ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವಂತೆ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ. ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಸರಳ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಂದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವವರೆಗೆ, AI ಅಸಂಖ್ಯಾತ ವಲಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿಸಿದೆ. ದಶಕಗಳಿಂದ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ ಅಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ಗಳ ಉದ್ಯಮವಾಗಿದೆ.
ಈ ಲೇಖನವು AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ವೀಡಿಯೊ ಗೇಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಜೊತೆಗೆ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ನೀವು ಆಟದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಥವಾ ಎರಡೂ, ಈ ಪೋಸ್ಟ್ ನಿಮಗಾಗಿ!
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ
ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಎನ್ನುವುದು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಒಂದು ಅನ್ವಯವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲವು ಹಂತದ ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಮೂರ್ತ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿಲ್ಲ; ಬದಲಿಗೆ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಚುರುಕಾದ ಅಥವಾ ಸ್ಮಾರ್ಟೆಸ್ಟ್ ಪರಿಹಾರ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ಎನ್ನುವುದು AI ಯ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ನೀಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ ಅಥವಾ ಹಾಗೆ ಮಾಡಲು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡದೆಯೇ ನಿರ್ಧಾರಗಳು.
ಗೇಮಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ AI/ML
AI ದಶಕಗಳಿಂದ ಗೇಮಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿದೆ. ಆದರೆ, ಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಯೂನಿಟ್ಗಳು (GPUಗಳು), ವರ್ಧಿತ ಡಿಜಿಟಲ್ ಆರ್ಟ್ಸ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಪ್ಲೇಯರ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಂತಹ ಆಧುನಿಕ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಪರಿಚಯದೊಂದಿಗೆ, AI ಮತ್ತು ML ಎರಡರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಗಗನಕ್ಕೇರಿದೆ!
ವೀಡಿಯೊ ಗೇಮ್ಗಳಲ್ಲಿ AI/ML ನ ಪ್ರಮುಖ ಅಳವಡಿಕೆಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ.
1. ಚುರುಕಾದ NPC ಗಳು
ನಾನ್-ಪ್ಲೇ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪಾತ್ರಗಳು (NPC ಗಳು) ಮುಖ್ಯ ಆಟಗಾರನನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಆಟದ ಪಾತ್ರಗಳಾಗಿವೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, NPC ಗಳನ್ನು ರಾಜ್ಯ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಇದರರ್ಥ ಅವರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಕಥಾಹಂದರದೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ ಆಟಗಾರನ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ NPC ಸೀಮಿತ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, AI ಮತ್ತು ML ನೊಂದಿಗೆ ನಮ್ಮ NPC ಗಳು ಈಗ ಆಟಗಾರರ ಗೇಮಿಂಗ್ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಆಟಗಾರನ ವಿರುದ್ಧ ಆಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಸವಾಲಿನವುಗಳಾಗಿವೆ. ಎದುರಾಳಿಯಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಈ ತಂತ್ರವು ಆಲ್ಫಾಝೀರೊದಂತಹ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಚೆಸ್ ಎಂಜಿನ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿದೆ.
2. ಡೈನಾಮಿಕ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್
ವೀಡಿಯೊ ಗೇಮ್ ಕಂಪನಿಗಳು AI ಮತ್ತು ML ಬಳಸಿ ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ದೃಷ್ಟಿಕೋನದ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯಾಗಿದೆ. ಆಟಗಾರನು ದೂರದಲ್ಲಿರುವಾಗ ವಸ್ತುವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಾಗ ಈ ವಿದ್ಯಮಾನವು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಆಟಗಾರನು ಹೇಳಿದ ವಸ್ತುವಿನ ಹತ್ತಿರ ಬಂದಾಗ ಅದು ವಿರೂಪಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಿಕ್ಸಲೇಟ್ ಆಗುತ್ತದೆ.
ಗೇಮಿಂಗ್ ಕಂಪನಿಗಳು ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ರೆಂಡರಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ. ಇದು ಇಮೇಜ್ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಟಗಾರನಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಾದಾಗ ವಸ್ತುವು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
3. ಡೈಲಾಗ್ ಜನರೇಷನ್ ಮತ್ತು ರಿಯಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಸಂವಹನಗಳು
NPC ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು AI ಮತ್ತು ML ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ನೋಡಿದ್ದೇವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ NPC ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗೇಮಿಂಗ್ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಹಲವಾರು ರೋಲ್ ಪ್ಲೇಯಿಂಗ್ ಗೇಮ್ಗಳು ಡೈಲಾಗ್ ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇವುಗಳ ಸಹಾಯದಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲಾಗಿದೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರಗಳು. ಸುಧಾರಿತ AI ಸಂವಾದ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಂವಹನಗಳ ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಆಟಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು ಹಿರಿಯ ಸುರುಳಿಗಳು IV: ಮರೆವು.
4. ವಿಶ್ವ ಪೀಳಿಗೆ
ಆಟದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ML ನ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಬಲ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಿಶ್ವ ಪೀಳಿಗೆಯದು. ಹಲವಾರು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಟಗಳು minecraft ಮತ್ತು ಗ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಥೆಫ್ಟ್ ಆಟೋ ಸರಣಿಯು ಮುಕ್ತ ಪ್ರಪಂಚದ ಆಟದ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಕೆಲವು ವಿಶ್ವ ಪೀಳಿಗೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಲ್ಲದೆ ಈ ಆಟಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಗಾಧವಾಗಿ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಭೂಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು, NPC ಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಲು ಮತ್ತು ಲೂಟಿಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ.
5. ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಆಟಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
ವೀಡಿಯೋ ಗೇಮ್ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಆದ್ಯತೆಯೆಂದರೆ, ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಆಟವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಕಷ್ಟಕರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಹಾಯದಿಂದ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಲಭಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಆಟಗಾರನ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಡೌನ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಆಟದ ಹವಾಮಾನದಂತಹ ಮಾದರಿ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವೀಡಿಯೋ ಗೇಮಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಪ್ರಬಲ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಆಧುನಿಕ ವೀಡಿಯೋ ಗೇಮ್ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಆಟಗಳಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾದ ಆಟಗಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು AI ಮತ್ತು ML ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ವೇಗವನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ನಮ್ಮ ಇತ್ಯರ್ಥಕ್ಕೆ ಕೆಲವು ಊಹಿಸಲಾಗದ ವೀಡಿಯೊ ಗೇಮಿಂಗ್ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ಇದು ಆಶ್ಚರ್ಯವೇನಿಲ್ಲ. ನೀವು ಉತ್ಸುಕರಾಗಿದ್ದೀರಾ?
ನೀವು ಈ ಲೇಖನವನ್ನು ಆನಂದಿಸಿದರೆ, HashDork ನ ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಸುದ್ದಿಪತ್ರಕ್ಕೆ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿ, ಅಲ್ಲಿ ನಾವು ಇತ್ತೀಚಿನ AI, ML, DL, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಫ್ಯೂಚರ್ ಟೆಕ್ ಸುದ್ದಿಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ