(function (s, e, n, d, er) { s['Sender'] = er; s[er] = s[er] || function () { (s[er].q = s[er].q || []).push(arguments) }, s[er].l = 1 * new Date(); var a = e.createElement(n), m = e.getElementsByTagName(n)[0]; a.async = 1; a.src = d; m.parentNode.insertBefore(a, m) })(window, document, 'script', 'https://cdn.sender.net/accounts_resources/universal.js', 'sender'); sender('986212f6399684')

  این مقاله را میتوانید در مدت زمان 4 دقیقه مطالعه کنید   منتشر شده در تاریخ: مهر ۷ام, ۱۴۰۲   آخرین بروزرسانی: مهر ۹ام, ۱۴۰۲


آیا هوش مصنوعی در طراحی و توسعه بازی‌های ویدئویی و کامپیوتری کاربرد دارد؟ آیا ممکن است در آینده‌ای نزدیک ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی جای توسعه‌دهندگان بازی‌ را بگیرند؟ 

همه‌جا صحبت از کاربردهای هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف است. همین بحث‌ها و محبوبیت ابزارهای هوش مصنوعی در میان مردم  و حتی حرفه‌ای‌ها در مشاغل مختلف، بعضی را نگران کرده است. اصلا بعید نیست که در آینده‌ای نه چندان دور هوش مصنوعی مشاغل زیادی را از بین ببرد. آیا طراحی و توسعه بازی یکی از آن شغل‌ها است؟ اگر کسی علاقه‌مند به توسعه بازی است و می‌خواهد زبان برنامه‌نویسی پایتون را یاد بگیرد، باید نگران آینده‌ی شغلی خود باشد؟ 

در این محتوا می‌خواهیم به ارتباط هوش مصنوعی و توسعه بازی و کاربردهای AI در طراحی و توسعه بازی‌ها بپردازیم و به سؤالاتی که در بالا طرح شد، پاسخ دهیم. 

 

هوش مصنوعی و طراحی و توسعه بازی‌ های ویدیویی و کامپیوتری

بازی‌های ویدئویی و کامپیوتری طرفداران زیادی در سراسر دنیا دارد. در حال حاضر، تعداد گیمر‌ها (gamer) در سراسر جهان بیش از ۳ میلیارد نفر تخمین زده شده است. این رقم در سال ۲۰۱۵، ۲ میلیارد بوده است. این روند رو به رشد نشان می‌دهد که صنعت توسعه بازی هم رو به رشد است و هم بسیار پررونق و پرسود. در این صنعت پرسود بیش از ۲۵هزار استودیو طراحی و توسعه بازی و  ۲۱میلیون نفر کار می‌کنند. 

فرآیند طراحی و توسعه بازی‌ها از مراحل مختلفی تشکیل شده است: طراحی بازی (Game Design)، مکانیک بازی (Game Mechanics)، روایت بازی (Game Narrative)، تست و ارزیابی بازی (Game Testing). در هر یک از این مراحل، کارشناسان و متخصصانی از حوزه‌های گوناگون (ازجمله موشن دیزاینرها، طراحان سه‌بعدی، برنامه‌نویسان و  توسعه‌دهندگان جاوااسکریپت و پایتون و …) حضور دارند. اما چند وقت است که هوش مصنوعی و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در تمام مراحل حضور پررنگ پیدا کرده‌ است. 

هوش مصنوعی و ابزارهای آن صنعت بازی‌سازی را متحول کرده است. با استفاده از AI بازی‌ها واقعی‌تر و جذاب‌تر طراحی و اجرا می‌شوند. AI فرصت‌ها و امکانات فوق‌العاده‌ای را در اختیار توسعه‌دهندگان بازی‌های کامپیوتری قرار داده است. آن‌‌ها به‌راحتی می‌توانند مرزهای میان واقعیت و تخیل را در انواع بازی‌‌ها از بین ببرند.

علاوه‌بر واقعی‌ترشدن محیط و کاراکترهای بازی، از مهم‌ترین مزایای استفاده از هوش مصنوعی و ابزارهای آن در فرآیند طراحی و توسعه بازی این است که با هوش مصنوعی سرعت طراحی، توسعه و از همه مهم‌تر تست و ارزیابی بازی‌ها افزایش قابل‌توجهی می‌یابد.

در ادامه، مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در هر مرحله بررسی می‌‌شود. 

 

۱. کاربردهای AI در طراحی بازی

اولین مرحله در فرآیند بازی‌سازی طراحی محیط و شخصیت‌های بازی است. هر بازی داستانی دارد و وقایعی را ترسیم می‌کند. بازیکن (کاربر) باید مراحلی را پشت سر بگذارد و چیزهایی را تجربه کند. برای هر بازی باید دنیایی خاص و مخصوص به آن بازی و شخصیت‌ها طراحی شود. در این مرحله هوش مصنوعی و ابزارهای مبتنی بر آن، کار طراحان بازی را ساده‌تر و سریع‌تر می‌کنند. 

  • هوش مصنوعی مولد (Generative AI) می‌تواند محتوا (داستان)، شخصیت‌ها و فضاهای باورپذیر و بسیار واقعی را تولید و مراحل مختلف بازی را طراحی کند. ابزارها و پلتفرم‌های زیادی در این مورد به طراحان کمک می‌کنند و ایده می‌دهند. 

 

 design ai tool in video game

 

  • ابزارهای هوش مصنوعی که در این مرحله استفاده می‌شوند به طراحان بازی این امکان را می‌دهد که رفتار و واکنش‌های بازیکنان را شبیه‌سازی کنند. براساس نتایج شبیه‌سازی میزان سختی هر مرحله تنظیم می‌شود.

 

  • همچنین، الگوریتم‌های ماشین لرنینگ داده‌های مربوط به رفتار و واکنش‌های بازیکنان واقعی را تحلیل و ترجیحات آن‌ها را پیدا می‌کنند و به طراحان پیشنهاد می‌دهند. 

 

۲. کاربرد‌های هوش مصنوعی در مکانیک بازی

بعد از طراحی کاراکترها، فضا یا محیطی که بازی قرار است در آن انجام شود و کارهایی که در هر مرحله بازیکن باید انجام دهد؛ نوبت می‌رسد به ساختن و پیاده‌سازی جریان بازی و کنش‌ و واکنش‌هایی که بین بازیکن، وسایل و محیط بازی اتفاق می‌افتد. در این مرحله، بازی مهندسی می‌شود یا به عبارت دیگر، مکانیک بازی ساخته و پرداخته می‌شود. 

تعریف روشن و واضح مکانیک بازی کمی مشکل است. به همین دلیل بهتر است با مثال مکانیک بازی را توضیح دهیم. در یک بازی جنگی چه اتفاقاتی می‌افتد؟ کاراکترها اسلحه دارند و به هم حمله و شلیک می‌کنند. فرار می‌کنند، از روی موانع می‌پرند یا پشت موانع سنگر می‌گیرند. به ساختن مکانیسم‌هایی که شلیک‌کردن، فرارکردن، دویدن و سنگرگرفتن را در بازی ممکن می‌کند و فعالیت کاراکترهای بازی بر اساس آن اتفاق می‌افتد، مکانیک بازی است. 

ساختن مکانیک بازی با کمک هوش مصنوعی و ابزارهای آن سبب شده است تا بازی‌ها تعاملی‌تر، پویاتر، هیجان‌انگیزتر و چالش‌برانگیزتر شوند. هوش مصنوعی می‌تواند کاراکترهای فرعی زیادی را بسازد که کاری انجام می‌دهند و بازیکنان را نیز وادار می‌کنند تا واکنشی انجام دهند. همچنین، طراحان می‌توانند اکشن‌های بیشتری را وارد هر مرحله از بازی کنند. برای مثال، مسیریابی در بازی جنگی یا نجات‌دادن زخمی‌ها یا نبردهای تن به تن. 

 

ai in game development

 

 

۳. کاربردهای AI در روایت بازی

پردازش زبان طبیعی (NLP) روایت بازی‌های کامپیوتری و ویدئوی را متحول کرده است. هوش مصنوعی (پردازش زبان طبیعی) می‌تواند با هر بازیکن حرف بزند و داستان را براساس پاسخ‌های او پیش ببرد و روایت کند. همچنین، دیالوگ‌های بین بازیکنان و دیگر کاراکترهای بازی نیز با کمک پردازش زبان طبیعی واقعی‌تر و هیجان‌انگیزتر می‌شود. 

 

۴. کاربردهای هوش مصنوعی در تست و ارزیابی بازی

حالا که بازی طراحی و ساخته شده است، باید تست و ارزیابی شود. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند تمام مراحل بازی را با سناریوهای مختلف بازی کنند و اشکالات (باگ‌های) احتمالی را کشف و نشان دهند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین که با داده‌های زیادی درباره‌ی انواع بازی‌ها آموزش داده شدند، می‌توانند الگوها و خطاها و ناهنجاری‌‌ها در بازی را شناسایی کنند.

درواقع، هوش مصنوعی یک بار قبل از اینکه یک انسان بازی را بازی کند، آن را بازی می‌کند. به این ترتیب، تجربه‌ی بازی‌کردن انسان را برای بازی‌سازان شبیه‌سازی می‌کند. بنابراین، طراحان و سازندگان این امکان را دارند تا هم اشکالات فنی و تکنیکی را پیدا کنند و هم تجربه‌ی تعامل با بازی را برای انسان‌ها بهبود دهند. 

در بازی‌های کامپیوتری که آنلاین است و هم‌زمان تعداد زیادی بازیکن می‌توانند باهم بازی کنند، تست و ارزیابی بازی و سیستم پخش آنلاین اهمیت بسیار زیادی دارد. در این نوع بازی‌ها نیز هوش مصنوعی می‌تواند عملکرد سیستم و بازی را با تعداد بالای بازیکنان شبیه‌سازی و امتحان کند. 

 


 اگر می‌خواهید با یکی از جالب‌ترین کاربردهای AI آشنا شوید، «هوش مصنوعی معماری هم می‌کند!» را بخوانید. 


 

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

۱. این یک واقعیت است که هوش مصنوعی و ابزارهای مبتنی بر آن در بسیاری از صنایع کاربردی و مهم شدند. به همین دلیل، تهدیدی برای حضور انسان در فرآیند طراحی و تولید محصولات و خدمات مختلف به‌حساب می‌آیند. 

۲. صنعت بازی‌سازی یا طراحی و توسعه بازی‌های ویدیویی و کامپیوتری هم یکی از آن صنایع است.  

۳. طراحی شخصیت‌ها، مکانیک و تست بازی با روش‌های سنتی، یعنی بدون دخالت وسیع ابزارها و فقط با حضور کارشناسان و متخصصان، طولانی‌تر، پرچالش‌تر و گران‌تر است. 

۴. AI و ابزارهایش در تمامی مراحل طراحی و توسعه بازی نقش دارند و آن را بهینه‌تر و سریع‌تر می‌کنند. 

۵. هوش مصنوعی به بازی‌سازان کمک می‌کنند تا بازی‌ها را واقعی‌تر کنند. 

۶. خب، همه‌ی این‌ مزایا و کاربردها به این معنی است که در آینده در فرآیند بازی‌سازی نیازی به نیروی انسانی نیست؟ اصلا. هوش مصنوعی به تنهایی نمی‌تواند و قادر نیست تمام مراحل را انجام دهد.

۷. ممکن است هوش مصنوعی در بعضی مراحل، مخصوصا تست و ارزیابی بازی، جای انسان را بگیرد؛ اما در مرحله‌ی طراحی بازی و خلق تجربه‌ای هیجان‌انگیز برای بازیکنان نمی‌تواند. 

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

امتیازشو ثبت کنید

میانگین / 5. تعداد رای

اولین نفر شما امتیاز دهید

دوره تخصصی یادگیری ماشین

در یک دوره آموزشی متخصص یادگیری ماشین شوید.

از یادگیری ماشین می توان در صنایع مختلف با اهداف مختلف استفاده کرد. ماشین لرنینگ باعث افزایش بهره وری در صنایع می شود، به بازاریابی محصول کمک کرده و پیش بینی دقیق فروش را ساده تر می کند. پیش بینی های دقیق پزشکی و تشخیص ها را تسهیل می کند. دقت در قوانین و مدل های مالی را بهبود می بخشد. به سیستم های توصیه گر، الگوریتم های فرا ابتکاری و حرکت ربات ها کمک خواهد کرد. در بحث فروش میتواند محصولات مناسب تری را به مشتری پیشنهاد دهد( با کمک به تقسیم بندی بهتر و پیش بینی دقیق طول عمر محصولات ) و ...
استفاده از سیستم های ماشین لرنینگ می تواند تا حد زیادی حجم کاری ما را کاهش دهد. به خصوص کارهایی که نیاز به آنالیز حجم عظیمی از داده و تصمیم گیری بر اساس این داده ها را دارد بسیار تسهیل می کند. سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ ظرفیت انجام کار صد نفر را همزمان دارد و تنها به کمک ماشین ها می توان بدون صرف وقت و انرژی زیاد، کارهای سنگین را انجام داده و در عین حال پول و درآمد بیشتری کسب کرد. ماشین لرنینگ با خودکارسازی فرایندها و صرفه جویی در زمان، به ما کمک می کند تا بتوانیم زمان و انرژی خود را بر تصمیم گیری های پیچیده تری متمرکز کنیم.
ادامه...

شاید به این مطالب نیز علاقه مند باشید.

بهترین راه یادگیری پایتون

بهترین راه یادگیری پایتون ( راهنمای گام به گام ٢٠٢٠ )

پایتون یک زبان بسیار محبوب است. همچنین یکی از زبان هایی است که برای شروع کار مبتدیان مناسب است. بهترین راه یادگیری پایتون درک تصویر کلی از همه آنچه در مسیر…

nlu چیست

ماشین زبان آدمیزاد را می‌فهمد

Natural Language Understanding (NLU) یا درک زبان طبیعی چیست؟ چه‌ کسی قرار است زبان طبیعی ما انسان‌ها را بفهمد؟ چرا مهم است متخصصان درباره‌ی فهم یا درک زبان طبیعی تلاش…

ai history

هرآنچه‌که باید درباره‌ تاریخچه‌ی هوش مصنوعی بدانید

همه‌ی ما زمان‌هایی را تجربه کردیم که فکر می‌کنیم هیچ‌کس حرف ما را نمی‌فهمد. دلمان نمی‌خواهد تنها باشیم ولی خب تحمل کسی را هم نداریم. حال تصور کنید مک‌بوک شما…

0 0 رای
امتیازدهی به مقاله
دنبال کردن
با خبر کردن از
guest
0 دیدگاه
بازخورد داخلی
دیدن همه نظرات
تهران - نارمک، خیابان آیت، پلاک ۳۵۰، واحد۴

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

امتیازشو ثبت کنید

میانگین / 5. تعداد رای

اولین نفر شما امتیاز دهید

دوره تخصصی یادگیری ماشین

در یک دوره آموزشی متخصص یادگیری ماشین شوید.

از یادگیری ماشین می توان در صنایع مختلف با اهداف مختلف استفاده کرد. ماشین لرنینگ باعث افزایش بهره وری در صنایع می شود، به بازاریابی محصول کمک کرده و پیش بینی دقیق فروش را ساده تر می کند. پیش بینی های دقیق پزشکی و تشخیص ها را تسهیل می کند. دقت در قوانین و مدل های مالی را بهبود می بخشد. به سیستم های توصیه گر، الگوریتم های فرا ابتکاری و حرکت ربات ها کمک خواهد کرد. در بحث فروش میتواند محصولات مناسب تری را به مشتری پیشنهاد دهد( با کمک به تقسیم بندی بهتر و پیش بینی دقیق طول عمر محصولات ) و ...
استفاده از سیستم های ماشین لرنینگ می تواند تا حد زیادی حجم کاری ما را کاهش دهد. به خصوص کارهایی که نیاز به آنالیز حجم عظیمی از داده و تصمیم گیری بر اساس این داده ها را دارد بسیار تسهیل می کند. سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ ظرفیت انجام کار صد نفر را همزمان دارد و تنها به کمک ماشین ها می توان بدون صرف وقت و انرژی زیاد، کارهای سنگین را انجام داده و در عین حال پول و درآمد بیشتری کسب کرد. ماشین لرنینگ با خودکارسازی فرایندها و صرفه جویی در زمان، به ما کمک می کند تا بتوانیم زمان و انرژی خود را بر تصمیم گیری های پیچیده تری متمرکز کنیم.
ادامه...