בינה מלאכותית (AI) מחוללת מהפכה בעולם כפי שאנו מכירים אותו. מאלגוריתמים פשוטים של זיהוי אובייקטים ולוקליזציה בתמונות ועד להטמעת מערכות ניטור בריאות בזמן אמת, AI שיפרה אינספור מגזרים לפי סדר גודל. אחד מהמגזרים האלה שמשתמש בבינה מלאכותית במשך עשרות שנים הוא תעשיית משחקי הווידאו.
מאמר זה מכסה את היסודות של AI ולמידת מכונה יחד עם היישום שלהם במשחקי וידאו. אם אתה מעוניין בפיתוח משחקים, למידת מכונה או שניהם, פרסם את זה בשבילך!
בינה מלאכותית ולמידת מכונה
בינה מלאכותית היא יישום של תחום מדעי הנתונים המתמקד בבניית מכונות חכמות המסוגלות לבצע משימות הדורשות בדרך כלל מידה מסוימת של אינטליגנציה אנושית. אינטליגנציה מדומה זו אינה מורכבת ממחשבה מופשטת; אלא הוא אמצעי לנקוט בנתיב הפתרון החכם יותר או החכם ביותר לבעיה נתונה.
למידת מכונה (ML) הוא תת-תחום של AI שבו אלגוריתמי מחשב מנסים להשתפר באופן אוטומטי באמצעות ניסיון ושימוש בנתונים. אלגוריתמים אלה בונים ומאמנים מודל באמצעות ניתוח סטטיסטי על מערך הנתונים הנתון ו לעשות תחזיות או החלטות מבלי שתוכנתו לעשות זאת במפורש.
AI/ML בגיימינג
בינה מלאכותית קיימת בתעשיית המשחקים כבר עשרות שנים. אבל, עם כניסתם של כלים וטכנולוגיות מודרניות כמו יחידות עיבוד גרפיות (GPUs), תוכנות אמנויות דיגיטליות משופרות ומערכי נתונים ענקיים של שחקנים, הפוטנציאל של AI וגם ML זינק!
להלן ההטמעות העיקריות של AI/ML במשחקי וידאו.
1. NPCs חכמים יותר
דמויות שאינן ניתנות להפעלה (NPC) הן דמויות במשחק מלבד השחקן הראשי. באופן מסורתי, NPCs תוכנתו עם פעולות מתוכננות מראש באמצעות מכונת מצב. כלומר, הפעולות שלהם היו מקושרות לקו העלילה או בתגובה לפעולות של שחקן, אז ל-NPC היו פעולות מוגבלות וצפויות.
עם זאת, עם AI ו-ML ה-NPC שלנו מסוגלים כעת ללמוד סגנון משחק של השחקנים ויש להם מערך דינמי של פעולות, מה שהופך אותם לפחות צפויים ויותר מאתגרים לשחק מולם עבור השחקן. עצם האסטרטגיה הזו של למידה מהיריב אפשרה לנו ליצור מנועי שחמט חדישים כמו AlphaZero.
2. עיבוד דינמי
אחת הבעיות שחברות משחקי וידאו מנסות לחסל באמצעות AI ו-ML היא זו של עיוות פרספקטיבה. תופעה זו מתרחשת כאשר אובייקט נראה טוב כאשר שחקן נמצא רחוק, אך מתעוות ומפוקסל כאשר השחקן מתקרב לאובייקט האמור.
חברות משחקים עושות שימוש באלגוריתמים של Machine Learning כדי לשפר את התמונות והעיבודים באופן דינמי. זה ימנע את ההשפעה של עיוות התמונה ויאפשר לאובייקט להיראות עדין יותר כשהוא קרוב יותר לנגן.
3. יצירת דיאלוג ואינטראקציות מציאותיות
כבר ראינו כיצד ניתן להשתמש ב-AI ו-ML לשיפור פעולות NPC. עם זאת, ניתן להשתמש בטכנולוגיות אלו גם כדי לשפר את חווית המשחק על ידי גיבוש תגובות NPC מדויקות ומציאותיות יותר.
מספר משחקי תפקידים עושים שימוש במנגנון הדיאלוג המשופרים בצורה משמעותית בעזרתו עיבוד שפה טבעית וניתוח סנטימנטים טכניקות באמצעות אלגוריתמי ML. דוגמה טובה לדיאלוג מתקדם של AI ואינטראקציות מציאותיות ניתן לראות במשחקים כמו Scrolls IV אלדר: Oblivion.
4. דור עולם
יישום רב עוצמה נוסף של ML בפיתוח משחקים הוא זה של דור העולם. מספר משחקים פופולריים כמו Minecraft וסדרת Grand Theft Auto עושים שימוש בתרחיש משחקי עולם פתוח.
משחקים אלו יהיו קשים מאוד ליצירה ללא תכונות מסוימות של דור העולם ואיזו דרך טובה יותר למפות שטחים באופן דינמי, להוליד NPCs ולהסתיר שלל אז בעזרת למידת מכונה טכנולוגיה.
5. יצירת משחקים סוחפים
אחד מהעדיפויות הגבוהות ביותר של מפתחי משחקי וידאו הוא ליצור משחק סוחף וקרוב לעולם האמיתי ככל האפשר. עם זאת, דוגמנות העולם האמיתי יכול להיות תהליך קשה להפליא.
ניתן להקל משמעותית על תהליך זה בעזרת טכנולוגיית Machine Learning. ניתן להשתמש באלגוריתם ML כדי לחזות את ההשפעות במורד הזרם של פעולות השחקן או אפילו לדגמן דברים כמו מזג האוויר של המשחק.
סיכום
בינה מלאכותית ו-Machine Learning מצאו כמה יישומים רבי עוצמה בתעשיית משחקי הווידאו. חברות משחקי וידאו מודרניות משקיעות רבות ביישום AI ו-ML כדי לשפר את חווית הנגן שמספקים המשחקים שלהן. בהתחשב בקצב הצמיחה של הטכנולוגיה, לא תהיה הפתעה שתעמוד לרשותנו כמה חוויות משחק וידאו בלתי נתפסות בקרוב. אתה מתרגש?
אם נהנית ממאמר זה, הירשם לניוזלטר השבועי של השדורק, שם אנו חולקים את החדשות האחרונות של AI, ML, DL, תכנות וחדשות עתידיות.
השאירו תגובה