Sun'iy intellekt (AI) biz bilgan dunyoni inqilob qilmoqda. Tasvirlardagi oddiy ob'ektlarni aniqlash va mahalliylashtirish algoritmlaridan tortib, real vaqt rejimida sog'liqni saqlash monitoringi tizimlarini joriy qilishgacha, AI son-sanoqsiz sektorlarni kattalik bo'yicha yaxshiladi. O'nlab yillar davomida sun'iy intellektdan foydalangan bunday tarmoqlardan biri bu video o'yinlar sanoatidir.
Ushbu maqola AI va Machine Learning asoslarini hamda ularni video o'yinlarda qo'llashni o'z ichiga oladi. Agar siz o'yinni rivojlantirishga qiziqsangiz, Machine Learning yoki ikkalasi ham, bu post siz uchun!
Sun'iy intellekt va mashinani o'rganish
Sun'iy intellekt - bu ma'lumotlar fanining ilovasi bo'lib, u odatda ma'lum darajada inson intellektini talab qiladigan vazifalarni bajarishga qodir aqlli mashinalarni yaratishga qaratilgan. Bu simulyatsiya qilingan aql mavhum fikrni o'z ichiga olmaydi; aksincha, ma'lum bir muammoni hal qilish uchun oqilona yoki eng oqilona yo'lni tanlash vositasidir.
Machine Learning (ML) - bu AIning kichik sohasi bo'lib, u erda kompyuter algoritmlari tajriba va ma'lumotlardan foydalanish orqali avtomatik ravishda yaxshilashga harakat qiladi. Ushbu algoritmlar berilgan ma'lumotlar to'plamida statistik tahlildan foydalangan holda modelni yaratadi va o'rgatadi bashorat qilish yoki buni amalga oshirish uchun aniq dasturlashtirilmagan qarorlar.
Oʻyinda AI/ML
AI o'yin sanoatida o'nlab yillar davomida mavjud. Biroq, Grafik ishlov berish birliklari (GPU), rivojlangan raqamli san'at dasturlari va ulkan o'yinchilar ma'lumotlar to'plami kabi zamonaviy vositalar va texnologiyalarning joriy etilishi bilan AI va ML salohiyati keskin oshdi!
Quyida video o'yinlarda AI/ML ning asosiy ilovalari keltirilgan.
1. Aqlliroq NPClar
O'ynab bo'lmaydigan belgilar (NPC) - asosiy o'yinchidan tashqari o'yindagi belgilar. An'anaga ko'ra, NPClar davlat mashinasi yordamida oldindan yozilgan harakatlar bilan dasturlashtirilgan. Ya'ni, ularning harakatlari hikoya chizig'i bilan yoki o'yinchining harakatlariga javoban bog'langan, shuning uchun NPC cheklangan va oldindan aytib bo'ladigan harakatlarga ega edi.
Biroq, AI va ML yordamida bizning NPClar endi o'yinchilarning o'yin uslubini o'rganishi va dinamik harakatlar to'plamiga ega bo'lib, ularni oldindan aytib bo'lmaydigan va o'yinchiga qarshi o'ynashni qiyinlashtiradi. Raqibdan o'rganishning aynan shu strategiyasi bizga AlphaZero kabi zamonaviy shaxmat dvigatellarini yaratishga imkon berdi.
2. Dinamik renderlash
Video o'yin kompaniyalari AI va ML dan foydalanishni bartaraf etishga urinayotgan muammolardan biri bu istiqbolni buzishdir. Ushbu hodisa o'yinchi uzoqda bo'lganida ob'ekt yaxshi ko'rinsa, lekin o'yinchi ushbu ob'ektga yaqinlashganda buziladi va piksellanadi.
O'yin kompaniyalari tasvirlar va renderlarni dinamik ravishda yaxshilash uchun Machine Learning algoritmlaridan foydalanmoqda. Bu tasvir buzilishining ta'siriga qarshi turadi va pleerga yaqinroq bo'lganda ob'ektni yanada nozikroq ko'rinishga imkon beradi.
3. Dialogni yaratish va realistik oʻzaro taʼsirlar
NPC harakatlarini yaxshilash uchun AI va ML qanday ishlatilishini allaqachon ko'rib chiqdik. Biroq, ushbu texnologiyalardan aniqroq va realroq NPC javoblarini shakllantirish orqali o'yin tajribasini yaxshilash uchun ham foydalanish mumkin.
Bir qator rolli o'yinlar dialog mexanizmidan foydalanadi, ular yordamida sezilarli darajada yaxshilanadi Tabiiy tilni qayta ishlash va hissiyotlarni tahlil qilish ML algoritmlaridan foydalangan holda texnikalar. Ilg'or AI dialogining yaxshi namunasi va real o'zaro ta'sirlar kabi o'yinlarda ko'rish mumkin Avliyo Ibratli IV: Yo'q.
4. Jahon avlodi
O'yinni rivojlantirishda ML ning yana bir kuchli qo'llanilishi dunyo avlodidir. kabi bir qator mashhur o'yinlar Chtoby va Grand Theft Auto seriyasi ochiq dunyo o'yin stsenariysidan foydalanadi.
Ushbu o'yinlarni dunyo avlodining ma'lum xususiyatlarisiz yaratish juda qiyin bo'lar edi va erlarni dinamik ravishda xaritalash, NPClarni ishlab chiqarish va o'ljalarni yashirishning eng yaxshi usuli Machine Learning Texnologiya.
5. Immersiv o‘yinlar yaratish
Video oʻyinlar ishlab chiquvchilarning eng muhim vazifalaridan biri bu oʻyinni iloji boricha immersiv va real dunyoga yaqin yaratishdir. Biroq, haqiqiy dunyoni modellashtirish juda qiyin jarayon bo'lishi mumkin.
Ushbu jarayonni Machine Learning texnologiyasi yordamida sezilarli darajada osonlashtirish mumkin. ML algoritmi o'yinchi harakatlarining quyi oqim ta'sirini bashorat qilish yoki hatto o'yin ob-havosi kabi narsalarni modellashtirish uchun ishlatilishi mumkin.
Xulosa
Sun'iy intellekt va Machine Learning video o'yin sanoatida ba'zi kuchli ilovalarni topdi. Zamonaviy video o'yin kompaniyalari o'zlarining o'yinlari tomonidan taqdim etilgan o'yinchilar tajribasini yaxshilash uchun AI va MLni joriy etishga katta sarmoya kiritmoqdalar. Texnologiyaning o'sish sur'atlarini hisobga olsak, tez orada bizni tasavvur qilib bo'lmaydigan video o'yin tajribalariga ega bo'lishimiz ajablanarli bo'lmaydi. Hayajondamisiz?
Agar sizga ushbu maqola yoqqan bo'lsa, HashDork-ning haftalik axborot byulleteniga obuna bo'ling, bu erda biz eng so'nggi AI, ML, DL, dasturlash va Future Tech yangiliklarini baham ko'ramiz.
Leave a Reply