گیم ڈویلپمنٹ میں AI: پلے ٹیسٹرز کے لیے ایک موثر متبادل

• مصنف:
• مصنف کا نام

  Quantumrun دور اندیشی
• جولائی 12، 2022

مصنوعی ذہانت (AI) اور مشین لرننگ (ML) کو گیم ڈویلپمنٹ میں تیزی سے ضم کیا جا رہا ہے، جہاں گیم ڈیزائنرز انسانی پلے ٹیسٹرز کو ML ماڈلز سے تبدیل کر رہے ہیں تاکہ ترقی کے عمل کو بہتر بنایا جا سکے۔

گیم ڈویلپمنٹ سیاق و سباق میں AI

انٹرنیٹ ملٹی پلیئر گیمز 2000 کی دہائی کے وسط سے مقبولیت میں اضافہ ہوا ہے، جس نے دنیا بھر میں لاکھوں گیمرز کو اپنی طرف متوجہ کیا ہے۔ تاہم، یہ کامیابی گیم کے تخلیق کاروں پر تیزی سے اچھی طرح سے تیار کردہ، بگ فری، سٹرکچرڈ ویڈیو گیمز کو تیار کرنے کے لیے دباؤ ڈالتی ہے۔ گیمز تیزی سے مقبولیت کھو سکتے ہیں اگر شائقین اور صارفین کو لگتا ہے کہ گیم کافی چیلنجنگ نہیں ہے، بار بار کھیلنے کے قابل نہیں ہے، یا اس کے ڈیزائن میں خامیاں ہیں۔ 

گیم ڈویلپمنٹ کے عمل کے دوران ایک نئے پروٹو ٹائپ گیم میں عدم مساوات کا پتہ لگانے میں عام طور پر کئی مہینوں کی پلے ٹیسٹنگ لگتی ہے۔ جب کسی غلطی یا عدم توازن کی نشاندہی کی جاتی ہے، تو اس مسئلے کو دور کرنے میں دن لگ سکتے ہیں۔ اس مسئلے سے نمٹنے کے لیے ایک حالیہ حکمت عملی میں ML ٹولز کو گیم پلے کے توازن کو تبدیل کرنے کے لیے تعینات کیا گیا ہے، جس میں ML اپنے کمائی الگورتھم کو پلے ٹیسٹرز کے طور پر کام کرنے کے لیے استعمال کر رہا ہے۔ اس گیم کی ایک مثال جہاں اس کا ٹرائل کیا گیا ڈیجیٹل کارڈ گیم پروٹوٹائپ Chimera تھا، جو پہلے ML سے تیار کردہ آرٹ کے لیے ٹیسٹنگ گراؤنڈ کے طور پر استعمال ہوتا رہا ہے۔ ML پر مبنی جانچ کا عمل گیم ڈیزائنرز کو ایک گیم کو مزید دلچسپ، مساوی اور اس کے اصل تصور کے مطابق بنانے کے قابل بناتا ہے۔ تحقیق کرنے کے لیے تربیت یافتہ ایم ایل ایجنٹوں کا استعمال کرتے ہوئے لاکھوں نقلی تجربات چلا کر تکنیک میں بھی کم وقت لگتا ہے۔

خلل ڈالنے والا اثر

ان ایم ایل ایجنٹوں کو مختلف طریقوں سے استعمال کیا جا سکتا ہے، بشمول نئے کھلاڑیوں کی رہنمائی اور نوول کھیلنے کی تکنیکیں بنانا۔ گیمز کی جانچ میں ML کتنی کامیاب ہے اس پر منحصر ہے، ڈویلپر خود گیمز بنانے یا اپنے کام کا بوجھ کم کرنے کے لیے اسے تیزی سے تعینات کرنے پر غور کر سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ، چونکہ ان آلات میں کوئی کوڈنگ شامل نہیں ہے، اس لیے وہ اسکرپٹس کے ساتھ تعامل کی ضرورت کو ختم کرکے نئے گیم ڈویلپرز کو آسانی سے نمائش فراہم کرسکتے ہیں۔ اس آٹومیشن کی وجہ سے گیم ڈیزائن مزید جمہوری بن سکتا ہے، جس سے تعلیمی، سائنسی، اور تفریحی گیمز اور گیم سے متعلقہ ایپلی کیشنز تیار کرنا ممکنہ طور پر معاشی طور پر زیادہ ممکن ہو سکتا ہے۔ 

اس لیے، گیم ڈیولپمنٹ میں AI ممکنہ طور پر ڈویلپرز کے لیے اپنے گیمز کو ٹیسٹ چلانے اور کچھ دنوں میں بہتری لانے کے لیے آسان بنائے گا، جس سے مستقبل میں بہت تیز رفتار سے پیچیدہ نئے گیمز تیار کیے جائیں گے۔ تحقیق کے مطابق، ایک AI نظام پیشن گوئی کی بنیاد پر گیم کی کارکردگی کا اندازہ لگا سکتا ہے اور صرف کی فریمز اور صارفین کے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے پوری گیم بنا سکتا ہے۔ مستقبل میں، AI سسٹم گیم میں تصاویر بنانے، آواز بنانے اور یہاں تک کہ پلاٹ کو خود ہی ڈرافٹ کرنے کے قابل ہو سکتا ہے۔

گیم ڈویلپمنٹ میں AI ٹیسٹنگ کے مضمرات

گیم ڈویلپمنٹ میں AI ٹیسٹنگ اور تجزیہ کے نظام کے استعمال کے وسیع مضمرات میں شامل ہیں: 

• گیم ڈویلپمنٹ کی رفتار میں اضافہ، کمپنیوں کو ہر سال مزید گیمز جاری کرکے منافع میں اضافہ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
• AI سسٹم کے طور پر خراب پبلسٹی حاصل کرنے والے کم گیمز نے ان کا تجربہ کیا ہوگا، اور کوڈنگ کی کم غلطیاں ہوں گی۔   
• مختلف انواع میں گیمز کے اوسط دورانیے کو بڑھانا، کیونکہ طویل کہانیوں اور لامحدود کھلی دنیا کے ماحول پیدا کرنے کی لاگت کم ہو جائے گی۔ 
• غیر گیمنگ سیاق و سباق میں گیمز یا گیمیفیکیشن کا بڑھتا ہوا اطلاق؛ مثال کے طور پر، برانڈز اور مارکیٹرز اپنی ڈیولپمنٹ کی کم لاگت کی وجہ سے زیادہ فعال طور پر برانڈڈ گیمز بنانے پر غور کر سکتے ہیں۔
• میڈیا کمپنیاں تیزی سے اپنی فلم اور ٹیلی ویژن کے اخراجات کا ایک حصہ ویڈیو گیم پروڈکشن پر موڑ رہی ہیں۔

تبصرہ کرنے کے لیے سوالات

• کیا اوپر بیان کردہ AI کی شمولیت کی بدولت گیمنگ کے نئے تجربات ممکن ہو سکتے ہیں؟
• اپنے بدترین یا سب سے دلچسپ ویڈیوگیم بگ کے تجربے کا اشتراک کریں۔