Artificiell intelligens (AI) revolutionerar världen som vi känner den. Från enkla objektdetekterings- och lokaliseringsalgoritmer i bilder till implementering av realtidsövervakningssystem för sjukvård, AI har förbättrat otaliga sektorer i storleksordningar. En av sådana sektorer som har använt AI i decennier är videospelsindustrin.
Den här artikeln täcker grunderna i AI och maskininlärning tillsammans med deras implementering i videospel. Om du är intresserad av spelutveckling, Maskininlärning eller båda, detta inlägg för dig!
Artificiell intelligens och maskininlärning
Artificiell intelligens är en tillämpning inom området datavetenskap som fokuserar på att bygga smarta maskiner som kan utföra uppgifter som generellt kräver en viss grad av mänsklig intelligens. Denna simulerade intelligens består inte av abstrakt tanke; snarare är ett sätt att ta smartare eller den smartaste lösningsvägen för ett givet problem.
Maskininlärning (ML) är ett underområde av AI där datoralgoritmer försöker förbättras automatiskt genom erfarenhet och användning av data. Dessa algoritmer bygger och tränar en modell med hjälp av statistisk analys på den givna datamängden och göra förutsägelser eller beslut utan att vara explicit programmerad att göra det.
AI/ML i spel
AI har funnits i spelbranschen i decennier. Men med introduktionen av moderna verktyg och teknologier som Graphical Processing Units (GPU), förbättrad programvara för digital konst och enorma spelardataset har potentialen för både AI och ML skjutit i höjden!
Följande är de viktigaste implementeringarna av AI/ML i videospel.
1. Smartare NPC:er
Non-Playable Characters (NPCs) är andra karaktärer i spelet än huvudspelaren. Traditionellt programmerades NPC:er med förinställda åtgärder med hjälp av en tillståndsmaskin. Det betyder att deras handlingar var kopplade till handlingen eller som svar på en spelares handlingar, så en NPC hade begränsade och förutsägbara handlingar.
Men med AI och ML kan våra NPC:er nu lära sig spelarens spelstil och har en dynamisk uppsättning åtgärder, vilket gör dem mindre förutsägbara och mer utmanande att spela mot för spelaren. Just denna strategi att lära av motståndaren har gjort det möjligt för oss att skapa toppmoderna schackmotorer som AlphaZero.
2. Dynamisk rendering
En av de problem som videospelsföretag försöker eliminera med AI och ML är perspektivförvrängning. Detta fenomen uppstår när ett objekt ser bra ut när en spelare är långt, men blir förvrängd och pixlad när spelaren kommer nära objektet.
Spelbolag använder sig av Machine Learning-algoritmer för att förbättra bilder och renderingar dynamiskt. Detta motverkar effekten av bildförvrängning och gör att ett föremål ser finare ut när det är närmare spelaren.
3. Dialoggenerering & realistiska interaktioner
Vi har redan sett hur AI och ML kan användas för att förbättra NPC-åtgärder. Men dessa tekniker kan också användas för att förbättra spelupplevelsen genom att formulera mer exakta och realistiska NPC-svar.
Ett antal rollspel använder sig av dialogmekanismen, som förbättras avsevärt med hjälp av Naturlig språkbehandling och sentimentanalys tekniker som använder ML-algoritmer. Ett bra exempel på avancerad AI-dialog och realistiska interaktioner kan ses i spel som The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Världsgeneration
En annan kraftfull tillämpning av ML i spelutveckling är världsgenerationen. Ett antal populära spel som Minecraft och Grand Theft Auto-serien använder sig av ett spelscenario i öppen värld.
Dessa spel skulle vara oerhört svåra att skapa utan vissa världsgenereringsfunktioner och vilket bättre sätt att dynamiskt kartlägga terräng, skapa NPC:er och dölja byte då med hjälp av Maskininlärning teknik.
5. Skapa uppslukande spel
En av de högsta prioriteringarna för videospelsutvecklare är att skapa ett spel som är så uppslukande och nära den verkliga världen som möjligt. Men att modellera den verkliga världen kan vara en oerhört svår process.
Denna process kan göras betydligt enklare med hjälp av maskininlärningsteknik. En ML-algoritm kan användas för att förutsäga nedströmseffekterna av en spelares handlingar eller till och med modellera saker som spelets väder.
Slutsats
Artificiell intelligens och Machine Learning har hittat några kraftfulla applikationer inom videospelindustrin. Moderna videospelsföretag satsar hårt på att implementera AI och ML för att förbättra spelarupplevelsen som deras spel erbjuder. Med tanke på den takt som tekniken växer i kommer det inte att vara en överraskning att snart ha några ofattbara videospelupplevelser till vårt förfogande. Är du uppspelt?
Om du gillade den här artikeln, prenumerera på HashDorks veckobrev, där vi delar de senaste nyheterna om AI, ML, DL, Programmering och Future Tech.
Kommentera uppropet