Вештачка интелигенција (АИ) револуционише свет какав познајемо. Од једноставних алгоритама за детекцију објеката и локализације у сликама до имплементације система за праћење здравствене заштите у реалном времену, АИ је унапредила безброј сектора по величини. Један од таквих сектора који деценијама користи вештачку интелигенцију је индустрија видео игара.
Овај чланак покрива основе вештачке интелигенције и машинског учења заједно са њиховом применом у видео игрицама. Ако сте заинтересовани за развој игара, Машинско учење или обоје, ово објавите за вас!
Veštačka inteligencija i mašinsko učenje
Вештачка интелигенција је примена области науке о подацима која се фокусира на изградњу паметних машина способних да обављају задатке који генерално захтевају одређени степен људске интелигенције. Ова симулирана интелигенција се не састоји од апстрактне мисли; него је средство за одлазак на паметније или најпаметније решење за дати проблем.
Машинско учење (МЛ) је подобласт вештачке интелигенције где компјутерски алгоритми покушавају да се аутоматски побољшају кроз искуство и коришћење података. Ови алгоритми граде и обучавају модел користећи статистичку анализу на датом скупу података и да предвиди или одлуке а да нису експлицитно програмирани да то ураде.
АИ/МЛ у играма
АИ је деценијама присутна у индустрији игара. Али, са увођењем савремених алата и технологија као што су јединице за графичку обраду (ГПУ), побољшани софтвер за дигиталну уметност и огромни скупови података играча, потенцијал за вештачку интелигенцију и МЛ је нагло порастао!
Следе главне имплементације АИ/МЛ у видео играма.
1. Паметнији НПЦ
Ликови који се не могу играти (НПЦ) су ликови у игри осим главног играча. Традиционално, НПЦ-ови су програмирани са унапред скриптираним радњама користећи државну машину. Што значи да су њихове акције биле повезане са причом или као одговор на акције играча, тако да је НПЦ имао ограничене и предвидљиве акције.
Међутим, са АИ и МЛ наши НПЦ-и сада могу да науче играчки стил игре и имају динамичан скуп акција, што их чини мање предвидљивим и изазовнијим за играње за играча. Управо ова стратегија учења од противника нам је омогућила да креирамо најсавременије шаховске машине попут АлпхаЗеро.
2. Динамичко приказивање
Један од проблема које компаније за видео игре покушавају да елиминишу користећи АИ и МЛ је изобличење перспективе. Овај феномен се дешава када објекат изгледа добро када је играч далеко, али постаје изобличен и пикселизиран када се играч приближи наведеном објекту.
Компаније за игре на срећу користе алгоритме машинског учења за динамичко побољшање слика и приказа. Ово ће супротставити ефекат изобличења слике и омогућити објекту да изгледа финије када је ближе плејеру.
3. Генерисање дијалога и реалистичне интеракције
Већ смо видели како се АИ и МЛ могу користити за побољшање НПЦ акција. Међутим, ове технологије се такође могу користити за побољшање искуства играња формулисањем прецизнијих и реалистичнијих НПЦ одговора.
Бројне игре улога користе механизам дијалога, који су значајно побољшани уз помоћ Обрада природног језика и анализа осећања технике које користе МЛ алгоритаме. Добар пример напредног АИ дијалога и реалистичних интеракција може се видети у играма попут Тхе Елдер Сцроллс ИВ: Обливион.
4. Светска генерација
Још једна моћна примена МЛ-а у развоју игара је примена светске генерације. Бројне популарне игре попут Минецрафт и серија Гранд Тхефт Ауто користи сценарио игре отвореног света.
Ове игре би било изузетно тешко креирати без одређених карактеристика светске генерације и каквог бољег начина да се динамички мапирају терени, покрећу НПЦ-и и сакривају плен уз помоћ Машинско учење технологија.
5. Креирање имерзивних игара
Један од највећих приоритета програмера видео игара је стварање игре која је што импресивнија и ближа стварном свету. Међутим, моделирање стварног света може бити невероватно тежак процес.
Овај процес се може знатно олакшати уз помоћ технологије машинског учења. МЛ алгоритам би се могао користити за предвиђање ефеката низводних радњи играча или чак моделирање ствари попут времена у игри.
Zakljucak
Вештачка интелигенција и машинско учење су пронашли неке моћне апликације у индустрији видео игара. Модерне компаније за видео игре улажу велика средства у имплементацију АИ и МЛ како би побољшале искуство играча које пружају њихове игре. С обзиром на темпо којим технологија расте, неће бити изненађење да нам ускоро буду на располагању нека незамислива искуства видео игара. Јеси ли узбуђен?
Ако сте уживали у овом чланку, претплатите се на ХасхДорк-ов недељни билтен, где делимо најновије вести о АИ, МЛ, ДЛ, програмирању и технологији будућности.
Ostavite komentar