Umetna inteligenca (AI) revolucionira svet, kot ga poznamo. Od preprostih algoritmov za odkrivanje predmetov in lokalizacije v slikah do izvajanja sistemov za spremljanje zdravstvenega varstva v realnem času je AI izboljšala nešteto sektorjev po velikosti. Eden takšnih sektorjev, ki že desetletja uporablja umetno inteligenco, je industrija video iger.
Ta članek pokriva osnove umetne inteligence in strojnega učenja ter njihovo implementacijo v video igrah. Če vas zanima razvoj iger, strojno učenje ali oboje, to objavite za vas!
Umetna inteligenca in strojno učenje
Umetna inteligenca je aplikacija na področju podatkovne znanosti, ki se osredotoča na gradnjo pametnih strojev, ki lahko opravljajo naloge, ki na splošno zahtevajo določeno stopnjo človeške inteligence. Ta simulirana inteligenca ne obsega abstraktne misli; je sredstvo za pametnejše ali najpametnejše rešitve za določen problem.
strojno učenje (ML) je podpolje AI, kjer se računalniški algoritmi poskušajo samodejno izboljšati z izkušnjami in uporabo podatkov. Ti algoritmi zgradijo in trenirajo model z uporabo statistične analize na danem nizu podatkov in narediti napovedi ali odločitve, ne da bi bili za to izrecno programirani.
AI/ML v igranju iger
AI je v industriji iger na srečo že desetletja. Toda z uvedbo sodobnih orodij in tehnologij, kot so grafične procesne enote (GPU), izboljšana programska oprema za digitalno umetnost in ogromni nabori podatkov o igralcih, se je potencial za umetno inteligenco in ML močno povečal!
Sledijo glavne izvedbe AI/ML v video igrah.
1. Pametnejši NPC
Liki, ki jih ni mogoče igrati (NPC) so liki v igri, ki niso glavni igralec. Tradicionalno so bili NPC programirani z vnaprej določenimi dejanji z uporabo državnega stroja. To pomeni, da so bila njihova dejanja povezana z zgodbo ali kot odziv na dejanja igralca, zato je imel NPC omejena in predvidljiva dejanja.
Vendar pa se z AI in ML naši NPC zdaj lahko naučijo igralčevega sloga in imajo dinamičen nabor dejanj, zaradi česar so manj predvidljivi in bolj zahtevni za igranje za igralca. Prav ta strategija učenja od nasprotnika nam je omogočila ustvarjanje najsodobnejših šahovskih motorjev, kot je AlphaZero.
2. Dinamično upodabljanje
Ena od težav, ki jih podjetja za video igre poskušajo odpraviti z uporabo AI in ML, je izkrivljanje perspektive. Ta pojav se pojavi, ko je predmet videti dobro, ko je igralec daleč, vendar postane popačen in pikseliziran, ko se igralec približa omenjenemu predmetu.
Podjetja za igre na srečo uporabljajo algoritme strojnega učenja za dinamično izboljšanje slik in upodabljanja. To bo preprečilo učinek popačenja slike in omogočilo, da bo predmet videti boljši, ko je bližje predvajalniku.
3. Generiranje dialogov in realistične interakcije
Videli smo že, kako lahko AI in ML uporabimo za izboljšanje NPC dejanj. Vendar pa je te tehnologije mogoče uporabiti tudi za izboljšanje igralne izkušnje z oblikovanjem natančnejših in realističnih odzivov NPC.
Številne igre igranja vlog uporabljajo dialog mehanizem, ki je s pomočjo tega bistveno izboljšan Obdelava naravnega jezika in analiza občutkov tehnike z uporabo algoritmov ML. Dober primer naprednega dialoga AI in realističnih interakcij je mogoče videti v igrah, kot so Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Svetovna generacija
Druga močna uporaba ML pri razvoju iger je uporaba svetovne generacije. Številne priljubljene igre, kot je Minecraft in serija Grand Theft Auto uporabljata scenarij igranja odprtega sveta.
Te igre bi bilo izjemno težko ustvariti brez določenih funkcij za ustvarjanje sveta in kakšen je boljši način za dinamično preslikavo terenov, ustvarjanje NPC-jev in skrivanje plena kot s pomočjo strojno učenje tehnologijo.
5. Ustvarjanje poglobljenih iger
Ena od najvišjih prednostnih nalog razvijalcev video iger je ustvariti igro, ki je čim bolj poglobljena in bližja resničnemu svetu. Vendar pa je modeliranje resničnega sveta lahko izjemno težaven proces.
Ta proces lahko bistveno olajšamo s pomočjo tehnologije strojnega učenja. Algoritem ML bi se lahko uporabil za napovedovanje nadaljnjih učinkov igralčevih dejanj ali celo modeliranje stvari, kot je vreme v igri.
zaključek
Umetna inteligenca in strojno učenje sta našla nekaj zmogljivih aplikacij v industriji video iger. Sodobna podjetja za video igre veliko vlagajo v implementacijo AI in ML, da bi izboljšala izkušnjo igralcev, ki jo zagotavljajo njihove igre. Glede na hitrost, s katero tehnologija raste, ne bo presenetljivo, da nam bo kmalu na voljo nekaj nepredstavljivih izkušenj z video igrami. Ste navdušeni?
Če ste uživali v tem članku, naročite se na tedenske novice HashDorka, kjer delimo najnovejše novice o AI, ML, DL, programiranju in tehnologiji prihodnosti.
Pustite Odgovori