Her iş süreci gibi, kurumsal ortam da AI ve Makine Öğreniminden etkilenir. Geçen yıl işletmelerin zor bir el ele geçirildiğini söylemek doğru olur. Yeni koronavirüsün başlamasıyla birlikte, tüm sektörlerdeki kuruluşlar çalışma biçimlerini tamamen değiştirmek zorunda kaldılar ya da faaliyetlerini tamamen kapatma ihtimaliyle karşı karşıya kaldılar. Ve kaos karşısında, birçok işletme için bu, yeni normalde bir geçiş yolu tasavvur etmek için yeni çözümlere ve öncü teknolojiye bakmak anlamına geldi.
Başlangıçta, şirketler yalnızca iş sürekliliğini korumak için dijital stratejileriyle güçlerini artırsalar da, sonuç, birçoğunun aslında yeni teknolojinin bir sonucu olarak kendilerini daha iyi bir konumda bulması oldu. Bu nedenle, ilerlemenin bu yıl yukarı doğru bir yörüngede devam edeceğini ve özellikle yapay zekanın (AI) iş dünyasında hüküm sürmesini bekliyorum. Yapay zekanın kendi lehlerine nasıl çalışabileceğinden hala emin değillerse, işletmelerin göz önünde bulundurması gereken bazı şeyler ...
Makine öğrenimi, Oyun Alanını nasıl devralacak?
Oyun geliştiricileri neden oyun geliştirmede yapay zeka kullanmayı düşünüyor? Oyun geliştirmede, makine öğreniminin çeşitli şekillerde ele alabileceği esasen iki sorun vardır:
Oyun için makine öğreniminde kesinlikle vaatler var, ancak henüz hazır olmaya yakın değiliz. Epic Games CEO'su Tim Sweeney , "[Video oyunu] AI hala karanlık çağlarda." Dedi.
Bununla birlikte, makine öğrenimi oyunlarda güvenilir bir şekilde kullanılabilecek bir seviyeye geldiğinde, oyun deneyimini birçok yönden temelden değiştirebilir:
Şu anda, bir video oyunundaki rakipleriniz önceden yazılmış NPC'lerdir (Oynatılamayan Karakterler), ancak makine öğrenimi tabanlı bir NPC, daha az tahmin edilebilir düşmanlara karşı oynamanıza izin verebilir. Bu düşmanlar ayrıca zorluk seviyelerini de ayarlayabilirler. Oyunu oynamayı öğrendikçe, düşmanlarınız daha akıllı hale gelebilir ve oyundaki eylemlerinize bağlı olarak benzersiz şekillerde tepki verebilir.
Şirketler halihazırda makine öğrenimi tabanlı NPC'lerin ilk uygulamaları üzerinde çalışıyor. SEED by EA, en iyi oyuncuları taklit ederek NPC'leri eğitir. NPC'leri dinamik hareketleri ve eylemleri öğrenir ve eğitim verileri olarak insan oyuncuların eylemlerini kullanmak, algoritmanın tek başına güçlendirme eğitiminden dört kat daha hızlı antrenman yaptığı anlamına gelir.
Öğretilebilir NPC'ler, oyun geliştirme için önemsiz olmayan bir iyileştirmedir. Şu anda, oyun stüdyoları NPC'leri betimlemek için yüzlerce saat harcıyor. Sabit kodlamayan NPC'ler, bir oyunun geliştirme döngüsünü önemli ölçüde azaltamaz. Gönderen saate aşağı hafta .
Bir makine öğrenimi algoritmasının gücü, karmaşık sistemleri modelleme yeteneğidir. Video oyunu geliştiricileri sürekli olarak oyunların daha sürükleyici ve gerçekçi olmasını sağlamaya çalışıyor. Tabii ki, gerçek dünyayı modellemek inanılmaz derecede zordur, ancak bir makine öğrenimi algoritması, bir oyuncunun hareketlerinin aşağı akış etkilerini tahmin etmeye veya hatta oyuncunun hava durumu gibi kontrol edemediği şeyleri modellemeye yardımcı olabilir.
Şu anda üretimde olan karmaşık modellemenin güncel bir örneği, FIFA'nın nihai takım modudur. Siz yıldız futbolculardan oluşan takımınızı seçerken FIFA, takımınızdaki kişiliklerin ne kadar iyi anlaşıp anlaşamayacağına bağlı olarak bir takım kimyası puanı hesaplar. Oyunlar sırasında kaybederseniz veya küçük hatalar yaparsanız takım morali düşebilir . Kalabalık tezahürat yaptığında ve iyi oynadığınızda da yükselebilir. Moraldeki değişiklikler, oyuncuların oyun içindeki yeteneklerini etkiler. Moral düşük olduğunda daha fazla hata gelir ve takımınız birlikte iyi oynadığında beceri atışları ve şanslı molalar daha sık gerçekleşir.
Oyunları daha gerçekçi hale getirmenin bir başka bileşeni de güzel görünmelerini sağlamaktır. Oyun geliştiricileri de bu cephede makine öğrenimini kullanıyor. Bir video oyununda, genellikle her şey uzaktan iyi görünür, ancak yaklaştığınızda nesneler zayıf bir şekilde oluşturulur ve pikselli hale gelir.
Microsoft, bu sorun üzerinde Nvidia ile birlikte çalışıyor . Görüntüleri ve işlemeleri dinamik olarak geliştirmek için makine öğrenimini kullanıyorlar. Gerçek hayatta, bir nesneden uzak olduğunuzda ayrıntılar net değildir, ancak yaklaştığınızda daha ince ayrıntıları fark edebilirsiniz. Daha ince ayrıntıların bu dinamik olarak oluşturulması, bilgisayarla görme algoritmalarının yardımcı olabileceği bir zorluktur.
Gerçekçi bir sanal dünya inşa etmedeki bir diğer büyük zorluk, oyuncuların dost NPC'lerle nasıl etkileşime girdiği. Birçok oyunda, hedeflerinizi tamamlamak için senaryolu karakterlerle konuşmanız gerekir. Ancak, bu konuşmaların kapsamı sınırlıdır ve genellikle ekrandaki istemleri takip eder.
Doğal dil işlemeyi kullanmak, oyun içi karakterlerle yüksek sesle konuşmanıza ve Siri, Alexa veya Google Asistan ile konuşmak gibi gerçek yanıtlar almanıza olanak tanır. Ayrıca, oyuncunun VR haptiklerini veya görüntülemesini içeren oyunlar, bilgisayar görme algoritmalarının vücut dilini ve niyetleri tespit etmesine izin vererek NPC'lerle etkileşim deneyimini daha da geliştirebilir.
Oyun geliştirmede makine öğreniminin en umut verici uygulamalarından biri, anında dünya yaratımıdır. Bugüne kadar, en popüler video oyunlarından bazıları, devasa bir manzarayı keşfetmenize olanak tanıyan geniş kapsamlı açık harita oyunlarıdır. Bu oyunların oluşturulması için binlerce saatlik geliştirici ve sanatçı zamanı gerekiyor. Bununla birlikte, makine öğrenimi algoritmaları yol bulma ve dünya yaratmaya yardımcı olabilir. Bir örnek, siz keşfederken anında oluşturulan, keşfedilecek sonsuz sayıda yeni dünyanın olduğu No Man's Sky gibi bir oyundur .
Mobil oyunlar , sektör genelinde oyun gelirinin% 50'sini oluşturuyor . Telefonunuzdaki veya tabletinizdeki oyunları, özel bir konsola ihtiyaç duymadan, kapalı kalma süreniz olduğunda kolayca alıp oynayabilirsiniz. Geçmişte, mobil oyunların kapsamı sınırlıydı çünkü telefonunuz bir konsolun veya PC'nin işlemci gücüne ve grafiklerine sahip değildi. Bununla birlikte, bu sınırlamalar, özel işlem gücü ekleyen en yeni akıllı telefonlardaki AI yongaları ile değişmeye başlıyor . Yukarıda tartışılan makine öğreniminin faydalarının birçoğu, donanımın gelişmeye devam etmesiyle birlikte mobil oyunlarda da kullanılabilir hale gelecek ve mobil oyunu daha gerçekçi, etkileşimli ve sürükleyici hale getirecek.
Birkaç yıldır, oyun geliştiricileri Makine Öğrenimi konusunda temkinli davrandılar ve bu, birçok oyunda kullanımı sınırladı. Aslında, Makine Öğrenimi konseptlerine sahip büyük bir oyun sürümü yok. Bazıları bu oluşumu, makine öğrenimi tekniklerinin oyun geliştirmenin ilerlemesi için önemli olmadığı fikrine bağlamaktadır.
Bununla birlikte, birçok oyun geliştirme şirketinin yeteneğini geliştirmek yerine oyuncunun yeteneğiyle eşleşecek oyunlar yarattığını görebilecek yeni olasılıklar var. Oyun geliştirme pazarının en büyük paydaşlarından biri olan EA, kısa süre önce Derin Pekiştirmeli Öğrenme girişimini duyurdu.
Bu fikir, gelecekteki oyunların ve yapay zekanın sınırsız olasılıklarını keşfetme umuduyla tasarlandı. Derin pekiştirmeli öğrenme ve taklit öğrenmenin kombinasyonuna dayanır. Bu taklit öğrenme, profesyonel bir oyuncunun tarzını taklit ederek bir temsilcinin antrenman hızının artırıldığı bir yoldur. Bu, normal antrenman hızının en az 4 katını garanti eder.
Başka bir teknoloji devi Google, Google Asistan gibi makine öğrenimi kullanılarak ne kadar basit görevlerin yapılabileceği konusunda da ustalaştı.
EA'nın yanı sıra, Google'ın DeepMind'ı 2015 yılında, derin sinir ağları ve pekiştirmeli öğrenmenin birleşimiyle elde edilen sonuçları yayınladı. Bunu yaparak, sistem mükemmel bir mükemmellikle çeşitli Atari 2600 oyunlarında ustalaşmayı başardı. Şaşırtıcı bir şekilde, bu sisteme tek girdi ham pikseller ve skordu.
Sonuç
Oyunlarda makine öğrenimi uygulamalarının karşılaştığı büyük zorluklar hala var. En büyük zorluklardan biri, öğrenilecek veri eksikliğidir. Bu algoritmalar, karmaşık sistemleri ve eylemleri modelleyecek ve bu karmaşık etkileşimler hakkında pek iyi tarihsel verilere sahip değiliz. Ek olarak, oyun endüstrisi için geliştirilen makine öğrenimi algoritmalarının kusursuz olması gerekir. Oyunu veya oyuncu deneyimini kıramazlar. Bu, algoritmaların doğru olması gerektiği, ancak aynı zamanda oyuncunun bakış açısından hızlı ve kusursuz olması gerektiği anlamına gelir. Oyunu yavaşlatan veya bozan herhangi bir şey, oyuncuyu oyunun yarattığı dünyaya dalmaktan kurtarır.
Bununla birlikte, çoğu büyük oyun geliştirme stüdyosunun , oyunlarına yapay zekayı araştıran, iyileştiren ve uygulayan ekipleri vardır. Bu, birçok şirketin üzerinde çalıştığı bir zorluk çünkü video oyunlarını yeni ufuklara genişletmek için böylesine heyecan verici bir fırsat sunuyor ve oyunculara daha gerçekçi deneyimler ve daha fazla oynanabilir içerik sunuyor.
Bilinç nedir? Yüzyıllardır filozofların ve bilim adamlarının kafasını karıştıran bir sorudur. Bazıları bunun bedenlerimizden bağımsız olarak gerçekten anlayamadığımız geçici bir şey olduğunu söylüyor.
Yasal Uyarı: Bu makale yalnızca eğitim amaçlıdır. Kimseyi web sitelerini, özellikle de bu tür eylemlere karşı hüküm ve koşulları olabilecek web mülklerini kazımaya teşvik etmiyoruz.
Yapay zekanın yükselişi hem heyecan verici hem de korkutucu. Bu haftaki çizgi romanlarımız, yapay zekanın şimdiki ve gelecekteki dünyasına bir göz atıyor.
2021 yılı, küresel olarak risk sermayesi (VC) finansmanı için rekor kıran bir yıldı. DealStreetAsia'ya göre, bölge yıl içinde rekor 25 yeni tek boynuzlu at bastığı için Güneydoğu Asya bir istisna değildi.
En yakın arkadaşlarım ve ben, gaz lambası, kapı bekçisi ve kız patronu gibi şüpheli üç rolü birbirine atamak zorunda kalsaydık, kapı bekçisi karakterinin sahipliğini büyük olasılıkla benim alacağım konusunda hemfikirdik. Görünüşte bir 'yeraltı' indie albümü, 2000'lerin yenilenme filmi ya da gelecek vadeden podcast dizisi olduğunu düşündüğüm şeyi, dehşet içinde, yaygın olarak bilindiğini belirlemeden önce 'keşfettiğim' biliniyor. Aylar sonra ve gerçekten de bir zamanlar olduğuma inandığım popüler kültür mücevherlerini senden daha kutsal keşfeden ben değilim.
Demek hayalinizdeki iş için teklif aldınız. Bu harika bir haber.