استخدام الذكاء الصنعي في تطوير الألعاب

استخدام الذكاء الصنعي في تطوير الألعاب [2023]

أصبح الذكاء الاصطناعي أداة عالمية لتصميم الألعاب. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي لألعاب الفيديو لا يزال في مراحله الأولى، فقد بدأت شركات الألعاب بالفعل في استخدام الذكاء الصنعي في تطوير الألعاب و التعرف على المزايا الجذابة له مثل تجربة اللاعب المحسنة وخفض التكلفة.

منذ أول برنامج للعب الشطرنج في الخمسينيات، ارتبطت ألعاب الفيديو بالذكاء الاصطناعي. أدت الجهود المبذولة لحل التحدي المتمثل في هزيمة أجهزة الكمبيوتر للخبراء البشريين في الألعاب الإستراتيجية مثل الشطرنج والبوكر وGo إلى تطوير أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. وهذا بدوره أدى إلى تحسينات في تصميم الألعاب الجديدة.

بالمعنى الأوسع، تتضمن معظم ألعاب الفيديو شكلاً من أشكال الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يمكن تطبيق أساليب الذكاء الاصطناعي الحديثة في مجالات متميزة تساعد شركات الألعاب على تحقيق فوائد تجارية أيضًا.

على سبيل المثال، من خلال تعزيز التأثيرات الواقعية، وإنشاء المحتوى، وموازنة التعقيدات داخل اللعبة، وتوفير الذكاء للشخصيات الموجودة في اللعبة كالأعداء مثلاً، يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين تجربة المستخدم الإجمالية مع توفير ميزانية شركات الألعاب ووقتها.

استخدام الذكاء الصنعي في تطوير الألعاب

استخدام الذكاء الصنعي في تطوير الألعاب

إن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الألعاب متنوعة؛ يمكن استخدامه لتحسين الصورة، وإنشاء المستوى بشكل آلي، والسيناريوهات، والقصص، وموازنة التعقيد داخل اللعبة، وإضافة الذكاء إلى الشخصيات غير القابلة للعب (NPCs).

إقرأ أيضاً: ما هو تشات جي بي تي وكيف يمكن استخدامه في كتابة المحتوى| 6 نقاط يجب أن تنتبه لها

تحسين الصورة

في طليعة العاملين في مجال تحسين الصور يوجد مهندسوا الذكاء الاصطناعي الذين يبذلون جهودًا لاستخدام نظام التعلم العميق الذي يحول الرسومات ثلاثية الأبعاد إلى صور واقعية. تم اختبار مثل هذا النظام على Grand Theft Auto 5

الشبكة العصبية المطورة قادرة على إعادة إنشاء المناظر الطبيعية في لوس أنجلوس وجنوب كاليفورنيا بتفصيل كبير. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا لتحسين الصور تحويل الصور ثلاثية الأبعاد الاصطناعية عالية الجودة إلى صور واقعية.

أحد تطبيقات تحسين الصورة في ألعاب الفيديو هو تحسين رسومات الألعاب الكلاسيكية. الفكرة الرئيسية وراء الخوارزميات المقترحة لهذه المهمة هي التقاط صورة منخفضة الدقة وتحويلها إلى نسخة تبدو متشابهة ولكنها تحتوي على عدد أكبر من البكسلات. تسمى هذه العملية “رفع مستوى الذكاء الاصطناعي”.

إنشاء مستويات بشكل آلي للعبة

استخدام الذكاء الصنعي في تطوير الألعاب

يُعرف إنشاء مستوى اللعبة أيضًا باسم إنشاء المحتوى الإجرائي (PCG). هذه هي أسماء مجموعة من الأساليب التي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لإنشاء بيئات عالم مفتوح كبيرة ومستويات ألعاب جديدة والعديد من موارد (ِAssets) اللعبة الأخرى.

 يعد هذا أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الواعدة في تصميم الألعاب. تتضمن ألعاب العالم المفتوح أو ألعاب الخريطة المفتوحة بعضًا من الألعاب الأكثر شعبية حتى الآن. تسمح هذه الألعاب للاعبين باستكشاف المناظر الطبيعية الشاسعة.

يستغرق إنشاء مثل هذه الألعاب وقتًا طويلاً للغاية من منظور التصميم والتطوير. لكن خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكنها إنشاء مشهد جديد وتحسينه فيما يتعلق بحالة اللعبة. على سبيل المثال، No Man’s Sky هي لعبة تعتمد على الذكاء الاصطناعي مع عدد لا حصر له من المستويات الجديدة التي يتم إنشاؤها بسرعة أثناء اللعب.

أو كمثال آخر في لعبة مفتوحة العالم يمكن لخوارزمية الذكاء الاصطناعي إنشاء مناظر طبيعية جديدة بناءً على مكان اللاعب في اللعبة. على سبيل المثال، إذا كان اللاعب في منطقة جبلية، فقد تخلق الخوارزمية مناظر طبيعية جبلية جديدة.

سيناريوهات وقصص

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء القصص والسيناريوهات. في أغلب الأحيان، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء قصة تفاعلية. في هذا النوع من الألعاب، يقوم المستخدمون بإنشاء قصة درامية أو التأثير عليها من خلال الأفعال أو ما يقولونه. تستخدم برامج الذكاء الاصطناعي تحليل النص وتقوم بإنشاء سيناريوهات بناءً على الوقائع المنظورة التي تم تعلمها مسبقًا. يعد AI Dungeon 2 أحد أشهر الأمثلة على هذا التطبيق. تستخدم اللعبة نظامًا متطورًا لإنشاء النصوص مفتوح المصدر تم إنشاؤه بواسطة OpenAI وتم تدريبه على كتب “اختر مغامرتك الخاصة” (Choose Your Own Adventure books).

موازنة التعقيد داخل اللعبة

استخدام الذكاء الصنعي في تطوير الألعاب

الميزة الرئيسية لخوارزميات الذكاء الاصطناعي هي قدرتها على نمذجة الأنظمة المعقدة. يحاول مطوروا الألعاب باستمرار إنشاء ألعاب أكثر حيوية وواقعية. ومع ذلك، فإن نمذجة العالم الحقيقي أمر معقد.

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالتأثيرات المستقبلية لتصرفات اللاعب، وحتى وضع نماذج لأشياء مثل الطقس والعواطف لتحقيق التوازن بين التعقيد داخل اللعبة. والمثال الحقيقي لهذا التطبيق هو وضع الفريق النهائي في FIFA.

يقوم FIFA تلقائيًا بحساب درجة تناغم الفريق بناءً على السمات الشخصية للاعبين في فريق كرة القدم. تتأرجح معنويات الفريق من الأدنى إلى الأعلى بناءً على الأحداث داخل اللعبة (خسارة الكرة، القيام بتمريرة في الوقت المناسب، وما إلى ذلك). بهذه الطريقة، يمكن للفرق التي لديها لاعبين أفضل أن تخسر المباريات ضد الفرق الأضعف بسبب معنوياتها. وبهذه الطريقة، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإضافة طبقة من التعقيد.

إضافة الذكاء إلى الشخصيات غير القابلة للعب (NPCs)

في معظم الألعاب الحالية، يكون الخصوم عبارة عن شخصيات غير قابلة للعب مبرمجة مسبقًا؛ ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي في طريقه لإضافة الذكاء إلى هذه الشخصيات. وهذا سيجعلهم أقل قابلية للتنبؤ وأكثر متعة في اللعب ضدهم.

بالإضافة إلى ذلك، يتيح الذكاء الاصطناعي للشخصيات غير القابلة للعب أن تصبح أكثر ذكاءً وتستجيب لظروف اللعبة بطرق جديدة وفريدة من نوعها مع تقدم اللعبة. بدأت العديد من شركات الألعاب بالفعل العمل على الشخصيات غير القابلة للعب القائمة على الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، تقوم SEED (EA) بتدريب تلك الشخصيات عن طريق تقليد أفضل اللاعبين في الألعاب. سيؤدي هذا النهج إلى تقليل وقت تطوير هذه الشخصيات بشكل كبير، نظرًا لأن البرمجة الدقيقة لسلوكهم يعد عملية شاقة وطويلة.

الخلاصة

من المتوقع أن ينمو تأثير الذكاء الاصطناعي في صناعة الألعاب بشكل أكبر مع إمكانيات جديدة مثل تطور الشخصية المستقلة والتعلم والتكيف. الفكرة الرئيسية هي تصميم ألعاب باستخدام موارد غير ثابتة ولكنهم يتطورون باستمرار أثناء لعب اللعبة.

ستكون الشخصيات غير القابلة للعب المستقبلية قادرة على التطور أثناء اللعب، وسيصبح من الصعب على اللاعب التنبؤ بسلوكياتها. مع زيادة وقت اللعب، ستصبح الألعاب المدعومة بالذكاء الاصطناعي أكثر تقدمًا وصعبة على اللاعبين للتنبؤ بها.

وفي الختام أتمنى أن تسارك في التصويت أدناه لأعرف رأيك في هذه المقالة.

التصويت

[poll id=”13″]

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *