Artificial Intelligence (AI) ກໍາລັງປະຕິວັດໂລກດັ່ງທີ່ພວກເຮົາຮູ້. ຈາກການກວດຫາວັດຖຸທີ່ງ່າຍດາຍ ແລະສູດການຄິດໄລ່ທ້ອງຖິ່ນໃນຮູບພາບເພື່ອປະຕິບັດລະບົບການຕິດຕາມການດູແລສຸຂະພາບໃນເວລາຈິງ, AI ໄດ້ປັບປຸງຂະແຫນງການນັບບໍ່ຖ້ວນໂດຍຂະຫນາດ. ຫນຶ່ງໃນຂະແຫນງດັ່ງກ່າວທີ່ໄດ້ນໍາໃຊ້ AI ສໍາລັບທົດສະວັດແມ່ນອຸດສາຫະກໍາເກມວີດີໂອ.
ບົດຄວາມນີ້ກວມເອົາພື້ນຖານຂອງ AI ແລະ Machine Learning ພ້ອມກັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໃນວິດີໂອເກມ. ຖ້າທ່ານສົນໃຈໃນການພັດທະນາເກມ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ ຫຼືທັງສອງ, ປະກາດນີ້ສໍາລັບທ່ານ!
ປັນຍາປະດິດ & ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
Artificial Intelligence ແມ່ນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງພາກສະຫນາມຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ສຸມໃສ່ການກໍ່ສ້າງເຄື່ອງຈັກ smart ທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການປະຕິບັດວຽກງານທີ່ໂດຍທົ່ວໄປຕ້ອງການລະດັບຄວາມສະຫລາດຂອງມະນຸດ. ປັນຍາຈໍາລອງນີ້ບໍ່ໄດ້ປະກອບດ້ວຍຄວາມຄິດທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນ; ແທນທີ່ຈະເປັນວິທີການທີ່ສະຫລາດກວ່າຫຼືເປັນເສັ້ນທາງການແກ້ໄຂທີ່ສະຫຼາດທີ່ສຸດສໍາລັບບັນຫາໃດຫນຶ່ງ.
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ (ML) ເປັນສາຂາຍ່ອຍຂອງ AI ທີ່ລະບົບຄອມພິວເຕີພະຍາຍາມປັບປຸງອັດຕະໂນມັດຜ່ານປະສົບການ ແລະການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນ. ສູດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ສ້າງແລະຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງໂດຍໃຊ້ການວິເຄາະສະຖິຕິກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບແລະ ເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນ ຫຼືການຕັດສິນໃຈໂດຍບໍ່ມີການວາງແຜນຢ່າງຈະແຈ້ງເພື່ອເຮັດແນວນັ້ນ.
AI/ML ໃນການຫຼິ້ນເກມ
AI ໄດ້ຢູ່ໃນອຸດສາຫະກໍາເກມສໍາລັບທົດສະວັດແລ້ວ. ແຕ່, ດ້ວຍການແນະນຳເຄື່ອງມື ແລະ ເທັກໂນໂລຍີທີ່ທັນສະໄໝ ເຊັ່ນ: ໜ່ວຍປະມວນຜົນກາຟິກ (GPUs), ຊອບແວສິລະປະດິຈິຕອລທີ່ປັບປຸງ, ແລະຊຸດຂໍ້ມູນເຄື່ອງຫຼິ້ນຂະໜາດໃຫຍ່, ທ່າແຮງຂອງທັງ AI ແລະ ML ໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນສູງ!
ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນການປະຕິບັດທີ່ສໍາຄັນຂອງ AI/ML ໃນວິດີໂອເກມ.
1. NPCs ທີ່ສະຫຼາດກວ່າ
ຕົວອັກສອນທີ່ບໍ່ສາມາດຫຼິ້ນໄດ້ (NPCs) ແມ່ນຕົວລະຄອນໃນເກມອື່ນທີ່ບໍ່ແມ່ນຜູ້ຫຼິ້ນຫຼັກ. ຕາມປະເພນີ, NPCs ໄດ້ຖືກດໍາເນີນໂຄງການດ້ວຍການດໍາເນີນການທາງສ່ວນຫນ້າຂອງສະຄິບໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງຈັກຂອງລັດ. ຫມາຍຄວາມວ່າການກະທໍາຂອງພວກເຂົາຖືກເຊື່ອມໂຍງກັບ storyline ຫຼືຕອບສະຫນອງຕໍ່ການກະທໍາຂອງຜູ້ນ, ດັ່ງນັ້ນ NPC ມີການປະຕິບັດທີ່ຈໍາກັດແລະຄາດເດົາໄດ້.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ດ້ວຍ AI ແລະ ML NPCs ຂອງພວກເຮົາໃນປັດຈຸບັນສາມາດຮຽນຮູ້ຮູບແບບການຫຼິ້ນເກມຂອງຜູ້ຫຼິ້ນແລະມີການເຄື່ອນໄຫວແບບເຄື່ອນໄຫວ, ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາຄາດເດົາຫນ້ອຍລົງແລະມີຄວາມທ້າທາຍຫຼາຍທີ່ຈະຫລິ້ນກັບຜູ້ຫຼິ້ນ. ຍຸດທະສາດການຮຽນຮູ້ຈາກ opponent ໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດສ້າງເຄື່ອງຈັກຫມາກຮຸກທີ່ທັນສະໄຫມເຊັ່ນ AlphaZero.
2. ການສະແດງຜົນແບບໄດນາມິກ
ຫນຶ່ງໃນບັນຫາທີ່ບໍລິສັດວິດີໂອເກມກໍາລັງພະຍາຍາມລົບລ້າງການໃຊ້ AI ແລະ ML ແມ່ນການບິດເບືອນທັດສະນະ. ປະກົດການນີ້ເກີດຂຶ້ນເມື່ອວັດຖຸເບິ່ງດີເມື່ອຜູ້ຫຼິ້ນຢູ່ໄກ, ແຕ່ຈະບິດເບືອນ ແລະເປັນ pixelated ເມື່ອເຄື່ອງຫຼິ້ນເຂົ້າໃກ້ວັດຖຸດັ່ງກ່າວ.
ບໍລິສັດເກມກໍາລັງໃຊ້ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອປັບປຸງຮູບພາບ ແລະການສະແດງຜົນແບບເຄື່ອນໄຫວ. ນີ້ຈະຕ້ານຜົນກະທົບຂອງການບິດເບືອນຂອງຮູບພາບແລະອະນຸຍາດໃຫ້ວັດຖຸທີ່ຈະປາກົດ finer ໃນເວລາທີ່ໃກ້ຊິດກັບຜູ້ນ.
3. ການສ້າງ Dialog & ການໂຕ້ຕອບຈິງ
ພວກເຮົາໄດ້ເຫັນແລ້ວວ່າ AI ແລະ ML ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງການປະຕິບັດ NPC. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ເທັກໂນໂລຍີເຫຼົ່ານີ້ຍັງສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງປະສົບການການຫຼິ້ນເກມໄດ້ໂດຍການສ້າງການຕອບສະໜອງ NPC ທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະຈິງກວ່າ.
ຈໍານວນຂອງການຫຼີ້ນເກມພາລະບົດບາດເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ກົນໄກການໂຕ້ຕອບ, ການປັບປຸງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງ ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ ແລະການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ ເຕັກນິກການນໍາໃຊ້ ML algorithms. ຕົວຢ່າງທີ່ດີຂອງການໂຕ້ຕອບ AI ຂັ້ນສູງ ແລະການໂຕ້ຕອບແບບຈິງສາມາດເຫັນໄດ້ໃນເກມເຊັ່ນ ແອວເດີເລື່ອນ IV: Oblivion.
4. ຍຸກໂລກາພິວັດ
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີປະສິດທິພາບອີກອັນຫນຶ່ງຂອງ ML ໃນການພັດທະນາເກມແມ່ນການຜະລິດຂອງໂລກ. ຈໍານວນຂອງເກມທີ່ນິຍົມເຊັ່ນ Minecraft ແລະຊຸດ Grand Theft Auto ນຳໃຊ້ສະຖານະການຫຼິ້ນເກມແບບເປີດໂລກ.
ເກມເຫຼົ່ານີ້ຈະເປັນເລື່ອງຍາກຫຼາຍທີ່ຈະສ້າງໂດຍບໍ່ມີຄຸນສົມບັດການຜະລິດຂອງໂລກທີ່ແນ່ນອນ ແລະວິທີທີ່ດີກວ່າທີ່ຈະສ້າງແຜນທີ່ພູມສັນຖານແບບເຄື່ອນໄຫວ, ສ້າງ NPCs ແລະເຊື່ອງການລັກລອບຈາກນັ້ນໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ ເທກໂນໂລຍີ
5. ການສ້າງເກມ Immersive
ຫນຶ່ງໃນບູລິມະສິດສູງສຸດຂອງຜູ້ພັດທະນາວິດີໂອເກມແມ່ນການສ້າງເກມທີ່ immersive ແລະໃກ້ຊິດກັບໂລກທີ່ແທ້ຈິງເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງສາມາດເປັນຂະບວນການທີ່ຫຍຸ້ງຍາກຢ່າງບໍ່ຫນ້າເຊື່ອ.
ຂະບວນການນີ້ສາມາດເຮັດໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງເຕັກໂນໂລຊີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ຂັ້ນຕອນວິທີ ML ສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນຜົນກະທົບທາງລຸ່ມຂອງການກະທໍາຂອງຜູ້ຫຼິ້ນ ຫຼືແມ້ກະທັ້ງຕົວແບບເຊັ່ນ: ສະພາບອາກາດຂອງເກມ.
ສະຫຼຸບ
ປັນຍາປະດິດ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໄດ້ພົບເຫັນບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນອຸດສາຫະກໍາເກມວີດີໂອ. ບໍລິສັດວິດີໂອເກມທີ່ທັນສະໄຫມກໍາລັງລົງທຶນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການປະຕິບັດ AI ແລະ ML ເພື່ອປັບປຸງປະສົບການຂອງຜູ້ຫຼິ້ນທີ່ສະຫນອງໃຫ້ໂດຍເກມຂອງພວກເຂົາ. ເນື່ອງຈາກຈັງຫວະທີ່ເທັກໂນໂລຍີກຳລັງເຕີບໃຫຍ່, ມັນຈະບໍ່ແປກໃຈທີ່ຈະມີປະສົບການການຫຼິ້ນເກມທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນໃນການກໍາຈັດຂອງພວກເຮົາໃນໄວໆນີ້. ເຈົ້າຕື່ນເຕັ້ນບໍ?
ຖ້າທ່ານມັກບົດຄວາມນີ້, ຈອງຈົດຫມາຍຂ່າວປະຈໍາອາທິດຂອງ HashDork, ບ່ອນທີ່ພວກເຮົາແບ່ງປັນຂ່າວຫລ້າສຸດຂອງ AI, ML, DL, Programming, ແລະ Future Tech.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ