في هذه المقالة ، سوف نستكشف كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في الألعاب. سنغطي بعض الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها تحسين طريقة اللعب وجعلها أكثر متعة ، بالإضافة إلى بعض الأمثلة على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بالفعل في الألعاب اليوم.
1. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء شخصيات ذكية أو ذكية
أحد أهم استخدامات الذكاء الاصطناعي في الألعاب هو إنشاء شخصيات ذكية أو ذكية.
الشخصيات غير القابلة للعب هي شخصيات يتحكم فيها الكمبيوتر والتي تملأ العالم بشخصيات ذكية وتوفر إحساسًا بالهدف للاعب. على سبيل المثال ، إذا كنت تلعب لعبة تحاول فيها إنقاذ أختك من ساحر شرير ، فلا توجد طريقة سأفعلها بدون رفيقي الموثوق الذي كان يتابعني طوال اليوم - والآن هو تعرف بالضبط مقدار الوقت المتبقي لدينا قبل أن تأكلها التنانين! أفضل جزء في وجود هذه الشخصيات؟ إنه يجعل كل شيء أسهل لأنهم يتخذون قرارات بناءً على ما يعتقدون أنه سيساعدني على النجاح في مهمتي (حتى لو لم تكن هذه القرارات هي قراراتنا دائمًا).
2. يمكن استخدامه لإنشاء وظائف المحاكاة الآلية
المحاكاة هي طريقة لاختبار جدوى الأفكار والميزات والأجهزة الجديدة. يمكن القيام بذلك باستخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء عمليات محاكاة يمكن للمستخدمين من خلالها التفاعل مع اللعبة وبرامجها.
على سبيل المثال ، إذا كنت تحاول إنشاء نوع جديد من الألعاب يتضمن جمع العناصر مع تجنب العقبات ، ولكنك لا تريد أن يلعبها الأشخاص نظرًا لمدى مللها (وبالتالي عدم بيعها جيدًا) ، فيمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي خوارزميات أعلى الألعاب الموجودة مثل Candy Crush Saga أو Clash Royale - الموجودة بالفعل كمحاكاة - لإنشاء شيء أكثر إثارة من مجرد "تجميع الأشياء".
3. يمكن استخدامه في التنقيب عن البيانات
التنقيب عن البيانات هو عملية إيجاد أنماط في قواعد البيانات الكبيرة. يمكن استخدامه للعثور على أنماط في قواعد البيانات الكبيرة ، وهو حاليًا أحد أكثر الاستخدامات شيوعًا لتقنية الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال ، إذا كنت تبحث عن قائمة بالأشخاص الذين زاروا موقعك على الويب الشهر الماضي (أو أي مجموعة بيانات) ، فيمكنك استخدام خوارزميات التعلم الآلي للعثور على أي ارتباطات بين هذه الزيارات والعمر أو الجنس - مما يسمح لك لتقسيم جمهورك بشكل أكثر فعالية بناءً على هذه العوامل.
4. يمكن استخدامه في اكتشاف المسارات
Pathfinding هي مشكلة إيجاد مسار من عقدة إلى أخرى في الرسم البياني. يمكن استخدام هذا للألعاب ، على سبيل المثال ، عند محاولة العثور على طريق مثالي من خلال مسار عقبة أو إيجاد طرق للتغلب على العقبات في طريقك إلى المنزل من العمل.
تُستخدم Pathfinding أيضًا في علوم الكمبيوتر وخوارزميات التعلم الآلي التي تحتاج إلى معلومات حول المدة التي ستستغرقها إذا اتبعت هذا المسار بدلاً من مسار آخر (أو ما إذا كان هناك أي اختصارات).
5. يمكن استخدامه في التعلم القائم على السلوك
التعلم القائم على السلوك هو طريقة للتعلم من خلال التجربة والخطأ. يُعرف أيضًا باسم التعلم المعزز ، مما يعني أن العميل سيكافأ على اتخاذ قرارات جيدة (مثل تجنب المخاطر أو كسب المكافآت) ومعاقبته لارتكاب أخطاء (مثل التعرض لضربة ما).
سيتعلم الوكيل المعتمد على السلوك من أخطائه ويكيف أفعاله وفقًا لذلك ؛ هذا يسمح لها بالتحسين بمرور الوقت مع الحد الأدنى من الإشراف - طالما أن لديها إمكانية الوصول إلى نوع من آلية المكافأة التي تتعقب مدى نجاحها بشكل عام مقارنة مع الوكلاء الآخرين في مواقف مماثلة في أي وقت معين.
6. يمكن استخدامه في التنبؤ والتحكيم
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ والتحكيم.
أحد الأمثلة على ذلك هو عندما تلعب لعبة فيديو ، سيتنبأ الذكاء الاصطناعي بما ستفعله شخصية أخرى بعد ذلك. على سبيل المثال ، إذا كانت شخصيتك قد هاجمت للتو حصن لاعب آخر ولم يردوا بهجوم على حصنك (أو العكس) ، فيمكن للذكاء الاصطناعي أن يقرر أنه ليست هناك حاجة لمزيد من القتال في هذا الوقت - ولذا توقف ببساطة عن الهجوم حتى يهاجم أي من الطرفين مرة أخرى أو لا يهاجم مرة أخرى خلال فترة زمنية معينة (مثل 30 ثانية).
هناك طريقة أخرى يمكن من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بأفعال اللاعب وهي استخدام خوارزميات التعلم الآلي التي تحلل الألعاب السابقة التي يلعبها اللاعبون الذين يستخدمون استراتيجيات مماثلة لما تفعله اليوم أو بالأمس ... أو حتى أبعد من ذلك! غالبًا ما يشار إلى هذه الأنواع من الخوارزميات باسم "التعلم العميق" لأنها تتضمن خوارزميات تم تدريبها عن طريق تغذية كميات كبيرة من البيانات فيها على مدار سنوات عديدة ؛ في هذه الأثناء ، تنشئ حسابات اللاعبين المزيد من البيانات في كل مرة يلعبون فيها معًا عبر الإنترنت ضد بعضهم البعض عبر وحدة التحكم / أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم - لذا احترس من أولئك الذين قد يجربون شيئًا جديدًا مثل إلقاء بعض القنابل اليدوية قبل الاندفاع نحو قاعدة خصمهم!
الذكاء الاصطناعي هو وسيلة واضحة لإضافة الذكاء إلى الألعاب
كان استخدام الذكاء الاصطناعي في الألعاب اتجاهًا متزايدًا خلال السنوات القليلة الماضية. تم استخدام الذكاء الاصطناعي لجعل الألعاب أكثر إثارة وتحديًا وواقعية. كما تم استخدامه كطريقة لجعلها ممتعة!
يستخدم الذكاء الاصطناعي البيانات التي تم جمعها من تصرفات اللاعبين على منصة أو موقع ويب للعبة لمعرفة طريقة لعبك حتى تتمكن من تقديم المزيد من التجارب المخصصة لك في الجلسات المستقبلية (أو حتى اللحظات).
هذا يعني أنه بدلاً من مجرد الوقوع في مستوى واحد دون أدنى فكرة عن كيفية المضي قدمًا في عالم اللعبة (وهو ما يحدث كثيرًا) ، سيتم إعطاء اللاعبين تلميحات على فترات عشوائية بناءً على سلوكياتهم السابقة بالإضافة إلى الأنماط العامة داخل اللعبة. كل قطاع / مستوى بحد ذاته - مثل الأعداء الذين ظهروا من قبل أو حيث توجد عناصر معينة في كل منطقة داخل منطقة ما.
استنتاج
هناك العديد من الطرق التي يمكن من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي في الألعاب ، ولم يتم اكتشاف المزيد منها حتى الآن. نود أن نعرف أنواع الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها في لعبتك! إذا لم يتم إصدار لعبتك بعد أو إذا تم إصدارها بالفعل وتريد بعض التعليقات من مجتمعنا ، فلا تتردد في نشر تعليق أدناه وإخبارنا بذلك.
