ხელოვნური ინტელექტი (AI) რევოლუციას ახდენს მსოფლიოში, როგორც ჩვენ ვიცით. სურათებში ობიექტების მარტივი აღმოჩენისა და ლოკალიზაციის ალგორითმებიდან დაწყებული, რეალურ დროში ჯანდაცვის მონიტორინგის სისტემების დანერგვით, AI-მ გააუმჯობესა უთვალავი სექტორი მასშტაბებით. ერთ-ერთი ასეთი სექტორი, რომელიც ათწლეულების განმავლობაში იყენებს AI-ს, არის ვიდეო თამაშების ინდუსტრია.
ეს სტატია მოიცავს ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის საფუძვლებს ვიდეო თამაშებში მათ განხორციელებასთან ერთად. თუ გაინტერესებთ თამაშის განვითარება, მანქანა სწავლა ან ორივე, ეს პოსტი თქვენთვისაა!
ხელოვნური ინტელექტი და მანქანათმცოდნეობა
ხელოვნური ინტელექტი არის მონაცემთა მეცნიერების დარგის პროგრამა, რომელიც ფოკუსირებულია ჭკვიანი მანქანების შექმნაზე, რომლებსაც შეუძლიათ შეასრულონ ამოცანები, რომლებიც ზოგადად მოითხოვს ადამიანის ინტელექტის გარკვეულ ხარისხს. ეს იმიტირებული ინტელექტი არ შეიცავს აბსტრაქტულ აზროვნებას; უფრო ჭკვიანური ან ჭკვიანური გადაწყვეტის მარშრუტის გატარების საშუალებაა მოცემული პრობლემისთვის.
მანქანა სწავლა (ML) არის ხელოვნური ინტელექტის ქვეველი, სადაც კომპიუტერული ალგორითმები ცდილობენ ავტომატურად გაუმჯობესდეს გამოცდილებისა და მონაცემების გამოყენებით. ეს ალგორითმები აშენებენ და ამზადებენ მოდელს სტატისტიკური ანალიზის გამოყენებით მოცემულ მონაცემთა ბაზაზე და პროგნოზების გაკეთება ან გადაწყვეტილებები ამის გასაკეთებლად ცალსახად დაპროგრამების გარეშე.
AI/ML თამაშში
AI სათამაშო ინდუსტრიაში ათწლეულების განმავლობაში არსებობს. მაგრამ, თანამედროვე ხელსაწყოებისა და ტექნოლოგიების დანერგვით, როგორიცაა გრაფიკული დამუშავების ერთეულები (GPU), ციფრული ხელოვნების გაუმჯობესებული პროგრამული უზრუნველყოფა და მოთამაშეების მონაცემთა უზარმაზარი ნაკრები, AI და ML-ის პოტენციალი გაიზარდა!
ქვემოთ მოცემულია AI/ML-ის ძირითადი დანერგვები ვიდეო თამაშებში.
1. ჭკვიანი NPC
უთამაშებელი პერსონაჟები (NPC) არის თამაშში მთავარი მოთამაშის გარდა სხვა პერსონაჟები. ტრადიციულად, NPC-ები დაპროგრამებული იყო წინასწარ დაწერილი მოქმედებებით სახელმწიფო აპარატის გამოყენებით. რაც იმას ნიშნავს, რომ მათი მოქმედებები დაკავშირებული იყო სიუჟეტთან ან მოთამაშის მოქმედებების საპასუხოდ, ამიტომ NPC-ს ჰქონდა შეზღუდული და პროგნოზირებადი მოქმედებები.
თუმცა, AI-სა და ML-სთან ერთად, ჩვენს NPC-ებს ახლა შეუძლიათ ისწავლონ მოთამაშეების თამაშის სტილი და ჰქონდეთ მოქმედებების დინამიური ნაკრები, რაც მათ ნაკლებად პროგნოზირებადს ხდის და უფრო რთულს ხდის მათ წინააღმდეგ თამაში მოთამაშისთვის. მოწინააღმდეგისგან სწავლის სწორედ ამ სტრატეგიამ მოგვცა საშუალება შეგვექმნა უახლესი საჭადრაკო ძრავები, როგორიცაა AlphaZero.
2. დინამიური რენდერი
ერთ-ერთი საკითხი, რომლის აღმოფხვრასაც ვიდეო თამაშების კომპანიები ცდილობენ AI და ML გამოყენებით, არის პერსპექტივის დამახინჯება. ეს ფენომენი ხდება მაშინ, როდესაც ობიექტი კარგად გამოიყურება, როდესაც მოთამაშე შორს არის, მაგრამ ხდება დამახინჯებული და პიქსელირებული, როდესაც მოთამაშე უახლოვდება აღნიშნულ ობიექტს.
სათამაშო კომპანიები იყენებენ მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს სურათებისა და რენდერების დინამიურად გასაუმჯობესებლად. ეს დაუპირისპირდება გამოსახულების დამახინჯების ეფექტს და საშუალებას მისცემს ობიექტს უფრო დახვეწილი გამოჩნდეს მოთამაშესთან უფრო ახლოს.
3. დიალოგის გენერაცია და რეალისტური ურთიერთქმედება
ჩვენ უკვე ვნახეთ, თუ როგორ შეიძლება გამოყენებულ იქნას AI და ML NPC მოქმედებების გასაუმჯობესებლად. თუმცა, ეს ტექნოლოგიები ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას სათამაშო გამოცდილების გასაუმჯობესებლად უფრო ზუსტი და რეალისტური NPC პასუხების ჩამოყალიბებით.
არაერთი როლური თამაში იყენებს დიალოგის მექანიზმს, რომლებიც მნიშვნელოვნად გაუმჯობესებულია მისი დახმარებით ბუნებრივი ენის დამუშავება და განწყობის ანალიზი ტექნიკა ML ალგორითმების გამოყენებით. გაფართოებული AI დიალოგისა და რეალისტური ურთიერთქმედების კარგი მაგალითი ჩანს თამაშებში, როგორიცაა უფროსი Scrolls IV: Oblivion.
4. მსოფლიო თაობა
ML-ის კიდევ ერთი ძლიერი გამოყენება თამაშის განვითარებაში არის მსოფლიო თაობის. რიგი პოპულარული თამაშები, როგორიცაა Minecraft და Grand Theft Auto სერია იყენებს ღია სამყაროს სათამაშო სცენარს.
ამ თამაშების შექმნა უზომოდ რთული იქნებოდა მსოფლიო თაობის გარკვეული მახასიათებლების გარეშე და რა უკეთესი გზაა რელიეფის დინამიურად რუკაზე, NPC-ების წარმოშობისა და ნაძარცვის დამალვის შემდეგ მანქანა სწავლა ტექნოლოგია.
5. იმერსიული თამაშების შექმნა
ვიდეო თამაშების დეველოპერების ერთ-ერთი უმაღლესი პრიორიტეტია შექმნან თამაში, რომელიც მაქსიმალურად ჩაძირული და რეალურ სამყაროსთან ახლოს იქნება. თუმცა, რეალური სამყაროს მოდელირება შეიძლება წარმოუდგენლად რთული პროცესი იყოს.
ეს პროცესი შეიძლება მნიშვნელოვნად გამარტივდეს Machine Learning ტექნოლოგიის დახმარებით. ML ალგორითმი შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოთამაშის ქმედებების ქვედა დინების ეფექტების პროგნოზირებისთვის ან თუნდაც თამაშის ამინდის მოდელისთვის.
დასკვნა
ხელოვნური ინტელექტი და Machine Learning-მა იპოვა რამდენიმე ძლიერი აპლიკაცია ვიდეო თამაშების ინდუსტრიაში. თანამედროვე ვიდეო თამაშების კომპანიები დიდ ინვესტიციებს ახორციელებენ AI და ML-ის დანერგვაში, რათა გააუმჯობესონ მოთამაშეების გამოცდილება მათი თამაშებით. თუ გავითვალისწინებთ იმ ტემპს, რომლითაც ტექნოლოგია იზრდება, გასაკვირი არ იქნება, რომ მალე ჩვენს განკარგულებაში იქნება წარმოუდგენელი ვიდეო თამაშების გამოცდილება. აღელვებული ხარ?
თუ მოგეწონათ ეს სტატია, გამოიწერეთ HashDork-ის ყოველკვირეული ბიულეტენი, სადაც ჩვენ ვიზიარებთ უახლეს AI, ML, DL, პროგრამირება და მომავლის ტექნოლოგიების სიახლეებს.
დატოვე პასუხი