التقنيات الجديدة للذكاء الأصطناعي في الألعاب الالكترونية

عناصر الموضوع

1- استخدام التعلم المعزز لتطوير سلوك الشخصيات

2- تطبيق الشبكات العصبية لتحليل بيانات ألاعبين

3- تطوير انظمه توصيه للمحتوي داخل اللعبة

4- استخدام الذكاء الاصطناعي في اختبار الألعاب

5- تطبيق تقنيات التعلم غير المراقب لتوليد محتوي جديد

إن قوة وتأثير الذكاء الاصطناعي أمر لا مفر منه؛ يتم استخدامه داخل منازلنا وسياراتنا وهواتفنا وأجهزة الكمبيوتر. بسبب هذا الوجود الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي في حياتنا. فمن السهل أن نتخيل أنه مع عدد لا يحصى من العناصر الافتراضية وواجهاتها الرسومية والموضوعية والصوتية المتطورة، يجب أن تتباهى ألعاب الفيديو أيضًا بالذكاء الاصطناعي المتطور للغاية

1- استخدام التعلم المعزز لتطوير سلوك الشخصيات

استكشف أحدث التطورات في تطوير الذكاء الاصطناعي للألعاب باستخدام التعلم المعزز واكتشف كيف تُحدث هذه التكنولوجيا المتطورة ثورة في صناعة الألعاب.

• فهم التعلم المعزز في تطوير الذكاء الاصطناعي للألعاب

يعد فهم التعلم المعزز أمرًا بالغ الأهمية لتطوير الذكاء الاصطناعي للألعاب، لأنه يسمح للعملاء بالتعلم من تفاعلاتهم داخل بيئة الألعاب. في هذا النموذج، يتخذ الوكيل إجراءات ويتعلم من خلال أنظمة ردود الفعل التي تكافئ سلوكه أو تعاقبه بناءً على نتائج تلك الإجراءات. بمرور الوقت، يقوم الوكيل بتحسين استراتيجيته لتعظيم مكافآته التراكمية، وتكييف سياسته استجابة للطبيعة الديناميكية للعبة. يمكن أن يؤدي هذا النهج إلى ذكاء اصطناعي أكثر تطورًا لا يتفاعل مع تصرفات اللاعب فحسب، بل يتوقع أيضًا استراتيجيات اللاعب ويتكيف معها.

• المكونات الرئيسية للتعلم المعزز:

التعلم المعزز (RL) هو نموذج للتعلم الآلي يركز على كيفية قيام الوكيل باتخاذ إجراءات في بيئة لتحقيق أقصى قدر من المكافأة التراكمية. بالإضافة إلى ذلك يوجد في قلب RL مكونات رئيسية. بما في ذلك الوكيل والبيئة وإشارة المكافأة. يتفاعل الوكيل مع البيئة من خلال مراقبة حالتها الحالية، واتخاذ القرارات بناءً على سياستها، وتلقي ردود الفعل في شكل مكافآت أو عقوبات. من خلال التجربة والخطأ، يتعلم الوكيل أفضل إجراء يجب اتخاذه في حالة معينة لتحقيق أعلى المكافآت على المدى الطويل. [1]

2- تطبيق الشبكات العصبية لتحليل بيانات ألاعبين

الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) هي أنظمة كمبيوتر يمكنها تعلم أداء المهام من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، تمامًا مثل الدماغ البشري. إنها نوع قوي من خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة في مجموعة واسعة من التطبيقات في العديد من الصناعات.

تُستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لأتمته عمليات اتخاذ القرار المعقدة. مثل تحليل بيانات العملاء لاتخاذ قرارات أفضل بشأن التسويق والمبيعات وتطوير المنتجات. كما يتم استخدامها أيضًا في صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتصنيع وتجارة التجزئة لحل مجموعة متنوعة من المشكلات، بدءًا من التنبؤ بفشل المعدات وحتى اكتشاف المعاملات الاحتيالية. [2]

 3- تطوير انظمه توصيه للمحتوي داخل اللعبة

• ما هي توصية الذكاء الاصطناعي؟

توصية الذكاء الاصطناعي هي اقتراح في الوقت الفعلي يتم تقديمه للجمهور باستخدام خوارزميات التعلم الآلي. إنها عملية التنبؤ باختيار المستخدم وتقديم الاقتراحات ذات الصلة. بالإضافة إلى ذلك مع استخدام علم البيانات إلى جانب بيانات المستخدم، يمكن لنظام التوصيات أن يوصي بالعناصر الأكثر ملاءمة لمستخدم معين. تشبه التوصيات التي يقدمها نظام التوصية الذكي إلى حدٍ ما أنشطة مساعد المتجر ذي الخبرة الذي يعرف تمامًا احتياجات المستهلك واختياراته ومتطلباته من خلال تحليل سلوكه.

• الأساليب الشائعة المستخدمة لتوصيات اللعبة

هناك ثلاثة أنواع شائعة من الأساليب المستخدمة لإنشاء التوصيات:

• التصفية على أساس المحتوى
• التصفية التعاونية
• التصفية الهجينة. [3]

 4- استخدام الذكاء الاصطناعي في اختبار الألعاب

في العصر الرقمي الحالي، تشهد صناعة الألعاب تحولًا تحويليًا بفضل دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في مختلف جوانب تطوير الألعاب واختبارها. من تعزيز رواية القصص إلى ضمان التوافق عبر منصات متعددة، يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في كيفية اختبار الألعاب وتحسينها قبل طرحها في السوق. الأمر كله يتعلق بتوفير تجربة مستخدم فريدة في وقت الإصدار. وكما ذكر توماس بورزي، رئيس QA Games Studio في Globant: “إن تجربة المستخدم أمر بالغ الأهمية لجودة ألعاب الفيديو.” ولهذا السبب يعد ضمان الجودة الجيد أمرًا حاسمًا في إنشاء المفهوم، ويعتبر الذكاء الاصطناعي ميزة ممتازة من خلال أتمته العديد من هذه العمليات.

ومع ذلك، للارتقاء باستراتيجيات الاختبار إلى المستوى التالي، يجب علينا أولاً أن نفهم ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي التي تعمل بشكل أفضل في عالم الألعاب وكيف يمكننا دمجها في المراحل المختلفة لضمان الجودة.

• فهم استراتيجيات تعلم الآلة:

التعلم الآلي هو مجال ضمن الذكاء الاصطناعي تتعلم من خلاله الخوارزميات من البيانات لتحسين الأداء دون الحاجة إلى برمجة واضحة والقيام بمهام تتطلب عادةً ذكاءً أو تدخلًا بشريًا. يعد هذا أمرًا أساسيًا لتطوير الألعاب الحديثة واختبارها، ولهذا الغرض اخترنا ثلاثة أنواع رئيسية من التعلم الآلي:

التعلم الخاضع للإشراف (SL): استخدام البيانات المصنفة لإجراء التنبؤات والتصنيفات. يمكن للنموذج تحديد الأنماط بناءً على التسميات المتوفرة.

التعلم غير الخاضع للرقابة (UL): اكتشاف الأنماط والهياكل في البيانات غير المسماة. على سبيل المثال، تحديد السلوكيات دون تصنيفات محددة مسبقًا.

التعلم المعزز (RL): وكيل يتعلم اتخاذ القرارات من خلال التفاعل مع البيئة، ويتم تطبيقه على أي لعبة يتم فيها اتخاذ القرارات للحصول على المكافآت. يمكن استخدام التعلم المعزز لإنشاء إجراءات الذكاء الاصطناعي لألعاب وتجارب مختلفة، وأتمته العمليات ومحاكاة السلوك البشري.

وبالتالي، من خلال تدريب الذكاء الاصطناعي على فهم عمليات اللعبة، يمكن للمصممين أتمته الإجراءات وتقييم الأداء ودمج التحسينات بناءً على التجارب السابقة. بالإضافة إلى ذلك يؤدي ذلك إلى تبسيط عملية الاختبار والتأكد من أن الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل مستقل. [4]

 5- تطبيق تقنيات التعلم غير المراقب لتوليد محتوي جديد

• فهم التعلم غير الخاضع للرقابة في إنشاء محتوى الذكاء الاصطناعي

يلعب التعلم غير الخاضع للرقابة لإنشاء محتوى الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في استخلاص رؤى ذات معنى من كميات هائلة من البيانات غير المنظمة. تسمح هذه المنهجية للخوارزميات بتحديد الأنماط والعلاقات دون تسميات محددة مسبقًا. مما يجعلها مفيدة بشكل خاص في التطبيقات المختلفة مثل أنظمة التوصية والتجميع واكتشاف الحالات الشاذة.

التطبيقات الرئيسية للتعلم غير الخاضع للرقابة:

• أنظمة التوصية: تستخدم منصات مثل Netflix وAmazon التعلم غير الخاضع للرقابة لتحليل سلوك المستخدم وتفضيلاته، مما يمكّنه من اقتراح محتوى أو منتجات تتوافق مع الأذواق الفردية.
• التجميع: تقوم هذه التقنية بتجميع نقاط بيانات متشابهة. والتي يمكن أن تكون مفيدة في تجزئة السوق، وتصنيف العملاء، وحتى في تنظيم مجموعات البيانات الكبيرة لتسهيل الوصول إليها
• اكتشاف الحالات الشاذة: من خلال فهم الأنماط العادية داخل البيانات. يمكن أن يساعد التعلم غير الخاضع للرقابة في تحديد القيم المتطرفة، وهو أمر بالغ الأهمية في اكتشاف الاحتيال وأمن الشبكة. [5]

في النهاية يبشر استخدام الذكاء الاصطناعي بفجر جديد لصناعة الألعاب. بالإضافة إلى ذلك من الآن فصاعدا. من المرجح أن يكون لتقنيات الذكاء الاصطناعي مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي تأثير شامل على خطوط إنتاج ألعاب الفيديو.

• nobledesktopالاستفادة من التعلم المعزز لتطوير الذكاء الاصطناعي للألعاب-بتصرف
• linkedin الشبكات العصبية الاصطناعية وتطبيقاتها في الرؤية الحاسوبية والبرمجة اللغوية العصبية والروبوتات-بتصرف
• muvi استخدام توصيات الذكاء الاصطناعي في صناعة الألعاب-بتصرف
• globant إطلاق العنان لقوة نماذج الذكاء الاصطناعي: أهمية ضمان الجودة في اختبار ألعاب الفيديو-بتصرف
• restack التعلم غير الخاضع للرقابة لإنشاء محتوى الذكاء الاصطناعي-بتصرف

مشاركة المقال

وسوم