Artificial Intelligence (AI) သည် ကျွန်ုပ်တို့သိသည့်အတိုင်း ကမ္ဘာကြီးကို တော်လှန်နေပါသည်။ ရုပ်ပုံများတွင် ရိုးရှင်းသော အရာဝတ္တုများကို ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် ဒေသသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များမှ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ကျန်းမာရေးစောင့်ကြပ်ကြည့်ရှုမှုစနစ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအထိ၊ AI သည် မရေမတွက်နိုင်သော ကဏ္ဍများကို အတိုင်းအတာများဖြင့် မြှင့်တင်ပေးခဲ့သည်။ AI ကို ဆယ်စုနှစ်များစွာ အသုံးပြုခဲ့သည့် ထိုကဏ္ဍများထဲမှ တစ်ခုမှာ ဗီဒီယိုဂိမ်းလုပ်ငန်းဖြစ်သည်။
ဤဆောင်းပါးသည် ဗီဒီယိုဂိမ်းများတွင် ၎င်းတို့၏ အကောင်အထည်ဖော်မှုနှင့်အတူ AI နှင့် Machine Learning ၏ အခြေခံများကို အကျုံးဝင်ပါသည်။ ဂိမ်းဆော့ဖို့ စိတ်ဝင်စားတယ်ဆိုရင်၊ စက်သင်ယူ ဒါမှမဟုတ် နှစ်ခုလုံး၊ ဒီပို့စ်က သင့်အတွက်ပါ။
Artificial Intelligence & Machine Learning
Artificial Intelligence သည် ယေဘူယျအားဖြင့် လူသားဉာဏ်ရည် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ လိုအပ်သည့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် စမတ်ကျသော စက်များကို တည်ဆောက်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်သည့် ဒေတာသိပ္ပံနယ်ပယ်၏ အသုံးချမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအတုယူထားသော အသိဉာဏ်သည် စိတ်ကူးယဉ်အတွေးနှင့် မပါဝင်ပါ။ ယင်းအစား ပေးထားသော ပြဿနာတစ်ခုအတွက် ပိုမိုထက်မြက်သော သို့မဟုတ် ဉာဏ်အမြော်အမြင်ဆုံး ဖြေရှင်းနည်းလမ်းကြောင်းကို ရယူရန် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
စက်သင်ယူ (ML) သည် အတွေ့အကြုံနှင့် ဒေတာအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကွန်ပျူတာ အယ်လဂိုရီသမ်များ အလိုအလျောက် တိုးတက်စေရန် ကြိုးစားသည့် AI နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤ algorithms များသည် ပေးထားသော dataset နှင့် ပေါ်ရှိ စာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြု၍ model တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပြီး လေ့ကျင့်ပေးပါသည်။ ခန့်မှန်းချက်လုပ်ပါ။ သို့မဟုတ် ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန် အတိအလင်း အစီအစဉ်မချဘဲ ဆုံးဖြတ်ချက်များချပါ။
Gaming တွင် AI/ML
AI သည် ဂိမ်းစက်နယ်ပယ်တွင် ဆယ်စုနှစ်များစွာကြာအောင် ရှိနေခဲ့သည်။ သို့သော်၊ ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်မှုယူနစ်များ (GPUs)၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဒစ်ဂျစ်တယ်အနုပညာဆော့ဖ်ဝဲလ်နှင့် ကြီးမားသောကစားသမားဒေတာအတွဲများကဲ့သို့သော ခေတ်မီကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် AI နှင့် ML နှစ်ခုစလုံးအတွက် အလားအလာများ မြင့်တက်လာခဲ့သည်။
အောက်ပါတို့သည် ဗီဒီယိုဂိမ်းများတွင် AI/ML ၏ အဓိက အကောင်အထည်ဖော်မှုများဖြစ်သည်။
1. ပိုမိုထက်မြက်သော NPCs
မကစားနိုင်သောဇာတ်ကောင်များ (NPCs) များသည် ပင်မကစားသမားမှလွဲ၍ အခြားဂိမ်းရှိဇာတ်ကောင်များဖြစ်သည်။ အစဉ်အလာအားဖြင့်၊ NPC များကို နိုင်ငံတော်စက်ကို အသုံးပြု၍ ကြိုတင် ဇာတ်ညွှန်းရေးထားသော လုပ်ဆောင်ချက်များဖြင့် ပရိုဂရမ်ပြုလုပ်ထားသည်။ ၎င်းတို့၏ လုပ်ဆောင်ချက်များသည် ဇာတ်လမ်းဇာတ်ကြောင်းနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည် သို့မဟုတ် ကစားသမားတစ်ဦး၏ လုပ်ရပ်ကို တုံ့ပြန်သည့်အနေဖြင့် ဆိုလိုသည်မှာ NPC တွင် အကန့်အသတ်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော လုပ်ဆောင်ချက်များရှိသည်။
သို့သော်လည်း AI နှင့် ML တို့ဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ NPC များသည် ယခုအခါ ကစားသမားများ၏ ဂိမ်းကစားနည်းပုံစံကို သင်ယူနိုင်ပြီး တက်ကြွသောလုပ်ဆောင်ချက်အစုံရှိသောကြောင့် ၎င်းတို့ကို ခန့်မှန်းနိုင်မှုနည်းပါးပြီး ကစားသမားအတွက် ယှဉ်ပြိုင်ကစားရန် ပိုမိုစိန်ခေါ်မှုဖြစ်စေသည်။ ပြိုင်ဘက်ထံမှ သင်ယူခြင်း၏ ဤနည်းဗျူဟာသည် AlphaZero ကဲ့သို့ ခေတ်မီ စစ်တုရင်အင်ဂျင်များကို ဖန်တီးနိုင်စေခဲ့သည်။
2. Dynamic Rendering
ဗီဒီယိုဂိမ်းကုမ္ပဏီများသည် AI နှင့် ML ကိုအသုံးပြု၍ ဖယ်ရှားရန်ကြိုးစားနေသည့် ပြဿနာများအနက်တစ်ခုမှာ အမြင်ပုံပျက်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ပလေယာက အဝေးမှာရှိတဲ့အခါ အရာဝတ္ထုတစ်ခုက ကြည့်ကောင်းနေတဲ့အခါ၊ ဒါပေမယ့် ကစားသမားက ပြောတဲ့အရာနဲ့ နီးကပ်လာတဲ့အခါ ပုံပျက်သွားပြီး pixelated ဖြစ်သွားပါတယ်။
ဂိမ်းကုမ္ပဏီများသည် ရုပ်ပုံများနှင့် rendering များကို အင်တိုက်အားတိုက် မြှင့်တင်ရန် Machine Learning algorithms ကို အသုံးပြုနေပါသည်။ ၎င်းသည် ရုပ်ပုံပုံပျက်ခြင်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို တန်ပြန်စေပြီး ပလေယာနှင့်ပိုမိုနီးကပ်လာသောအခါတွင် အရာဝတ္ထုတစ်ခုအား ပိုမိုချောမွေ့စွာပေါ်လွင်စေသည်။
3. Dialog မျိုးဆက်နှင့် လက်တွေ့ဆန်သော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများ
NPC လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် AI နှင့် ML ကို မည်ကဲ့သို့အသုံးပြုနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့မြင်ပြီးဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ပိုမိုတိကျပြီး လက်တွေ့ကျသော NPC တုံ့ပြန်မှုများကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် ဂိမ်းအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန်အတွက်လည်း အဆိုပါနည်းပညာများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
ဂိမ်းကစားသည့် အခန်းကဏ္ဍအများအပြားသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်ယန္တရား၏အကူအညီဖြင့် သိသိသာသာ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေသည်။ သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းနှင့် စိတ်ဓာတ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ ML algorithms ကိုအသုံးပြုသောနည်းပညာများ။ အဆင့်မြင့် AI ဒိုင်ယာလော့ခ်နှင့် လက်တွေ့ဆန်သော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများ၏ ဥပမာကောင်းတစ်ခုကို ဂိမ်းကဲ့သို့သောဂိမ်းများတွင် တွေ့မြင်နိုင်သည်။ အသက်ကြီးကျမ်းလိပ် IV: ထိုက်သည်အတိုင်းအပြစ်ပေး.
4. ကမ္ဘာ့မျိုးဆက်
ဂိမ်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် ML ၏နောက်ထပ်အစွမ်းထက်သောအသုံးချမှုမှာ ကမ္ဘာ့မျိုးဆက်များဖြစ်သည်။ လူကြိုက်များသောဂိမ်းများ Minecraft Grand Theft Auto စီးရီးများသည် open world ဂိမ်းကစားနည်းကို အသုံးပြုထားသည်။
အချို့သောကမ္ဘာ့မျိုးဆက်အင်္ဂါရပ်များနှင့် မြေမျက်နှာသွင်ပြင်များကို ဒိုင်းနမစ်မြေပုံဆွဲရန်၊ NPC များကိုမွေးပြီး ခိုးဝှက်ဝှက်ထားရန် ပိုမိုကောင်းမွန်သောနည်းလမ်းမရှိဘဲ ဤဂိမ်းများသည် ဖန်တီးရန်အလွန်ခက်ခဲပါလိမ့်မည်။ စက်သင်ယူ နည်းပညာ။
5. နှစ်မြှုပ်ဂိမ်းများ ဖန်တီးခြင်း။
ဗီဒီယိုဂိမ်းဆော့ဖ်ဝဲရေးဆွဲသူများ၏ ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်မှုများထဲမှ တစ်ခုသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာနှင့် တတ်နိုင်သမျှ နီးစပ်သည့် ဂိမ်းတစ်ခုကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာကို စံနမူနာပြုခြင်းသည် မယုံနိုင်လောက်အောင် ခက်ခဲသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
Machine Learning နည်းပညာ၏အကူအညီဖြင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို သိသာထင်ရှားစွာပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ ကစားသမားတစ်ဦး၏ လုပ်ဆောင်ချက်များ သို့မဟုတ် ဂိမ်း၏ရာသီဥတုကဲ့သို့သော စံနမူနာပြအရာများကိုပင် ML အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
ကောက်ချက်
ဉာဏ်ရည်တု နှင့် Machine Learning သည် ဗီဒီယိုဂိမ်းစက်မှုနယ်ပယ်တွင် အားကောင်းသည့် အပလီကေးရှင်းအချို့ကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ခေတ်မီဗီဒီယိုဂိမ်းကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ဂိမ်းများမှပေးသော ကစားသမားအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် AI နှင့် ML ကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် ကြီးကြီးမားမားရင်းနှီးမြှုပ်နှံနေကြသည်။ နည်းပညာတွေ တိုးလာနေတဲ့ အရှိန်အဟုန်ကြောင့်၊ မကြာခင်မှာ စိတ်ကူးမယဉ်နိုင်တဲ့ ဗီဒီယိုဂိမ်းအတွေ့အကြုံတွေ ရရှိတော့မှာ အံ့သြစရာတော့ မဟုတ်ပါဘူး။ မင်းစိတ်လှုပ်ရှားနေလား?
သင်ဤဆောင်းပါးကိုနှစ်သက်လျှင်၊ HashDork ၏အပတ်စဉ်သတင်းလွှာကိုစာရင်းသွင်းပါ။နောက်ဆုံးပေါ် AI၊ ML၊ DL၊ Programming နှင့် Future Tech သတင်းများကို မျှဝေရာ။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave