Introduction
Que vous soyez un passionné de jeux ou non, vous devez avoir expérimenté la qualité des jeux modernes. Depuis les premiers jours des graphismes de base pixélisés et des possibilités de jeu limitées, l'industrie du jeu a considérablement progressé. Les graphismes et les récits des jeux d'aujourd'hui sont étonnamment réalistes et offrent d'innombrables heures de divertissement. Les entreprises adoptent de manière proactive le ML et l'IA dans le développement de jeux pour favoriser ces avancées. La conception, le développement et le jeu des jeux sont révolutionnés par ces technologies de pointe, résultant en une expérience de jeu plus dynamique, personnalisée et divertissante que jamais.
De plus, les podcasts où les joueurs se réunissent pour discuter des critiques, des tendances, des avancées et de l'avenir des robots et de l'intelligence artificielle sont devenus très populaires. Cela indique que les joueurs ont été influencés par le début des expériences de jeu axées sur la technologie et recherchent de plus en plus des jeux basés sur l'IA et le ML avec le temps.
Parler de "l'IA dans le jeu" peut dérouter certaines personnes dans le contexte de savoir si c'est le type d'IA avec lequel les joueurs interagiront dans un jeu ou le type d'IA qui est conçu pour jouer à ce jeu à un niveau d'expertise surhumain, tout comme DeepBlue d'IBM a battu Garry Kasparov en 1997. Mais non, nous ne parlons pas de ce dernier. Pour clarifier, cet article se concentre sur les développements de l'IA et du ML dans le développement de jeux.
Table des matières
Top 6 des avantages de l'apprentissage automatique et de l'IA pour le développement de jeux et l'expérience de jeu
Comme dans d'autres industries, ces technologies restructurent également le paysage du jeu, qui était déjà une industrie énorme. L'apprentissage automatique et l'IA dans le développement de jeux peuvent encore plus profiter à l'industrie de nombreuses manières. Certains d'entre eux sont :
1. Expérience utilisateur personnalisée
En utilisant plusieurs algorithmes, l'IA dans les jeux permet aux développeurs de jeux de créer des jeux vidéo plus personnalisés adaptés aux préférences de chaque joueur. Les algorithmes d'IA analysent les habitudes de jeu standard de chaque joueur et utilisent les informations pour recommander aux sociétés de jeux d'offrir des expériences de jeu, du contenu, des défis et des récompenses personnalisés.
2. PNJ intelligents (personnages non-joueurs)
Les personnages non-joueurs ou PNJ sont des personnages du jeu qui interagissent avec les actions des joueurs dans le scénario du jeu. Ceux-ci sont contrôlés via des ordinateurs. L'apprentissage automatique et l'IA dans le développement de jeux peuvent rendre ces personnages plus intelligents et hyperréalistes. Algorithmes et techniques d'IA comme apprentissage par renforcement peut permettre aux PNJ d'adapter leur comportement et leur prise de décision en fonction des actions du joueur.
3. Élimine la prévisibilité dans la conception de jeux
En empêchant le jeu de devenir prévisible et ennuyeux pour les joueurs humains après un certain temps, l'apprentissage automatique et l'IA dans le développement de jeux aident à offrir une expérience nouvelle et rafraîchissante et à prolonger sa durée de vie jouable. Cela implique que le créateur du jeu ne peut pas garantir ce qui se passera ensuite. Cela devient une application essentielle de l'IA dans les jeux, car les jeux avec un scénario non déterministe s'en sortent mieux à long terme.
4. Une expérience de jeu plus réaliste
Le besoin d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour l'industrie du jeu découle également de la nécessité de rendre les jeux vidéo plus réalistes. Les PNJ des jeux se développent via l'auto-apprentissage à partir de leurs activités en utilisant des stratégies telles que l'apprentissage des modèles et l'apprentissage par renforcement. Au cours du processus, le fait que les jeux interprètent et réagissent aux actions des joueurs les rend également plus réalistes.
5. Génération de contenu procédural (PCG)
L'apprentissage automatique et l'IA dans l'industrie du jeu ont permis aux développeurs de jeux vidéo de générer davantage de contenu assisté par ordinateur, comme des niveaux et des défis. La plupart des méthodes PCG ont été développées en raison du besoin d'un nouveau scénario et pour rendre les jeux rejouables. Ces méthodes utilisent un système d'IA pour générer des cadres de jeu qu'un concepteur de jeu humain aurait fait en l'absence d'IA, économisant ainsi du temps et des ressources humaines.
6. Analyse prédictive et de jeu
La pratique consistant à collecter, mesurer, analyser et interpréter les données produites par les jeux vidéo est connue sous le nom d'analyse de jeu. Comprendre le comportement et les préférences des joueurs est l'objectif de l'analyse du jeu, qui aide à améliorer la conception du jeu. Avec l'IA dans les jeux, des techniques peuvent être utilisées pour analyser de grands volumes de données générées par les joueurs et leurs interactions avec le jeu. Ces données peuvent inclure le comportement, les préférences, les mécanismes et les résultats des joueurs.
Top 15 des cas d'utilisation du ML et de l'IA dans l'industrie du jeu
Il existe de nombreux cas d'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'IA dans l'industrie du jeu vidéo. Certains d'entre eux sont mentionnés ci-dessous en détail, avec des exemples de certains jeux qui les utilisent.
1. Amélioration de la qualité d'image
Source : segment suivant
Comme son nom l'indique, l'amélioration de la qualité d'image fait référence à l'amélioration de la qualité des images. C'est l'une des applications les plus courantes de l'apprentissage automatique et de l'IA dans l'industrie du jeu. Dans ce cas d'utilisation, les programmeurs de jeux tentent d'améliorer la qualité visuelle des cadres d'images du jeu tout en préservant leur apparence naturelle.
Candidature
Un exemple réel où l'amélioration de la qualité d'image est utilisée à plusieurs reprises est dans un jeu vidéo d'action en monde ouvert appelé Grand Theft Auto 5 (GTA 5). Dans GTA 5, les développeurs ont utilisé des algorithmes ML pour améliorer la qualité visuelle en convertissant les textures basse résolution en résolutions plus élevées. Les développeurs utilisent l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones formés sur des ensembles de données d'images haute résolution pour identifier les modèles et utiliser les résultats pour améliorer les textures basse résolution.
2. Génération de niveaux de jeu à l'aide de PCG
Source : No Man's Sky
La génération procédurale de contenu, ou PCG, est une technique d'apprentissage automatique et d'IA largement utilisée pour l'industrie du jeu qui aide à créer des niveaux de jeu, des environnements et d'autres contenus à l'aide d'algorithmes. En utilisant cette méthode, les concepteurs de jeux peuvent créer rapidement et efficacement des mondes de jeu complexes tout en conservant un haut niveau de variété et d'imprévisibilité.
Candidature
Un jeu d'exploration spatiale, No Man's Sky, est un exemple concret de concepteurs utilisant la génération de niveau de jeu basée sur PCG. Dans No Man's Sky, cette IA dans la technique de jeu crée un univers sans fin de planètes, de flore, de faune et de terrain. En utilisant des paramètres et des règles prédéterminés, l'algorithme conçoit un certain type de planète en fonction de la distance de l'étoile ou du soleil, de la présence d'éléments, etc. Cela crée une expérience de jeu unique pour les joueurs tout en rendant le jeu imprévisible.
3. Recherche Avancée
Source : TechCrunch
L'apprentissage automatique et l'IA dans l'industrie du jeu ont révolutionné la façon dont les gens recherchent leur contenu préféré dans les jeux vidéo. Des « recherches avancées » détaillées dans les jeux vidéo permettent aux joueurs humains de rechercher des éléments ou du matériel spécifiques. Les algorithmes ML et AI peuvent analyser l'historique de jeu, les préférences et les données d'activité d'un joueur pour fournir des résultats de recherche plus précis et pertinents.
Candidature
Vous devez avoir entendu parler d'AlphaGo Zero, un programme contrôlé par ordinateur développé par DeepMind qui utilise l'IA dans les jeux pour jouer à Go, un célèbre jeu de société. Ce programme utilise une technique appelée 'Recherche arborescente de Monte-Carlo (MCTS).' L'algorithme MCTS utilise l'historique d'un jeu et les actions des joueurs pour apprendre et concevoir de meilleures stratégies de jeu.
Grâce à ses compétences de recherche sophistiquées, AlphaGo peut examiner le plateau de jeu et anticiper les mouvements de son adversaire, ce qui se traduit par un gameplay plus précis et convaincant.
4. Stabiliser la complexité du jeu
Source : Olhar Digital
L'apprentissage automatique et l'IA dans l'industrie du jeu aident à équilibrer l'étendue de la complexité d'un jeu vidéo en optimisant l'écosystème et la mécanique du jeu, en réduisant les bugs et les problèmes et en améliorant l'expérience de jeu. En analysant les données, le comportement et les statistiques de jeu des joueurs, les algorithmes ML peuvent aider les développeurs de jeux à affiner les mécanismes de jeu.
Candidature
FIFA est un jeu vidéo de sport bien connu qui utilise ML pour contrôler la complexité. Dans FIFA, les algorithmes d'apprentissage automatique examinent les données d'équipe et le comportement des joueurs. De plus, ces algorithmes effectuent un ajustement dynamique de la difficulté. Le jeu ajuste le niveau de difficulté en fonction du niveau de compétence et du comportement du joueur, garantissant que le jeu reste difficile mais pas écrasant. Le jeu utilise également des algorithmes ML pour analyser le mouvement et le positionnement des joueurs, garantissant que les joueurs se déplacent et se comportent comme des joueurs humains sur le terrain.
5. Analyse du jeu
Source : Supercellule
L'apprentissage automatique et l'IA dans les jeux ont changé la façon dont les développeurs utilisent l'analyse de jeu en fournissant une compréhension et des informations plus approfondies sur le comportement, les préférences et l'interaction des joueurs avec le jeu. Comme ces technologies analysent des tonnes de données de jeu, elles aident à optimiser les mécanismes de jeu en améliorant l'expérience globale du joueur.
Candidature
L'un des jeux de stratégie mobiles les plus populaires, Clash of Clans, utilise l'apprentissage automatique et l'IA dans l'industrie du jeu pour comprendre le comportement des joueurs, travailler sur le développement des styles de jeu préférés des unités de jeu et planifier la progression du jeu. Clash of Clans utilise également ML et AI pour la segmentation des joueurs, attribuant les joueurs à différents groupes en fonction de leurs performances et de leurs préférences. Enfin, ces technologies prennent également en charge les achats en jeu du jeu.
6. Apprentissage par renforcement
Source : GitHub
Utilisant la rétroaction sous forme d'incitations ou de pénalités pour des actions ou des comportements particuliers, l'apprentissage par renforcement est une technique d'apprentissage automatique qui permet aux agents d'apprendre par la pratique.
Candidature
Minecraft, un jeu vidéo bac à sable populaire, utilise l'apprentissage par renforcement pour former des agents, appelés "bots", pour accomplir diverses tâches et relever des défis dans le jeu. Minecraft utilise également la plate-forme Malmo de Microsoft, qui intègre l'apprentissage par renforcement. Les développeurs peuvent former et tester des algorithmes d'apprentissage par renforcement dans le monde virtuel de Minecraft à l'aide de la plateforme Malmo.
7. Analyse du comportement des joueurs
Source: Jeux épiques
L'analyse du comportement des joueurs est l'une des applications les plus courantes de l'apprentissage automatique et de l'IA dans l'industrie du jeu vidéo. Les algorithmes ML analysent les jeux vidéo pour fournir des informations sur l'engagement, les préférences et le comportement des joueurs. Ils travaillent ensuite avec ces données de formation pour concevoir des stratégies et un gameplay basés sur cette analyse, aidant les développeurs de jeux à améliorer l'expérience de jeu globale.
Candidature
Le jeu Battle Royale PlayerUnknown's Battlegrounds (PUBG) utilise ML pour analyser le comportement des joueurs. Dans PUBG, les algorithmes d'apprentissage automatique examinent les données d'interaction et d'activité des joueurs pour offrir des informations sur les préférences des joueurs, y compris les styles de jeu, les emplacements et les armes préférés.
8. Détection de fraude
Source: Jeux épiques
L'apprentissage automatique et l'IA sont devenus des outils précieux dans l'industrie du jeu vidéo à diverses fins, y compris la détection des fraudes. La fraude dans les jeux vidéo peut prendre de nombreuses formes, telles que la triche, le piratage et l'exploitation des vulnérabilités pour obtenir un avantage injuste. L'équité du jeu peut être considérablement affectée par ces actions. Les algorithmes ML peuvent analyser de grandes quantités de données générées par les actions des joueurs et détecter des modèles qui indiquent un comportement frauduleux.
Candidature
L'un des jeux multijoueurs en ligne les plus joués, League of Legends, utilise ML pour détecter et arrêter la fraude. Riot Games, le créateur de League of Legends, a inclus plusieurs algorithmes dans son système pour prévenir la fraude.
Par exemple, ils utilisent un système ML pour identifier les comportements toxiques dans les messages de chat des joueurs. Ce programme examine les messages de chat des participants et trouve des modèles qui indiquent une conduite défavorable, comme des insultes, des menaces et du harcèlement. Le jeu utilise également un système ML anti-fraude pour empêcher les achats frauduleux dans le jeu en analysant les habitudes d'achat et en alertant le système s'il en trouve.
9. Analyses prédictives
Source : Ars Technica
L'analyse prédictive est une application typique des systèmes standard de ML et d'IA. Zynga, l'un des principaux développeurs de jeux sociaux, utilise l'analyse prédictive basée sur ML pour améliorer les performances et l'engagement des joueurs. Cette application a également été largement utilisée dans l'industrie du jeu.
Candidature
Zynga utilise l'apprentissage automatique et l'IA dans l'industrie du jeu aux fins suivantes :
- Rétention des joueurs : en prédisant la probabilité d'attrition des joueurs.
- Achats en jeu : identifier les joueurs les plus fréquents et les plus susceptibles d'effectuer un achat en jeu.
- Pour analyser les données de jeu et prédire comment les joueurs réagiront aux changements de conception du jeu.
10. Traduction en temps réel
Source : IMDb
L'IA dans le jeu est devenue un outil essentiel pour la traduction en temps réel dans les jeux vidéo, en particulier pour ceux qui ont une base de joueurs mondiale. La traduction en temps réel basée sur ML permet aux joueurs qui parlent différentes langues de communiquer entre eux et améliore l'expérience de jeu globale.
Candidature
Ceci est un autre cas d'utilisation dans Minecraft, le célèbre jeu vidéo sandbox de Mojang Studios utilise une technologie de traduction basée sur ML pour permettre aux joueurs parlant différentes langues de communiquer entre eux. Minecraft utilise une fonctionnalité appelée "Détection de la langue", qui détecte la langue du message envoyé par le joueur et la traduit. Cette fonctionnalité utilise des algorithmes ML formés sur différentes métriques linguistiques pour identifier et traduire les langues dans le système de chat.
11. Monétisation
Source : Xbox
L'apprentissage automatique et l'IA dans l'industrie du jeu peuvent aider à monétiser les jeux en identifiant les modèles de comportement des joueurs, en prédisant les préférences des joueurs et en proposant des recommandations et des promotions personnalisées.
Candidature
Le célèbre jeu de bataille royale Fortnite, créé par Epic Games, tire parti du ML et de l'IA pour améliorer ses méthodes de monétisation. Fortnite utilise des algorithmes ML pour analyser les données du marché et ajuster les prix des articles du jeu en temps réel. Ces algorithmes peuvent également prédire quels joueurs risquent de se désabonner et offrir des récompenses et des promotions personnalisées pour les maintenir engagés.
12. Sécurité de l'écosystème de jeu
Source : Actualités Blizzard
Les mesures de sécurité pour l'environnement de jeu peuvent utiliser l'apprentissage automatique et l'IA dans l'industrie du jeu pour détecter et arrêter la fraude, la triche et d'autres comportements néfastes. L'analyse de données à grande échelle à l'aide d'algorithmes ML peut révéler des tendances indiquant une activité douteuse.
Candidature
Overwatch, le célèbre jeu de tir en équipe de Blizzard Entertainment, utilise des fonctionnalités de sécurité basées sur ML pour détecter et arrêter la triche et d'autres activités illégales. En examinant le comportement des joueurs et l'activité des comptes, Overwatch utilise des algorithmes ML pour surveiller les comptes des joueurs à la recherche d'activités douteuses, telles que les tentatives de connexion à partir d'adresses IP inconnues ou un gameplay étrange. Le système utilise des données telles que les mouvements du joueur, la visée et les schémas de tir pour identifier les comportements suspects et prendre des mesures.
13. Personnalisation
Source: Netflix
L'IA dans le jeu peut aider à la personnalisation du jeu en analysant les données et le comportement des joueurs pour permettre la scénarisation d'expériences personnalisées et de recommandations de contenu. Cela aide à rendre le jeu plus jouable pour chaque joueur.
Candidature
Le film interactif Netflix Bandersnatch, qui permet aux téléspectateurs de prendre des décisions qui ont un impact sur l'intrigue, tire parti du ML et de l'IA pour personnaliser l'expérience de chaque téléspectateur. Il utilise des algorithmes ML pour recommander du contenu en fonction de l'historique de visionnage passé du spectateur et des choix effectués pendant le film.
De plus, la technologie informatique utilisée par le film analyse la réponse émotionnelle du spectateur à différentes parties du scénario. En analysant les expressions faciales et d'autres réponses physiologiques, Bandersnatch peut déterminer les parties les plus excitantes de l'histoire.
14. Reconnaissance vocale
Source : Vapeur
L'apprentissage automatique et l'IA pour l'industrie du jeu sont également bénéfiques pour la reconnaissance vocale. Les algorithmes ML peuvent faciliter la reconnaissance vocale du jeu en analysant et en interprétant les mots et les phrases prononcés, facilitant l'interaction entre les joueurs et le jeu à l'aide de commandes vocales.
Candidature
Le jeu de stratégie en temps réel d'Ubisoft Tom Clancy's EndWar utilise ML et AI pour la reconnaissance vocale. EndWar effectue des opérations dans le jeu comme déplacer des troupes, combattre des adversaires ou donner des ordres en écoutant le discours du joueur et en interprétant son ton et son contexte. De plus, les algorithmes utilisés dans EndWar peuvent annuler les bruits de fond et autres distractions pour rendre le gameplay fluide.
15. PNL pour chatbots et assistants virtuels
Source : Roberts Space Industries
L'IA dans les jeux est également utilisée à dessein pour le traitement du langage naturel pour les chatbots et les assistants virtuels dans le jeu. Il permet au chatbot de comprendre et de répondre aux requêtes en langage naturel et aux conversations des joueurs. De plus, dans les jeux aux mécanismes complexes, les capacités de la PNL aident les joueurs à mieux la comprendre et à améliorer l'engagement des joueurs.
Candidature
Le jeu d'exploration spatiale "Star Citizen" de Cloud Imperium Games est un exemple d'application de ML et d'IA pour prendre en charge la PNL pour les chatbots. Kraken, un chatbot alimenté par l'IA utilisé dans Star Citizen, aide les joueurs dans diverses tâches et offre une assistance tout au long du jeu. Cela peut également aider à traduire les requêtes et les commandes des joueurs dans différentes langues, rendant le jeu plus inclusif et accessible à l'échelle mondiale.
Portée de l'IA et du ML dans le processus de développement de jeux et les jeux
Compte tenu de l'applicabilité de ces technologies dans l'industrie du jeu, il y a un futur brillant qui aura un impact significatif sur la façon dont les jeux vidéo sont joués et développés. L'IA et le ML dans le développement de jeux deviendront une partie plus intégrante de
- Comportement des personnages non-joueurs (PNJ),
- Génération de contenu procédural,
- Modélisation de joueurs,
- Mesures anti-triche,
- Trouver son chemin,
- Traitement du langage naturel.
Conclusion
En résumé, l'IA et le ML jouent un rôle important dans le développement de jeux, créant des expériences de jeu plus immersives et engageantes. Ces technologies révolutionnent la façon dont les jeux sont développés, joués et expérimentés, changeant tout, du comportement des personnages non-joueurs à la génération procédurale, à l'analyse des jeux, au traitement du langage naturel et aux techniques anti-triche. Vous pouvez vous attendre à voir des applications encore plus fascinantes et de pointe de l'IA et du ML dans le développement de jeux et les jeux à mesure que ces technologies continuent de se développer et de s'améliorer.
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Foire aux Questions
Q1. Comment les jeux utilisent-ils l'apprentissage automatique ?
A. Les jeux utilisent l'apprentissage automatique pour les raisons suivantes :
- Pour déterminer les comportements des PNJ.
- Génération de contenu procédural.
- Analyse des joueurs.
- Méthodes anti-triche.
- Test de jeu.
Q2. Quels sont certains des défis de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le développement de jeux ?
A. Certains défis auxquels les développeurs de jeux sont confrontés lors de l'utilisation du ML et de l'IA sont
- Disponibilité des données,
- Complexité des algorithmes,
- Biais d'apprentissage automatique,
- Frais de calcul,
- Intégrations avec les jeux existants.
Q3. Quelle est l'application de l'IA dans les jeux ?
R. La réactivité et l'adaptabilité des jeux vidéo sont appelées intelligence artificielle. Ces expériences interactives alimentées par l'IA sont généralement créées par des PNJ, ou des personnages non-joueurs, qui se comportent de manière intelligente ou imaginative comme s'ils étaient dirigés par un joueur humain. L'IA détermine le comportement d'un PNJ dans le monde du jeu.
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