Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje świat, jaki znamy. Od prostych algorytmów wykrywania i lokalizacji obiektów na obrazach po wdrażanie systemów monitorowania opieki zdrowotnej w czasie rzeczywistym, sztuczna inteligencja poprawiła niezliczone sektory o wielkości. Jednym z takich sektorów, który od dziesięcioleci wykorzystuje sztuczną inteligencję, jest branża gier wideo.
W tym artykule omówiono podstawy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wraz z ich implementacją w grach wideo. Jeśli interesujesz się tworzeniem gier, Nauczanie maszynowe lub jedno i drugie, ten post jest dla Ciebie!
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
Sztuczna inteligencja to aplikacja z dziedziny nauki o danych, która koncentruje się na budowaniu inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania zadań, które generalnie wymagają pewnego stopnia ludzkiej inteligencji. Ta symulowana inteligencja nie obejmuje abstrakcyjnej myśli; jest raczej sposobem na wybranie mądrzejszej lub najmądrzejszej drogi rozwiązania danego problemu.
Nauczanie maszynowe (ML) to poddziedzina sztucznej inteligencji, w której algorytmy komputerowe próbują automatycznie ulepszać się poprzez doświadczenie i wykorzystanie danych. Algorytmy te budują i trenują model przy użyciu analizy statystycznej na danym zbiorze danych i przewidywać lub decyzje, które nie zostały do tego wyraźnie zaprogramowane.
AI/ML w grach
Sztuczna inteligencja jest obecna w branży gier od dziesięcioleci. Ale wraz z wprowadzeniem nowoczesnych narzędzi i technologii, takich jak procesory graficzne (GPU), ulepszone oprogramowanie do grafiki cyfrowej i ogromne zbiory danych graczy, potencjał zarówno sztucznej inteligencji, jak i uczenia maszynowego gwałtownie wzrósł!
Poniżej przedstawiono główne implementacje AI/ML w grach wideo.
1. Mądrzejsi NPC
Non-Playable Characters (NPC) to postacie w grze inne niż główny gracz. Tradycyjnie NPC były programowane za pomocą wstępnie skryptowanych działań przy użyciu maszyny stanowej. Oznacza to, że ich działania były powiązane z fabułą lub w odpowiedzi na działania gracza, więc NPC miał ograniczone i przewidywalne działania.
Jednak dzięki sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu nasi NPC mogą teraz uczyć się stylu gry gracza i mieć dynamiczny zestaw akcji, co czyni ich mniej przewidywalnymi i trudniejszymi do zagrania dla gracza. Ta właśnie strategia uczenia się od przeciwnika umożliwiła nam stworzenie najnowocześniejszych silników szachowych, takich jak AlphaZero.
2. Renderowanie dynamiczne
Jednym z problemów, które firmy zajmujące się grami wideo próbują wyeliminować za pomocą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, jest zniekształcenie perspektywy. Zjawisko to występuje, gdy obiekt wygląda dobrze, gdy gracz jest daleko, ale staje się zniekształcony i pikselowany, gdy gracz zbliża się do tego obiektu.
Firmy zajmujące się grami wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do dynamicznego ulepszania obrazów i renderowania. Pozwoli to przeciwdziałać efektowi zniekształcenia obrazu i sprawi, że obiekt będzie wyglądał na drobniejszy, gdy znajdzie się bliżej gracza.
3. Generowanie dialogów i realistyczne interakcje
Widzieliśmy już, jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą zostać wykorzystane do usprawnienia działań NPC. Jednak technologie te można również wykorzystać do poprawy wrażeń z gry poprzez formułowanie dokładniejszych i realistycznych odpowiedzi NPC.
Wiele gier fabularnych korzysta z mechanizmu dialogowego, który jest znacznie udoskonalany za pomocą Przetwarzanie języka naturalnego i analiza nastrojów techniki wykorzystujące algorytmy ML. Dobry przykład zaawansowanego dialogu AI i realistycznych interakcji można zobaczyć w grach takich jak The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Pokolenie świata
Innym potężnym zastosowaniem ML w tworzeniu gier jest generowanie świata. Wiele popularnych gier, takich jak Minecraft a seria Grand Theft Auto wykorzystuje scenariusz rozgrywki w otwartym świecie.
Te gry byłyby niezwykle trudne do stworzenia bez pewnych funkcji generowania świata i nie ma lepszego sposobu na dynamiczne mapowanie terenu, spawnowanie NPC i ukrywanie łupów za pomocą Nauczanie maszynowe technologia.
5. Tworzenie wciągających gier
Jednym z najwyższych priorytetów twórców gier wideo jest stworzenie gry, która jest jak najbardziej wciągająca i zbliżona do prawdziwego świata. Jednak modelowanie rzeczywistego świata może być niezwykle trudnym procesem.
Proces ten można znacznie ułatwić za pomocą technologii uczenia maszynowego. Algorytm ML może być wykorzystany do przewidywania dalszych skutków działań gracza, a nawet do modelowania takich rzeczy, jak pogoda w grze.
Wnioski
Artificial Intelligence i Machine Learning znalazły kilka potężnych aplikacji w branży gier wideo. Nowoczesne firmy zajmujące się grami wideo dużo inwestują we wdrażanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby poprawić wrażenia graczy zapewniane przez ich gry. Biorąc pod uwagę tempo, w jakim rozwija się technologia, nie będzie niespodzianką, że wkrótce będziemy mieli do dyspozycji niewyobrażalne wrażenia z gier wideo. Czy jesteś podekscytowany?
Jeśli podobał Ci się ten artykuł, zapisz się do cotygodniowego biuletynu HashDork, gdzie dzielimy się najnowszymi wiadomościami dotyczącymi AI, ML, DL, programowania i technologii przyszłości.
Dodaj komentarz