បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) កំពុងធ្វើបដិវត្តន៍ពិភពលោក ដូចដែលយើងដឹងហើយ។ ពីការរកឃើញវត្ថុសាមញ្ញ និងក្បួនដោះស្រាយការធ្វើមូលដ្ឋានីយកម្មនៅក្នុងរូបភាព ដល់ការអនុវត្តប្រព័ន្ធត្រួតពិនិត្យការថែទាំសុខភាពតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង AI បានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវវិស័យជាច្រើនរាប់មិនអស់។ វិស័យមួយក្នុងចំនោមវិស័យបែបនេះដែលបានប្រើ AI អស់ជាច្រើនទសវត្សរ៍មកហើយគឺឧស្សាហកម្មវីដេអូហ្គេម។
អត្ថបទនេះគ្របដណ្តប់មូលដ្ឋាននៃ AI និង Machine Learning រួមជាមួយនឹងការអនុវត្តន៍របស់ពួកគេនៅក្នុងវីដេអូហ្គេម។ ប្រសិនបើអ្នកចាប់អារម្មណ៍លើការអភិវឌ្ឍន៍ហ្គេម រៀនម៉ាស៊ីន ឬទាំងពីរ ប្រកាសនេះសម្រាប់អ្នក!
បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត និងការរៀនម៉ាស៊ីន
Artificial Intelligence គឺជាកម្មវិធីនៃវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដែលផ្តោតលើការកសាងម៉ាស៊ីនឆ្លាតវៃដែលមានសមត្ថភាពអនុវត្តការងារដែលជាទូទៅទាមទារកម្រិតនៃភាពវៃឆ្លាតរបស់មនុស្ស។ ភាពវៃឆ្លាតដែលបានក្លែងធ្វើនេះមិនរួមបញ្ចូលការគិតអរូបីទេ។ ផ្ទុយទៅវិញ គឺជាមធ្យោបាយសម្រាប់យកផ្លូវឆ្លាតវៃជាង ឬដំណោះស្រាយដ៏ឆ្លាតវៃបំផុតសម្រាប់បញ្ហាដែលបានផ្តល់ឱ្យ។
រៀនម៉ាស៊ីន (ML) គឺជាវាលរងនៃ AI ដែលក្បួនដោះស្រាយកុំព្យូទ័រព្យាយាមកែលម្អដោយស្វ័យប្រវត្តិតាមរយៈបទពិសោធន៍ និងការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យ។ ក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះបង្កើត និងបណ្តុះបណ្តាលគំរូមួយដោយប្រើការវិភាគស្ថិតិលើសំណុំទិន្នន័យដែលបានផ្តល់ឱ្យ និង ធ្វើការប៉ាន់ស្មាន ឬការសម្រេចចិត្តដោយមិនមានកម្មវិធីច្បាស់លាស់ដើម្បីធ្វើដូច្នេះ។
AI/ML នៅក្នុងហ្គេម
AI មាននៅក្នុងឧស្សាហកម្មហ្គេមអស់ជាច្រើនទសវត្សរ៍មកហើយ។ ប៉ុន្តែជាមួយនឹងការណែនាំឧបករណ៍ និងបច្ចេកវិទ្យាទំនើបៗដូចជា អង្គដំណើរការក្រាហ្វិក (GPUs) កម្មវិធីសិល្បៈឌីជីថលដែលប្រសើរឡើង និងសំណុំទិន្នន័យអ្នកលេងដ៏ធំ សក្តានុពលសម្រាប់ទាំង AI និង ML បានកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំង!
ខាងក្រោមនេះគឺជាការអនុវត្តធំៗនៃ AI/ML ក្នុងវីដេអូហ្គេម។
1. NPCs ឆ្លាតវៃជាង
តួអង្គដែលមិនអាចលេងបាន (NPCs) គឺជាតួអង្គនៅក្នុងហ្គេមក្រៅពីអ្នកលេងសំខាន់។ ជាប្រពៃណី NPCs ត្រូវបានសរសេរកម្មវិធីជាមួយនឹងសកម្មភាពដែលបានសរសេរជាមុនដោយប្រើម៉ាស៊ីនរដ្ឋ។ មានន័យថាសកម្មភាពរបស់ពួកគេត្រូវបានភ្ជាប់ជាមួយនឹងដំណើររឿង ឬជាការឆ្លើយតបទៅនឹងសកម្មភាពរបស់អ្នកលេង ដូច្នេះ NPC មានសកម្មភាពកំណត់ និងអាចព្យាករណ៍បាន។
ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ជាមួយនឹង AI និង ML NPCs របស់យើងឥឡូវនេះអាចរៀនរចនាប័ទ្មលេងហ្គេមរបស់អ្នកលេង និងមានសកម្មភាពសកម្មដែលធ្វើឱ្យពួកគេមិនសូវអាចទាយទុកជាមុនបាន និងកាន់តែពិបាកលេងជាមួយអ្នកលេង។ យុទ្ធសាស្ត្រនៃការរៀនសូត្រពីគូប្រជែងនេះបានធ្វើឱ្យយើងបង្កើតម៉ាស៊ីនអុកទំនើបដូច AlphaZero ជាដើម។
2. ការបង្ហាញថាមវន្ត
បញ្ហាមួយក្នុងចំណោមបញ្ហាដែលក្រុមហ៊ុនវីដេអូហ្គេមកំពុងព្យាយាមលុបបំបាត់ការប្រើ AI និង ML គឺការបង្ខូចទ្រង់ទ្រាយទស្សនៈ។ បាតុភូតនេះកើតឡើងនៅពេលដែលវត្ថុមើលទៅល្អ នៅពេលដែលអ្នកលេងនៅឆ្ងាយ ប៉ុន្តែប្រែទៅជាខូចទ្រង់ទ្រាយ និងជាភីកសែល នៅពេលដែលអ្នកលេងចូលទៅជិតវត្ថុនោះ។
ក្រុមហ៊ុនហ្គេមកំពុងប្រើក្បួនដោះស្រាយ Machine Learning ដើម្បីបង្កើនរូបភាព និងការបង្ហាញយ៉ាងសកម្ម។ វានឹងទប់ទល់នឹងឥទ្ធិពលនៃការបង្ខូចទ្រង់ទ្រាយរូបភាព និងអនុញ្ញាតឱ្យវត្ថុមួយបង្ហាញភាពល្អិតល្អន់នៅពេលដែលខិតទៅជិតអ្នកលេង។
3. ការបង្កើតប្រអប់ & អន្តរកម្មជាក់ស្តែង
យើងបានឃើញរួចហើយពីរបៀបដែល AI និង ML អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីកែលម្អសកម្មភាព NPC ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ បច្ចេកវិទ្យាទាំងនេះក៏អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីកែលម្អបទពិសោធន៍លេងហ្គេមដោយបង្កើតការឆ្លើយតប NPC កាន់តែត្រឹមត្រូវ និងជាក់ស្តែង។
ល្បែងដើរតួមួយចំនួនប្រើយន្តការប្រអប់ ដែលត្រូវបានកែលម្អយ៉ាងខ្លាំងដោយមានជំនួយពី ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ និងការវិភាគមនោសញ្ចេតនា បច្ចេកទេសដោយប្រើក្បួនដោះស្រាយ ML ។ ឧទាហរណ៍ដ៏ល្អនៃប្រអប់ AI កម្រិតខ្ពស់ និងអន្តរកម្មជាក់ស្តែងអាចត្រូវបានគេមើលឃើញនៅក្នុងហ្គេមដូចជា អែលឌើររមូរទី 4: អាប់ឌុល.
4. ជំនាន់ពិភពលោក
កម្មវិធីដ៏មានឥទ្ធិពលមួយទៀតរបស់ ML ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ហ្គេមគឺជំនាន់ពិភពលោក។ ហ្គេមពេញនិយមមួយចំនួនដូចជា Minecraft ហើយស៊េរី Grand Theft Auto ប្រើសេណារីយ៉ូលេងហ្គេមបើកចំហរពិភពលោក។
ហ្គេមទាំងនេះនឹងពិបាកក្នុងការបង្កើតដោយគ្មានលក្ខណៈពិសេសជំនាន់ពិភពលោកជាក់លាក់ និងអ្វីដែលប្រសើរជាងនេះក្នុងការគូសផែនទីដីដោយថាមពល បង្កើត NPCs និងលាក់ការលួចបន្ទាប់មកដោយមានជំនួយពី រៀនម៉ាស៊ីន បច្ចេកវិទ្យា។
5. ការបង្កើតហ្គេមដ៏អស្ចារ្យ
អាទិភាពមួយក្នុងចំណោមអាទិភាពខ្ពស់បំផុតរបស់អ្នកបង្កើតវីដេអូហ្គេមគឺបង្កើតហ្គេមដែលមានភាពទាក់ទាញ និងជិតស្និទ្ធទៅនឹងពិភពពិតតាមដែលអាចធ្វើទៅបាន។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការធ្វើគំរូតាមពិភពពិតអាចជាដំណើរការពិបាកមិនគួរឱ្យជឿ។
ដំណើរការនេះអាចត្រូវបានធ្វើឱ្យកាន់តែងាយស្រួលជាងមុនដោយមានជំនួយពីបច្ចេកវិទ្យា Machine Learning។ ក្បួនដោះស្រាយ ML អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីទស្សន៍ទាយផលប៉ះពាល់ខាងក្រោមនៃសកម្មភាពរបស់អ្នកលេង ឬសូម្បីតែវត្ថុគំរូដូចជាអាកាសធាតុរបស់ហ្គេម។
សន្និដ្ឋាន
បញ្ញាសិប្បនិម្មិត និង Machine Learning បានរកឃើញកម្មវិធីដ៏មានឥទ្ធិពលមួយចំនួននៅក្នុងឧស្សាហកម្មហ្គេមវីដេអូ។ ក្រុមហ៊ុនវីដេអូហ្គេមទំនើបកំពុងវិនិយោគយ៉ាងខ្លាំងក្នុងការអនុវត្ត AI និង ML ដើម្បីបង្កើនបទពិសោធន៍អ្នកលេងដែលផ្តល់ដោយហ្គេមរបស់ពួកគេ។ ដោយសារល្បឿនដែលបច្ចេកវិទ្យាកំពុងរីកចម្រើន វានឹងមិនគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើលទេដែលមានបទពិសោធន៍លេងហ្គេមវីដេអូដែលមិននឹកស្មានដល់ក្នុងការផ្តល់ជូនរបស់យើងក្នុងពេលឆាប់ៗនេះ។ តើអ្នករំភើបទេ?
ប្រសិនបើអ្នកពេញចិត្តអត្ថបទនេះ ជាវព្រឹត្តិប័ត្រព័ត៌មានប្រចាំសប្តាហ៍របស់ HashDorkដែលជាកន្លែងដែលយើងចែករំលែកព័ត៌មានចុងក្រោយបំផុតរបស់ AI, ML, DL, Programming និង Future Tech ។
សូមផ្ដល់យោបល់