एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म

शोधकर्ताओं ने एक एआई टूल बनाया है जो नए वीडियो गेम स्तर बना सकता है

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जैसे ही मशीन लर्निंग और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस अधिक परिष्कृत हो गए, वीडियो गेम एआई एल्गोरिदम और मॉडल के लिए एक प्राकृतिक और उपयोगी परीक्षण क्षेत्र साबित हुए। क्योंकि वीडियो गेम में दिखाई देने वाले और मात्रात्मक यांत्रिकी, वस्तुओं और मेट्रिक्स होते हैं, वे एआई डेवलपर्स के लिए उनके मॉडल की बहुमुखी प्रतिभा और विश्वसनीयता का परीक्षण करने के लिए सुविधाजनक तरीके हैं। जबकि वीडियो गेमों ने एआई इंजीनियरों को अपने मॉडल विकसित करने में मदद की है, एआई संभावित रूप से वीडियो गेम डिज़ाइनरों को अपने गेम बनाने में मदद कर सकता है। हाल ही में, अल्बर्टा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के एक समूह ने एल्गोरिदम का एक सेट डिज़ाइन किया जो सरल प्लेटफ़ॉर्मिंग वीडियो गेम के निर्माण को स्वचालित कर सकता है।

मैथ्यू गुज़डियल अल्बर्टा विश्वविद्यालय में एक सहायक प्रोफेसर और एआई शोधकर्ता हैं, और टाइम पत्रिका के अनुसार, गुज़डियल और उनकी टीम ने एक एआई एल्गोरिदम पर काम किया है जो साइड-स्क्रॉलिंग प्लेटफ़ॉर्मिंग वीडियो गेम में स्तरों को स्वचालित रूप से बना सकता है। यह स्वचालित स्तर डिज़ाइन गेम डिज़ाइनरों को समय और ऊर्जा बचा सकता है, जिससे वे अधिक मांग वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

गुज़डियल और उनकी टीम ने प्लेटफ़ॉर्मिंग गेम स्तरों को जनरेट करने के लिए एक एआई को प्रशिक्षित किया जिसमें एआई को कई घंटों के प्लेटफ़ॉर्मिंग गेम गेमप्ले पर प्रशिक्षित किया गया था। गुज़डियल, जिनमें मूल सुपर मारियो ब्रोस।, किर्बी का एडवेंचर, और मेगा मैन शामिल हैं। प्रारंभिक प्रशिक्षण के बाद, एआई को गेम के नियमों/यांत्रिकी के बारे में भविष्यवाणियां करने का काम सौंपा जाता है, जो अपने अनुमानों की तुलना परीक्षण फुटेज के साथ करता है। एक बार एआई ने गेम के नियमों की व्याख्या कर ली है, तो शोधकर्ता एक समान प्रशिक्षण विधि का उपयोग करके पूरी तरह से नए स्तरों का निर्माण करते हैं जिनमें मॉडल के नियमों का परीक्षण किया जाता है।

गुज़डियल और उनकी टीम ने एक “गेम ग्राफ” बनाया, जो मॉडल के नियमों के बारे में मान्यताओं और स्तरों के डिज़ाइन के बारे में इसके अनुमानों का एक संयोजन है। गेम ग्राफ ने गेम के बारे में सभी महत्वपूर्ण विशेषताओं को एक प्रतिनिधित्व में मिला दिया, और इस प्रतिनिधित्व में इसलिए गेम को शून्य से पुन: उत्पन्न करने के लिए आवश्यक सभी जानकारी शामिल थी। गेम ग्राफ में शामिल सभी जानकारी का उपयोग नए स्तरों और गेम को इंजीनियर करने के लिए किया गया था। मॉडल के अवलोकनों की सामग्री को नए, अनोखे तरीकों से जोड़ा गया था। उदाहरण के लिए, एआई ने सुपर मारियो ब्रोस और मेगा मैन दोनों के प्लेटफ़ॉर्मिंग यांत्रिकी को मिलाकर एक नया स्तर बनाया जो दोनों गेम की यांत्रिकी को आकर्षित करता था। जब यह प्रक्रिया बार-बार दोहराई जाती है, तो परिणाम एक पूरी तरह से नया गेम हो सकता है जो क्लासिक प्लेटफ़ॉर्मर्स के समान महसूस होता है लेकिन फिर भी अनोखा है।

गुज़डियल के अनुसार, जैसा कि टाइम द्वारा उद्धृत किया गया है, परियोजना के पीछे का विचार एक ऐसा उपकरण बनाना है जिसका उपयोग गेम डेवलपर्स अपने स्तरों और गेम को डिज़ाइन करने के लिए कर सकते हैं बिना कोड सीखे। गुज़डियल ने इस तथ्य पर इशारा किया कि सुपर मारियो मेकर पहले से ही इस अवधारणा को आगे बढ़ा रहा है।

गुज़डियल और अनुसंधान टीम के अन्य सदस्य इस अवधारणा को और आगे ले जाने की उम्मीद कर रहे हैं, संभावित रूप से एक ऐसा उपकरण बनाने की कोशिश कर रहे हैं जो लोगों को एक निश्चित “महसूस” या “देखो” निर्दिष्ट करके नए स्तर या गेम बनाने की अनुमति दे सकता है। एक बार मॉडल को इन विशिष्टताओं प्राप्त हो जाने के बाद, यह एक नए गेम का निर्माण कर सकता है जिसमें अनोखे स्तर और नियम हों। मॉडल को स्तरों को जनरेट करने के लिए केवल दो फ्रेम की आवश्यकता होगी, क्योंकि यह दो फ्रेम के बीच के अंतर से अनुमान लगाएगा। उपयोगकर्ता मॉडल को प्रतिक्रिया दे सकता है क्योंकि यह स्तरों को जनरेट करता है, और मॉडल प्रदान की गई प्रतिक्रिया के आधार पर नए स्तर बनाएगा।

“हम इंटरफ़ेस पर कुछ अंतिम स्पर्श जोड़ रहे हैं और फिर हम यह देखने के लिए एक मानव विषय अध्ययन चलाने जा रहे हैं कि क्या हम सही रास्ते पर हैं,” गुज़डियल ने टाइम को बताया

हालांकि इस अनुप्रयोग का कोई उपभोक्ता-तैयार संस्करण अभी भी भविष्य में है, गुज़डियल ने चिंता व्यक्त की कि गेम उद्योग इस प्रौद्योगिकी को अपनाने में धीमा हो सकता है क्योंकि यह मानव गेम डिज़ाइनरों की आवश्यकता को कम कर सकता है। इसके बावजूद, गुज़डियल को लगता है कि यदि कोई इस उपकरण का उपयोग करने की संभावना रखता है, तो पहले लोग स्वतंत्र गेम डेवलपर होंगे जो इसे दिलचस्प, प्रयोगात्मक गेम बनाने के लिए उपयोग कर सकते हैं।

“मैं पूरी तरह से कल्पना कर सकता हूं कि हमें क्या मिलता है कि कुछ जुनूनी स्वतंत्र [डेवलपर] इन प्रौद्योगिकियों के साथ खिलवाड़ कर रहे हैं और अजीब, शांत, दिलचस्प छोटे अनुभव बना रहे हैं,” गुज़डियल ने कहा। “लेकिन मुझे नहीं लगता कि वे त्रिपल-ए गेम विकास को जल्द ही प्रभावित करेंगे।”

ब्लॉगर और प्रोग्रामर जिनकी विशेषज्ञता मैशीन लर्निंग और डीप लर्निंग विषयों में है। डैनियल दूसरों को सामाजिक कल्याण के लिए एआई की शक्ति का उपयोग करने में मदद करना चाहता है।