AI がビデオゲームのプレイ方法をどのように変えるか!

ますます洗練された人工知能 (AI とも呼ばれます) の開発は、ゲーム業界で興味深い新しい機会への扉を開きます。 ライブに行く. しかし、人工知能は今日のビデオ ゲームでどのように使用されているのでしょうか。また、これらの開発がそれほど重要な理由は何なのでしょうか?

ゲームにおける AI とは

人工知能とは、ビデオ ゲームの一部のキャラクター (プレイできないキャラクター (NPC) や対戦相手など) が、人間によって指示されたか、独自の思考プロセスを持っているかのように動作できるようにするプログラミングです。

AI はゲームの没入感を高めるために採用されていますが、これは実際には何を意味するのでしょうか? 象徴的なゲームのパックマンをプレイしたことがあるなら、初期の人工知能の最も有名な例の XNUMX つに遭遇したことでしょう。 パックマンが画面上のすべてのドットを集めようとすると、さまざまな色合いの XNUMX つのゴーストが容赦なく追いかけてきます。 しかし、彼らは彼に従うだけではありません。 ゲームプレイ中、彼らはプレイヤーを待ち伏せしようとしているようです。 彼らはどのようにして成功を収めたのでしょうか? パックマンの位置はゴーストにエンコードされていますが、各ゴーストは異なる反応を示すように設計されています。

ゴーストの XNUMX つは放浪するようにプログラムされており、XNUMX つはパックマンを積極的に追いかけるようにプログラムされており、もう XNUMX つは別のゴーストがパックマンを捕まえようとしていない限りランダムに移動するようにプログラムされています。彼が近くにいるときの地図上の特定の場所。

1980 年のビデオ ゲームでさえ、これら XNUMX つの特徴により、これらの幽霊は独自の意志を持っているように見えます。 彼らには生命力があり、これがビデオゲームにおける人工知能の目的です。

どうしてそれが重要ですか

事実上 すべてのテクノロジーは AI を使用 何らかの方法で。 これがなければ、ゲームが没入型の体験を提供することは不可能です。 人工知能の目的は、ファンタジー ゲームのキャラクターにリアルな外観を与えることで、ユーザーを完全に没入させることです。 AI が進化し、より複雑になるにつれて、プレイヤーのエクスペリエンスと相互作用する方法も変化します。

パスファインディングと有限ステート マシンは、これまでビデオ ゲームにおける AI の主力でした。 パスファインディングは、AI 制御の NPC に、どこに行ってよいか、どこに行ってはならないかを指示するコードです。
これは、レトロなスタイルの 8 ビット ゲームから巨大なオープンワールド RPG まで、依然として不可欠です。 町の開発者は、人々が障壁を通り抜けたり、地球に閉じ込められたりすることを望んでいません。 さらに、彼らは完全に動かないままでいることを望んでいません。
対照的に、有限ステート マシンでは、AI は特定の状況に応じてその動作を変更できます。 メタル ギア ソリッド シリーズでパトロールする警備員は、その優れた実例です。 あなたが彼らの視界の範囲に到達して検出されると、アラートがトリガーされ、近くのすべての敵があなたの位置に集まって攻撃を開始します. 警備員が狩りをあきらめて元の場所に戻るまで、彼らの視界から出て身を隠す必要があります。

「チェイス」状態と「パトロール」状態は、事実上 XNUMX つの別個の状態です。 これらは基本的な概念のように思えるかもしれませんが、今日の AI プログラミングの大部分を制御しています。 シムズシリーズでAIがお腹が空くとエサをもらえる。 疲れ果てたとき、彼らはベッドに引退します。
これは現実世界の意思決定をシミュレートしていますが、実際には SIM が「中立」から「最も近い食料源に移動」に移行し、パスファインディング プログラムがそれらをその源に誘導する状態です。

AIはどのように進化しますか？

すでに、作成者が NPC に提供する経路探索と状態の膨大な数により、状況が根本的に変化しています。 結局のところ、パックマンとスカイリムには大きな違いがあります。 しかし、自動運転車の製造や顔の検出にすでに利用されているのと同じ AI テクノロジーが、ゲームの AI の分野に革命を起こす可能性があります。 近い将来、パスファインディングには、AI に行き先を伝えるだけでなく、それ以上のことが含まれる可能性があります。 実物そっくりのランドスケープをゼロから生成し、通過できるバリアと通過できないバリアを即座に判断する可能性があります。 NPC が真の感情、個性、記憶、願望、欲望、そして人間と区別がつかない知性を持っているとしたら、ビデオ ゲームではどのような物語が考えられるでしょうか? データ サイエンティストは何年もの間、AI に本物の感情を吹き込みたいと切望してきました。 AI実験 Expressive Intelligence Studio では、それらが近づいています。 彼らの成功の後、これらの AI がゲームに登場する日もそう遠くないでしょう。 言い換えれば、人工知能が構築された基本的な考え方である経路探索と状態は、すぐに挑戦されるかもしれません.

数年のうちに、AI はゲーム自体だけでなく、ゲームの作成においても大きな役割を果たし始める可能性があります。 深層学習技術を使った最近の実験により、人工知能は一連の写真やテキストを記憶し、学習した内容を適用して体験をシミュレートできるようになりました。 現在、ピカソを彷彿とさせるアートワークや、人間が作成したと思われる電子メールの作成に利用されています。 これと同じ手法が現在ゲーム制作で使用されています。 ある実験では、人工知能が画像だけを使ってプレイ可能なゲーム レベルを構築することができました。

このテクノロジーの信頼性が高まるにつれて、大規模なオープンワールド ゲームが AI によって作成され、開発者やデザイナーによって微調整される可能性があるため、開発プロセスが加速されます。

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• 出典：プラトンデータインテリジェンス： Platodata.ai