Использование искусственного интеллекта в виртуальной реальности
В последние годы искусственный интеллект произвел революцию в мире видеоигр. Одним из наиболее заметных применений ИИ в играх является создание адаптивных врагов. В играх виртуальной реальности адаптивные враги могут улучшить впечатления игроков, обеспечивая погружение, вызов и реализм. Я расскажу, как ИИ используется для создания адаптивных врагов в VR-играх, о преимуществах этих врагов и о будущем ИИ в играх.
Что такое искусственный интеллект?
Прежде чем я объясню, как искусственный интеллект можно использовать в играх виртуальной реальности, я, вероятно, должен объяснить, что это такое. Искусственный интеллект — это отрасль компьютерных наук, которая фокусируется на создании интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Алгоритмы искусственного интеллекта предназначены для анализа данных, распознавания закономерностей и вынесения прогнозов или решений на основе этого анализа. Существуют различные типы искусственного интеллекта, такие как чисто реактивный и основанный на правилах, однако я сосредоточусь на машинном обучении.
Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов, которые могут учиться на данных и улучшать свою производительность с течением времени без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения основаны на математических моделях, способных находить закономерности в данных и делать прогнозы на основе этой информации.
Существует три основных типа машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, который состоит из алгоритма, который обучается на размеченном наборе данных, где для каждого входа известен правильный результат. Алгоритм использует эти обучающие данные для изучения взаимосвязи между входными и выходными данными, а затем использует эту информацию для прогнозирования новых, невидимых данных.
В неконтролируемом обучении алгоритм обучается на немаркированном наборе данных, где правильный результат неизвестен для каждого входа. Перед алгоритмом стоит задача самостоятельно находить закономерности и взаимосвязи в данных.
Наконец, обучение с подкреплением — это обучение алгоритма методом проб и ошибок. Это работает путем назначения баллов и штрафов за некоторые действия, и это возвращается в алгоритм, чтобы он научился получать самые высокие баллы и лучший результат.
Как можно внедрить искусственный интеллект в виртуальную реальность
Один из способов использования ИИ в VR-играх — это создание «адаптивных врагов» с помощью машинного обучения. Обучение с подкреплением можно использовать для создания врагов, которые могут динамически менять свое поведение и стратегии в ответ на действия игрока, развиваясь, чтобы противостоять игроку. Например, если игрок постоянно атакует с левой стороны, адаптивный противник может начать предвидеть эти атаки и защищаться от них. Это создает более захватывающий и динамичный игровой процесс, поскольку игроки вынуждены критически мыслить и адаптироваться к новым задачам.
Другой способ использования ИИ для создания адаптивных врагов — это использование систем, основанных на правилах. Системы, основанные на правилах, — это алгоритмы, которые следуют набору предопределенных правил для определения поведения. В VR-играх системы, основанные на правилах, могут использоваться для создания сложного и реалистичного поведения противника, такого как фланговые движения, скоординированные атаки и оборонительные позы. Эти системы также можно настроить для реагирования на различные раздражители, такие как местоположение игрока, оружие и здоровье.
Одно из преимуществ адаптивных врагов в VR-играх заключается в том, что они обеспечивают большее ощущение сложности и реализма. Игроки вынуждены постоянно адаптироваться к новым ситуациям и стратегиям. Это делает игру увлекательной и побуждает игрока улучшать свои навыки. С этим типом врага игроку будет необходимо думать о новых стратегиях и экспериментировать с различными подходами, совершенствуя свои методы.
Еще одно преимущество адаптивных врагов заключается в том, что они могут сделать VR-игры более полезными для повторного прохождения. С традиционными врагами игроки часто могут запоминать шаблоны и стратегии, что делает игру менее сложной и менее приятной. Адаптивные враги могут постоянно менять свое поведение, поэтому каждый раз, когда вы играете в игру, вы получаете новый и уникальный опыт.
Наконец, наличие адаптивных врагов также может помочь улучшить общее качество VR-игр. Обеспечивая более динамичный и захватывающий игровой процесс, адаптивные враги могут помочь игрокам оставаться вовлеченными и заинтересованными в игре. Это может привести к более высокому уровню удовлетворенности игроков, что может помочь увеличить продажи и повысить популярность VR-игр.
Заключение
ИИ будет играть все более важную роль в создании адаптивных врагов в VR-играх. Эти враги могут придать большее ощущение сложности и реализма, улучшить навыки и стратегии игроков, сделать игры VR более воспроизводимыми и улучшить общее качество этих игр. По мере того, как ИИ продолжает развиваться и становиться все более совершенным, вполне вероятно, что в будущем мы увидим еще более изощренных и динамичных адаптивных врагов в VR-играх. С быстрорастущей индустрией виртуальной реальности и растущей популярностью игр настало захватывающее время, чтобы стать частью игрового сообщества и увидеть, как ИИ будет продолжать формировать будущее игр.
Источники
Хонглак Ли, Роджер Гросс, Раджеш Ранганат, Эндрю Ю. Нг. «Сверточные сети глубокого доверия для масштабируемого обучения иерархических представлений без учителя Архив 2017–10–18 на Wayback Machine» Материалы 26-й ежегодной международной конференции по машинному обучению, 2009 г.
Скотт Паттерсон (13 июля 2010 г.). Пусть решают машины. "Журнал "Уолл Стрит". Архивировано из оригинала 24 июня 2018 г. Проверено 24 июня 2018 г.
Об использовании обучения с подкреплением для тестирования игровой механики: ACM — Компьютеры в развлечениях. cie.acm.org. Проверено 2018–11–27.
