A Inteligência Artificial (IA) está revolucionando o mundo como o conhecemos. Desde simples algoritmos de detecção e localização de objetos em imagens até a implementação de sistemas de monitoramento de saúde em tempo real, a IA melhorou inúmeros setores em magnitudes. Um desses setores que usa a IA há décadas é a indústria de videogames.
Este artigo aborda os conceitos básicos de IA e aprendizado de máquina, juntamente com sua implementação em videogames. Se você está interessado em desenvolvimento de jogos, Machine Learning ou ambos, este post-it para você!
Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
A Inteligência Artificial é uma aplicação do campo da ciência de dados que se concentra na construção de máquinas inteligentes capazes de realizar tarefas que geralmente exigem algum grau de inteligência humana. Esta inteligência simulada não faz parte do pensamento abstrato; em vez disso, é um meio para tomar a rota de solução mais inteligente ou mais inteligente para um determinado problema.
Machine Learning (ML) é um subcampo da IA em que os algoritmos de computador tentam melhorar automaticamente por meio da experiência e do uso de dados. Esses algoritmos constroem e treinam um modelo usando análise estatística no conjunto de dados fornecido e fazer previsões ou decisões sem ser explicitamente programado para fazê-lo.
IA/ML em jogos
A IA existe na indústria de jogos há décadas. Mas, com a introdução de ferramentas e tecnologias modernas, como Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), software de artes digitais aprimorado e grandes conjuntos de dados de jogadores, o potencial para IA e ML disparou!
A seguir estão as principais implementações de IA/ML em videogames.
1. NPCs mais inteligentes
Personagens não jogáveis (NPCs) são personagens no jogo que não sejam o jogador principal. Tradicionalmente, os NPCs eram programados com ações pré-programadas usando uma máquina de estado. Significando que suas ações estavam ligadas ao enredo ou em resposta às ações de um jogador, então um NPC tinha ações limitadas e previsíveis.
No entanto, com IA e ML, nossos NPCs agora podem aprender o estilo de jogo de um jogador e ter um conjunto dinâmico de ações, tornando-os menos previsíveis e mais desafiadores para o jogador. Essa mesma estratégia de aprender com o oponente nos permitiu criar mecanismos de xadrez de última geração como o AlphaZero.
2. Renderização dinâmica
Um dos problemas que as empresas de videogames estão tentando eliminar usando IA e ML é a distorção de perspectiva. Esse fenômeno ocorre quando um objeto parece bom quando o jogador está longe, mas fica distorcido e pixelizado quando o jogador se aproxima do referido objeto.
As empresas de jogos estão fazendo uso de algoritmos de Machine Learning para aprimorar imagens e renderizações dinamicamente. Isso irá contrariar o efeito da distorção da imagem e permitir que um objeto pareça mais fino quando estiver mais próximo do player.
3. Geração de diálogos e interações realistas
Já vimos como AI e ML podem ser usados para melhorar as ações dos NPCs. No entanto, essas tecnologias também podem ser usadas para melhorar a experiência de jogo, formulando respostas NPC mais precisas e realistas.
Vários jogos de interpretação de papéis fazem uso do mecanismo de diálogo, que é significativamente melhorado com a ajuda de Processamento de linguagem natural e análise de sentimentos técnicas usando algoritmos de ML. Um bom exemplo de diálogo avançado de IA e interações realistas pode ser visto em jogos como The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Geração Mundial
Outra aplicação poderosa do ML no desenvolvimento de jogos é a geração de mundos. Uma série de jogos populares como Minecraft e a série Grand Theft Auto fazem uso de um cenário de jogo de mundo aberto.
Esses jogos seriam imensamente difíceis de criar sem certos recursos de geração de mundo e qual a melhor maneira de mapear terrenos dinamicamente, gerar NPCs e ocultar itens do que com a ajuda de Machine Learning tecnologia.
5. Criando jogos imersivos
Uma das maiores prioridades dos desenvolvedores de videogames é criar um jogo o mais imersivo e próximo possível do mundo real. No entanto, modelar o mundo real pode ser um processo incrivelmente difícil.
Esse processo pode ser significativamente facilitado com a ajuda da tecnologia Machine Learning. Um algoritmo de ML pode ser usado para prever os efeitos a jusante das ações de um jogador ou até mesmo modelar coisas como o clima do jogo.
Conclusão
Inteligência artificial e Machine Learning encontraram alguns aplicativos poderosos na indústria de videogames. As empresas modernas de videogames estão investindo pesadamente na implementação de IA e ML para melhorar a experiência do jogador fornecida por seus jogos. Dado o ritmo em que a tecnologia está crescendo, não será uma surpresa ter algumas experiências inimagináveis de videogame à nossa disposição em breve. Você está animado?
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