هوش مصنوعی چگونه تجربه بازی‌های ویدیویی را تغییر داده است؟

هوش مصنوعی در بازی‌های ویدئویی چه کاربردی دارد؟ اصلا استفاده از این مدل‌ها در یک بازی کار اخلاقی است یا نه؟ هوش مصنوعی در دنیای ویدئوگیم توانسته تحولات گسترده‌ای ایجاد نماید. مدل‌های مطرح شده در این زمینه جدا از داشتن سطح کیفیت مطلوب، توانسته‌اند خیلی از پلیرهای حرفه‌ای و مجرب را نیز رد کنند. این مسئله روی کیفیت بازی‌ها تاثیر گذاشته است. نه تنها پلیرهای حرفه‌ای دنیای گیم بلکه کارشناسان توسعه دهنده بازی هم به استفاده از مدل‌های جدید هوش مصنوعی در این زمینه علاقه دارند. در جدول زیر می‌توانید چند مورد از نکات مطرح شده در این زمینه را ببینید.

کاربردهای هوش مصنوعی در بازی‌های ویدیویی

به نظر شما مهم‌ترین کاربرد هوش مصنوعی در بازی‌ها چیست؟ اصلا چرا توسعه دهندگان بازی و پلیرهای حرفه‌ای نسبت به استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی علاقه زیادی نشان می‌دهند؟ هوش مصنوعی کاربردهای زیادی دارد. از طراحی دشمنان و کاراکترهای داستانی بازی گرفته تا ایجاد محیط گرافیکی و داستان، همه این موارد از جمله مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای بازی‌های ویدئویی به حساب می‌آیند.

در اکثر پروژه‌ها، توسعه دهندگان هوش مصنوعی را برای تحلیل و بررسی رفتار پلیر‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌دهند. برای تحلیل رفتار، آنها نحوه تعامل پلیر‌ها با یکدیگر و اجزای مختلف بازی را بررسی کرده و بر همان اساس هم خروجی را ایجاد می‌کنند. طبق گفته سایت Columbia Engineering:

قدرت و نفوذ هوش مصنوعی اجتناب ناپذیر است. این مدل در خانه‌ها، اتومبیل‌ها، تلفن‌ها و رایانه‌های ما استفاده می‌شود. به دلیل حضور همه جانبه هوش مصنوعی در زندگی ما، کارشناسان در حال ایجاد و طراحی مدل‌های جدید و پیچیده هستند.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی در بازی‌ها

مهم‌ترین مسئله‌ای که هنگام بررسی هوش مصنوعی در بازی‌ها شما باید آن را در نظر بگیرید به الگوریتم‌های هوش مصنوعی اشاره دارد. الگوریتم‌های زیادی را می‌توان برای توسعه یک مدل هوش مصنوعی با هدف بهینه سازی یک بازی خاص مورد استفاده قرار داد. هر کدام از الگوریتم‌های مطرح شده در این زمینه، یک سری مزایا و معایب کلیدی را با خود جمل می‌کنند. به صورت کلی، در بازی‌های ویدئویی کارشناسان معمولا یا الگوریتم‌های جستجو را به کار می‌گیرند یا اینکه به سراغ شبکه‌های عصبی می‌روند.

الگوریتم‌های جستجو برای یافتن مسیر حرکت پلیرها مورد استفاده قرار می‌گیرند. این در حالی است که برای استفاده از هوش مصنوعی در بازی‌ها، ما باید همه جنبه‌های گیم پلی را با مدل ترکیب نماییم. اینجا است که به کار گیری شبکه عصبی و یادگیری عمیق اهمیت زیادی پیدا می‌کند. با این کار، توسعه دهندگان می‌توانند تجربه کاربر را تا حد قابل توجهی ارتقا دهند و از خطا هم جلوگیری نمایند. البته که بسته به نوع بازی، این تصمیم‌ها و الگوریتم‌ها نیز تغییر می‌یابند.

الگوریتم‌های جستجو و مسیریابی

همانطور که در قسمت‌های قبل‌تر هم گفته شد، هوش مصنوعی در بازی‌ها می‌تواند با هدف جستجو و مسیریابی مورد استفاده قرار گیرد. الگوریتم‌های جستجو و مسیریابی در بازی‌های استراتژی، اهمیت زیادی دارند. جدا از این بازی، تیم‌هایی که در حوزه توسعه بازی مخصوص کودکان و نوجوانان فعالیت می‌نمایند هم الزاما باید به این مبحث اهمیت ویژه‌ای بدهند. هدایت پلیر، کاراکترهای بازی و دشمنان در موقعیت‌های مختلف کار راحتی نیست. با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، افراد می‌توانند در این زمینه به نتایج مطلوبی برسند.

الگوریتم A* یکی از بهترین و مطرح‌ترین الگوریتم‌های هوش مصنوعی در بازی‌ها به حساب می‌آید که می‌تواند برای جستجو در فضای دو بعدی و سه بعدی مورد استفاده قرار گیرد. با استفاده از این الگوریتم پلیرها می‌توانند کوتاه‌ترین مسیر بین دو نقطه را بیابند. به خاطر داشته باشید که هر تیم و توسعه دهنده بر اساس شرایط و اطلاعات فنی خود نسبت به استفاده از یک الگوریتم خاص اقدام می‌نماید. نوع الگوریتم در این زمینه اهمیت زیادی خواهد داشت.

یادگیری تقویتی در بازی‌ها

دیگر مسئله‌ای که هنگام بررسی هوش مصنوعی در بازی‌ها شما باید به آن توجه کنید، یادگیری تقویتی است! یادگیری تقویتی یا Reinforcement Learning یکی از تکنیک‌های مهم یادگیری ماشین به حساب می‌آید که هم کاربردهای گسترده‌ای دارد و هم با مزایای متنوعی در اختیار کاربران قرار می‌گیرد. در این الگوریتم، یک  عامل همچون ناظر روی محیط نظارت داشته و تغییرات شرایط در آن را به صورت دقیق بررسی می‌کند.

به خاطر داشته باشید که تنبیه، پاداش و اعمال تغییر روی مدل از جمله مهم‌ترین مفاهیم مطرح شده در این زمینه به حساب می‌آیند. به صورت کلی، استفاده از این الگوریتم هوش مصنوعی در بازی‌ها مسئله رایجی به حساب نمی‌آید ولی برخی از پروژه‌های بزرگ آن را به کار گرفته‌اند. تصمیم گیری خودکار NPC و مدیریت بهتر دشمنان در بازی یکی از مهم‌ترین مزایای این الگوریتم پر اهمیت به حساب می‌آید.

شبکه عصبی در هوش مصنوعی

شبکه عصبی یکی دیگر از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در بازی‌ها به حساب می‌آید که کاربردهای گسترده‌ای دارد. با استفاده از شبکه عصبی ما می‌توانیم یک سیستم نیمه هوشمند درست کنیم که در آن کنترل دشمنان و NPC‌ها بر عهده مدل است! البته که این کار به پیچیدگی زیادی نیاز دارد و توسعه آن فرآیند وقتگیری به حساب می‌آید. تا امروز بازی‌های متنوعی با این شیوه تولید شده‌اند. در برخی از این بازی‌ها، شما به عنوان بازیکن باید مدل هوش مصنوعی را متقاعد کنید تا یک کار خاص را انجام دهد.

در هر حال، شبکه عصبی یکی از عمیق‌ترین و پیچیده‌ترین فرم‌های هوش مصنوعی به حساب می‌آید که امکان انتقال احساسات را به سیستم‌های خبره می‌دهد. برای استفاده از مدل‌های خاصی همچون شبکه عصبی کارشناسان در ابتدا باید زیرساخت‌های مورد نیاز را فراهم نمایند و مطمئن شوند که سیستم پلیرها می‌تواند از این قابلیت پشتیبانی کند. عدم توجه به این مسئله حین پردازش تصویر و شبیه سازی احساسات در بازی، شما را با چالش‌های گسترده‌ای مواجه خواهد کرد.

بهینه‌سازی گیم‌پلی با یادگیری ماشین

استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در بازی‌ها می‌تواند به بهینه سازی گیم پلی کمک زیادی کند. یادگیری ماشین به بازی‌ها اجازه می‌دهد تا خود را بر اساس داده‌های دریافتی  از کاربران، تغییر دهند. به عبارت دیگر، فرآیند تغییر و آپدیت بازی به صورت هوشمند مدیریت شده و این مسئله جلوی خطا را تا حد قابل توجهی خواهد گرفت. به خاطر داشته باشید که تنظیم دشواری بازی، تحلیل سبک پلیر و ارائه تجربیات شخصی سازی شده از جمله مواردی هستند که در این زمینه اهمیت زیادی پیدا می‌کنند. با استفاده از این مباحث، پلیرها تجربه فوق‌العاده‌ای خواهند داشت. البته که جدا از توسعه دهندگان، خود پلیرهای حرفه‌ای هم در حال توسعه مدل‌های جدید هوش مصنوعی برای بهینه سازی گیم پلی خود هستند.

مثال‌هایی از هوش مصنوعی در بازی‌های مدرن

حتما شما هم از خود می‌پرسید که چه مثالی را می‌توان برای هوش مصنوعی در بازی‌ها مطرح نمود؟ اصلا چه مدل‌هایی تا کنون پیاده سازی شده و به کار رفته‌اند؟ بازی‌های بزرگ جهانی و بین المللی همچون RDR2 یا The last Of Us 2 شاهد بهترین و پیچیده‌ترین الگوریتم هوش مصنوعی در جامعه امروزی ما بوده‌اند. در این بازی‌های مدرن، NPC‌ها به راحتی نسبت به حرکت اقدام نموده و مسیر خود را مشخص می‌کنند. آنها قابلیت تفکر دارند و به شما اجازه می‌دهند تا تجربه فوق‌العاده‌ای داشته باشید. کاراکترها در این بازی‌ها قادر به تصمیم گیری در لحظه و جواب دادن به شما هستند. البته که هر روز بازی‌های بزرگ جدیدتری در این حوزه تولید می‌شوند و هر کدام یک سری ویژگی‌های خاص دارند.

به خاطر داشته باشید که نسخه‌های قدیمی و کلاسیک هوش مصنوعی در ساده‌ترین بازی‌های دنیا موجود است. تقریبا همه بازی‌هایی که با قابلیت عملکرد هوشمند و آنالیز رفتار پلیرها عرضه می‌شوند، نوعی هوش مصنوعی را در خود جای داده‌اند. البته که بازی‌های کلاسیک به اندازه بازی‌های امروزی پیشرفته نبودند و در آن بازه زمانی، هوش مصنوعی خیلی فراگیر نبود!

آینده هوش مصنوعی در صنعت گیم

با پیشرفت دنیای هوش مصنوعی و روند تولید بازی‌های مختلف، پیش بینی می‌شود که آینده هوش مصنوعی در بازی‌ها نیز وضعیت خوبی به خود بگیرد. در پروژه‌های جدید، نقش هوش مصنوعی همواره پر رنگ‌تر شده و همین مسئله هم توانسته سطح بازدهی را چند برابر کند. ایجاد پروژه‌های خلاقانه، جدید و پیچیده از جمله مباحث خاصی به حساب می‌آید که روند انجام فعالیت‌های مختلف را تحت تاثیر خود قرار می‌دهد. پس اگر شما هم به دنیای هوش مصنوعی علاقه مند هستید و قصد کسب درآمد از این حوزه را دارید، می‌توانید با خیال راحت یادگیری را شروع کنید.

چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از هوش مصنوعی در بازی‌ها

استفاده از هوش مصنوعی در بازی‌ها همیشه کار راحتی به حساب نمی‌آید. این مدل‌ها امکانات زیادی را با خود حمل می‌کنند ولی با چالش‌هایی همچون پیچیدگی در محاسبات، نیاز به داده‌های آموزشی گسترده و پیاده سازی دشوار مواجه هستند. در نتیجه، ایجاد یک مدل هوش مصنوعی با قابلیت درک محیط و تفکر در مورد آن یک مسئله چالش برانگیز و دشوار به حساب می‌آید. در برخی از پروژه‌ها، NPC‌ها بیش از اندازه هوشمند شده و درجه سختی بازی را چند برابر می‌کنند.

هوش مصنوعی در بازی‌های آنلاین و چند نفره

مدل‌های هوش مصنوعی در بازی‌های آنلاین هم مورد استفاده قرار می‌گیرند. همانطور که گفته شد، تحلیل رفتار کاربران برای توسعه دهندگان کار راحتی نیست. خیلی از آنها دائما باید مقدار زیادی از وقت با ارزش خود را صرف بررسی اطلاعات و یافتن باگ‌ها نمایند. اینجا است که به کار گیری هدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اهمیت زیادی پیدا می‌کند. در چنین بازی‌هایی کارشناسان باید الگوریتم‌های پیشرفته را به کار گیرند تا حجم قابل توجهی از اطلاعات و دیتاهای مختلف را مورد پردازش کنند.

نتیجه گیری

همانطور که در این صفحه مشاهده کردید، هوش مصنوعی در بازی‌های نوین جامعه امروزی ما کاربرد‌های گسترده‌ای دارد. البته، با شرکت در دوره آموزش رایگان هوش مصنوعی شما می‌توانید خود را آماده ورود به این بازار کار کنید. اگر شما هم به مباحثی همچون هوش مصنوعی چیست علاقه مند هستید، می‌توانید با کارشناسان دیتایاد از طریق شبکه‌های اجتماعی همچون واتساپ ارتباط برقرار کنید.

سوالات متداول

چگونه از هوش مصنوعی در بازی‌ها استفاده می‌شود؟

استفاده از هوش مصنوعی در بازی‌ها فرآیند ساده‌ای به حساب نمی‌آید. به صورت کلی، در ابتدا کارشناسان باید تحلیل انجام دهند و نیازهای کلیدی را به صورت دقیق تشخیص دهند. پس از آن، آنها باید الگوریتم و مدل مناسبی را انتخاب نمایند و بر همان اساس به سراغ پیاده سازی مدل‌های پیچیده بروند. در نهایت آنها با آموزش مدل و پیاده سازی کامل آن می‌تواند به نتایج مطلوبی برسند. پس بررسی نیازها یکی از مهم‌ترین مباحث مطرح شده در این زمینه به حساب می‌آید.

چه الگوریتم‌هایی در بازی‌های هوش مصنوعی کاربرد دارند؟

برای استفاده از هوش مصنوعی در بازی‌ها کارشناسان باید به سراغ الگوریتم‌های مناسبی بروند. از جمله این الگوریتم‌های کلیدی و مهم باید به الگوریتم‌های جستجو، یادگیری تقویتی، شبکه عصبی مصنوعی و سیستم‌های فازی اشاره نمود. هر کدام از این موارد به نحوی خاص روند بازی و توسعه آن را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند.

کاربردهای یادگیری ماشین در هوش مصنوعی بازی‌ها چیست؟

همانطور که در قسمت‌های قبل‌تر هم گفته شد، هوش مصنوعی در بازی‌ها کاربردهای گسترده‌ای دارد. به عنوان مثال، شخصی سازی تجربه بازیکن یکی از همین کاربردهای مهم و کلیدی به حساب می‌آید. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی کارشناسان می‌توانند رفتار پلیرهای مختلف را مورد بررسی قرار دهند و خروجی را بر همان اساس آنالیز کنند. در نظر داشته باشید که تولید محتوا، بهینه سازی فعالیت NPC‌های مختلف و تنظیم سطح دشواری از جمله دیگر مباحث مطرح شده در این زمینه به حساب می‌آیند.

چگونه AI می‌تواند رفتار بازیکنان را شبیه‌سازی کند؟

هوش مصنوعی در بازی‌ها کاربردهای گسترده‌ای دارد ولی تحلیل داده‌های بازی و یادگیری الگوهای رفتاری از جمله مهم‌ترین این کاربردها به حساب می‌آیند. مدل‌های مختلف هوش مصنوعی به گونه‌ای طراحی شده‌اند تا به راحتی نسبت به شبیه سازی رفتار پلیرهای مختلف اقدام نمایند. همین مسئله هم توانسته روی خروجی مدل‌های هوش مصنوعی و بازدهی آن تاثیر گذار باشد.