人工智能将彻底改变游戏开发的 5 种方式

KaaPexei

游戏开发者以各种方式使用 AI，而且这种趋势只会继续下去。电子游戏不再是唯一令人愉快的休闲方式，而是日常生活中不可或缺的一部分。

根据最近的趋势报告，玩电子游戏的人正在他们消费的东西中寻找身临其境的体验和尖端技术。由于开发引擎的进步，完成日常拼图游戏和文字游戏等基本的计算机化乐趣得到了发展。
视频游戏的现状主要归功于人工智能(AI)。
游戏开发商以各种方式使用 AI，预计这种趋势只会持续下去。
游戏中的 AI 是什么？
不可玩的角色可以创造性地行动，就像人类游戏玩家通过视频游戏的人工智能命令他们一样。
从控制乒乓球拍或吃豆人幽灵的软件一直到太空探险精英的宇宙创造算法，视频游戏中的人工智能 (AI) 已经存在了很长时间。
人工智能从游戏行业中受益匪浅。几十年来，科学家们一直在试验这项技术的新应用。早在 1949 年，克劳德·香农 (Claude Shannon) 就首次考虑在计算机上玩一对一国际象棋。
Mind Game 的主要目标是评估玩家的心理健康状况。
多亏了一款可以即时生成风景和事件的游戏，玩家可以像在现实世界中一样在虚拟世界中进行任何活动。它还会考虑用户的心理状态，以跟上游戏不断变化的动态。从本质上讲，它以不可能的情况挑战参与者，以测试他们面对无法克服的损失时的精神勇气。
视频游戏和人工智能才刚刚起步，智力游戏是一个很好的起点。
例如，控制台和云计算的进步、用于虚拟现实的复杂图形卡、耳机和渲染算法使 AI 能够生成看起来和行为都像人类的环境和虚拟角色。
由于最近的发展，新一代游戏开发人员和设计人员目前正在努力解决游戏中 AI 的基础问题。为了创建更逼真的虚拟世界，研究人员已经开始超越实验实验室的领域，进入有价值的产品和开发工具的领域。
人工智能 (AI) 在视频游戏中的重要性
游戏创作者旨在为玩家提供有意义且愉快的体验。
从各种游戏功能，包括图像、音乐、游戏时间、故事情节和挑战，以及与玩家直接互动的内容，这些体验被创造出来（盟友、对手或其他对象）。因此，人工智能正成为设计师管理日益复杂的游戏动态的不可或缺的工具。
此外，企业将从人工智能 (AI) 在游戏中的普及中获益匪浅。到 2026 年，游戏业务的市值预计将达到 3140 亿美元，成为最赚钱的业务之一。因此，基于人工智能的游戏开发在全球范围内的资金稳步增长。
该领域出现了多家公司。2021 年 1 月，利用AI生成的无限故事创建游戏的公司 Latitude 获得了 330 万美元的种子投资。
互动游戏公司 Osmo 已获得 3250 万美元的风险投资。另一家立陶宛人工智能游戏企业 Gosu Data Lab 获得了 510 万美元的风险投资。Gosu 的主要目标是帮助游戏玩家提高他们的游戏能力。
游戏业务中的人工智能
而不是游戏体验领域，游戏业务领域已经被人工智能超越。虚拟和现实世界的体验在游戏业务中越来越紧密地交织在一起。由于在这个混合社会中货币化的潜力越来越大，人工智能驱动的技术正变得越来越流行。
纽约大学计算机科学与工程高级教授 Julian Togelius 专门研究人工智能 (AI) 和视频游戏的接口，他表示，赋予智能软件系统权力可能会从根本上改变我们对游戏的看法。
即使软件在创造乐趣方面扮演了艺术角色，但可以说，未来愿景中最有趣的方面是，这种技术可能会产生如此充满活力和常青的体验，以至于它们总是适合人们的口味。
AI在游戏中的典型应用
人工智能 (AI) 在游戏中的应用范围很广，从视觉增强到自动关卡开发，再到基于故事的情境和故事情节。即使是非游戏角色也可以被赋予智力（NPC）。
图像增强
为了从合成 3D 照片创建逼真的表现，使用了最现代的 AI 图像增强技术。人工智能专家率先开发了一种深度学习系统，可以将 3D 生成的视觉效果转换为逼真的照片，从而推动图像增强。
侠盗猎车手 5 就有这样的机制，而且效果很好。使用神经网络，研究人员可以准确地复制洛杉矶和南加州的景观。
复古游戏可以以更好的视觉效果形式受益于画面改进。重要的是要记住，为这项工作提供的算法的主要目标是创建一个具有比低分辨率图像更多像素的相同图像。升级 AI是指代此过程的术语。
设计复杂的游戏场景
游戏中的角色决定越来越多地影响着电子游戏的叙事。对这些选择进行编码并预测一个决定如何影响另一个决定是非常棘手的。在大多数情况下，几乎很难预见一个故事会走向何方。
人工智能 (AI) 为视频游戏制作创建有限状态机 (FSM) 模型是一种受欢迎的解脱。FSM 模型使程序员能够将多个场景编码到一个包中。他们可以将决策权交给游戏引擎，游戏引擎将计算并选择最有效的方式进行。
因此，开发人员可以为游戏玩家提供几乎无穷无尽的选择，同时依靠 AI 来理解游戏中的推理。
游戏分析
当游戏代码库变得越来越复杂时，检查和纠正错误变得越来越棘手。在当今的游戏中，考虑到开发人员必须搜索的广阔区域，几乎很难找到问题的根源。
人工智能 (AI) 正在帮助更快地运行代码测试并识别缺陷和可能的代码故障。如今，游戏可以在任何平台上玩。
桌面上的问题可能不会出现在移动版本上。
特定于平台的故障隔离很困难，但人工智能 (AI) 可以提供帮助。
人工智能驱动的游戏分析在问题蔓延之前发现并解决问题。结果，软件发布避免了严重缺陷，因为开发人员会及时收到采取行动的通知。
平衡游戏中的复杂性
视频游戏设计师每天都在努力使他们的创作更加逼真和身临其境。对复杂系统建模是 AI 算法的主要优势。但是，很难模拟真实世界。
游戏中的复杂性可以通过使用 AI 算法来预测未来玩家行为的影响甚至模仿天气和情绪等事物来平衡。FIFA 中的 Ultimate Team 模式很好地说明了这种用途。
当一支足球队的个性品质被输入国际足联的计算机系统时，它会生成一个自动化学分数。球队的精神会根据场上发生的事情而波动（丢球、适时传球等）
由于他们的士气，更好的球队可能会输给排名较低的对手。可以通过这种方式利用人工智能来增加更多的复杂性。
为非游戏角色 (NPC) 添加智能
人工智能 (AI) 即将为当代游戏中的预编程 NPC 赋予智能。因此，他们将更难对付，也更难预测。
随着游戏的进行，人工智能还使 NPC 能够以令人兴奋的新方式学习和适应不断变化的游戏环境。许多视频游戏工作室已经在开发基于人工智能的 NPC。
通过模仿游戏中最好的玩家，SEED (EA) 训练 NPC 角色。对 NPC 的行为进行硬编码是一项费力且耗时的过程；因此，这项技术将大大缩短 NPC 的开发时间。
结论
由于技术的快速进步，人工智能 (AI) 很快成为视频游戏开发中的重要组成部分。随着视频游戏复杂性的提高，我们应该期望在未来看到它们的更广泛用途。
在许多方面，人工智能 (AI) 仍然难以预测，程序员无法很好地利用它。具有讽刺意味的是，在大多数商业游戏开发中，目标是让 NPC 出现并表现得聪明，而不是让他们更聪明。
通过允许 AI 独立学习和适应，可以实现有趣且改变游戏规则的结果。支撑程序生成的基本技术没有太大变化，这是自 1990 年代以来 AI 最有前途的用途之一。
即使它的应用规模更大，处理能力也更强，但基本概念在很大程度上保持不变。尽管开发人员可以通过多种方式改善玩家体验，但对游戏内系统的控制量并没有显着改变。
然而，许多独立游戏创作者正在接受 AI 的不可预测性，并将他们的游戏设计基于不断改进的机器学习算法的能力。
这些不受财务需求约束的开发人员在识别基于 AI 的新型游戏开发应用程序方面发挥着重要作用。