Как машинное обучение будет использоваться в разработке игр

Как машинное обучение будет использоваться в разработке игр

Для тех, кто еще не понимает, что такое машинное обучение. Машинное обучение — это способность машины без явного программирования учиться и развиваться на основе опыта. Машинное обучение часто называют ИИ, и это ветвь технологий «искусственного интеллекта».

Машинное обучение в разработке игр

Причина, по которой машинное обучение резко возросло за последние 5 лет, связана со значительными изменениями в скорости обработки графическим процессором и огромным объемом данных, доступных для использования в алгоритмах машинного обучения и глубокого обучения.

Таким образом, машинное обучение может оказать огромное влияние на создание игр. Джуди, старший менеджер TrumpLearning, который предлагает лучший подготовительный курс для mcat, говорит: «Специалисты по разработке видеоигр постепенно обращаются к машинному обучению как к полезному инструменту в производстве игр в поисках более реалистичной среды, увлекательных задач и уникального контента. Алгоритмы машинного обучения могут динамически реагировать на действия игрока. Хотя в современных видеоиграх все должно быть написано вручную, видеоигра с движком машинного обучения может реагировать и изменять поведение среды, неигровых персонажей (NPC) или объектов в реальном времени в зависимости от действий игрока и выбор.

Игровой искусственный интеллект

Почему разработчики игр пытаются использовать искусственный интеллект при создании игр? По сути, в разработке игр есть две проблемы, которые можно решить различными способами с помощью машинного обучения: играть в игру против (или с) человеческими игроками.

Помощь игрокам в динамичном развитии игры. Мы обсудим возможные решения в каждой из этих категорий ниже, но алгоритмы машинного обучения обычно могут облегчить большую часть работы, которую разработчик игр должен выполнять в настоящий момент. Если мы сможем создать для них надежные алгоритмы, управление неигровыми персонажами и создание уникальных миров можно будет автоматизировать.

Конечно, есть надежда на игры в машинном обучении, но мы еще не готовы к этому. Генеральный директор Epic Games Тим Суини сказал, что «(видеоигры) ИИ все еще находится в темноте. Однако, когда машинное обучение достигнет такой степени, что его можно будет последовательно использовать в играх, игровой процесс может радикально измениться несколькими способами:

  1. Алгоритмы игры за NPC

Прямо сейчас ваши противники — это неигровые персонажи с заранее заданными сценариями в видеоигре, но NPC, основанные на машинном обучении, могут позволить вам играть против менее предсказуемых противников. Эти враги тоже могут изменить свой уровень сложности. Когда вы научитесь играть в игру, ваши враги могут стать более умными и реагировать уникальным образом в зависимости от вашего игрового поведения.

Компании уже работают над ранними реализациями NPC на основе машинного обучения. EA SEED обучает неигровых персонажей, подражая лучшим игрокам. Джолли, помощник по бухгалтерскому учету, говорит: «Его неигровые персонажи изучают динамические движения и действия, а использование действий игроков-людей в качестве обучающих данных означает, что алгоритм обучается в четыре раза быстрее, чем одно усиленное обучение.

  1. Моделирование сложных систем

Обучаемые NPC отражают нетривиальные изменения в разработке игры. Джон, эксперт, предоставляющий такие услуги, как оплата исследовательских работ, говорит: «Разработчики игр уже тратят сотни часов на создание скриптов для NPC. Не жестко запрограммированные NPC могут значительно сократить цикл разработки игры.

Сильной стороной алгоритма машинного обучения является его способность моделировать сложные структуры. Разработчики видеоигр постоянно пытаются сделать игры более захватывающими и реалистичными. Моделировать реальный мир сложно, но алгоритм машинного обучения может помочь спрогнозировать последующие последствия поведения игрока или даже смоделировать события, на которые игрок не может повлиять, например окружающая среда.

  1. Как сделать игры красивыми

Еще один фактор, делающий игры более реалистичными, — это их красивый внешний вид. На этом фронте разработчики игр также используют машинное обучение. Келли, которая предлагает мне услуги по назначению, говорит: «Многие вещи издалека выглядят хорошо в видеоигре, но когда вы подходите ближе, объекты становятся плохо и пикселизируются».

Microsoft работает над проблемой с Nvidia. Они используют машинное обучение для динамического улучшения изображений и рендеринга. В реальной жизни особенности неочевидны, когда вы находитесь далеко от мероприятия, но вы можете заметить более мелкие детали по мере приближения. Такое сложное представление мельчайших деталей создает проблему, с которой могут помочь алгоритмы компьютерного зрения.

  1. Более реалистичное взаимодействие

Ник, который предлагает услуги по написанию исследовательских работ, говорит: «Способ общения игроков с дружественными NPC — еще одна большая проблема в создании реалистичной виртуальной среды. В некоторых играх для достижения поставленных целей вам нужно поговорить со сценариями. Однако эти разговоры ограничены по объему и обычно следуют подсказкам на компьютере.

Использование обработки естественного языка может позволить вам громко разговаривать с игровыми персонажами и получать реальные ответы, в том числе разговаривать с Siri, Alexa или Google Assistant. Игры, которые объединяют тактильные ощущения в виртуальной реальности или визуализацию игроков, могут позволить алгоритмам компьютерного зрения обнаруживать язык тела и намерения, что еще больше улучшает взаимодействие с NPC.

5-Больше увлекательных мобильных игр

На мобильные игры приходится 50 процентов доходов от игровой индустрии. Игры на вашем телефоне или планшете, не требующие специальной консоли, легко найти и наслаждаться ими, когда у вас простои. В прошлом возможности мобильных игр были ограничены, потому что на вашем компьютере нет консоли или компьютерной вычислительной мощности и графики. Однако эти ограничения меняются в новейших смартфонах с чипами AI, которые добавляют расширенную вычислительную мощность. Многие из описанных выше преимуществ машинного обучения станут доступны для мобильных игр, а оборудование будет продолжать совершенствоваться, делая мобильные игры более практичными, увлекательными и захватывающими.

Будущее машинного обучения в разработке игр

Технологии машинного обучения также сталкиваются с серьезными проблемами в играх. Одна из основных проблем — отсутствие данных, на которых можно было бы учиться. Эти алгоритмы могут моделировать сложные системы и поведение, и об этих сложных взаимодействиях у нас нет очень хороших исторических свидетельств, как заметил Джон, работая с EduWorldUSA. Алгоритмы машинного обучения, разработанные для игровой индустрии, должны быть надежными. Они не могут разделить впечатления от игры или игрока. Это означает, что алгоритмы должны быть правильными, но с точки зрения игрока они также должны быть быстрыми и плавными. Что-то, что задерживает или мешает игре, мешает игроку погрузиться в мир, созданный игрой.

При этом в большинстве крупных студий, занимающихся разработкой игр, есть команды, изучающие, разрабатывающие и применяющие ИИ в своих играх. Это задача, на которой сосредоточены многие компании, поскольку она предоставляет такую ​​захватывающую возможность расширить видеоигры до новых горизонтов, предлагая игрокам еще более реалистичный опыт и больше игрового контента.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *