هوش‌مصنوعی در بازی‌های ویدئویی

یک مثال رایج برای کاربرد AI در کنترل شخصیت‌های غیربازیکن (NPC) است که اغلب یاران، حلقه‌ها یا دشمنان کاربران انسانی هستند که رفتار خود را براساس پاسخ مناسب به اقدامات بازیکنان انسانی تغییر می‌دهند. با یادگیری از تعاملات و تغییر رفتار خود، NPC‌ها تنوع گفت‌وگوها و اقداماتی را که بازیکنان انسانی با آنها برخورد می‌کنند، افزایش می‌دهند. همچنین از هوش مصنوعى برای تولید مناظر بازى نیز استفاده مى شود که منظور از آن شکل‌دادن مجدد زمینه‌ها به عنوان پاسخ به تصمیمات و اقدامات بازیکن انسانى است. در نتیجه، هوش‌مصنوعى در بازى‌ها کاربران انسانى را در دنیاهایی با محیط‌های پیچیده، داستان‌های قابل تغییر و شخصیت‌های واقعگرایانه فرو می‌برد.

چگونه AI در بازی‌های ویدئویی کار می‌کند؟
بازی‌های هوش مصنوعی از یک طیف از فناوری‌ها و تکنیک‌ها برای راهنمایی رفتارهای NPC‌ها و ایجاد سناریوهای واقعگرایانه استفاده می‌کند. روش‌های زیر به AI در بازی‌های ویدئویی اجازه می‌دهد تا خصوصیات و توانایی تصمیم‌گیری انسان‌مانند را به خود بگیرد.

درختان تصمیم
درختان تصمیم، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی تحت نظارت هستند که داده‌ها را به متغیرهای قابل ارزیابی تبدیل می‌کنند. این متغیرها مجموعه‌ای از قوانین را برای NPCها ارائه داده که براساس عوامل خاص تصمیم‌گیری ‌کنند. به عنوان مثال، یک NPC دشمن ممکن است وضعیت یک شخصیت را بسته به این‌که آیا سلاح حمل می‌کند یا نه تعیین‌کند. اگر شخصیت سلاح داشته باشد، NPC ممکن است تصمیم بگیرد که دشمن است و موضع دفاعی بگیرد.

الگوریتم‌های ژنتیک
الگوریتم‌های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی برای استخراج راه‌حل‌های بهینه از مجموعه داده‌ها استفاده می‌کنند. آنها ممکن است نقاط داده و متغیرها را به طور تصادفی ترکیب کرده تا طیفی از نتایج ممکن را ایجاد کنند. پس از ارزیابی این نتایج، الگوریتم‌های ژنتیک بهترین‌ها را انتخاب و فرآیند را تا زمانی که نتیجه بهینه را تعیین کنند، تکرار می‌کنند. بازی‌های هوش مصنوعی ممکن است از الگوریتم‌های ژنتیکی برای کمک به NPC برای یافتن سریع‌ترین راه برای پیمایش در محیط و در عین حال در نظر گرفتن هیولاها و سایر خطرات استفاده کنند.

شبکه‌های عصبی
شبکه‌های عصبی الگوریتم‌هایی هستند که می‌توانند با یک مجموعه داده خاص آموزش داده و درباره با مجموعه داده‌های مختلف تنظیم شوند. این توانایی تطبیق چیزی است که این الگوریتم‌های یادگیری عمیق را قادر می‌سازد به طور مداوم نتایج خود را بهبود بخشند و سناریوهای زیادی را برآورده کنند. NPC‌ها از شبکه‌های عصبی برای تغییر رفتار خود در پاسخ به تصمیمات و اقدامات کاربران انسانی استفاده می‌کنند و تجربه چالش برانگیزتر و واقعی‌تری را برای گیمرها ایجاد می‌کند.

یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی، شکلی از یادگیری عمیق است که رویکرد آزمون و خطا را در بر می‌گیرد و پاداش‌ها و پیامدهای اقدامات را ارزیابی می‌کند. به عنوان مثال، یک NPC ممکن است در یک بازی تصمیم بگیرد و در نتیجه بمیرد. دفعه بعد، NPC این پیامد را به خاطر می‌آورد و رویکرد متفاوتی را اتخاذ می‌کند و می‌خواهد زنده بماند و امتیاز بگیرد. آنها می‌توانند از تجربیات خود در یادگیری تقویتی استفاده کنند و پیامدهای مثبت تصمیمات خود را به حداکثر برسانند.