ML kuat lainnya dalam pengembangan game adalah aplikasi generasi dunia. Sejumlah game populer seperti Minecraft dan seri Grand Theft Auto menggunakan skenario gameplay dunia terbuka.
Game-game ini akan sangat sulit dibuat tanpa fitur generasi dunia tertentu dan cara apa yang lebih baik untuk memetakan medan secara dinamis, menelurkan NPC, dan menyembunyikan jarahan dengan bantuan Pembelajaran mesin teknologi.
5. Membuat Game Immersive
Salah satu prioritas tertinggi pengembang video game adalah membuat game yang imersif dan sedekat mungkin dengan dunia nyata. Namun, pemodelan dunia nyata bisa menjadi proses yang sangat sulit.
Proses ini dapat dibuat lebih mudah secara signifikan dengan bantuan teknologi Machine Learning. Algoritme ML dapat digunakan untuk memprediksi efek hilir dari tindakan pemain atau bahkan memodelkan hal-hal seperti cuaca game.
Kesimpulan
Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin telah menemukan beberapa aplikasi hebat di industri video game. Perusahaan video game modern berinvestasi besar-besaran dalam menerapkan AI dan ML untuk meningkatkan pengalaman pemain yang disediakan oleh game mereka. Mengingat kecepatan pertumbuhan teknologi, tidak akan mengejutkan jika kita segera memiliki beberapa pengalaman video game yang tak terbayangkan. Apakah Anda bersemangat?
Jika Anda menikmati artikel ini, berlangganan buletin mingguan HashDork, tempat kami membagikan berita AI, ML, DL, Pemrograman, dan Teknologi Masa Depan terbaru.
Tinggalkan Balasan