الحب "الموت"؟ هذا الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تولد عدد لا حصر له من المستويات الجديدة

لقد أظهرت شركات التكنولوجيا مثل Google DeepMind كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المتطور أن يفعل ذلك تعلم كيفية لعب ألعاب الفيديو الكلاسيكية أفضل من معظم اللاعبين البشر. ولكن هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعل ذلك؟ تصميم مراحل ألعاب الفيديو الكلاسيكية وكذلك المصممين البشريين؟ هذا سؤال طرحه باحثون من إيطاليا، الذين طوروا شبكة عصبية اصطناعية قادر على توليد عدد لا حصر له من الناحية النظرية من المستويات الجديدة لعام 1993 الكلاسيكي أول شخص مطلق النار الموت. إذا كنت قد أمضيت الـ 25 عامًا الماضية متمنيًا الموت لن ينتهي أبدًا، اليوم هو يوم سعدك!

لإنشاء المستويات الجديدة، تم عرض 1000 شبكة عصبية للتعلم العميق الموت المستويات. وقد منحهم هذا القدرة على تعلم الميزات الموجودة في المستويات الشائعة، واستخدامها كأساس لإنشاء مستويات جديدة. ولم يكن لدى الباحثين أي مدخلات مباشرة حول المستويات المتولدة. ومع ذلك، فإن اختيارهم للمستويات المستخدمة لتعليم الشبكة سمح لهم بممارسة قدر صغير من التحكم - مثل الوالدين الذين يحاولون تشكيل الأذواق الموسيقية لأطفالهم من خلال تشغيل الألبومات الكلاسيكية فقط التي تم إنتاجها خلال العصر الذهبي، على سبيل المثال، عام 1988 1997.

"لا يوجد تحيز واضح مشفر في الشبكات التي تولد المستويات، لكننا توقعنا - و الموجودة في تحليلنا - تولد الشبكات مستويات تشترك في أوجه التشابه مع المستويات المستخدمة فيها تمرين،" دانييل لوياكونووقال أستاذ مساعد في جامعة بوليتكنيكو في ميلانو الإيطالية لـ Digital Trends. "وبناء على ذلك فإن اختيار مجموعة المستويات المستخدمة للتدريب يجعل من الممكن التأثير على جودة وخصائص المستويات المولدة."

فماذا يعني هذا بالنسبة لتصميم اللعبة في المستقبل؟ هل سيتم الاستيلاء على وظائف مطوري AAA غدًا بواسطة الروبوتات بدلاً من المبدعين البشريين؟ ليس بالضرورة.

"نعتقد أن هذا العمل، بالإضافة إلى العديد من الأعمال الحديثة في أدبيات أبحاث اللعبة، تشير إلى أن ذلك ممكن قريبًا جدًا لتطوير أدوات تصميم أفضل، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يساعد المصممين البشريين في إنشاء محتوى اللعبة،" Loiacono قال. "يمكن لأدوات التصميم "الذكية" هذه أن توفر الوقت للمصممين البشريين، وفي الوقت نفسه، تسمح لهم بالعمل على مستوى أعلى من التجريد. يتعامل عملنا الآخر مع استخدام الذكاء الاصطناعي. لإنشاء محتوى اللعبة، بما في ذلك المسارات لألعاب السباقات والأصول ثلاثية الأبعاد والأسلحة والخرائط لـ FPS ومستويات المنصات. على وجه الخصوص، يمكن تطبيق هذا النهج لإنشاء خرائط أيضًا لاستراتيجية الوقت الفعلي، وساحة معركة متعددة اللاعبين عبر الإنترنت، وألعاب آر بي جي.

إلى جانب لوياكونو، كان من بين الباحثين الآخرين في المشروع الطالب السابق في جامعة بوليتكنيكو دي ميلانو، إدواردو جياكوميلو، وبيير لوكا لانزي، الأستاذ المتفرغ في الجامعة. أنت تستطيع قراءة ورقتهم هنا. مستودع المشروع هو متاح أيضًا للفحص على Github.

توصيات المحررين

• لا أستطيع أن أصدق أن لوحة المفاتيح الجديدة المفضلة لدي جاءت من شركة هواتف
• Newegg's AI PC Builder عبارة عن حريق في القمامة لا أستطيع أن أنظر إليه بعيدًا
• لا أستطيع أن أصدق أنني أوصي بـ Forspoken على PS5 عبر الكمبيوتر الشخصي
• لقد تحولت إلى شاشة ألعاب لامعة، ولا أستطيع العودة
• لا أستطيع التوقف عن التفكير في لعبة Immortality، اللعبة الأكثر طموحًا في عام 2022

ترقية نمط حياتكتساعد الاتجاهات الرقمية القراء على متابعة عالم التكنولوجيا سريع الخطى من خلال أحدث الأخبار ومراجعات المنتجات الممتعة والمقالات الافتتاحية الثاقبة ونظرات خاطفة فريدة من نوعها.