人工知能がゲーム開発に革命を起こす方法

ゲーム開発者はさまざまな方法で AI を使用しており、この傾向は今後も続くでしょう。 ビデオ ゲームはもはや唯一の娯楽ではなく、日常生活に欠かせないものになっています。

最近のトレンド レポートによると、ビデオ ゲームをプレイする人は、消費するものに没入型の体験と最先端のテクノロジを求めています。 毎日のジグソー パズルやワード ゲームの完成など、コンピュータ化された基本的な楽しみは、開発エンジンの進歩によって進化しました。

ビデオゲームの現在の状態は、主に人工知能 (AI) によるものです。

ゲーム開発者はさまざまな方法で AI を使用しており、この傾向は今後も続くと予想されます。

ゲームにおける AI とは?

ノンプレイアブル キャラクターは、まるで人間のゲーム プレイヤーがビデオ ゲームの人工知能を通じて命令しているかのように、創造的に行動することができます。

ポン パドルやパックマン ゴーストを制御するソフトウェアから、宇宙探査エリートの宇宙作成アルゴリズムに至るまで、ビデオ ゲームの人工知能 (AI) は長い間存在しています。

AI はゲーム業界から大きな恩恵を受けています。 何十年もの間、科学者はこの技術の新しいアプリケーションを実験してきました。 クロード・シャノンは、1949 年にコンピューターでの 1 対 1 のチェスを初めて考えました。

マインド ゲームの主な目的は、プレイヤーの心理的健康状態を評価することです。

プレーヤーは、その場で風景やイベントを生成するゲームのおかげで、現実世界と同じように仮想世界であらゆるアクティビティを実行できます。 また、絶え間なく変化するゲームのダイナミクスに追いつくために、ユーザーの心理状態も考慮しています。 本質的に、それは不可能な状況で参加者に挑戦し、克服できない損失に直面して彼らの精神的なグリットをテストします.

ビデオ ゲームと人工知能は始まったばかりであり、マインド ゲームは良い出発点として機能します。

たとえば、コンソールとクラウド コンピューティングの進歩、バーチャル リアリティ ヘッドセット用の高度なグラフィックス カード、およびレンダリング アルゴリズムにより、AI は人間のように見えて行動する環境と仮想キャラクターを生成できるようになりました。

最近の開発のおかげで、新世代のゲーム開発者とデザイナーは現在、ゲームにおける AI の基礎に取り組んでいます。 よりリアルな仮想世界を作成するために、研究者は実験室の領域を超えて、価値のある製品や開発ツールの領域に進出し始めています。

ビデオゲームにおける人工知能 (AI) の重要性

ゲーム クリエイターは、プレイヤーに有意義で楽しい体験を提供することを目指しています。

画像、音楽、ゲームプレイのタイミング、ストーリーラインとチャレンジ、プレイヤーと直接対話するコンテンツなど、さまざまなゲーム機能から、これらのエクスペリエンスが作成されます (味方、敵、またはその他のオブジェクト)。 その結果、AI は、ますます複雑化するゲーム ダイナミクスを管理するために、デザイナーにとって不可欠なツールになりつつあります。

さらに、企業は、ゲームにおける人工知能 (AI) の人気から大きな利益を得る立場にあります。 ゲーム事業は、2026 年までに 3,140 億米ドルの市場価値を達成すると予想されており、最も有利な事業の 1 つとなっています。 その結果、AI ベースのゲーム開発への資金提供は世界中で着実に増加しています。

この分野では、いくつかの企業が登場しました。 2021 年 1 月、AI によって生成された無限のストーリーを利用したゲームを作成する Latitude は、330 万ドルのシード投資を受け取りました。

インタラクティブ ゲーム会社の Osmo は、3,250 万ドルのベンチャー キャピタルを確保しました。 もう 1 つのリトアニアの AI ゲーム ビジネスである Gosu Data Lab は、ベンチャー キャピタルで 510 万ドルを確保しました。 Gosu の主な目標は、ゲーマーのゲーム能力の向上を支援することです。

ゲーム事業におけるAI

ゲーム体験セクターの代わりに、ゲーム ビジネス セクターは AI に取って代わられました。 ゲーム ビジネスでは、仮想世界と現実世界の体験がますます絡み合っています。 このハイブリッド社会で収益化の可能性が高まっているため、AI を活用したテクノロジの人気が高まっています。

人工知能 (AI) とビデオ ゲームのインターフェースを専門とするニューヨーク大学のコンピューター サイエンスおよびエンジニアリングの上級教授である Julian Togelius 氏によると、インテリジェント ソフトウェア システムに権限を与えると、ゲームの見方が根本的に変わる可能性があります。

ソフトウェアが楽しみを創造する上で芸術的な役割を担っているとしても、将来のビジョンの最も興味深い側面は、この種のテクノロジーが非常にダイナミックで常緑の経験を生み出し、常にあなたの好みに合うようになる可能性があることです。

ゲームにおける AI の典型的なアプリケーション

人工知能 (AI) をゲームに採用する方法は、視覚的な拡張から自動化されたレベル開発、ストーリーベースのシチュエーションやストーリー展開まで、さまざまです。 非プレイ キャラクターにも知性 (NPC) を与えることができます。

画像処理

合成 3D 写真からリアルな表現を作成するために、最新の AI 画像拡張技術が使用されます。 画像拡張は、3D で生成されたビジュアルをリアルな写真に変換できるディープ ラーニング システムを開発している AI の専門家によって主導されています。

グランド・セフト・オート5はこのような仕組みになっており、うまく機能しています。 ニューラル ネットワークを使用して、研究者はロサンゼルスと南カリフォルニアの風景を正確に再現することができました。

レトロ ゲームは、より良いビジュアルという形で画像を改善することで利益を得ることができます。 このジョブに提供されるアルゴリズムの主な目的は、低解像度の画像よりも多くのピクセルを持つ同一の画像を作成することです。 アップスケーリング AI は、この手順を指す用語です。

複雑なゲーム シナリオのエンジニアリング

ゲーム内でのキャラクターの決定が、ビデオ ゲームの物語にますます影響を与えています。 これらの選択をコード化し、ある決定が他の決定にどのように影響するかを予測することは、非常に注意が必要です。 ほとんどの状況で物語がどこに行くのかを予測するのはほとんど困難です.

ビデオ ゲーム制作用のファイナル ステート マシン (FSM) モデルを作成する際の人工知能 (AI) は、歓迎すべき安堵です。 FSM モデルを使用すると、プログラマーは複数のシナリオを 1 つのパッケージにコーディングできます。 彼らは意思決定をゲームエンジンに任せることができ、ゲームエンジンは進行する最も効果的な方法を計算して選択します。

したがって、開発者は、ゲーム内の推論を理解するために AI に依存しながら、ほぼ無限の選択肢をゲーマーに提供することができます。

ゲーム分析

ゲームのコードベースが複雑になると、間違いの調査と修正がますます難しくなります。 今日のゲームでは、開発者が検索しなければならない広大な領域を考慮すると、問題の根本を見つけるのはほとんど困難です。

人工知能 (AI) は、コード テストをより迅速に実行し、欠陥やコードの故障の可能性を特定するのに役立ちます。 現在、ゲームはどのプラットフォームでもプレイできます。

デスクトップの問題がモバイル版では表示されない可能性があります。

プラットフォーム固有の障害分離は困難ですが、人工知能 (AI) が役立ちます。

AI を活用したゲーム分析は、問題が広がる前に発見して修正します。 その結果、開発者は行動を起こすことからタイムリーな通知を受け取るため、ソフトウェア リリースは重大な欠陥を回避します。

ゲーム内の複雑さのバランス

ビデオ ゲーム デザイナーは、作品をよりリアルで没入感のあるものにするために日々努力しています。 複雑なシステムのモデル化は、AI アルゴリズムの主な利点です。 しかし、現実世界をシミュレートすることは困難です。

ゲーム内の複雑さは、AI アルゴリズムを使用して将来のプレーヤーの行動の影響を予測し、天気や感情などを模倣することでバランスを取ることができます。 FIFA の Ultimate Team モードは、この使用法の優れた実例です。

サッカー チームの個性が FIFA のコンピューター システムに入力されると、自動化されたケミストリー スコアが生成されます。 チームの精神は、フィールドでの出来事 (ボールを失う、タイムリーなパスを作るなど) によって変動します。

士気のせいで、より優れたチームがランクの低い対戦相手との試合に負ける可能性があります。 人工知能をこのように利用して、より複雑にすることができます。

非プレイ キャラクター (NPC) にインテリジェンスを追加する

人工知能 (AI) は、現代のゲームで事前にプログラムされた NPC に知性を与える寸前です。 その結果、対戦するのがより難しくなり、予測が難しくなります。

また、AI により、NPC は、ゲームの進行に合わせて新しくエキサイティングな方法でゲームの変化する状況を学習し、適応することができます。 AI ベースの NPC は、すでに多数のビデオ ゲーム スタジオによって開発されています。

ゲームで最高の選手を模倣することによって、SEED (EA) は NPC キャラクターをトレーニングします。 NPC の動作をハード コーディングするのは、面倒で時間のかかる手順です。 したがって、この手法は NPC の開発時間を大幅に短縮します。

結論

テクノロジーの急速な進歩により、人工知能 (AI) はビデオ ゲーム開発の重要な要素になりつつあります。 ビデオゲームの複雑さが増すにつれて、将来的にはより多様な用途が見られると予想されます.

多くの面で、人工知能 (AI) はプログラマーにとってまだ予測不可​​能であり、有効に活用できません。 皮肉なことに、ほとんどの商用ゲーム開発の目的は、NPC を賢くすることではなく、賢く見せて行動させることです。

AI が独立して学習し、適応できるようにすることで、興味をそそる革新的な結果が得られる可能性があります。 手続き型生成は、1990 年代から AI の最も有望な用途の 1 つです。

はるかに大規模で処理能力がはるかに高い場合でも、基本的な概念はほとんど同じままです。 開発者がプレイヤー エクスペリエンスを改善する方法は数多くありますが、ゲーム内システムに対する望ましい制御の程度は大きく変わっていません。

しかし、多くの独立系ゲーム クリエーターは、AI の予測不可能性を受け入れ、機械学習アルゴリズムの絶え間ない改善機能に基づいてゲーム デザインを構築しています。

金銭的な要求を受けないこれらの開発者は、新しい AI ベースのゲーム開発アプリケーションを特定する上で重要な役割を果たします。

Rajalekshmy KR

Rajalekshmy KR は、米国の信頼できる Web 開発会社である NeoITO で働く SEO コンテンツ スペシャリストです。 彼女は常に、テクノロジーの創業者、製品所有者、ビジネス戦略家からのフィードバックを求めて、読者にとって価値のある主題について書いています。

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