Жасанды интеллект (AI) біз білетін әлемде төңкеріс жасайды. Бейнелердегі қарапайым объектілерді анықтау және локализациялау алгоритмдерінен бастап нақты уақыттағы денсаулық сақтауды бақылау жүйелерін енгізуге дейін, AI сансыз секторларды шама бойынша жақсартты. Ондаған жылдар бойы AI қолданып келе жатқан осындай секторлардың бірі - бейне ойындар индустриясы.
Бұл мақалада AI және Machine Learning негіздері және оларды бейне ойындарға енгізу қарастырылады. Егер сіз ойын дамытуға қызығушылық танытсаңыз, Машина жасау немесе екеуі де, бұл пост сіз үшін!
Жасанды интеллект және машиналық оқыту
Жасанды интеллект - бұл әдетте адам интеллектінің белгілі бір дәрежесін қажет ететін тапсырмаларды орындауға қабілетті смарт машиналарды құруға бағытталған деректер ғылымы саласының қолданбасы. Бұл имитацияланған интеллект абстрактілі ойлауды қамтымайды; керісінше, бұл белгілі бір мәселе бойынша неғұрлым ақылды немесе ең ақылды шешім жолын таңдау құралы.
Машина жасау (ML) - компьютерлік алгоритмдер тәжірибе және деректерді пайдалану арқылы автоматты түрде жақсартуға тырысатын AI қосалқы өрісі. Бұл алгоритмдер берілген деректер жиынында статистикалық талдауды пайдалана отырып, модель құрастырады және жаттықтырады болжамдар жасау немесе нақты бағдарламаланбаған шешімдер.
Ойындардағы AI/ML
AI ойын индустриясында ондаған жылдар бойы болды. Бірақ Графикалық өңдеу блоктары (GPU), жетілдірілген цифрлық өнер бағдарламалық құралы және үлкен ойыншы деректер жинақтары сияқты заманауи құралдар мен технологияларды енгізу арқылы AI және ML әлеуеті күрт артты!
Төменде бейне ойындарда AI/ML негізгі енгізулері берілген.
1. Ақылдырақ NPC
Ойнауға болмайтын кейіпкерлер (NPC) - негізгі ойыншыдан басқа ойындағы кейіпкерлер. Дәстүр бойынша, NPC-лер мемлекеттік машинаны пайдаланып алдын ала сценарий әрекеттерімен бағдарламаланған. Яғни, олардың әрекеттері оқиға желісімен немесе ойыншының әрекеттеріне жауап ретінде байланысты болды, сондықтан NPC шектеулі және болжамды әрекеттерге ие болды.
Дегенмен, AI және ML көмегімен біздің NPC-тер енді ойыншылардың ойын стилін үйрене алады және динамикалық әрекеттер жиынтығына ие болады, бұл оларды болжауды азайтады және ойыншыға қарсы ойнауды қиындатады. Қарсыластан үйренудің дәл осы стратегиясы бізге AlphaZero сияқты заманауи шахмат қозғалтқыштарын жасауға мүмкіндік берді.
2. Динамикалық көрсету
Бейне ойын компаниялары AI және ML қолдануды жоюға тырысатын мәселелердің бірі - перспективаның бұрмалануы. Бұл құбылыс ойыншы алыста болған кезде объект жақсы болып көрінетін кезде пайда болады, бірақ ойыншы аталған нысанға жақындағанда бұрмаланып, пиксельге айналады.
Ойын компаниялары кескіндер мен көрсетулерді динамикалық түрде жақсарту үшін Machine Learning алгоритмдерін пайдаланады. Бұл кескіннің бұрмалану әсеріне қарсы тұрады және ойнатқышқа жақындағанда нысанның жақсырақ көрінуіне мүмкіндік береді.
3. Диалог құру және шынайы өзара әрекеттесу
Біз NPC әрекеттерін жақсарту үшін AI және ML қалай пайдалануға болатынын көрдік. Дегенмен, бұл технологияларды дәлірек және шынайы NPC жауаптарын тұжырымдау арқылы ойын тәжірибесін жақсарту үшін де пайдалануға болады.
Бірқатар рөлдік ойындар диалогтық механизмді пайдаланады, олар көмегімен айтарлықтай жетілдіріледі Табиғи тілді өңдеу және сезімді талдау ML алгоритмдерін қолдану әдістері. Жетілдірілген AI диалогының және шынайы өзара әрекеттесудің жақсы мысалын сияқты ойындарда көруге болады Ежелгі Искра IV: Мазасыздық.
4. Әлемдік ұрпақ
Ойын әзірлеудегі ML-дің тағы бір қуатты қолданбасы әлемдік ұрпақ болып табылады. сияқты танымал ойындар қатары Minecraft және Grand Theft Auto сериясы ашық әлем ойынының сценарийін пайдаланады.
Бұл ойындарды әлемдік ұрпақтың белгілі бір мүмкіндіктерінсіз және жер бедерін динамикалық картаға түсірудің, NPC-терді шығарудың және олжаны жасырудың қандай жақсы әдісінсіз жасау өте қиын болар еді. Машина жасау технологиясы.
5. Иммерсивті ойындарды құру
Бейне ойын әзірлеушілерінің ең жоғары басымдылықтарының бірі - мүмкіндігінше шынайы әлемге жақын және иммерсивті ойын жасау. Дегенмен, нақты әлемді модельдеу өте қиын процесс болуы мүмкін.
Бұл процесті Machine Learning технологиясының көмегімен айтарлықтай жеңілдетуге болады. ML алгоритмін ойыншы әрекеттерінің төменгі ағындық әсерлерін болжау немесе тіпті ойынның ауа-райы сияқты нәрселерді модельдеу үшін пайдалануға болады.
қорытынды
Жасанды интеллект және Machine Learning бейне ойын индустриясында кейбір қуатты қолданбаларды тапты. Заманауи бейне ойын компаниялары өз ойындарымен қамтамасыз етілген ойыншы тәжірибесін жақсарту үшін AI және ML енгізуге көп қаражат салуда. Технологияның өсіп келе жатқан қарқынын ескере отырып, жақын арада біздің қолымызда елестету мүмкін емес бейне ойын тәжірибесі болуы таңқаларлық емес. Көңіліңіз толқып тұр ма?
Егер сізге осы мақала ұнаған болса, HashDork апта сайынғы ақпараттық бюллетеньге жазылыңыз, мұнда біз соңғы AI, ML, DL, Programming және Future Tech жаңалықтарымен бөлісеміз.
пікір қалдыру