D'fhéadfadh Samhail AI ligean d'fhorbróirí Cluiche Beochan Cosúil le Giniúint a Dhéanamh

Rinne foireann taighdeoirí ag Electronic Arts triail le déanaí le halgartaim hintleachta saorga éagsúla, lena n-áirítear samhlacha foghlama treisithe, chun gnéithe de chruthú físchluichí a uathoibriú. Tá súil ag na taighdeoirí gur féidir leis na samhlacha AI am a shábháil ar a gcuid forbróirí agus beochantóirí ag déanamh tascanna athchleachtacha cosúil le códú gluaiseacht carachtar.

Teastaíonn na mílte uair an chloig oibre chun físchluiche a dhearadh, go háirithe na físchluichí móra, triple-A atá deartha ag cuideachtaí móra cluiche. De réir mar a éiríonn consóil físchluiche, ríomhairí agus gléasanna soghluaiste níos cumhachtaí, éiríonn cluichí físeáin iad féin níos casta agus níos mó. Tá forbróirí cluiche ag cuardach bealaí chun níos mó ábhar cluiche a tháirgeadh le níos lú iarrachta, mar shampla, is minic a roghnaíonn siad halgartaim giniúna nós imeachta a úsáid chun tírdhreacha agus timpeallachtaí a tháirgeadh. Mar an gcéanna, is féidir halgartaim hintleachta saorga a úsáid chun leibhéil físchluiche a ghiniúint, tástáil cluiche a uathoibriú, agus fiú gluaiseachtaí carachtar a bheochan.

Is minic a chuirtear beochan carachtair le haghaidh físchluichí i gcrích le cabhair ó chórais um ghabháil ghluaisne, a rianaíonn gluaiseachtaí fíor-aisteoirí chun beochan níos cosúla a chinntiú. Mar sin féin, tá teorainneacha ag baint leis an gcur chuige seo. Ní hamháin go bhfuil gá fós leis an gcód a thiomáineann na beochana a scríobh, ach tá beochantóirí teoranta freisin do na gníomhartha a gabhadh.

Mar a thuairiscigh Wired, rinne taighdeoirí ó EA iarracht an próiseas seo a uathoibriú agus am agus airgead a shábháil ar na beochana seo. Léirigh an fhoireann taighdeoirí go bhféadfaí algartam foghlama treisithe a úsáid chun samhail dhaonna a ghluaiseann ar bhealach réalaíoch a chruthú, gan gá na gluaiseachtaí a thaifeadadh agus a chódú de láimh. Bhain an fhoireann taighde úsáid as “Motion Varitional Autoioncoders” (Motion VAEs) chun patrúin ábhartha gluaiseachta ó shonraí gabhála gluaisne a shainaithint. Tar éis do na h-auto-ionchódóirí na patrúin gluaiseachta a bhaint amach, cuireadh oiliúint ar chóras foghlama treisithe leis na sonraí, agus é mar aidhm beochan réalaíocha a chruthú bunaithe ar chuspóirí áirithe (cosúil le reáchtáil tar éis liathróid i gcluiche sacair). Bhí na halgartaim pleanála agus rialaithe a d'úsáid an fhoireann taighde in ann na rúin a bhí ag teastáil a ghiniúint, fiú gluaiseachtaí a tháirgeadh nach raibh sa bhunthacar de shonraí gabhála gluaisne. Ciallaíonn sé seo, tar éis foghlaim conas a shiúlann ábhar, gur féidir leis an tsamhail foghlama treisithe a chinneadh cad is cosúil le reáchtáil.

Luaigh Wired, Julian Togelius, ollamh NYU agus comhbhunaitheoir cuideachta uirlisí AI Modl.ai go bhféadfadh an teicneolaíocht a bheith úsáideach go leor sa todhchaí agus gur dócha go n-athróidh sé conas a chruthaítear ábhar le haghaidh cluichí.

“Beidh beochan nós imeachta ina rud ollmhór. Go bunúsach déanann sé go leor den obair a bhaineann le tógáil ábhar cluiche a uathoibriú,” Togelius dúirt Wired.

De réir an ollamh Michiel van de Panne ó UBC, a raibh baint aige leis an tionscadal foghlama treisithe, tá an fhoireann taighde ag féachaint leis an gcoincheap a chur chun cinn trí bheochan a dhéanamh ar avatars neamhdhaonna leis an bpróiseas céanna. Dúirt Van de Panne le Wired, cé gur féidir leis an bpróiseas chun beochan nua a chruthú a bheith sách deacair, tá sé muiníneach go mbeidh an teicneolaíocht in ann beochan tarraingteach a sholáthar lá éigin.

I measc feidhmeanna eile AI i bhforbairt cluichí físeáin tá giniúint cluichí bunúsacha. Mar shampla, d’éirigh le taighdeoirí in Ollscoil Toronto líonra sáraíochta ginideach a dhearadh a d’fhéadfadh an cluiche a athchruthú PAC-Man gan rochtain ar aon cheann den chód a úsáidtear chun an cluiche a dhearadh. In áiteanna eile, bhain taighdeoirí ó Ollscoil Alberta úsáid as samhlacha AI chun leibhéil cluichí físeáin a chruthú bunaithe ar rialacha na gcluichí éagsúla mar Super Mario Bros agus Man Mega.