私たちが知っているように、人工知能 (AI) は世界に革命をもたらしています。 画像内の単純な物体検出および位置特定アルゴリズムから、リアルタイムのヘルスケア監視システムの実装に至るまで、AI は数え切れないほどの分野を大幅に改善してきました。 数十年にわたり AI を使用してきた分野の XNUMX つがビデオゲーム業界です。
この記事では、AI と機械学習の基本と、ビデオ ゲームへの実装について説明します。 ゲーム開発に興味のある方は、 機械学習 またはその両方、この記事を投稿してください。
人工知能と機械学習
人工知能は、一般にある程度の人間の知能を必要とするタスクを実行できるスマート マシンの構築に焦点を当てたデータ サイエンス分野の応用です。 このシミュレートされた知能は、抽象的な思考で構成されません。 むしろ、特定の問題に対して、より賢明な、または最も賢明な解決策を取るための手段です。
機械学習 (ML) は AI のサブフィールドで、コンピューター アルゴリズムが経験とデータの使用を通じて自動的に改善しようとします。 これらのアルゴリズムは、指定されたデータセットに対する統計分析を使用してモデルを構築およびトレーニングします。 予測を行います または、そうするように明示的にプログラムされていない決定。
ゲームにおける AI/ML
AI は数十年にわたってゲーム業界に存在してきました。 しかし、グラフィック プロセッシング ユニット (GPU)、強化されたデジタル アート ソフトウェア、巨大なプレーヤー データセットなどの最新のツールやテクノロジーの導入により、AI と ML の両方の可能性が飛躍的に高まりました。
ビデオ ゲームにおける AI/ML の主な実装は次のとおりです。
1. より賢いNPC
ノンプレイアブルキャラクター (NPC) は、メインプレイヤー以外のゲーム内のキャラクターです。 従来、NPC はステート マシンを使用して事前にスクリプト化されたアクションでプログラムされていました。 つまり、彼らの行動はストーリーラインとリンクしているか、プレイヤーの行動に反応しているため、NPC の行動は限定的で予測可能です。
しかし、AI と ML のおかげで、NPC はプレイヤーのゲーム スタイルを学習し、一連の動的なアクションを持つことができるようになり、プレイヤーにとって予測可能性が低くなり、対戦がより難しくなりました。 対戦相手から学ぶまさにこの戦略により、AlphaZero のような最先端のチェス エンジンを作成することができました。
2. ダイナミックレンダリング
ビデオゲーム会社が AI と ML を使用して解消しようとしている問題の XNUMX つは、遠近法の歪みの問題です。 この現象は、プレイヤーが遠くにあるときはオブジェクトがきれいに見えますが、プレイヤーがそのオブジェクトに近づくと歪んでピクセル化される場合に発生します。
ゲーム会社は機械学習アルゴリズムを利用して、画像やレンダリングを動的に強化しています。 これにより、画像の歪みの影響が軽減され、プレーヤーに近づくとオブジェクトがより鮮明に見えるようになります。
3. ダイアログの生成とリアルなインタラクション
AI と ML を使用して NPC のアクションを改善する方法をすでに見てきました。 ただし、これらのテクノロジーは、より正確で現実的な NPC 応答を定式化することにより、ゲーム エクスペリエンスを向上させるために使用することもできます。
多くのロール プレイング ゲームではダイアログ メカニズムが利用されており、このメカニズムは次の助けを借りて大幅に改善されています。 自然言語処理と感情分析 ML アルゴリズムを使用した手法。 高度な AI ダイアログとリアルなインタラクションの好例は、次のようなゲームで見ることができます。 エルダースクロールIV:オブリビオン.
4. ワールドジェネレーション
ゲーム開発における ML のもう XNUMX つの強力なアプリケーションは、ワールド生成です。 などの人気ゲームの数々 Minecraftの グランド セフト オート シリーズは、オープンワールドのゲームプレイ シナリオを利用しています。
これらのゲームは、特定の世界生成機能がなければ作成するのが非常に困難であり、動的に地形をマッピングし、NPC をスポーンし、戦利品を非表示にするより良い方法はありません。 機械学習 技術。
5. 没入型ゲームの作成
ビデオ ゲーム開発者の最優先事項の XNUMX つは、可能な限り現実世界に近い没入型のゲームを作成することです。 ただし、現実世界のモデリングは非常に困難なプロセスとなる場合があります。
このプロセスは、機械学習テクノロジーの助けを借りて大幅に簡単にすることができます。 ML アルゴリズムを使用すると、プレーヤーのアクションによる下流への影響を予測したり、ゲームの天気などをモデル化したりすることもできます。
まとめ
Artificial Intelligence と機械学習は、ビデオゲーム業界でいくつかの強力なアプリケーションを発見しました。 現代のビデオ ゲーム会社は、ゲームによって提供されるプレイヤー エクスペリエンスを向上させるために、AI と ML の実装に多額の投資を行っています。 テクノロジーの成長ペースを考えると、想像を絶するビデオ ゲーム体験が近いうちに自由に使えるようになるのは驚くべきことではありません。 興奮していますか?
この記事を楽しんだら、 HashDork の週刊ニュースレターを購読するでは、最新の AI、ML、DL、プログラミング、未来の技術ニュースを共有します。
コメントを残す