Kunstig intelligens (AI) revolusjonerer verden slik vi kjenner den. Fra enkle objektdeteksjons- og lokaliseringsalgoritmer i bilder til implementering av sanntidsovervåkingssystemer for helsetjenester, har AI forbedret utallige sektorer i størrelsesorden. En av slike sektorer som har brukt AI i flere tiår er videospillindustrien.
Denne artikkelen dekker det grunnleggende om AI og maskinlæring sammen med implementeringen av dem i videospill. Hvis du er interessert i spillutvikling, Maskinlæring eller begge deler, dette innlegget for deg!
Kunstig intelligens og maskinlæring
Artificial Intelligence er en applikasjon innen datavitenskap som fokuserer på å bygge smarte maskiner som er i stand til å utføre oppgaver som generelt krever en viss grad av menneskelig intelligens. Denne simulerte intelligensen består ikke av abstrakt tanke; snarere er et middel for å ta smartere eller smarteste løsningsvei for et gitt problem.
Maskinlæring (ML) er et underfelt av AI der dataalgoritmer prøver å forbedre seg automatisk gjennom erfaring og bruk av data. Disse algoritmene bygger og trener en modell ved å bruke statistisk analyse på det gitte datasettet og komme med spådommer eller beslutninger uten å være eksplisitt programmert til å gjøre det.
AI/ML i spill
AI har eksistert i spillindustrien i flere tiår. Men med introduksjonen av moderne verktøy og teknologier som Graphical Processing Units (GPUer), forbedret digital kunstprogramvare og enorme spillerdatasett, har potensialet for både AI og ML skutt i været!
Følgende er de viktigste implementeringene av AI/ML i videospill.
1. Smartere NPCer
Non-Playable Characters (NPCs) er andre karakterer i spillet enn hovedspilleren. Tradisjonelt ble NPC-er programmert med forhåndsdefinerte handlinger ved hjelp av en statsmaskin. Det betyr at handlingene deres var knyttet til historien eller som svar på en spillers handlinger, så en NPC hadde begrensede og forutsigbare handlinger.
Men med AI og ML er våre NPC-er nå i stand til å lære en spillers spillestil og ha et dynamisk sett med handlinger, noe som gjør dem mindre forutsigbare og mer utfordrende å spille mot for spilleren. Denne strategien for å lære av motstanderen har gjort oss i stand til å lage toppmoderne sjakkmotorer som AlphaZero.
2. Dynamisk gjengivelse
Et av problemene videospillselskaper prøver å eliminere ved bruk av AI og ML, er perspektivforvrengning. Dette fenomenet oppstår når et objekt ser bra ut når en spiller er langt, men blir forvrengt og pikselert når spilleren kommer nær objektet.
Spillselskaper bruker Machine Learning-algoritmer for å forbedre bilder og gjengivelser dynamisk. Dette motvirker effekten av bildeforvrengning og lar et objekt se finere ut når det er nærmere spilleren.
3. Dialoggenerering og realistiske interaksjoner
Vi har allerede sett hvordan AI og ML kan brukes til å forbedre NPC-handlinger. Imidlertid kan disse teknologiene også brukes til å forbedre spillopplevelsen ved å formulere mer nøyaktige og realistiske NPC-svar.
En rekke rollespill benytter seg av dialogmekanismen, som er betydelig forbedret ved hjelp av Naturlig språkbehandling og sentimentanalyse teknikker som bruker ML-algoritmer. Et godt eksempel på avansert AI-dialog og realistiske interaksjoner kan sees i spill som The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Verdensgenerasjon
En annen kraftig anvendelse av ML i spillutvikling er verdensgenerasjonen. En rekke populære spill som Minecraft og Grand Theft Auto-serien bruker et spillscenario med åpen verden.
Disse spillene ville vært utrolig vanskelige å lage uten visse verdensgenerasjonsfunksjoner, og hvilken bedre måte å dynamisk kartlegge terreng, skape NPC-er og skjule tyvegods da ved hjelp av Maskinlæring teknologi.
5. Lage oppslukende spill
En av de høyeste prioriteringene til videospillutviklere er å lage et spill som er så oppslukende og nær den virkelige verden som mulig. Imidlertid kan modellering av den virkelige verden være en utrolig vanskelig prosess.
Denne prosessen kan gjøres betydelig enklere ved hjelp av maskinlæringsteknologi. En ML-algoritme kan brukes til å forutsi nedstrømseffektene av en spillers handlinger eller til og med modellere ting som spillets vær.
konklusjonen
Kunstig intelligens og Machine Learning har funnet noen kraftige applikasjoner i videospillindustrien. Moderne videospillselskaper investerer tungt i å implementere AI og ML for å forbedre spilleropplevelsen som spillene deres gir. Gitt tempoet som teknologien vokser med, vil det ikke være en overraskelse å ha noen ufattelige videospillopplevelser til rådighet snart. Er du spent?
Hvis du likte denne artikkelen, abonner på HashDorks ukentlige nyhetsbrev, hvor vi deler de siste nyhetene om AI, ML, DL, Programmering og Future Tech.
Legg igjen en kommentar