ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਹੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ। ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਹੈਲਥ ਕੇਅਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੱਕ, AI ਨੇ ਅਣਗਿਣਤ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਸੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਜਿਸਨੇ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮ ਇੰਡਸਟਰੀ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਖੇਡ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਦੋਵੇਂ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਪੋਸਟ ਕਰੋ!
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਦੀ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਸਮਾਰਟ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਅਮੂਰਤ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਸਗੋਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਚੁਸਤ ਜਾਂ ਚੁਸਤ ਹੱਲ ਰੂਟ ਲੈਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ (ML) AI ਦਾ ਇੱਕ ਸਬਫੀਲਡ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੇਟ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ ਜਾਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਫੈਸਲੇ।
ਗੇਮਿੰਗ ਵਿੱਚ AI/ML
AI ਗੇਮਿੰਗ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਪਰ, ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (GPUs), ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਡਿਜੀਟਲ ਆਰਟਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪਲੇਅਰ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਵਰਗੇ ਆਧੁਨਿਕ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਅਤੇ ML ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਧ ਗਈ ਹੈ!
ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਵਿੱਚ AI/ML ਦੇ ਮੁੱਖ ਸਥਾਪਨ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ।
1. ਚੁਸਤ NPCs
ਨਾਨ-ਪਲੇਏਬਲ ਅੱਖਰ (NPCs) ਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਪਾਤਰ ਹਨ। ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ, NPCs ਨੂੰ ਸਟੇਟ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰਿਪਟਡ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਮਤਲਬ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਹਾਣੀ ਨਾਲ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਖਿਡਾਰੀ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਸਨ, ਇਸਲਈ ਇੱਕ NPC ਕੋਲ ਸੀਮਤ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਸਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, AI ਅਤੇ ML ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਡੇ NPCs ਹੁਣ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗੇਮਿੰਗ ਸ਼ੈਲੀ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸੈੱਟ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਅਤੇ ਖਿਡਾਰੀ ਲਈ ਖੇਡਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਵਿਰੋਧੀ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇਸ ਰਣਨੀਤੀ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਅਲਫ਼ਾਜ਼ੀਰੋ ਵਰਗੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਸ਼ਤਰੰਜ ਇੰਜਣ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
2. ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਰੈਂਡਰਿੰਗ
ਵੀਡੀਓ ਗੇਮ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਅਤੇ ML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਵਿਗਾੜ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਤਾਰਾ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵਸਤੂ ਚੰਗੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਖਿਡਾਰੀ ਦੂਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਖਿਡਾਰੀ ਉਸ ਵਸਤੂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਵਿਗਾੜ ਅਤੇ ਪਿਕਸਲੇਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਗੇਮਿੰਗ ਕੰਪਨੀਆਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਰੈਂਡਰਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਵਿਗਾੜ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਪਲੇਅਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ।
3. ਡਾਇਲਾਗ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਅਤੇ ML ਦੀ ਵਰਤੋਂ NPC ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ NPC ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਗੇਮਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕਈ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਖੇਡਾਂ ਡਾਇਲਾਗ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਕਾਫ਼ੀ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ। ਐਡਵਾਂਸਡ ਏਆਈ ਡਾਇਲਾਗ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਉਦਾਹਰਣ ਗੇਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਐਲਡਰ ਸਕਰੋਲਜ਼ IV: ਵਿਵਾਦ.
4. ਵਿਸ਼ਵ ਪੀੜ੍ਹੀ
ਖੇਡ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ML ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਉਪਯੋਗ ਵਿਸ਼ਵ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਗੇਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਇਨਕਰਾਫਟ ਅਤੇ ਗ੍ਰੈਂਡ ਥੈਫਟ ਆਟੋ ਸੀਰੀਜ਼ ਇੱਕ ਓਪਨ ਵਰਲਡ ਗੇਮਪਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਖੇਡਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਵ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨ, ਐਨਪੀਸੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੁੱਟ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣ ਦਾ ਕੀ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ? ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ.
5. ਇਮਰਸਿਵ ਗੇਮਾਂ ਬਣਾਉਣਾ
ਵੀਡੀਓ ਗੇਮ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਗੇਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਇੱਕ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ.
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਾਫੀ ਆਸਾਨ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਖਿਡਾਰੀ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਹੇਠਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਜਾਂ ਗੇਮ ਦੇ ਮੌਸਮ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੇ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਿੰਗ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲੱਭੀਆਂ ਹਨ। ਆਧੁਨਿਕ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਗੇਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪਲੇਅਰ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਅਤੇ ML ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਜਿਸ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਉਸ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਜਲਦੀ ਹੀ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕੁਝ ਕਲਪਨਾਯੋਗ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਹੋਣਾ ਕੋਈ ਹੈਰਾਨੀ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹੋ?
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਲੇਖ ਦਾ ਆਨੰਦ ਮਾਣਿਆ ਹੈ, ਹੈਸ਼ਡੋਰਕ ਦੇ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ ਦੀ ਗਾਹਕੀ ਲਓ, ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਨਵੀਨਤਮ AI, ML, DL, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ, ਅਤੇ ਫਿਊਚਰ ਟੈਕ ਖਬਰਾਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ