هوش مصنوعی سال های زیادی است که به عنوان ابزاری در بازی های ویدیویی به کار گرفته می شود. بیشتر بازی های ویدیویی – اعم از بازی های مسابقه ای، تیراندازی یا بازی های استراتژیک دارای ویژگی های بی شماری هستند.که توسط هوش مصنوعی کنترل می شوند. مانند بات های دشمن یا شخصیت های خنثی. حتی شخصیت های مبهمی که به نظر نمی رسد فعالیت زیادی داشته باشند، برنامه ریزی شده اند تا عمق بیشتری به بازی بدهند. در مورد مراحل بعدی بازی برای شما سوظن ایجاد کنند.
با این حال ، چندین روش دیگر نیز وجود دارد که باعث می شود هوش مصنوعی و توسعه بازی به کمک یکدیگر رشد کنند. اگرچه هوش مصنوعی برای حیات بخشیدن به بازی های ویدیویی مورد استفاده قرار می گیرد، اما اکنون بازی های ویدیویی آموزش دیده اند تا الگوهای خود را مطالعه کنند تا فرایندهای خود را پیش ببرند، این فقط یکی از چندین روش پیشرفت هوش مصنوعی است.
تقویت تجربه بازی با هوش مصنوعی
یکی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در بازی ها، مدل سازی یک بازیکن انسانی است تا تجربه چگونگی تعامل با یک بازی توسط تک تک بازیکنان درک شود. هوش مصنوعی باید بداند که یک بازیکن چه حسی دارد و یک بازیکن در طول بازی چه کاری انجام می دهد. افزایش درگیری بازیکنان مسئله کمی پیچیده تری است. طراحان معمولاً این کار را از طریق چهار روش اصلی برای شناسایی مدل بازیکن اصلی استفاده می کنند که این کار ها از طریق هوش مصنوعی به صورت زیر انجام می گیرد:
- NPC (کاراکترهای غیر قابل بازی) های هوشمند و شبیه انسان را برای بهبود تعامل با گیمرها تقویت می کنند.
- پیش بینی اقدامات بازیکنان انسانی که از طریق تست و طراحی بازی بهبود می یابد.
- رفتارهای آن ها را طبقه بندی می کنند تا امکان شخصی سازی بازی فراهم شود.
- الگوها یا دستورات مکرر عملکردها را برای تنظیم عملکرد بازیکن در یک بازی کشف می کنند.
هوش مصنوعی به تدریج مورد تایید و استفاده گسترده ای در صنعت بازی قرار گرفته است. ویژگی های معمول بازی ها و بازی سازی، آن ها را به یک زمین بازی ایده آل برای تمرین و اجرای تکنیک های هوش مصنوعی، به ویژه یادگیری عمیق و یادگیری تقویت شده می کند. اکثر بازی های هوش مصنوعی از کیفیت خوبی برخوردار هستند. تولید و استفاده از داده ها نسبتاً آسان است و شرایط، اقدامات، پاداش ها نسبتاً واضح هستند.
آیا بازی های هوش مصنوعی پایدار مانده اند؟
رفتار بسیاری از دشمنان هوش مصنوعی بازی ها را می توان با یک بازیکن انسانی به خاطر سپرد، خود را با آن ها سازگار کرد و بر آن ها پیروز شد. و حتی بازی هایی که جهان آن ها به صورت رویه ای ساخته شده با وجود گستردگی و پیچیدگی آن ها هنوز هم با استفاده از ریاضیات و برنامه نویسی مشخصی توسط بازی ها ایجاد می شوند. فقدان جهش های بزرگ و قابل توجه به این دلیل است که هوش مصنوعی زیربنایی حاکم بر نحوه رفتار آن اشخاص مجازی – و هوش مصنوعی که از ابزارهای رویه ای را تولید می کند – در طول سال ها دچار تغییرات اساسی نشده است.
در آزمایشگاه گوگل، بخش تحقیقات هوش مصنوعی فیسبوک و سایر بخش های مرتبط با هوش مصنوعی در سراسر جهان، محققان سخت در تلاشند تا به نرم افزارها درباره نحوه بازی کردن بازی های ویدئویی با پیچیدگی بیشتر آموزش دهند. این مسئله شامل همه بازی ها است. از بازی تخته ای چینی Go گرفته تا بازی های کلاسیک آتاری تا عناوین پیشرفته، مثل یک مسابقه استراتژی پنج در مقابل پنج که بر مسابقات بازی حرفه ای جهان تسلط دارد
فناوران بازی ها را با علم هوش مصنوعی ترکیب می کنند
باید در نظر داشته باشیم هوش مصنوعی ای که بازی های ویدیویی را انجام می دهد. تنها برای انجام بازی های ویدیویی ساخته نشده است. محیط بازی ها به عنوان محل تست انواع فرآیندها مختلف عمل می کند، که در آن هوش مصنوعی می تواند چیزهای جدید را آزمایش و امتحان کنند. سپس نتایج می توانند در زندگی واقعی یا در بخش های تحقیقاتی آینده به کار گرفته شوند.
زیرمجموعه اصلی تکنیک های هوش مصنوعی که در بازی های ویدیویی آزمایش می شود. یادگیری ماشین و به طور خاص تر، یادگیری تقویتی است. یادگیری تقویتی نوعی یادگیری ماشین است. که در آن یک عامل با انجام اقدامات و بازخورد گرفتن از آن ها یاد می گیرد. که چگونه در یک محیط رفتار کند. به عبارت دیگر، این نوع یادگیری ماشین مانند روشی است که انسان یا حتی سگ در سال های اولیه عمر خود یاد می گیرد:
اقدامی انجام می شود ← بازخورد دریافت می شود. (مثبت یا منفی) ← نتیجه گیری براساس بازخورد انجام می شود که آیا عمل خوب بوده یا بد.
از ساختارهای مشابه در بازی های ویدیویی استفاده می شود. یک سیستم رایانه ای را تصور کنید که به آن یک بازی ویدیویی و کنترل کننده داده می شود. این سیستم نمی داند چه کاری باید انجام دهد. اما مجموعه ای از اقدامات را دارد که می تواند انجام دهد. در پایان ، هدف این قانون حداکثر رساندن پاداشی است که از عملکرد خود دریافت می کند. اگر در یک بازی به جلو حرکت کند و از بین نرود ، محیط به سیستم پاداش می دهد (نمردن : ۱+). اگر سیستم به درستی حرکت کند و بمیرد. پاداشی دریافت نمی کند (مردن : ۰) یا حتی مجازاتی دریافت می کند (مردن : -۱). از این رو ماشین می فهمد که حرکت به جلو بهتر از حرکت درست است. در پایان ، هدف این قانون حداکثر رساندن پاداشی است که از عملکرد خود دریافت می کند.
واضح است که این ساده سازی آنچه واقعاً در پس زمینه اتفاق می افتد است.اما به منظور تمرکز بر بازی های ویدیویی با بیش از یک قانون واقعی، این مثال کافی است.