Mākslīgais intelekts (AI) maina pasauli, kādu mēs to pazīstam. Sākot ar vienkāršiem objektu noteikšanas un lokalizācijas algoritmiem attēlos līdz reāllaika veselības aprūpes uzraudzības sistēmu ieviešanai, mākslīgais intelekts ir uzlabojis neskaitāmus sektorus pēc lieluma. Viena no šādām nozarēm, kurā mākslīgais intelekts ir izmantots gadu desmitiem, ir videospēļu nozare.
Šajā rakstā ir apskatīti AI un mašīnmācīšanās pamati, kā arī to ieviešana videospēlēs. Ja jūs interesē spēļu izstrāde, Mašīnu mācīšana vai abi, šis ievietojiet to jums!
Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās
Mākslīgais intelekts ir datu zinātnes jomas lietojumprogramma, kas koncentrējas uz viedu mašīnu izveidi, kas spēj veikt uzdevumus, kuriem parasti ir nepieciešams zināms cilvēka intelekta līmenis. Šī simulētā inteliģence neietver abstraktu domu; drīzāk ir līdzeklis, lai izvēlētos gudrāku vai gudrāko risinājumu konkrētai problēmai.
Mašīnu mācīšana (ML) ir mākslīgā intelekta apakšlauks, kurā datoru algoritmi cenšas automātiski uzlaboties, izmantojot pieredzi un datus. Šie algoritmi veido un apmāca modeli, izmantojot statistisko analīzi par doto datu kopu un izteikt prognozes vai lēmumi, kas nav īpaši ieprogrammēti to darīt.
AI/ML spēlēs
AI ir bijis spēļu industrijā gadu desmitiem. Taču, ieviešot modernus rīkus un tehnoloģijas, piemēram, grafiskās apstrādes vienības (GPU), uzlabotu digitālās mākslas programmatūru un milzīgas atskaņotāju datu kopas, AI un ML potenciāls ir strauji palielinājies!
Tālāk ir norādītas galvenās AI/ML ieviešanas iespējas videospēlēs.
1. Gudrāki NPC
Nespēlējamie varoņi (NPC) ir spēles varoņi, kas nav galvenais spēlētājs. Tradicionāli NPC tika ieprogrammēti ar iepriekš skriptētām darbībām, izmantojot stāvokļa mašīnu. Tas nozīmē, ka viņu darbības bija saistītas ar sižetu vai kā reakcija uz spēlētāja darbībām, tāpēc NPC bija ierobežotas un paredzamas darbības.
Tomēr, izmantojot AI un ML, mūsu NPC tagad spēj apgūt spēlētāju spēles stilu un dinamisku darbību kopumu, padarot tās mazāk paredzamas un spēlētājam grūtāk spēlēt pret tām. Tieši šī mācīšanās no pretinieka stratēģija ir ļāvusi mums izveidot vismodernākos šaha dzinējus, piemēram, AlphaZero.
2. Dinamiskā renderēšana
Viena no problēmām, ko videospēļu uzņēmumi cenšas novērst, izmantojot AI un ML, ir perspektīvas kropļojumi. Šī parādība rodas, ja objekts izskatās labi, kad spēlētājs atrodas tālu, bet kļūst izkropļots un pikseļots, kad spēlētājs pietuvojas šim objektam.
Spēļu uzņēmumi izmanto mašīnmācīšanās algoritmus, lai dinamiski uzlabotu attēlus un atveidojumus. Tas novērsīs attēla kropļojumu ietekmi un ļaus objektam izskatīties smalkākam, kad tas būs tuvāk atskaņotājam.
3. Dialogu ģenerēšana un reālistiska mijiedarbība
Mēs jau esam redzējuši, kā AI un ML var izmantot, lai uzlabotu NPC darbības. Tomēr šīs tehnoloģijas var izmantot arī, lai uzlabotu spēļu pieredzi, formulējot precīzākas un reālistiskākas NPC atbildes.
Vairākās lomu spēlēs tiek izmantots dialoga mehānisms, kas ir ievērojami uzlabots, izmantojot Dabiskās valodas apstrāde un sentimenta analīze metodes, izmantojot ML algoritmus. Labs uzlabota AI dialoga un reālistiskas mijiedarbības piemērs ir redzams tādās spēlēs kā Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Pasaules paaudze
Vēl viens spēcīgs ML pielietojums spēļu izstrādē ir pasaules paaudze. Vairākas populāras spēles, piemēram Minecraft un Grand Theft Auto sērija izmanto atvērtas pasaules spēles scenāriju.
Šīs spēles būtu ārkārtīgi grūti izveidot bez noteiktām pasaules paaudzes funkcijām un kāds būtu labāks veids, kā dinamiski kartēt reljefu, radīt NPC un paslēpt laupījumu, izmantojot Mašīnu mācīšana tehnoloģija.
5. Iespaidīgo spēļu izveide
Viena no videospēļu izstrādātāju augstākajām prioritātēm ir radīt spēli, kas ir maksimāli ieskaujoša un pietuvināta reālajai pasaulei. Tomēr reālās pasaules modelēšana var būt neticami grūts process.
Šo procesu var ievērojami atvieglot, izmantojot mašīnmācīšanās tehnoloģiju. ML algoritmu var izmantot, lai prognozētu spēlētāja darbību pakārtotos efektus vai pat modelētu tādas lietas kā spēles laikapstākļi.
Secinājumi
Mākslīgais intelekts un mašīnmācība ir atraduši dažus jaudīgus lietojumus videospēļu nozarē. Mūsdienu videospēļu uzņēmumi iegulda lielus ieguldījumus AI un ML ieviešanā, lai uzlabotu spēlētāju pieredzi, ko nodrošina viņu spēles. Ņemot vērā tehnoloģiju attīstības tempu, nebūs pārsteigums, ka drīzumā mūsu rīcībā būs kāda neiedomājama videospēļu pieredze. Vai tu esi satraukts?
Ja jums patika šis raksts, abonējiet HashDork iknedēļas biļetenu, kur mēs dalāmies ar jaunākajām AI, ML, DL, programmēšanas un Future Tech ziņām.
Atstāj atbildi