Штучний інтелект (ШІ) революціонізує світ, яким ми його знаємо. Від простих алгоритмів виявлення об’єктів і локалізації в зображеннях до впровадження систем моніторингу охорони здоров’я в режимі реального часу, ШІ покращив незліченну кількість секторів на величину. Одним із таких секторів, який десятиліттями використовується штучний інтелект, є індустрія відеоігор.
У цій статті розглядаються основи штучного інтелекту та машинного навчання, а також їх впровадження у відеоігри. Якщо ви зацікавлені в розробці ігор, машинне навчання або обидва, ця публікація для вас!
Штучний інтелект та машинне навчання
Штучний інтелект — це програма в галузі науки про дані, яка зосереджена на створенні розумних машин, здатних виконувати завдання, які зазвичай вимагають певного рівня людського інтелекту. Цей змодельований інтелект не складається з абстрактної думки; радше є засобом для прийняття розумнішого або найрозумнішого шляху вирішення даної проблеми.
машинне навчання (ML) — це підсфера ШІ, де комп’ютерні алгоритми намагаються автоматично вдосконалюватися за допомогою досвіду та використання даних. Ці алгоритми будують і навчають модель за допомогою статистичного аналізу на даному наборі даних і робити прогнози або рішення, не будучи явно запрограмованими на це.
AI/ML в іграх
ШІ десятиліттями існує в ігровій індустрії. Але з впровадженням сучасних інструментів і технологій, таких як графічні процесори (GPU), вдосконалене програмне забезпечення для цифрового мистецтва та величезні набори даних гравців, потенціал як штучного інтелекту, так і машинного навчання різко зріс!
Нижче наведено основні реалізації AI/ML у відеоіграх.
1. Розумніші NPC
Неігрові персонажі (NPC) — це персонажі гри, відмінні від основного гравця. Традиційно, NPC були запрограмовані на заздалегідь прописані дії за допомогою кінцевого автомата. Це означає, що їхні дії були пов’язані з сюжетною лінією або у відповідь на дії гравця, тому NPC мав обмежені та передбачувані дії.
Однак завдяки штучному інтелекту та МО наші NPC тепер можуть вивчати ігровий стиль гравця та мати динамічний набір дій, що робить їх менш передбачуваними та більш складними для гравця. Саме ця стратегія навчання у суперника дозволила нам створити найсучасніші шахові движки, такі як AlphaZero.
2. Динамічний рендеринг
Однією з проблем, які компанії відеоігор намагаються усунути за допомогою ШІ та машинного навчання, є спотворення перспективи. Це явище виникає, коли об’єкт виглядає добре, коли гравець знаходиться далеко, але спотворюється і стає піксельним, коли гравець наближається до цього об’єкта.
Ігрові компанії використовують алгоритми машинного навчання для динамічного покращення зображень і візуалізації. Це протидіє ефекту спотворення зображення і дозволить об’єкту виглядати точніше, коли він ближче до програвача.
3. Генерація діалогів і реалістичні взаємодії
Ми вже бачили, як AI та ML можна використовувати для покращення дій NPC. Однак ці технології також можна використовувати для покращення ігрового досвіду, формулюючи більш точні та реалістичні відповіді NPC.
У ряді рольових ігор використовується діалоговий механізм, який значно покращено за допомогою Обробка природної мови та аналіз настроїв методики з використанням алгоритмів ML. Хороший приклад розширеного діалогового інтерфейсу AI та реалістичних взаємодій можна побачити в таких іграх, як Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Світове покоління
Іншим потужним застосуванням ML у розробці ігор є використання світового покоління. Ряд популярних ігор, як Minecraft і серія Grand Theft Auto використовує сценарій гри з відкритим світом.
Ці ігри було б надзвичайно складно створити без певних функцій генерації світу, і який кращий спосіб динамічно відображати місцевості, породжувати NPC і ховати здобич, ніж за допомогою машинне навчання технології.
5. Створення захоплюючих ігор
Одним із найвищих пріоритетів розробників відеоігор є створення гри, яка максимально занурює та наближається до реального світу. Однак моделювання реального світу може бути неймовірно важким процесом.
Цей процес можна значно полегшити за допомогою технології машинного навчання. Алгоритм ML можна використовувати, щоб передбачити наслідки дій гравця або навіть моделювати такі речі, як погода в грі.
Висновок
Штучний Інтелект і машинне навчання знайшли кілька потужних застосувань в індустрії відеоігор. Сучасні компанії з відеоігор вкладають значні кошти у впровадження AI та ML, щоб покращити досвід гравців, які надають їхні ігри. Враховуючи темпи, з якими розвиваються технології, не дивно, що незабаром у нашому розпорядженні буде кілька неймовірних відеоігор. Ви раді?
Якщо вам сподобалася ця стаття, підписатися на щотижневий бюлетень HashDork, де ми ділимося останніми новинами AI, ML, DL, програмування та майбутніх технологій.
залишити коментар