Жасалма интеллект (AI) биз билгендей дүйнөнү өзгөртүп жатат. Жөнөкөй объектти аныктоо жана сүрөттөрдө локалдаштыруу алгоритмдеринен баштап, реалдуу убакыт режиминде саламаттыкты сактоонун мониторинг тутумдарын ишке ашырууга чейин, AI сансыз секторлорду чоңдуктар боюнча жакшыртты. Ондогон жылдар бою AI колдонгон тармактардын бири бул видео оюндар индустриясы.
Бул макалада AI жана Machine Learning негиздери жана аларды видео оюндарда ишке ашыруу камтылган. Эгер сиз оюн өнүктүрүүгө кызыксаңыз, машина Learning же экөө тең, бул сиз үчүн пост!
Жасалма интеллект жана машина үйрөнүү
Жасалма интеллект жалпысынан адамдын интеллектинин кандайдыр бир даражасын талап кылган милдеттерди аткарууга жөндөмдүү акылдуу машиналарды курууга багытталган маалымат илими тармагынын колдонмосу. Бул окшоштурулган интеллект абстракттуу ойлорду камтыбайт; тескерисинче, бул көйгөйдү чечүүнүн эң акылдуу же эң акылдуу жолун тандоонун каражаты.
машина Learning (ML) – бул AIнин субталаасы, анда компьютердик алгоритмдер тажрыйба жана маалыматтарды колдонуу аркылуу автоматтык түрдө жакшыртууга аракет кылат. Бул алгоритмдер берилген маалымат жыйындысы боюнча статистикалык анализди колдонуу менен моделди курат жана үйрөтөт болжолдоолорду жасоо же ачыктан-ачык программаланбастан чечимдерди.
Оюндарда AI/ML
AI ондогон жылдар бою оюн индустриясында болуп келет. Бирок, Графикалык иштетүү бирдиктери (GPU), өркүндөтүлгөн санариптик программалык камсыздоо жана оюнчулардын чоң маалымат топтомдору сыяктуу заманбап шаймандарды жана технологияларды киргизүү менен, AI жана ML үчүн потенциал кескин өстү!
Төмөндө видео оюндарда AI/MLдин негизги ишке ашырылышы келтирилген.
1. Акылдуу NPCs
Оюнга болбой турган каармандар (NPCs) негизги оюнчудан башка оюндагы каармандар. Адаттагыдай эле, NPCлер мамлекеттик машинаны колдонуу менен алдын ала жазылган аракеттер менен программаланган. Алардын иш-аракеттери сюжеттик линияга байланыштуу же оюнчунун аракеттерине жооп катары болгон дегенди билдирет, ошондуктан NPC чектелген жана болжолдуу аракеттерге ээ болгон.
Бирок, AI жана ML менен биздин NPCлер азыр оюнчулардын оюн стилин үйрөнүп, динамикалык иш-аракеттерге ээ болуп, аларды алдын ала айтууга мүмкүн эмес жана оюнчуга каршы ойноону кыйындатат. Атаандаштан үйрөнүүнүн дал ушул стратегиясы бизге AlphaZero сыяктуу заманбап шахмат кыймылдаткычтарын түзүүгө мүмкүндүк берди.
2. Динамикалык көрсөтүү
Видео оюн компаниялары AI жана MLди колдонууну жок кылууга аракет кылып жаткан маселелердин бири - бул перспективанын бурмаланышы. Бул көрүнүш оюнчу алыс болгондо объект жакшы көрүнгөндө, ал эми оюнчу аталган объектке жакындаганда бузулуп, пикселдегенде пайда болот.
Оюн компаниялары сүрөттөрдү жана рендерингди динамикалык түрдө жакшыртуу үчүн Machine Learning алгоритмдерин колдонуп жатышат. Бул сүрөттүн бурмаланышынын таасирине каршы турат жана оюнчуга жакыныраак болгондо объект жакшыраак көрүнүүгө мүмкүндүк берет.
3. Диалог түзүү жана реалдуу өз ара аракеттенүү
Биз AI жана MLди NPC аракеттерин жакшыртуу үчүн кантип колдонсо болорун көрдүк. Бирок, бул технологиялар дагы так жана реалдуу NPC жоопторун түзүү менен оюн тажрыйбасын жакшыртуу үчүн колдонулушу мүмкүн.
Бир катар ролдук оюндар диалогдук механизмди колдонушат, алар жардамы менен кыйла жакшыртылды Табигый тилди иштетүү жана сезимдерди талдоо ML алгоритмдерин колдонуу ыкмалары. Өркүндөтүлгөн AI диалогунун жана реалдуу өз ара аракеттенүүнүн жакшы мисалын оюндардан көрүүгө болот Скролс IV: Сагындым сагым жылдар.
4. Дүйнөлүк муун
Оюнду өнүктүрүүдө MLдин дагы бир күчтүү колдонмосу - бул дүйнөлүк муун. сыяктуу бир катар популярдуу оюндар Minecraft жана Grand Theft Auto сериясы ачык дүйнө оюнунун сценарийин колдонушат.
Бул оюндарды дүйнөлүк муундун кээ бир өзгөчөлүктөрүсүз жана рельефтерди динамикалык картага түшүрүүнүн, NPCлерди чыгаруунун жана олжолорду жашыруунун кандай жакшы жолу болмоюнча түзүү өтө кыйын болмок. машина Learning технологиясы.
5. Иммерсивдик оюндарды түзүү
Видео оюндарды иштеп чыгуучулардын эң артыкчылыктуу милдеттеринин бири – бул мүмкүн болушунча реалдуу дүйнөгө жакын болгон оюнду түзүү. Бирок, реалдуу дүйнөнү моделдөө укмуштуудай татаал процесс болушу мүмкүн.
Бул процессти Machine Learning технологиясынын жардамы менен бир топ жеңилдетсе болот. ML алгоритми оюнчунун иш-аракеттеринин ылдыйкы эффекттерин алдын ала айтуу үчүн же ал тургай оюндун аба ырайы сыяктуу нерселерди моделдөө үчүн колдонулушу мүмкүн.
жыйынтыктоо
Жасалма интеллект жана Machine Learning видео оюн индустриясында күчтүү тиркемелерди тапты. Заманбап видео оюн компаниялары AI жана MLди ишке ашырууга көп каражат жумшап, алардын оюндары менен камсыздалган оюнчу тажрыйбасын жакшыртууда. Технологиянын өнүгүп жаткан темптерин эске алсак, жакын арада ойго келбеген видео оюн тажрыйбалары күтүлбөйт. толкунданып жатасызбы?
Эгер сизге ушул макала жакса, HashDorkтун жумалык маалымат бюллетенине жазылыңыз, анда биз акыркы AI, ML, DL, Программалоо жана Future Tech жаңылыктары менен бөлүшөбүз.
Таштап Жооп