AI-ն խաղերի մշակման մեջ. Play-testers-ի արդյունավետ փոխարինում

ՊԱՏԿԵՐԻ ՎԱՐԿ.
Image վարկային
iStock- ը

AI-ն խաղերի մշակման մեջ. Play-testers-ի արդյունավետ փոխարինում

AI-ն խաղերի մշակման մեջ. Play-testers-ի արդյունավետ փոխարինում

Ենթավերնագրի տեքստը
Արհեստական ​​ինտելեկտը խաղերի մշակման մեջ կարող է լավ կարգավորել և արագացնել ավելի լավ խաղեր արտադրելու գործընթացը:
    • Հեղինակ:
    • Հեղինակ անունը
      Quantumrun Հեռատեսություն
    • Հուլիս 12, 2022

    Insight ամփոփում

    Քանի որ բազմախաղացող ինտերնետ խաղերը մեծ ժողովրդականություն են ձեռք բերում, խաղերի մշակողները դիմում են արհեստական ​​ինտելեկտին (AI) և մեքենայական ուսուցմանը (ML)՝ ավելի գրավիչ, առանց սխալների խաղեր ստեղծելու ավելի արագ: Այս տեխնոլոգիաները փոխակերպում են խաղերի զարգացումը` հնարավորություն տալով արագ փորձարկումներ և կատարելագործում, նվազեցնելով մարդկանց լայնածավալ խաղային փորձարկումների անհրաժեշտությունը և թույլ տալով ավելի անհատականացված և բազմազան խաղային փորձառություններ: Այս տեղաշարժը կարող է ազդել նաև այլ ոլորտների վրա՝ կրթությունից և մարքեթինգից մինչև բնապահպանական կայունություն և մշակութային ըմբռնում:

    AI-ն խաղերի զարգացման համատեքստում

    Ինտերնետային բազմախաղացող խաղերը մեծ ժողովրդականություն են ձեռք բերել 2000-ականների կեսերից՝ հմայելով միլիոնավոր խաղացողների ամբողջ աշխարհում: Այնուամենայնիվ, այս հաջողությունը ճնշում է գործադրում խաղերի ստեղծողների վրա՝ ստեղծելու ավելի լավ մշակված, առանց սխալների, կառուցվածքային տեսախաղեր: Խաղերը կարող են արագ կորցնել հանրաճանաչությունը, եթե երկրպագուները և օգտատերերը զգան, որ խաղը բավականաչափ դժվար չէ, բազմիցս հնարավոր չէ խաղալ կամ ունի թերություններ իր դիզայնում: 

    Արհեստական ​​ինտելեկտը և ML-ն ավելի ու ավելի են ինտեգրվում խաղերի մշակման մեջ, որտեղ խաղերի դիզայներները փոխարինում են մարդու խաղ-փորձարկողներին ML մոդելներով՝ մշակման գործընթացը ճշգրտելու համար: Խաղի մշակման գործընթացում նոր նախատիպ խաղի անհավասարությունները հայտնաբերելու համար սովորաբար պահանջվում է ամիսներ խաղալ փորձարկում: Երբ հայտնաբերվում է սխալ կամ անհավասարակշռություն, խնդիրը մեղմելու համար կարող են օրեր պահանջվել:

    Այս խնդրի դեմ պայքարի վերջին ռազմավարությունը տեսնում է, որ ML գործիքները օգտագործվում են խաղի հավասարակշռությունը փոխելու համար, որտեղ ML-ն օգտագործում է իր վաստակի ալգորիթմները՝ խաղալու փորձարկողներ կատարելու համար: Խաղի օրինակ, որտեղ դա փորձարկվել է, թվային թղթախաղի նախատիպն էր Chimera-ն, որը նախկինում օգտագործվել է որպես ML-ի կողմից ստեղծված արվեստի փորձարկման վայր: ML-ի վրա հիմնված թեստավորման գործընթացը հնարավորություն է տալիս խաղի դիզայներներին խաղը դարձնել ավելի հետաքրքիր, արդարացի և իր սկզբնական հայեցակարգին համապատասխան: Տեխնիկան նաև ավելի քիչ ժամանակ է պահանջում՝ իրականացնելով միլիոնավոր սիմուլյացիոն փորձեր՝ օգտագործելով պատրաստված ML գործակալներ՝ հետազոտություններ իրականացնելու համար:

    Խանգարող ազդեցություն

    Նոր խաղացողներին ուղղորդելով և նորարարական խաղային ռազմավարություններ մշակելով՝ ML գործակալները կարող են բարելավել խաղային փորձը: Հատկանշական է նաև դրանց օգտագործումը խաղի թեստավորման մեջ. Եթե ​​հաջողվի, ծրագրավորողները կարող են ավելի ու ավելի շատ ապավինել ML-ին և՛ խաղի ստեղծման, և՛ ծանրաբեռնվածության կրճատման համար: Այս տեղաշարժը կարող է հատկապես օգտակար լինել նոր ծրագրավորողներին, քանի որ ML գործիքները հաճախ չեն պահանջում կոդավորման խորը գիտելիքներ, ինչը թույլ է տալիս նրանց ներգրավվել խաղերի մշակման մեջ՝ առանց բարդ սցենարների արգելքի: Մուտքի այս հեշտությունը կարող է ժողովրդավարացնել խաղերի դիզայնը՝ դռներ բացելով ստեղծողների ավելի լայն շրջանակի համար՝ խաղեր մշակելու տարբեր ժանրերում, այդ թվում՝ կրթական, գիտական ​​և ժամանցային:

    Ակնկալվում է, որ AI-ի ինտեգրումը խաղերի մշակման մեջ կհեշտացնի թեստավորման և կատարելագործման գործընթացը՝ թույլ տալով ծրագրավորողներին արագորեն կատարել բարելավումներ: Առաջադեմ AI համակարգերը, օգտագործելով կանխատեսող մոդելներ, կարող են պոտենցիալ նախագծել ամբողջական խաղեր՝ հիմնվելով սահմանափակ մուտքերի վրա, ինչպիսիք են հիմնական կադրերը և սպառողների տվյալները: Օգտատիրոջ նախասիրությունները և միտումները վերլուծելու և կիրառելու այս ունակությունը կարող է հանգեցնել խաղերի ստեղծմանը, որոնք խիստ հարմարեցված են խաղացողների հետաքրքրություններին և փորձառություններին: Ավելին, AI-ի այս կանխատեսող կարողությունը կարող է թույլ տալ ծրագրավորողներին կանխատեսել շուկայի միտումները և սպառողների կարիքները, ինչը կհանգեցնի ավելի հաջող խաղերի թողարկման:

    Ակնկալելով, որ AI-ի շրջանակը խաղերի մշակման մեջ կարող է ընդլայնվել՝ ներառելով ավելի ստեղծագործական ասպեկտներ: AI համակարգերը, ի վերջո, կարող են ի վիճակի լինել ներխաղային գրաֆիկա, ձայն և նույնիսկ պատմվածքներ ստեղծել՝ առաջարկելով ավտոմատացման մակարդակ, որը կարող է փոխակերպել արդյունաբերությունը: Նման առաջխաղացումները կարող են հանգեցնել նորարարական և բարդ խաղերի մեծացման, որոնք մշակվել են ավելի արդյունավետ, քան երբևէ նախկինում: Այս էվոլյուցիան կարող է նաև հանգեցնել ինտերակտիվ պատմությունների նոր ձևերի և ընկղմվող փորձառությունների, քանի որ AI-ի կողմից ստեղծված բովանդակությունը կարող է ներմուծել տարրեր, որոնք ներկայումս անիրագործելի են միայն մարդկային մշակողների համար: 

    AI թեստավորման հետևանքները խաղերի մշակման մեջ

    Խաղի մշակման մեջ AI թեստավորման և վերլուծության համակարգերի օգտագործման ավելի լայն հետևանքները ներառում են. 

    • Ընկերություններն արագորեն զարգացնում և թողարկում են տարեկան ավելի շատ խաղեր, ինչը հանգեցնում է շահույթի ավելացման և ավելի դինամիկ խաղային շուկայի:
    • Վատ ընդունմամբ խաղերի անկում՝ AI համակարգերի ուժեղացված փորձարկման պատճառով, ինչը հանգեցնում է կոդավորման ավելի քիչ սխալների և խաղի ընդհանուր որակի բարձրացմանը:
    • Խաղի ավելի երկար միջին տևողություն տարբեր ժանրերում, քանի որ արտադրության ծախսերի կրճատումը հնարավորություն է տալիս ավելի լայնածավալ պատմություններ և ընդարձակ բաց աշխարհի միջավայրեր:
    • Ապրանքանիշերն ու շուկայագետները գնալով ավելի են ընդունում խաղերի զարգացումը գովազդային նպատակներով, քանի որ ավելի ցածր ծախսերը բրենդային խաղերը դարձնում են ավելի կենսունակ մարքեթինգային ռազմավարություն:
    • Մեդիա ընկերությունները վերաբաշխում են իրենց կինոյի և հեռուստատեսային բյուջեի զգալի մասը տեսախաղերի արտադրությանը՝ գիտակցելով ինտերակտիվ ժամանցի աճող գրավչությունը:
    • AI-ի վրա հիմնված խաղերի զարգացում ստեղծելով նոր աշխատատեղերի հնարավորություններ ստեղծագործական դիզայնի և տվյալների վերլուծության մեջ՝ միաժամանակ նվազեցնելով կոդավորման ավանդական դերերը:
    • Կառավարությունները ձևակերպում են նոր կանոնակարգեր AI-ի համար խաղերի մշակման մեջ՝ ապահովելու տվյալների էթիկական օգտագործումը և պաշտպանվելու հնարավոր չարաշահումից:
    • Ուսումնական հաստատությունները, որոնք ինտեգրում են AI-ի մշակած խաղերն իրենց ուսումնական ծրագրերում՝ ապահովելով ավելի ինտերակտիվ և անհատականացված ուսուցման փորձ:
    • Բնապահպանական օգուտները ֆիզիկական խաղերի արտադրության կրճատումից, քանի որ AI-ն արագացնում է անցումը դեպի թվային բաշխում:
    • Մշակութային տեղաշարժ, քանի որ AI-ի կողմից ստեղծված խաղերն առաջարկում են տարբեր պատմություններ և փորձառություններ, որոնք կարող են հանգեցնել տարբեր մշակույթների և տեսակետների ավելի լայն ըմբռնման և գնահատման:

    Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել

    • Արդյո՞ք նոր խաղերի փորձի տեսակները հնարավոր են դառնում վերը նշված AI-ի ներգրավվածության շնորհիվ:
    • Կիսեք ձեր ամենավատ կամ զվարճալի վիդեոխաղի սխալների փորձը:

    Insight հղումներ

    Հետևյալ հանրաճանաչ և ինստիտուցիոնալ հղումները վկայակոչվել են այս պատկերացման համար.

    Վերլուծություն diamag-ում Կարո՞ղ է AI-ն ստեղծել տեսախաղեր