आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (एआय) जगामध्ये क्रांती घडवून आणत आहे जसे आपल्याला माहित आहे. प्रतिमांमधील साध्या ऑब्जेक्ट डिटेक्शन आणि लोकॅलायझेशन अल्गोरिदमपासून रिअल-टाइम हेल्थ केअर मॉनिटरिंग सिस्टम लागू करण्यापर्यंत, एआयने अगणित क्षेत्रांमध्ये मोठ्या प्रमाणात सुधारणा केली आहे. अनेक दशकांपासून AI वापरत असलेल्या अशा क्षेत्रांपैकी एक म्हणजे व्हिडिओ गेम्स उद्योग.
हा लेख AI आणि मशीन लर्निंगच्या मूलभूत गोष्टींसह व्हिडिओ गेममध्ये त्यांच्या अंमलबजावणीचा समावेश करतो. तुम्हाला गेम डेव्हलपमेंटमध्ये स्वारस्य असल्यास, मशीन लर्निंग किंवा दोन्ही, हे तुमच्यासाठी पोस्ट करा!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंग
आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स हा डेटा सायन्सच्या क्षेत्राचा एक ऍप्लिकेशन आहे जो सामान्यत: काही प्रमाणात मानवी बुद्धिमत्तेची आवश्यकता असलेली कार्ये करण्यास सक्षम स्मार्ट मशीन तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करतो. या सिम्युलेटेड बुद्धिमत्तेत अमूर्त विचारांचा समावेश नाही; त्याऐवजी दिलेल्या समस्येसाठी अधिक हुशार किंवा सर्वात हुशार उपाय करण्याचा मार्ग आहे.
मशीन लर्निंग (ML) AI चे उपक्षेत्र आहे जिथे संगणक अल्गोरिदम अनुभव आणि डेटा वापरून आपोआप सुधारण्याचा प्रयत्न करतात. हे अल्गोरिदम दिलेल्या डेटासेटवर सांख्यिकीय विश्लेषण वापरून मॉडेल तयार करतात आणि प्रशिक्षित करतात अंदाज बांधणे किंवा तसे करण्यासाठी स्पष्टपणे प्रोग्राम न केलेले निर्णय.
गेमिंगमध्ये AI/ML
एआय हे गेमिंग उद्योगात अनेक दशकांपासून कार्यरत आहे. परंतु, ग्राफिकल प्रोसेसिंग युनिट्स (GPUs), वर्धित डिजिटल आर्ट्स सॉफ्टवेअर आणि प्रचंड प्लेअर डेटासेट यांसारखी आधुनिक साधने आणि तंत्रज्ञानाची ओळख करून दिल्याने, AI आणि ML या दोहोंची क्षमता गगनाला भिडली आहे!
व्हिडिओ गेममध्ये AI/ML ची प्रमुख अंमलबजावणी खालीलप्रमाणे आहे.
1. स्मार्ट NPCs
खेळण्यायोग्य नसलेले पात्र (NPCs) हे मुख्य खेळाडू व्यतिरिक्त गेममधील पात्र आहेत. पारंपारिकपणे, NPCs हे राज्य मशीन वापरून प्री-स्क्रिप्ट केलेल्या क्रियांसह प्रोग्राम केलेले होते. याचा अर्थ असा की त्यांच्या कृती कथानकाशी किंवा खेळाडूच्या क्रियांच्या प्रतिसादात जोडल्या गेल्या होत्या, म्हणून NPC कडे मर्यादित आणि अंदाज करण्यायोग्य क्रिया होत्या.
तथापि, AI आणि ML सह आमचे NPCs आता खेळाडूंची गेमिंग शैली शिकण्यास सक्षम आहेत आणि त्यांच्याकडे क्रियांचा एक डायनॅमिक संच आहे, ज्यामुळे ते कमी अंदाज लावता येतात आणि खेळाडूसाठी खेळणे अधिक आव्हानात्मक होते. प्रतिस्पर्ध्याकडून शिकण्याच्या या धोरणामुळेच आम्हाला अल्फाझीरो सारखी अत्याधुनिक बुद्धिबळ इंजिने तयार करता आली.
2. डायनॅमिक रेंडरिंग
व्हिडिओ गेम कंपन्या AI आणि ML वापरून दूर करण्याचा प्रयत्न करत असलेल्या समस्यांपैकी एक म्हणजे दृष्टीकोन विकृती. ही घटना घडते जेव्हा एखादा खेळाडू लांब असतो तेव्हा एखादी वस्तू चांगली दिसते, परंतु जेव्हा खेळाडू उक्त वस्तूच्या जवळ जातो तेव्हा ती विकृत आणि पिक्सेलेटेड होते.
गेमिंग कंपन्या डायनॅमिकरित्या प्रतिमा आणि रेंडरिंग वर्धित करण्यासाठी मशीन लर्निंग अल्गोरिदम वापरत आहेत. हे प्रतिमेच्या विकृतीच्या प्रभावाचा प्रतिकार करेल आणि प्लेअरच्या जवळ असताना ऑब्जेक्ट अधिक बारीक दिसू शकेल.
3. संवाद निर्मिती आणि वास्तववादी परस्परसंवाद
NPC क्रिया सुधारण्यासाठी AI आणि ML चा वापर कसा केला जाऊ शकतो हे आम्ही आधीच पाहिले आहे. तथापि, अधिक अचूक आणि वास्तववादी NPC प्रतिसाद तयार करून गेमिंग अनुभव सुधारण्यासाठी या तंत्रज्ञानाचा वापर केला जाऊ शकतो.
अनेक भूमिका खेळणारे गेम डायलॉग मेकॅनिझमचा वापर करतात, ज्याच्या मदतीने लक्षणीय सुधारणा केली जाते नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया आणि भावना विश्लेषण एमएल अल्गोरिदम वापरून तंत्र. प्रगत AI संवाद आणि वास्तववादी परस्परसंवादाचे एक चांगले उदाहरण जसे गेममध्ये पाहिले जाऊ शकते एल्डर स्क्रोल्स IV: विस्मरण.
4. जागतिक पिढी
गेम डेव्हलपमेंटमध्ये एमएलचा आणखी एक शक्तिशाली अनुप्रयोग म्हणजे जागतिक पिढी. सारखे अनेक लोकप्रिय खेळ Minecraft आणि ग्रँड थेफ्ट ऑटो मालिका ओपन वर्ल्ड गेमप्लेच्या परिस्थितीचा वापर करते.
जागतिक पिढीच्या विशिष्ट वैशिष्ट्यांशिवाय हे गेम तयार करणे अत्यंत कठीण आहे आणि भूप्रदेश डायनॅमिकपणे मॅप करण्याचा, एनपीसी तयार करण्याचा आणि नंतर लूट लपवण्याचा आणखी चांगला मार्ग कोणता असेल? मशीन लर्निंग तंत्रज्ञान.
5. इमर्सिव्ह गेम्स तयार करणे
व्हिडिओ गेम डेव्हलपरच्या सर्वोच्च प्राधान्यांपैकी एक असा गेम तयार करणे आहे जो शक्य तितका विसर्जित आणि वास्तविक जगाच्या जवळ असेल. तथापि, वास्तविक जगाचे मॉडेलिंग एक आश्चर्यकारकपणे कठीण प्रक्रिया असू शकते.
मशीन लर्निंग तंत्रज्ञानाच्या मदतीने ही प्रक्रिया लक्षणीयरीत्या सुलभ केली जाऊ शकते. एमएल अल्गोरिदमचा वापर खेळाडूच्या क्रियांच्या डाउनस्ट्रीम प्रभावांचा अंदाज लावण्यासाठी किंवा गेमच्या हवामानासारख्या गोष्टींचे मॉडेल करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
निष्कर्ष
कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंगला व्हिडिओ गेमिंग उद्योगात काही शक्तिशाली अनुप्रयोग सापडले आहेत. आधुनिक व्हिडिओ गेम कंपन्या AI आणि ML ची अंमलबजावणी करण्यासाठी मोठ्या प्रमाणावर गुंतवणूक करत आहेत जेणेकरुन त्यांच्या गेमद्वारे प्रदान केलेल्या खेळाडूंचा अनुभव सुधारला जावा. तंत्रज्ञान ज्या गतीने वाढत आहे ते पाहता, लवकरच काही अकल्पनीय व्हिडिओ गेमिंग अनुभव मिळणे आश्चर्यचकित होणार नाही. तुम्ही उत्साहित आहात का?
जर तुम्हाला हा लेख आवडला असेल, HashDork च्या साप्ताहिक वृत्तपत्राची सदस्यता घ्या, जिथे आम्ही नवीनतम AI, ML, DL, प्रोग्रामिंग आणि भविष्यातील तंत्रज्ञान बातम्या सामायिक करतो.
प्रत्युत्तर द्या