Бедегеймде жасанды интеллекттің қолданылуы

Кіріспе

Видеоойындарда жасанды интеллектің (AI) қолданылуына шолу

Видеоойындарда жасанды интеллект (AI) негізінен ойнамайтын кейіпкерлердің (NPC) адам сияқты интеллектке ұқсас, жауапты, бейімделуге қабілетті немесе ақылды мінез-құлқындарын жасау үшін қолданылады. Жасанды интеллект 1950 жылдары пайда болғаннан бері бейнеойындардың ажырамас бөлігі болып табылады. Видеоойындардағы AI – академиялық AI-дан ерекшеленетін жеке сала. Ол машиналық оқыту немесе шешім қабылдау емес, ойыншының ойын тәжірибесін жақсартуға бағытталған. Аркадтық бейнеойындардың алтын ғасырында AI қарсыластарының идеясы күрделілік деңгейлерінің жоғарылауы, ерекше қозғалыс үлгілері және ойыншының әрекеттеріне байланысты ойын оқиғалары арқылы кеңінен танымал болды. Қазіргі заманғы ойындар көбінесе NPC-лердің әрекеттерін бағыттау үшін жол табу және шешім ағаштары сияқты қолданыстағы техникаларды пайдаланады. AI көбінесе пайдаланушыға бірден көрінбейтін механизмдерде қолданылады, мысалы, деректерді талдау және процедуралық мазмұн жасау сияқты. Жалпы алғанда, ойын AI, кейбір ойлаулар мен бейнелеулерге қарамастан, Тьюринг тестісі немесе жасанды жалпы интеллект сияқты NPC-ге сәйкес жасанды тұлғаны құруды білдірмейді.

Шолу

"Ойын AI" термині басқару теориясы, робототехника, компьютерлік графика және жалпы компьютерлік ғылым салаларынан алынған әдістерді қамтитын алгоритмдер жиынтығын білдіреді. Сондықтан бейне ойындардағы AI көбінесе "нағыз AI" деп аталмайды, себебі мұндай әдістер міндетті түрде компьютердің өзіндік оқылуына немесе басқа стандартты критерийлерге көмектеспейді, тек "автоматты есептеу" немесе алдын ала белгіленген және шектеулі кіріс жиынтығына берілетін жауаптар жиынтығы болып табылады. Көптеген индустрия өкілдері мен корпорациялар ойын AI адамдардың технологияның барлық түрлерімен өзара әрекеттесу әдісін революциялаған, ұзақ жол жүргенін айтады. Алайда, көптеген сарапшы зерттеушілер мұндай мәлімдемелерге күмәнмен қарайды, әсіресе осы технологиялар когнитивтік ғылымдарда қолданылатын "интеллект" анықтамасына сәйкес келеді деген пікірге келіспейді. Индустрия өкілдері AI технологиялық құрылғыларды олардың арналған мақсатынан асып, көбірек мүмкіндіктермен пайдалануға көмектесетіндіктен, олардың мүмкіндіктері артып, дербес есімдерге ие болып, пайдаланушының күрделі тапсырмаларын орындай алатынын мәлімдейді. Ал AI саласындағы мамандар бейне ойындардағы AI нағыз интеллект емес, компьютерлік бағдарламаларды сипаттау үшін қолданылатын жарнамалық термин екенін айтады. Бұл бағдарламалар қарапайым сұрыптау және салыстыру алгоритмдерін пайдаланып, интеллектуалды мінез-құлықтың иллюзиясын жасайды, сонымен қатар бағдарламалық жасақтамаға ғылыми немесе технологиялық күрделілік және жетістік туралы қате пікір қалыптастырады. Ойын AI, әсіресе ойын ішіндегі бейнеленген кейіпкерлер (NPC) үшін, олардың интеллектуалды көрінісіне және қоршаған ортаның шектеулерінде жақсы ойын процесін қамтамасыз етуге бағытталғандықтан, дәстүрлі AI-дан өте ерекшеленеді.

Тарих

Ойын ойнау – жасанды интеллект (ЖЗ) зерттеуінің бастапқы қадамдарынан бері маңызды саласы болды. ЖЗ-ның алғашқы мысалдарының бірі – 1951 жылы жасалған және 1952 жылы жарияланған Nim компьютерлік ойыны. Pong ойынынан 20 жыл бұрын жасалған бұл ойын салыстырмалы түрде кішкентай қорап түрінде болды, тіпті өте тәжірибелі ойыншыларға қарсы да тұрақты түрде жеңіске жететін. Бұл – жасанды интеллект құрылған алғашқы компьютерлік бағдарламалардың бірі. 1950-ші жылдардың ортасы мен 1960-шы жылдардың басында Артур Сэмюэл жасаған домино бағдарламасы, әуесқой деңгейіндегі ойыншыға қарсы тұра алатын жеткілікті шеберлікке ие болды. Домино және шахмат бойынша жұмыстар 1997 жылы IBM Deep Blue компьютерінің Гарри Каспаровты жеңуімен аяқталды. 1960-шы жылдар мен 1970-ші жылдардың басындағы Spacewar!, Pong және Gotcha (1973) сияқты алғашқы бейне ойындар дискретті логикаға негізделген және екі ойыншының бәсекелестігіне арналған, жасанды интеллект болған жоқ. 1970-ші жылдары жаулары бар жеке ойыншы режимін ұсынатын ойындар пайда бола бастады. Аркада ойындарының алғашқы танымал мысалдары 1974 жылы пайда болды: Taito Speed Race (жарыс ойыны), Atari Qwak (қаз аулауға арналған ойын) және Pursuit (ұшақтардың әуе шайқасы симуляторы). Star Trek (1971) және Hunt the Wumpus (1973) сияқты екі мәтіндік компьютерлік ойында да жаулар болды. Жаудың қозғалысы сақталған үлгілерге негізделген. Микропроцессорларды енгізу қозғалыс үлгілеріне көбірек есептеулер мен кездейсоқ элементтерді қосуға мүмкіндік берді. Видеоаркада ойындарының алтын ғасырында жасанды интеллект қарсыластарының идеясы кеңінен танымал болды, бұл 1978 жылғы Space Invaders ойынының сәттілігіне байланысты болды, ол қиындық деңгейін арттырып, ерекше қозғалыс үлгілерін және ойыншының әрекеттеріне негізделген хэш-функцияларға байланысты ойын оқиғаларын ұсынды. Galaxian (1979) жаудың қозғалысын күрделірек және әртүрлі етіп, құрамадан шығып кететін жеке жаулардың маневрлерін қосты. Pac Man (1980) лабиринт ойындарына жасанды интеллект үлгілерін енгізді, сонымен қатар әр жаудың ерекше мінезін қосты. Karate Champ (1984) кейіннен жауынгерлік ойындарға жасанды интеллект үлгілерін енгізді. First Queen (1988) – тактикалық RPG, онда кейіпкерлер компьютердің жасанды интеллекты арқылы басқарыла алады. Dragon Quest IV (1990) ролик ойыны «Тактика» жүйесін енгізді, онда пайдаланушы шайқас кезінде ойын емес кейіпкерлердің жасанды интеллектін реттей алады, бұл концепция Secret of Mana (1993) арқылы әрекеттік ролик ойыны жанрына енгізілді. Madden Football, Earl Weaver Baseball және Tony La Russa Baseball сияқты ойындар өздерінің жасанды интеллектын таңдалған тұлғалардың жаттықтырушылық немесе басқарушылық стилін компьютерде қайталауға бағытталды. Мадден, Уивер және Ла Русса ойындарының дәлдігін арттыру үшін осы ойынды әзірлеу командаларымен тығыз жұмыс істеді. Кейінгі спорттық ойындар пайдаланушыларға ойыншы анықтаған басқарушылық немесе жаттықтырушылық стратегияны жасау үшін жасанды интеллект айнымалыларын «түйіндеуге» мүмкіндік берді. 1990-шы жылдардағы жаңа ойын жанрларының пайда болуы шекті күйдегі машиналар сияқты ресми жасанды интеллект құралдарын қолдануға түрткі болды. Нақты уақыт стратегиялық ойындар жасанды интеллектке көптеген нысандарды, толық емес ақпаратты, жол табу проблемаларын, нақты уақыт шешімдерін және экономикалық жоспарлауды жүктеді. Жанрдың алғашқы ойындарында көптеген мәселелер болды. Herzog Zwei (1989) мысалы, бірлікті басқару үшін нашар жол табу және қарапайым үш күйлі машиналарға ие болды, ал Dune II (1992) ойыншылардың базасына тікелей шабуыл жасап, көптеген алдауларды қолданды. Кейінгі ойындарда жасанды интеллекттің жетілдірілген түрі пайда болды. Кейінгі ойындар төменнен жоғарыға қарай жасанды интеллект әдістерін қолданды, мысалы, Creatures немесе Black & White сияқты ойындардағы пайда болатын мінез-құлық және ойыншы әрекеттерін бағалау. Façade (интерактивті әңгіме) 2005 жылы жарық көрді және ойынның негізгі аспектісі ретінде интерактивті көп жолды диалогтар мен жасанды интеллектті пайдаланды. Ойындар жасанды интеллектті дамыту үшін ортаны қамтамасыз етті, оның ойыннан тыс қолданулары да бар. Мысалдар: Watson, Jeopardy! ойынына қатысатын компьютер; және RoboCup турнирі, онда роботтар футбол жарысына дайындалады.

Game playing was an area of research in AI from its inception. One of the first examples of AI is the computerized game of Nim made in 1951 and published in 1952. Despite being advanced technology in the year it was made, 20 years before Pong, the game took the form of a relatively small box and was able to regularly win games even against highly skilled players of the game. These were among the first computer programs ever written. Arthur Samuel's checkers program, developed in the middle 50s and early 60s, eventually achieved sufficient skill to challenge a respectable amateur. Work on checkers and chess would culminate in the defeat of Garry Kasparov by IBM's Deep Blue computer in 1997. The first video games developed in the 1960s and early 1970s, like Spacewar!, Pong, and Gotcha (1973), were games implemented on discrete logic and strictly based on the competition of two players, without AI. Games that featured a single player mode with enemies started appearing in the 1970s. The first notable ones for the arcade appeared in 1974: the Taito game Speed Race (racing video game) and the Atari games Qwak (duck hunting light gun shooter) and Pursuit (fighter aircraft dogfighting simulator). Two text based computer games, Star Trek (1971) and Hunt the Wumpus (1973), also had enemies. Enemy movement was based on stored patterns. The incorporation of microprocessors would allow more computation and random elements overlaid into movement patterns. It was during the golden age of video arcade games that the idea of AI opponents was largely popularized, due to the success of Space Invaders (1978), which sported an increasing difficulty level, distinct movement patterns, and in game events dependent on hash functions based on the player's input. Galaxian (1979) added more complex and varied enemy movements, including maneuvers by individual enemies who break out of formation. Pac Man (1980) introduced AI patterns to maze games, with the added quirk of different personalities for each enemy. Karate Champ (1984) later introduced AI patterns to fighting games. First Queen (1988) was a tactical action RPG which featured characters that can be controlled by the computer's AI in following the leader. The role playing video game Dragon Quest IV (1990) introduced a "Tactics" system, where the user can adjust the AI routines of non player characters during battle, a concept later introduced to the action role playing game genre by Secret of Mana (1993). Games like Madden Football, Earl Weaver Baseball and Tony La Russa Baseball all based their AI in an attempt to duplicate on the computer the coaching or managerial style of the selected celebrity. Madden, Weaver and La Russa all did extensive work with these game development teams to maximize the accuracy of the games. Later sports titles allowed users to "tune" variables in the AI to produce a player defined managerial or coaching strategy. The emergence of new game genres in the 1990s prompted the use of formal AI tools like finite state machines. Real time strategy games taxed the AI with many objects, incomplete information, pathfinding problems, real time decisions and economic planning, among other things. The first games of the genre had notorious problems. Herzog Zwei (1989), for example, had almost broken pathfinding and very basic three state state machines for unit control, and Dune II (1992) attacked the players' base in a beeline and used numerous cheats. Later games in the genre exhibited more sophisticated AI. Later games have used bottom up AI methods, such as the emergent behaviour and evaluation of player actions in games like Creatures or Black & White. Façade (interactive story) was released in 2005 and used interactive multiple way dialogs and AI as the main aspect of game. Games have provided an environment for developing artificial intelligence with potential applications beyond gameplay. Examples include Watson, a Jeopardy! playing computer; and the RoboCup tournament, where robots are trained to compete in soccer.

Көзқарастар

Көптеген сарапшылар "ойын ИИ" терминіндегі "ИИ" атауының құнын арттырып бағалайтынын айтады, себебі ойын ИИ интеллекке қатысты емес және ИИ академиялық саласының мақсаттарының көпшілігін бөліспейді. "Нағыз ИИ" машиналық оқыту салаларын, кез келген деректерге негізделген шешім қабылдауды және тіпті ақылға қонымды тұжырымдама жасай алатын күшті ИИ-дың соңғы мақсатын қарастырса, "ойын ИИ" көбінесе жартылай ондай ережелерден немесе эвристикадан тұрады, олар жақсы ойын тәжірибесін қамтамасыз ету үшін ғана жеткілікті. Тарихи тұрғыдан алғанда, академиялық ойын ИИ жобалары коммерциялық өнімдерден шалғай болды, себебі академиялық тәсілдер әдетте қарапайым және кеңейтілмейтін болды. Коммерциялық ойын ИИ көптеген жағдайларда жақсы нәтижелер беруге жеткілікті құралдар жиынтығын жасады. Бұл қолмен жазылған шешім ағаштары көбінесе қайталамалы мінез-құлық, ойыннан шығу сезімі немесе әзірлеушілер ескермеген жағдайларда аномальді мінез-құлық сияқты "жасанды ақымақтыққа" әкеледі. Pathfinding, яғни жол табу, ИИ-дың тағы бір кең таралған қолданысы, нақты уақыт стратегиялық ойындарда жиі кездеседі. Жол табу – бұл картадағы бір нүктеден екінші нүктеге NPC-нің қалай жетуін анықтау әдісі, жер бедерін, кедергілерді және мүмкін "соғыс тұмандығын" ескере отырып. Коммерциялық бейне ойындар көбінесе жылдам және қарапайым "торға негізделген жол табуды" қолданады, онда жер бедері біртекті шаршылардың қатаң торына бейнеленеді және A* немесе IDA* сияқты жол табу алгоритмі осы торға қолданылады. Кейбір ойындар қатаң тордың орнына иррегулярлы көпбұрыштарды қолданады және NPC-лер жүре алатын карта аймақтарынан навигациялық тор құрастырады. Үшінші әдіс ретінде, әзірлеушілерге кейде NPC-лер навигация үшін қолданатын "бағыттық нүктелерді" қолмен таңдау ыңғайлы; мұндай бағыттық нүктелердің кемшілігі – олардың табиғи емес қозғалыс жасауы мүмкін. Сонымен қатар, бағыттық нүктелер күрделі ортада навигациялық торларға қарағанда нашар жұмыс істейді. Статикалық жол табудан өзге, навигация – бұл ойын ИИ-дың қосалқы саласы, ол NPC-ге динамикалық ортада жүруге мүмкіндік беруге, басқа объектілермен (басқа NPC, ойыншылар) соқтығысудан аулақ болып, нысанаға жол табуға немесе олармен ынтымақтастыққа түсуге (топтық навигация) бағытталған. Age of Empires (1997) немесе Civilization V (2010) сияқты көптеген бірліктері бар динамикалық стратегиялық ойындарда навигация көбінесе нашар жұмыс істейді; бірліктер көбінесе басқа бірліктерге кедергі келтіреді. Half-Life (1998) ойынында жол табу алгоритмі кейде барлық NPC-лерге лақтырылған гранатадан қашудың ақылға қонымды жолын таба алмады; NPC-лердің ақымақ көріну қаупіне жол бермеу үшін, әзірлеушілер NPC-лерді сол жағдайда жерге жығылып, жасыру үшін бағдарламалады.

Many experts complain that the "AI" in the term "game AI" overstates its worth, as game AI is not about intelligence, and shares few of the objectives of the academic field of AI. Whereas "real AI" addresses fields of machine learning, decision making based on arbitrary data input, and even the ultimate goal of strong AI that can reason, "game AI" often consists of a half dozen rules of thumb, or heuristics, that are just enough to give a good gameplay experience. Historically, academic game AI projects have been relatively separate from commercial products because the academic approaches tended to be simple and non scalable. Commercial game AI has developed its own set of tools, which have been sufficient to give good performance in many cases. These handwritten decision trees often result in "artificial stupidity" such as repetitive behavior, loss of immersion, or abnormal behavior in situations the developers did not plan for. Pathfinding, another common use for AI, is widely seen in real time strategy games. Pathfinding is the method for determining how to get a NPC from one point on a map to another, taking into consideration the terrain, obstacles and possibly "fog of war". Commercial videogames often use fast and simple "grid based pathfinding", wherein the terrain is mapped onto a rigid grid of uniform squares and a pathfinding algorithm such as A* or IDA* is applied to the grid. Instead of just a rigid grid, some games use irregular polygons and assemble a navigation mesh out of the areas of the map that NPCs can walk to. As a third method, it is sometimes convenient for developers to manually select "waypoints" that NPCs should use to navigate; the cost is that such waypoints can create unnatural looking movement. In addition, waypoints tend to perform worse than navigation meshes in complex environments. Beyond static pathfinding, navigation is a sub field of Game AI focusing on giving NPCs the capability to navigate in a dynamic environment, finding a path to a target while avoiding collisions with other entities (other NPC, players ) or collaborating with them (group navigation). Navigation in dynamic strategy games with large numbers of units, such as Age of Empires (1997) or Civilization V (2010), often performs poorly; units often get in the way of other units. In Half Life (1998), the pathfinding algorithm sometimes failed to find a reasonable way for all the NPCs to evade a thrown grenade; rather than allow the NPCs to attempt to bumble out of the way and risk appearing stupid, the developers instead scripted the NPCs to crouch down and cover in place in that situation.

Видео ойындары жауынгерлік жасанды интеллект

Қазіргі кездегі көптеген бейнеойындар экшн, бірінші тұлғадан ату немесе оқиғалық жанрларға жатады. Мұндай ойындардың көпшілігінде қандай да бір деңгейдегі ұрыс болады. Осы жанрларда жауынгерлік қабілет маңызды рөл атқарады. Бүгінгі күні басты мақсат – жасанды интеллектті (ЖИ) адам сияқты ету немесе кем дегенде солай көрінуіне қол жеткізу. Қазіргі заманғы бейнеойындардағы ең тиімді және жағымды мүмкіндіктердің бірі – аң аулау қабілеті. Бұрын ЖИ өте қарапайым түрде әрекет ететін. Егер ойыншы белгілі бір аймақта болса, ЖИ толығымен шабуылға немесе толығымен қорғанысқа көшетін. Соңғы жылдары "аң аулау" идеясы енгізілді; осы күйде ЖИ кейіпкердің шығарған дыбыстарын немесе қалдырған іздерін сияқты нақты белгілерді іздейді. Бұл жаңалықтар ойынды күрделендіреді. Осы мүмкіндік арқасында ойыншы жауға қалай жақындасуы керек немесе одан қалай қашуы керек дегенді ойластыра алады. Бұл мүмкіндік әсіресе жасырын ойындарда кең таралған. Соңғы уақыттағы ойын ЖИ-ның тағы бір жетістігі – "өмір сүру инстинктісінің" дамуы. Ойын компьютерлері қоршаған ортадағы әртүрлі нысандарды тани алады және олардың өмір сүруіне пайдалы немесе зиянды екенін анықтай алады. Ойыншы сияқты, ЖИ атыс кезінде жасырынуға тырысады, содан кейін қаруын қайта жүктеу немесе граната лақтыру сияқты өзін осал қалдыруы мүмкін әрекеттерді жасайды. ЖИ-ға қашан және қалай әрекет ету керектігін көрсететін белгілі бір параметрлерді орнатуға болады. Мысалы, егер ЖИ-ға ойын барысында денсаулығын тексеруге бұйрық берілсе, одан әрі бұйрықтарды денсаулықтың белгілі бір пайызына байланысты әрекет ету үшін орнатуға болады. Егер денсаулық белгілі бір шектен төмен болса, ЖИ ойыншыдан қашып, басқа функция іске қосылғанға дейін одан аулақ болуы мүмкін. Мысалы, егер ЖИ оқтағысы бітіп қалғанын байқаса, ол жасырынуға орын іздеп, қайта жүктегенге дейін жасырады. Мұндай әрекеттер ЖИ-ны адам сияқты етіп көрсетеді. Дегенмен, бұл саланың жақсартуға мұқтаж екені айқын. Жауынгерлік ЖИ-ның тағы бір жанама әсері – екі ЖИ басқарылатын кейіпкер кездескенде пайда болады. Бұл құбылыс алғаш рет id Software компаниясының Doom ойынында танымал болды, және белгілі бір жағдайларда "монстрлер арасындағы шайқас" деп аталады. Атап айтқанда, жаудың шабуылдарына жауап беруге бағдарламаланған ЖИ агенттері кейде бір-біріне шабуыл жасайды, егер олардың шабуылдары оларға тым жақын болса. Doom ойынының нұсқаулықтарында тіпті кейбір деңгейлер мен қиындықтарда аман қалу үшін монстрлердің өзара күресін пайдалану туралы кеңес берілген.

Many contemporary video games fall under the category of action, first person shooter, or adventure. In most of these types of games, there is some level of combat that takes place. The AI's ability to be efficient in combat is important in these genres. A common goal today is to make the AI more human or at least appear so. One of the more positive and efficient features found in modern day video game AI is the ability to hunt. AI originally reacted in a very black and white manner. If the player were in a specific area then the AI would react in either a complete offensive manner or be entirely defensive. In recent years, the idea of "hunting" has been introduced; in this 'hunting' state the AI will look for realistic markers, such as sounds made by the character or footprints they may have left behind. These developments ultimately allow for a more complex form of play. With this feature, the player can actually consider how to approach or avoid an enemy. This is a feature that is particularly prevalent in the stealth genre. Another development in recent game AI has been the development of "survival instinct". In game computers can recognize different objects in an environment and determine whether it is beneficial or detrimental to its survival. Like a user, the AI can look for cover in a firefight before taking actions that would leave it otherwise vulnerable, such as reloading a weapon or throwing a grenade. There can be set markers that tell it when to react in a certain way. For example, if the AI is given a command to check its health throughout a game then further commands can be set so that it reacts a specific way at a certain percentage of health. If the health is below a certain threshold then the AI can be set to run away from the player and avoid it until another function is triggered. Another example could be if the AI notices it is out of bullets, it will find a cover object and hide behind it until it has reloaded. Actions like these make the AI seem more human. However, there is still a need for improvement in this area. Another side effect of combat AI occurs when two AI controlled characters encounter each other; first popularized in the id Software game Doom, so called 'monster infighting' can break out in certain situations. Specifically, AI agents that are programmed to respond to hostile attacks will sometimes attack each other if their cohort's attacks land too close to them. In the case of Doom, published gameplay manuals even suggest taking advantage of monster infighting in order to survive certain levels and difficulty settings.

Процедуралық мазмұнның жасалуы

Процедуралық контент жасау (PCG) – бұл дизайнерлердің минималды қатысуымен алгоритмдер арқылы ойын ішіндегі контентті автономды түрде құруға арналған жасанды интеллект (AI) әдісі. PCG көбінесе деңгейлер, ойын персонаждарының (NPC) диалогтары және дыбыстар сияқты ойын мүмкіндіктерін динамикалық түрде жасау үшін қолданылады. Дамытушылар алгоритмдерді өздері үшін контент жасауға бағыттау үшін нақты параметрлерді енгізеді. PCG даму және ойыншы тәжірибесі тұрғысынан көптеген артықшылықтар ұсынады. Ойын студиялары суретшілерге жұмсалатын қаржыны азайтуға және өндіріс уақытын үнемдеуге мүмкіндік алады. Ойыншылар әр ойын сеансында жаңа контент жасалатындықтан, жаңа және қайта-қайта ойналатын тәжірибе алады. PCG ойын контентінің ойыншының әрекеттеріне сәйкес нақты уақытта өзгеруіне мүмкіндік береді.

Процедуралық жолмен алынған деңгейлер

Генеративтік алгоритмдер (ЖС-ның қарапайым түрі) деңгейлерді құру үшін ондаған жылдар бойы қолданылып келеді. 1980 жылғы Rogue компьютерлік ойыны – бұл саланың негізін қалаушы мысал. Ойыншылар Yendor амулетін алу үшін күрделене түсетін зындан деңгейлерінен өтуге міндетті. Әр ойынның басында зындан деңгейлері алгоритмдік түрде жасалады. Ойыншы қайтыс болған сайын сақтау файлы жойылады. Алгоритмдік түрде жасалған зындан ойынға ерекше динамика қосады, әйтпесе мақсаты әрқашан бірдей болатын амулетті алу осыншалықты қызықты болмас еді. Rogue сияқты ойындардағы толық деңгейді генерациялауға қатысты пікірлер әртүрлі болуы мүмкін. Кейбір әзірлеушілер жасалған контенттің сапасына күмәнданып, "адамдық" сезім беретін әлемді құруға ұмтылады, сондықтан PCG-ді азырақ қолданады. Дегенмен, зерттеуде қолданылған сияқты қазіргі модельдер тиімді жұмыс істеу үшін деңгейлердің үлкен деректер жиынтығын қажет етеді. Олар үлкен тілдік модельдердің жоғары деректер талаптары қазіргі уақытта осы қолданба үшін беретін пайдадан басым екенін тоқтырып айтады. Алгоритм "көңіл-күй тегтеуі" арқылы ойынның ағымдағы жағдайын бағалай алады. Зерттеулер ойыншылардың ойынға деген қызығушылығы мен олардың қазіргі эмоцияларына дәл сәйкес келетін динамикалық түрде құрылған музыкалық композициялар арасындағы маңызды оң статистикалық байланысты көрсетеді.

Монте-Карло ағашын іздеу әдісі

Ойын жасаушы ИЖ көбінесе жол табу және дискреттік автоматтардан тұрады. Жол табу ИЖ-ны А нүктесінен В нүктесіне жеткізеді, әдетте ең тікелей жолмен. Дискреттік автоматтар түрлі мінез-құлықтар арасында ауысуға мүмкіндік береді. Монте-Карло ағашын іздеу әдісі ойыншыға жеңіп беру үшін қосымша кедергілер жасау арқылы ойын тәжірибесін жақсартады. MCTS ағаш тәрізді схемадан тұрады, онда ИЖ негізінен крестики-нолики ойнайды. Нәтижеге байланысты, ол ойыншыға келесі кедергіні ұсынатын жолды таңдайды. Күрделі бейнеойындарда мұндай ағаштарда көптеген тармақтар болуы мүмкін, егер ойыншы кедергіні жеңу үшін бірнеше стратегия ойлап тапса. 2022 жылғы зерттеуде сіз MCTS алгоритмінің толық ақпаратты комбинаторлық ойындар, стратегиялық ойындар (соның ішінде стратегиялық уақыт режиміндегі ойындар), карта ойындары және т.б. сияқты түрлі ойын салаларындағы соңғы қолданылуы туралы біле аласыз.

Ойынның NPC-ден тыс түрлері

Академиялық ЖА ойын ЖА-ның ішінде, NPC мінез-құлқын бақылаумен байланысты емес, жаңа рөлдер атқара алады. Георгиос Н. Яннакакис төрт мүмкін қолданыс аймағын көрсетті: 2020 жылы Nvidia Pac Man ойынының GAN көмегімен жасалған көшірмесін ұсынды; GAN 50,000 (көбінесе боттар жасаған) ойынды тамашалап, оны қалай қайта жасауды үйренді.

Мысалдар

1996 жылғы Creatures ойынында пайдаланушы кішкентай, жүнді жануарларды "шығарып" оларға қалай мінез-құлық таныту керектігін үйретеді. Бұл "Норндар" сөйлей алады, өздеріне жем таба алады және қауіпті жандардан қорғана алады. Бұл машиналық оқытудың интерактивті симуляциядағы алғашқы танымал қолданысы болды. Жануарлар не істеу керектігін үйрену үшін нейрондық желілерді пайдаланады. Ойын жасанды өмір зерттеулеріндегі маңызды қадам ретінде қарастырылады, ол жандардың қоршаған ортамен өзара әрекеттесу мінез-құлқын модельдеуге бағытталған. 2001 жылғы Halo: Combat Evolved бірінші тұлғадан ойналатын ойынында ойыншы Master Chief рөлін сомдайды, түрлі шетелдіктермен жаяу немесе көліктерде шайқасады. Жаулар жасырынбауды өте тиімді пайдаланады, мойынсұнуға мәжбүр ететін от пен гранаталарды қолданады. Топ жағдайы жеке тұлғаларға әсер етеді, сондықтан кейбір жаулар көшбасшысы өлгенде қашады. Ұсақ-түйектерге де назар аударылады, мысалы, жаулар гранатаны қайтара лақтырады немесе команда мүшелері мазалауға жауап береді. "Мінез-құлық ағашы" технологиясы Halo 2 ойынынан бері ойын индустриясында кең таралды. S. T. A. L. K. E. R. (2007–) ойындары ойыншыны адам жасаған тәжірибелермен, әскерилермен және "Сталкерлер" деп аталатын жалдамалы сарбаздармен кездестіреді. Кездесетін әртүрлі жаулар (қиындық деңгейі ең жоғары болса) жарақат алған одақтастарын емдеу, бұйрық беру, ойыншыны қоршау және қаруды өте дәл пайдалану сияқты әскери тактика мен мінез-құлықты қолданады. 2010 жылғы StarCraft II: Wings of Liberty стратегиялық ойынында ойыншы 1v1, 2v2 немесе 3v3 аренада үш фракцияның біреуін басқару мүмкіндігіне ие. Ойыншы қарсыластарын олардың барлық бөлімшелерін және базаларын жою арқылы жеңуі керек. Бұл қарсыластың бөлімшелеріне қарсы тиімді бөлімшелер құру арқылы жүзеге асырылады. Ойыншылар өте оңайдан бастап Cheater 3 (ессіз) дейін AI қиындығының әртүрлі деңгейлеріне қарсы ойнай алады. AI Cheater 1 (көру) қиындығында алдап, ойыншы сол жағдайда көре алмайтын бөлімшелер мен базаларды көре алады. Cheater 2 AI-ға қосымша ресурстар береді, ал Cheater 3 қарсыласына қарағанда үлкен артықшылық береді. 2024 жылғы Infinite Craft браузерлік ойыны LLaMA-ны қоса алғанда, генеративті AI бағдарламалық құралдарын пайдаланады. Екі элемент біріктірілгенде, AI жаңа элементті жасайды.

In the 1996 game Creatures, the user "hatches" small furry animals and teaches them how to behave. These "Norns" can talk, feed themselves, and protect themselves against vicious creatures. It was the first popular application of machine learning in an interactive simulation. Neural networks are used by the creatures to learn what to do. The game is regarded as a breakthrough in artificial life research, which aims to model the behavior of creatures interacting with their environment. In the 2001 first person shooter Halo: Combat Evolved the player assumes the role of the Master Chief, battling various aliens on foot or in vehicles. Enemies use cover very wisely, and employ suppressing fire and grenades. The squad situation affects the individuals, so certain enemies flee when their leader dies. Attention is paid to the little details, with enemies notably throwing back grenades or team members responding to being bothered. The underlying "behavior tree" technology has become very popular in the games industry since Halo 2. The survival horror series S. T. A. L. K. E. R. (2007–) confronts the player with man made experiments, military soldiers, and mercenaries known as Stalkers. The various encountered enemies (if the difficulty level is set to its highest) use combat tactics and behaviors such as healing wounded allies, giving orders, out flanking the player and using weapons with pinpoint accuracy. The 2010 real time strategy game StarCraft II: Wings of Liberty gives the player control of one of three factions in a 1v1, 2v2, or 3v3 battle arena. The player must defeat their opponents by destroying all their units and bases. This is accomplished by creating units that are effective at countering opponents' units. Players can play against multiple different levels of AI difficulty ranging from very easy to Cheater 3 (insane). The AI is able to cheat at the difficulty Cheater 1 (vision), where it can see units and bases when a player in the same situation could not. Cheater 2 gives the AI extra resources, while Cheater 3 gives an extensive advantage over its opponent. The 2024 browser based sandbox game Infinite Craft uses generative AI software, including LLaMA. When two elements are being combined, a new element is generated by the AI.

Видеоойындардағы жасанды интеллект

Жасалма интеллект, яғни, сұрауларға жауап бере алатын және мәтін, сурет, аудио және бейнеклиптерді жасайтын АИ жүйелері 2023 жылы ChatGPT және Stable Diffusion сияқты жүйелермен пайда болды. Видео ойындарда бұл жүйелер ойын активтерін шексіз мөлшерде жасау мүмкіндігін береді, адамның шығармашылығындағы дәстүрлі шектеулерді жоққа шығарады. Дегенмен, басқа салаларда да ұқсас алаңдаушылықтар бар, әсіресе осы активтерді жасауға қатысты жұмыс орындарының қысқару қаупі. 2024 жылдың қаңтарында актерлерді өкілдік ететін АҚШ-тың SAG AFTRA кәсіподағы Replica Studios компаниясымен келісімшартқа қол қойды, ол Replica-ға видео ойындарда пайдалану үшін актерлердің дауыстарын негізге алған АИ дауыс жүйелерін жасау үшін олардың дауыстық жұмысын жазуға рұқсат береді. Келісімшартта еңбекақы мен құқықтардың қорғалуына кепілдік берілген. Бұл келісімшарт SAG AFTRA комитетімен келісілгенімен, көптеген мүшелер бұл қадамды сынады, себебі оларға келісімге қол қойылғаннан кейін ғана хабарланған және келісім актерлерді жеткілікті түрде қорғамайды деп санайды.