Kunstmatige intelligentie (AI) zorgt voor een revolutie in de wereld zoals wij die kennen. Van eenvoudige objectdetectie en lokalisatie-algoritmen in afbeeldingen tot het implementeren van real-time monitoringsystemen voor de gezondheidszorg, AI heeft talloze sectoren enorm verbeterd. Een van die sectoren die al tientallen jaren AI gebruikt, is de videogame-industrie.
Dit artikel behandelt de basisprincipes van AI en Machine Learning, samen met de implementatie ervan in videogames. Als je geïnteresseerd bent in het ontwikkelen van games, Machine leren of beide, deze post-it voor jou!
Kunstmatige intelligentie en machinaal leren
Kunstmatige intelligentie is een toepassing op het gebied van datawetenschap die zich richt op het bouwen van slimme machines die taken kunnen uitvoeren waarvoor over het algemeen een zekere mate van menselijke intelligentie vereist is. Deze gesimuleerde intelligentie bestaat niet uit abstract denken; eerder is een middel om slimmere of de slimste oplossingsroute te nemen voor een bepaald probleem.
Machine leren (ML) is een deelgebied van AI waar computeralgoritmen automatisch proberen te verbeteren door ervaring en het gebruik van data. Deze algoritmen bouwen en trainen een model met behulp van statistische analyse op de gegeven dataset en voorspellingen maken of beslissingen nemen zonder daar expliciet voor geprogrammeerd te zijn.
AI/ML in gamen
AI bestaat al tientallen jaren in de game-industrie. Maar met de introductie van moderne tools en technologieën zoals Graphical Processing Units (GPU's), verbeterde software voor digitale kunst en enorme spelersdatasets, is het potentieel voor zowel AI als ML omhooggeschoten!
Hieronder volgen de belangrijkste implementaties van AI/ML in videogames.
1. Slimmere NPC's
Niet-speelbare personages (NPC's) zijn andere personages in het spel dan de hoofdspeler. Traditioneel werden NPC's geprogrammeerd met vooraf gescripte acties met behulp van een statusmachine. Dit betekent dat hun acties verband hielden met de verhaallijn of als reactie op de acties van een speler, dus een NPC had beperkte en voorspelbare acties.
Met AI en ML zijn onze NPC's nu echter in staat om de speelstijl van een speler te leren en een dynamische reeks acties te hebben, waardoor ze minder voorspelbaar en uitdagender worden om tegen te spelen voor de speler. Juist deze strategie om te leren van de tegenstander heeft ons in staat gesteld om ultramoderne schaakengines zoals AlphaZero te maken.
2. Dynamische weergave
Een van de problemen die videogamebedrijven proberen op te lossen met behulp van AI en ML, is perspectiefvervorming. Dit fenomeen doet zich voor wanneer een object er goed uitziet wanneer een speler ver weg is, maar vervormd en korrelig wordt wanneer de speler dichtbij dat object komt.
Gamingbedrijven maken gebruik van machine learning-algoritmen om afbeeldingen en weergaven dynamisch te verbeteren. Dit gaat het effect van beeldvervorming tegen en zorgt ervoor dat een object er fijner uitziet als het dichter bij de speler staat.
3. Dialooggeneratie en realistische interacties
We hebben al gezien hoe AI en ML kunnen worden gebruikt om NPC-acties te verbeteren. Deze technologieën kunnen echter ook worden gebruikt om de spelervaring te verbeteren door nauwkeurigere en realistischere NPC-antwoorden te formuleren.
Een aantal rollenspellen maken gebruik van het dialoogmechanisme, dat aanzienlijk wordt verbeterd met behulp van Natuurlijke taalverwerking en sentimentanalyse technieken met behulp van ML-algoritmen. Een goed voorbeeld van geavanceerde AI-dialoog en realistische interacties is te zien in games zoals The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Wereldgeneratie
Een andere krachtige toepassing van ML bij de ontwikkeling van games is die van wereldgeneratie. Een aantal populaire spellen zoals Minecraft en de Grand Theft Auto-serie maken gebruik van een gameplay-scenario in een open wereld.
Deze spellen zouden enorm moeilijk te maken zijn zonder bepaalde functies van de wereldgeneratie en wat is een betere manier om terreinen dynamisch in kaart te brengen, NPC's te spawnen en buit te verbergen dan met behulp van Machine leren technologie.
5. Meeslepende spellen maken
Een van de hoogste prioriteiten van ontwikkelaars van videogames is het maken van een game die zo meeslepend en dicht mogelijk bij de echte wereld staat. Het modelleren van de echte wereld kan echter een ongelooflijk moeilijk proces zijn.
Dit proces kan aanzienlijk eenvoudiger worden gemaakt met behulp van Machine Learning-technologie. Een ML-algoritme kan worden gebruikt om de stroomafwaartse effecten van de acties van een speler te voorspellen of zelfs zaken als het weer van de game te modelleren.
Conclusie
Artificial Intelligence en Machine Learning hebben enkele krachtige toepassingen gevonden in de videogame-industrie. Moderne videogamebedrijven investeren zwaar in het implementeren van AI en ML om de spelerservaring van hun games te verbeteren. Gezien het tempo waarin de technologie groeit, zal het geen verrassing zijn dat we binnenkort een aantal onvoorstelbare videogame-ervaringen tot onze beschikking hebben. Ben je opgewonden?
Als je dit artikel leuk vond, abonneer u op de wekelijkse nieuwsbrief van HashDork, waar we het laatste AI-, ML-, DL-, programmeer- en Future Tech-nieuws delen.
Laat een reactie achter