Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa thế giới như chúng ta biết. Từ các thuật toán phát hiện và định vị đối tượng đơn giản trong hình ảnh đến việc triển khai các hệ thống theo dõi chăm sóc sức khỏe theo thời gian thực, AI đã cải thiện vô số lĩnh vực theo mức độ lớn. Một trong những lĩnh vực đã sử dụng AI trong nhiều thập kỷ là ngành công nghiệp trò chơi điện tử.
Bài viết này trình bày những kiến thức cơ bản về AI và Machine Learning cùng với việc triển khai chúng trong trò chơi điện tử. Nếu bạn quan tâm đến phát triển trò chơi, Machine Learning hoặc cả hai, bài này dành cho bạn!
Trí tuệ nhân tạo & Máy học
Trí tuệ nhân tạo là một ứng dụng của lĩnh vực khoa học dữ liệu tập trung vào việc xây dựng các máy móc thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi một mức độ thông minh của con người. Trí thông minh mô phỏng này không bao gồm suy nghĩ trừu tượng; đúng hơn là một phương tiện để đưa ra giải pháp thông minh hơn hoặc lộ trình giải quyết thông minh nhất cho một vấn đề nhất định.
Machine Learning (ML) là một trường con của AI nơi các thuật toán máy tính cố gắng cải thiện tự động thông qua trải nghiệm và sử dụng dữ liệu. Các thuật toán này xây dựng và đào tạo một mô hình bằng cách sử dụng phân tích thống kê trên tập dữ liệu đã cho và Dự đoán hoặc các quyết định mà không được lập trình rõ ràng để làm như vậy.
AI / ML trong trò chơi
AI đã xuất hiện trong ngành công nghiệp game trong nhiều thập kỷ. Tuy nhiên, với sự ra đời của các công cụ và công nghệ hiện đại như Bộ xử lý đồ họa (GPU), phần mềm kỹ thuật số nâng cao và bộ dữ liệu trình phát khổng lồ, tiềm năng cho cả AI và ML đã tăng vọt!
Sau đây là những cách triển khai chính của AI / ML trong trò chơi điện tử.
1. NPC thông minh hơn
Nhân vật không thể chơi được (NPC) là những nhân vật trong game không phải là người chơi chính. Theo truyền thống, các NPC được lập trình với các hành động được viết sẵn bằng máy trạng thái. Có nghĩa là hành động của họ được liên kết với cốt truyện hoặc phản ứng với hành động của người chơi, vì vậy NPC có những hành động giới hạn và có thể đoán trước được.
Tuy nhiên, với AI và ML, các NPC của chúng tôi giờ đây có thể tìm hiểu phong cách chơi của người chơi và có một loạt các hành động năng động, khiến họ ít dự đoán hơn và khó chơi hơn đối với người chơi. Chính chiến lược học hỏi từ đối thủ này đã cho phép chúng tôi tạo ra các công cụ cờ vua hiện đại như AlphaZero.
2. Kết xuất động
Một trong những vấn đề mà các công ty trò chơi điện tử đang cố gắng loại bỏ bằng cách sử dụng AI và ML là sự biến dạng góc nhìn. Hiện tượng này xảy ra khi một đối tượng trông đẹp khi người chơi ở xa, nhưng trở nên méo mó và bị pixel khi người chơi đến gần đối tượng đó.
Các công ty trò chơi đang sử dụng các thuật toán Máy học để nâng cao hình ảnh và kết xuất động. Điều này sẽ chống lại tác động của biến dạng hình ảnh và cho phép một đối tượng xuất hiện mịn hơn khi ở gần người chơi hơn.
3. Tạo hộp thoại & tương tác thực tế
Chúng tôi đã thấy cách AI và ML có thể được sử dụng để cải thiện các hành động của NPC. Tuy nhiên, những công nghệ này cũng có thể được sử dụng để cải thiện trải nghiệm chơi game bằng cách tạo ra các phản ứng NPC chính xác và thực tế hơn.
Một số trò chơi nhập vai sử dụng cơ chế hộp thoại, được cải thiện đáng kể với sự trợ giúp của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích tình cảm kỹ thuật sử dụng thuật toán ML. Có thể thấy một ví dụ điển hình về hộp thoại AI nâng cao và các tương tác thực tế trong các trò chơi như The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Thế hệ thế giới
Một ứng dụng mạnh mẽ khác của ML trong phát triển trò chơi là thế hệ thế giới. Một số trò chơi phổ biến như Minecraft và loạt Grand Theft Auto sử dụng một kịch bản trò chơi thế giới mở.
Những trò chơi này sẽ vô cùng khó tạo ra nếu không có một số tính năng tạo thế giới nhất định và còn cách nào tốt hơn để tự động lập bản đồ địa hình, sinh ra NPC và ẩn chiến lợi phẩm sau đó với sự trợ giúp của Machine Learning Công nghệ.
5. Tạo trò chơi nhập vai
Một trong những ưu tiên cao nhất của các nhà phát triển trò chơi điện tử là tạo ra một trò chơi nhập vai và gần với thế giới thực nhất có thể. Tuy nhiên, mô hình hóa thế giới thực có thể là một quá trình cực kỳ khó khăn.
Quá trình này có thể được thực hiện dễ dàng hơn đáng kể với sự trợ giúp của công nghệ Học máy. Một thuật toán ML có thể được sử dụng để dự đoán các tác động sau khi hành động của người chơi hoặc thậm chí mô hình hóa những thứ như thời tiết của trò chơi.
Kết luận
Trí tuệ nhân tạo và Máy học đã tìm thấy một số ứng dụng mạnh mẽ trong ngành công nghiệp trò chơi điện tử. Các công ty trò chơi điện tử hiện đại đang đầu tư rất nhiều vào việc triển khai AI và ML để cải thiện trải nghiệm người chơi do trò chơi của họ cung cấp. Với tốc độ phát triển của công nghệ, sẽ không có gì ngạc nhiên khi chúng tôi sớm có một số trải nghiệm chơi game video không thể tưởng tượng được. Bạn thấy phấn khích không?
Nếu bạn thích bài viết này, đăng ký nhận bản tin hàng tuần của HashDork, nơi chúng tôi chia sẻ tin tức mới nhất về AI, ML, DL, Lập trình và Công nghệ tương lai.
Bình luận