Artificial Intelligence (AI) inaleta mapinduzi katika ulimwengu kama tunavyoijua. Kuanzia ugunduzi rahisi wa kitu na kanuni za ujanibishaji katika picha hadi kutekeleza mifumo ya ufuatiliaji wa huduma za afya kwa wakati halisi, AI imeboresha sekta nyingi kwa ukubwa. Moja ya sekta kama hizo ambazo zimetumia AI kwa miongo kadhaa ni tasnia ya michezo ya video.
Nakala hii inashughulikia misingi ya AI na Kujifunza kwa Mashine pamoja na utekelezaji wake katika michezo ya video. Ikiwa una nia ya maendeleo ya mchezo, Kujifunza Machine au zote mbili, chapisho hili kwa ajili yako!
Akili Bandia & Kujifunza kwa Mashine
Artificial Intelligence ni matumizi ya nyanja ya sayansi ya data ambayo inalenga katika kujenga mashine mahiri zenye uwezo wa kufanya kazi ambazo kwa ujumla zinahitaji kiwango fulani cha akili ya binadamu. Akili hii ya kuigwa haijumuishi mawazo dhahania; badala yake ni njia ya kuchukua njia nadhifu au njia bora zaidi ya kutatua tatizo fulani.
Kujifunza Machine (ML) ni sehemu ndogo ya AI ambapo algoriti za kompyuta hujaribu kuboreshwa kiotomatiki kupitia uzoefu na kutumia data. Algoriti hizi huunda na kutoa mafunzo kwa kielelezo kwa kutumia uchanganuzi wa takwimu kwenye mkusanyiko uliotolewa na kufanya utabiri au maamuzi bila kuratibiwa kwa uwazi kufanya hivyo.
AI/ML katika Michezo ya Kubahatisha
AI imekuwepo katika tasnia ya michezo ya kubahatisha kwa miongo kadhaa. Lakini, kwa kuanzishwa kwa zana na teknolojia za kisasa kama vile Vitengo vya Uchakataji wa Michoro (GPUs), programu ya sanaa ya kidijitali iliyoimarishwa, na seti kubwa za data za kichezaji, uwezekano wa AI na ML umeongezeka sana!
Yafuatayo ni utekelezaji mkuu wa AI/ML katika michezo ya video.
1. NPC nadhifu
Wahusika Wasiocheza (NPC) ni wahusika kwenye mchezo isipokuwa mchezaji mkuu. Kijadi, NPC ziliratibiwa kwa vitendo vilivyoandikwa mapema kwa kutumia mashine ya serikali. Kumaanisha kuwa vitendo vyao viliunganishwa na hadithi au kwa kujibu vitendo vya mchezaji, kwa hivyo NPC ilikuwa na hatua chache na zinazoweza kutabirika.
Hata hivyo, kwa kutumia AI na ML NPC zetu sasa zinaweza kujifunza mtindo wa uchezaji wa wachezaji na kuwa na seti thabiti ya vitendo, na kuzifanya kuwa zisizotabirika na kuwa na changamoto zaidi kucheza dhidi ya mchezaji. Mbinu hii hii ya kujifunza kutoka kwa mpinzani imetuwezesha kuunda injini za hali ya juu za chess kama vile AlphaZero.
2. Utoaji wa Nguvu
Mojawapo ya masuala ambayo kampuni za mchezo wa video zinajaribu kuondoa kutumia AI na ML ni upotoshaji wa mtazamo. Hali hii hutokea wakati kitu kinapoonekana vizuri kichezaji kikiwa mbali, lakini kinapotoshwa na kuwa na pikseli mchezaji anapokaribia kitu kilichosemwa.
Makampuni ya michezo ya kubahatisha yanatumia kanuni za Kujifunza kwa Mashine ili kuboresha picha na uwasilishaji kwa nguvu. Hii itakabiliana na athari za upotoshaji wa picha na kuruhusu kitu kuonekana bora kikiwa karibu na kichezaji.
3. Uzalishaji wa Mazungumzo & Mwingiliano wa Uhalisia
Tayari tumeona jinsi AI na ML zinaweza kutumika kuboresha vitendo vya NPC. Hata hivyo, teknolojia hizi pia zinaweza kutumika kuboresha matumizi ya michezo ya kubahatisha kwa kutunga majibu sahihi zaidi na halisi ya NPC.
Idadi ya michezo ya kucheza dhima hutumia utaratibu wa mazungumzo, ambao umeboreshwa kwa kiasi kikubwa kwa usaidizi wa Usindikaji wa Lugha Asilia na uchanganuzi wa hisia mbinu za kutumia algoriti za ML. Mfano mzuri wa mazungumzo ya hali ya juu ya AI na mwingiliano wa kweli unaweza kuonekana katika michezo kama Mzee Gombo IV: Oblivion.
4. Kizazi cha Dunia
Utumizi mwingine wenye nguvu wa ML katika ukuzaji wa mchezo ni ule wa kizazi cha ulimwengu. Idadi ya michezo maarufu kama Minecraft na mfululizo wa Grand Theft Auto hutumia hali ya uchezaji wa ulimwengu wazi.
Michezo hii itakuwa ngumu sana kuunda bila vipengee fulani vya kizazi cha ulimwengu na ni njia gani bora ya kuweka ramani ya ardhi kwa nguvu, kuzaa NPC na kuficha nyara basi kwa usaidizi wa Kujifunza Machine teknolojia.
5. Kuunda Michezo ya Kuzama
Mojawapo ya vipaumbele vya juu zaidi vya wasanidi wa mchezo wa video ni kuunda mchezo ambao ni wa kuzama na ulio karibu na ulimwengu wa kweli iwezekanavyo. Walakini, kuiga ulimwengu wa kweli inaweza kuwa mchakato mgumu sana.
Mchakato huu unaweza kurahisishwa kwa kiasi kikubwa kwa msaada wa teknolojia ya Kujifunza Mashine. Algoriti ya ML inaweza kutumika kutabiri athari za chini za vitendo vya mchezaji au hata kuiga mambo kama vile hali ya hewa ya mchezo.
Hitimisho
Artificial Intelligence na Kujifunza kwa Mashine wamepata programu kadhaa zenye nguvu katika tasnia ya uchezaji wa video. Kampuni za kisasa za michezo ya video zinawekeza kwa kiasi kikubwa katika kutekeleza AI na ML ili kuboresha uzoefu wa wachezaji unaotolewa na michezo yao. Kwa kuzingatia kasi ambayo teknolojia inakua, haitashangaza kuwa na uzoefu wa michezo ya kubahatisha usiofikiriwa hivi karibuni. Je, umesisimka?
Ikiwa ulifurahia makala hii, jiandikishe kwa jarida la kila wiki la HashDork, ambapo tunashiriki habari za hivi punde za AI, ML, DL, Programming, na Future Tech.
Acha Reply