Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует мир, каким мы его знаем. От простых алгоритмов обнаружения и локализации объектов на изображениях до внедрения систем мониторинга здравоохранения в режиме реального времени ИИ значительно улучшил бесчисленное количество секторов. Одним из таких секторов, который десятилетиями использовал ИИ, является индустрия видеоигр.
В этой статье рассматриваются основы искусственного интеллекта и машинного обучения, а также их реализация в видеоиграх. Если вы заинтересованы в разработке игр, Машинное обучение или оба, этот пост для вас!
Искусственный интеллект и машинное обучение
Искусственный интеллект — это приложение в области науки о данных, которое фокусируется на создании интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют определенной степени человеческого интеллекта. Этот смоделированный интеллект не состоит из абстрактного мышления; скорее, это средство для выбора более разумного или самого разумного пути решения данной проблемы.
Машинное обучение (ML) — это подполе ИИ, в котором компьютерные алгоритмы пытаются автоматически улучшаться благодаря опыту и использованию данных. Эти алгоритмы строят и обучают модель, используя статистический анализ заданного набора данных и делать предсказания или решения, не будучи явно запрограммированы на это.
AI/ML в играх
ИИ существует в игровой индустрии уже несколько десятилетий. Но с появлением современных инструментов и технологий, таких как графические процессоры (GPU), усовершенствованное программное обеспечение для цифрового искусства и огромные наборы данных игроков, потенциал как искусственного интеллекта, так и машинного обучения резко возрос!
Ниже приведены основные реализации AI/ML в видеоиграх.
1. Более умные NPC
Неигровые персонажи (NPC) — это персонажи в игре, отличные от основного игрока. Традиционно NPC программировались с заранее заданными действиями с использованием конечного автомата. Это означает, что их действия были связаны с сюжетной линией или в ответ на действия игрока, поэтому действия NPC были ограниченными и предсказуемыми.
Однако с помощью ИИ и машинного обучения наши неигровые персонажи теперь могут изучать игровой стиль игроков и иметь динамический набор действий, что делает их менее предсказуемыми и более сложными для игрока. Именно эта стратегия обучения у противника позволила нам создать современные шахматные движки, такие как AlphaZero.
2. Динамический рендеринг
Одной из проблем, которую компании, занимающиеся видеоиграми, пытаются устранить с помощью ИИ и машинного обучения, является искажение перспективы. Это явление возникает, когда объект выглядит хорошо, когда игрок находится далеко, но искажается и становится пиксельным, когда игрок приближается к указанному объекту.
Игровые компании используют алгоритмы машинного обучения для динамического улучшения изображений и рендеринга. Это предотвратит эффект искажения изображения и позволит объекту выглядеть лучше, когда он находится ближе к игроку.
3. Генерация диалогов и реалистичные взаимодействия
Мы уже видели, как AI и ML можно использовать для улучшения действий NPC. Однако эти технологии также можно использовать для улучшения игрового процесса, формулируя более точные и реалистичные ответы NPC.
В ряде ролевых игр используется диалоговый механизм, который значительно улучшен с помощью Обработка естественного языка и анализ настроений методы с использованием алгоритмов ML. Хороший пример расширенного диалога ИИ и реалистичных взаимодействий можно увидеть в таких играх, как Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Генерация мира
Еще одним мощным применением машинного обучения в разработке игр является генерация мира. Ряд популярных игр, таких как Minecraft а в серии Grand Theft Auto используется игровой сценарий с открытым миром.
Эти игры было бы чрезвычайно сложно создать без определенных функций генерации мира, и что может быть лучше для динамического картографирования местности, создания NPC и сокрытия добычи, чем с помощью Машинное обучение технологии.
5. Создание иммерсивных игр
Одним из главных приоритетов разработчиков видеоигр является создание игры, максимально иммерсивной и приближенной к реальному миру. Однако моделирование реального мира может оказаться невероятно сложным процессом.
Этот процесс можно значительно упростить с помощью технологии машинного обучения. Алгоритм машинного обучения можно использовать для прогнозирования последующих эффектов действий игрока или даже для моделирования таких вещей, как погода в игре.
Заключение
Artificial Intelligence и машинное обучение нашли мощное применение в индустрии видеоигр. Современные компании, занимающиеся видеоиграми, вкладывают значительные средства во внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы улучшить впечатления игроков от своих игр. Учитывая темпы развития технологий, неудивительно, что вскоре в нашем распоряжении появятся невообразимые впечатления от видеоигр. Вы взволнованы?
Если вам понравилась эта статья, подпишитесь на еженедельную рассылку HashDork, где мы делимся последними новостями об искусственном интеллекте, машинном обучении, глубоком обучении, программировании и технологиях будущего.
Оставьте комментарий