Хиймэл оюун ухаан (AI) нь бидний мэдэх дэлхийг өөрчилж байна. Зурган дээрх энгийн объект илрүүлэх, нутагшуулах алгоритмаас эхлээд эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний бодит цагийн хяналтын системийг хэрэгжүүлэх хүртэл хиймэл оюун ухаан нь тоо томшгүй олон салбарыг сайжруулсан. Хэдэн арван жилийн турш хиймэл оюун ухааныг ашиглаж ирсэн ийм салбаруудын нэг бол видео тоглоомын салбар юм.
Энэ нийтлэлд хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын үндсийг, видео тоглоомд хэрэгжүүлэх талаар тусгасан болно. Хэрэв та тоглоом хөгжүүлэх сонирхолтой бол Машины сургалт эсвэл хоёулаа, энэ нийтлэлийг танд зориулав!
Хиймэл оюун ухаан ба машин сургалт
Хиймэл оюун ухаан нь ерөнхийдөө хүний тодорхой хэмжээний оюун ухааныг шаарддаг даалгавруудыг гүйцэтгэх чадвартай ухаалаг машин бүтээхэд чиглэсэн мэдээллийн шинжлэх ухааны салбарын хэрэглээ юм. Энэхүү дуураймал оюун ухаан нь хийсвэр сэтгэлгээг агуулдаггүй; Энэ нь тухайн асуудлыг шийдэхийн тулд илүү ухаалаг эсвэл хамгийн ухаалаг замыг сонгох хэрэгсэл юм.
Машины сургалт (ML) нь хиймэл оюун ухааны дэд талбар бөгөөд компьютерийн алгоритмууд нь туршлага, өгөгдлийг ашиглан автоматаар сайжруулахыг оролддог. Эдгээр алгоритмууд нь өгөгдсөн өгөгдлийн багц дээр статистик шинжилгээг ашиглан загвар бүтээж, сургадаг таамаглал дэвшүүлэх эсвэл тодорхой програмчлаагүй шийдвэр.
Тоглоом дахь AI/ML
AI нь тоглоомын салбарт олон арван жилийн турш байсаар ирсэн. Гэвч График боловсруулах нэгж (GPU), дижитал урлагийн сайжруулсан программ хангамж, тоглогчдын асар том өгөгдлийн багц зэрэг орчин үеийн хэрэгсэл, технологийг нэвтрүүлснээр AI болон ML-ийн боломжууд огцом өссөн!
Дараах нь видео тоглоомуудад AI/ML-ийн гол хэрэгжилтүүд юм.
1. Илүү ухаалаг NPC
Тоглох боломжгүй дүрүүд (NPCs) нь үндсэн тоглогчоос бусад тоглоомын дүрүүд юм. Уламжлал ёсоор, NPC-үүдийг төлөвийн машин ашиглан урьдчилан бичсэн үйлдлүүдээр програмчлагдсан байдаг. Тэдний үйлдэл үйл явдалтай холбоотой эсвэл тоглогчийн үйлдлийн хариу үйлдэл байсан тул NPC хязгаарлагдмал, урьдчилан таамаглах боломжтой үйлдэлтэй байсан гэсэн үг.
Гэсэн хэдий ч AI болон ML-ийн тусламжтайгаар манай NPC нь тоглогчдын тоглоомын хэв маягийг сурч, динамик үйлдлүүдтэй болж, тэднийг урьдчилан таамаглах боломжгүй, тоглогчийн эсрэг тоглоход илүү хэцүү болгодог. Өрсөлдөгчөөсөө суралцах энэхүү стратеги нь AlphaZero шиг хамгийн сүүлийн үеийн шатрын хөдөлгүүрийг бүтээх боломжийг бидэнд олгосон.
2. Динамик дүрслэл
Видео тоглоомын компаниуд AI болон ML ашиглан арилгахыг оролдож буй асуудлын нэг бол хэтийн төлөвийн гажуудал юм. Энэ үзэгдэл нь тоглогч хол байх үед объект сайн харагдах боловч тухайн объект руу ойртох үед гажиж, пикселжсэн үед тохиолддог.
Тоглоомын компаниуд зураг, дүрслэлийг динамикаар сайжруулахын тулд Machine Learning алгоритмуудыг ашиглаж байна. Энэ нь дүрсийг гажуудуулахаас сэргийлж, тоглуулагч руу ойртох үед объект илүү нарийн харагдах боломжийг олгоно.
3. Харилцан яриа үүсгэх ба бодит харилцан үйлчлэл
AI болон ML-ийг NPC-ийн үйлдлийг сайжруулахад хэрхэн ашиглаж болохыг бид аль хэдийн харсан. Гэсэн хэдий ч эдгээр технологийг илүү нарийвчлалтай, бодитой NPC хариултуудыг томъёолсноор тоглоомын туршлагыг сайжруулахад ашиглаж болно.
Хэд хэдэн дүрд тоглох тоглоомууд нь харилцан ярианы механизмыг ашигладаг бөгөөд энэ нь тусламжтайгаар ихээхэн сайжирсан Байгалийн хэлний боловсруулалт ба мэдрэмжийн шинжилгээ ML алгоритм ашиглан техник. AI-ийн дэвшилтэт харилцах цонх, бодит харилцан үйлчлэлийн сайн жишээг тоглоомуудаас харж болно Ахмад Scrolls IV: Татгалзсан.
4. Дэлхийн үе
Тоглоом хөгжүүлэхэд ML-ийн өөр нэг хүчирхэг хэрэглээ бол дэлхийн үеийнх юм. зэрэг хэд хэдэн алдартай тоглоомууд Minecraft болон Grand Theft Auto цуврал нь нээлттэй ертөнцийн тоглоомын хувилбарыг ашигладаг.
Дэлхий ертөнцийг бий болгох тодорхой онцлог шинж чанаруудгүйгээр эдгээр тоглоомыг бүтээхэд маш хэцүү байх болно, мөн эдгээрийн тусламжтайгаар газар нутгийг динамикаар зураглах, NPC-үүдийг төрүүлэх, олзоо нуух илүү сайн арга зам байх болно. Машины сургалт технологи.
5. Иммерсив тоглоом бүтээх
Видео тоглоом хөгжүүлэгчдийн нэн тэргүүний зорилтуудын нэг бол бодит ертөнцөд аль болох ойр, сонирхолтой тоглоом бүтээх явдал юм. Гэсэн хэдий ч бодит ертөнцийг загварчлах нь үнэхээр хэцүү үйл явц байж болох юм.
Энэ үйл явцыг Machine Learning технологийн тусламжтайгаар ихээхэн хөнгөвчлөх боломжтой. ML алгоритмыг тоглогчийн үйлдлийн доод талын нөлөөг урьдчилан таамаглах эсвэл тоглоомын цаг агаар гэх мэт зүйлсийг загварчлахад ашиглаж болно.
Дүгнэлт
Хиймэл оюун болон Machine Learning нь видео тоглоомын салбарт хүчирхэг програмуудыг олсон. Орчин үеийн видео тоглоомын компаниуд өөрсдийн тоглоомоор хангадаг тоглогчийн туршлагыг сайжруулахын тулд AI болон ML-ийг хэрэгжүүлэхэд ихээхэн хөрөнгө оруулалт хийж байна. Технологийн хурдацтай хөгжиж буйг харгалзан үзэхэд удахгүй бидний мэдэлд төсөөлшгүй видео тоглоом тоглох нь гэнэтийн зүйл биш байх болно. Та сэтгэл хөдөлж байна уу?
Хэрэв танд энэ нийтлэл таалагдсан бол HashDork-ийн долоо хоног тутмын мэдээллийн товхимолд бүртгүүлээрэй, бид хамгийн сүүлийн үеийн AI, ML, DL, Programming, and Future Tech мэдээг хуваалцдаг.
хариу үлдээх