Как нейросети создают игры вместо разработчиков: От анимации до искусственного интеллекта

В этой главе мы обсудим нейронные сети и то, как они используются в играх. Мы рассмотрим теорию, лежащую в основе нейронных сетей, проанализируем конкретные технологии и приведем примеры, которые можно опробовать самостоятельно. Кроме того, мы изучим потенциальное влияние нейронных сетей на игровую индустрию в будущем.

Понимание нейронных сетей Нейронные сети - это математические модели, которые имитируют функционирование нашей нервной системы. Они состоят из рецепторов, анализаторов и управляющих устройств. Рецепторы улавливают поступающие сигналы, анализаторы обрабатывают информацию, а управляющие выдают результаты на основе обработанного сигнала. Нейронные сети можно обучить распознавать закономерности и делать точные прогнозы.

Обучающие нейронные сети "Перцептивные" нейронные сети имеют множество входных данных от разных источников (рецепторов) и генерируют выходные данные на основе этих входных данных (director). Присваивая различные значения входным сигналам, мы можем соответствующим образом изменять выходной сигнал. Мы также можем подключить нейронные сети к набору данных, содержащему правильные ответы, в целях обучения. Сеть учится, сравнивая свои выходные данные с известными правильными ответами. Нейронные сети используют обучение с подкреплением, при котором положительные действия вознаграждаются, в то время как отрицательные наказываются. Это помогает им со временем повышать свою производительность с помощью итераций методом проб и ошибок.

В этой главе мы рассмотрим основы 3D-игр и то, чем они отличаются от традиционных игр. Мы узнаем о создании трехмерных изображений с использованием методов манипулирования пикселями. Кроме того, мы узнаем, как нейронные сети используются для создания реалистичных трехмерных моделей, анализируя множество фотографий.

Анимация с использованием нейронных сетей Следующим логическим шагом в анимации является не просто создание 3D-моделей, но и анимация их с помощью нейронных сетей. Раньше анимацию приходилось выполнять вручную или с помощью сложных алгоритмов. Однако этот процесс был трудоемким и дорогостоящим. Благодаря использованию методов сопоставления движений и нейронных сетей анимация теперь может быть более разнообразной и реалистичной.

Улучшение разнообразия анимации "Сопоставление движений" - это метод, который автоматически объединяет различные анимации вместе, чтобы создавать более разнообразные движения персонажей в играх. Это помогает решить проблему повторяющихся движений, из-за которых персонажи кажутся менее правдоподобными. Кроме того, нейронные сети используются для генерации широкого спектра едва заметных изменений в движении на основе предварительно записанных данных.

Компания Kingston проводит конкурс, в котором вы можете выиграть их новейшие модули памяти Kingston Fury. Эти модули представляют собой обновленную версию предыдущей памяти HyperX, которая теперь официально называется Kingston Fury. Они бывают различной мощности и обеспечивают улучшенную производительность при частоте до 5333 МГц. Модули оснащены стильными радиаторами с настраиваемой подсветкой, которая синхронизируется между ними.

Нейронные сети активно используются в области двумерной графики. Они использовались художниками для создания изображений на основе простых набросков или фотографий, допуская вариации и стилистические изменения. Кроме того, нейронные сети могут объединять несколько фотографий для создания единого изображения, объединяющего различные элементы вместе. Эта технология нашла применение в различных секторах, таких как игры и визуальные романы.

Использование нейронных сетей и искусственного интеллекта в играх Нейронные сети и искусственный интеллект иногда используются в играх. Однако их использование пока не получило широкого распространения. Одна из проблем заключается в том, что хороший искусственный интеллект может быть трудно заметить или оценить по достоинству игрокам. Разработчики часто отдают приоритет созданию реалистичных персонажей, а не сосредотачиваются на продвинутых системах искусственного интеллекта.

"Умный" искусственный интеллект в играх "Умный" искусственный интеллект был разработан для различных игр, таких как шахматы, шашки и Го. Эти нейронные сети превосходно анализируют модели человеческого поведения и совершают как типичные, так и нетипичные ошибки, как это сделал бы настоящий игрок. Они могут адаптироваться к различным уровням мастерства игроков.

Нейронные сети использовались для повышения производительности в играх, особенно для суперсэмплирования и суперсэмплирования глубокого обучения (DLSS). Технология DLSS анализирует группы кадров и генерирует изображения с более высоким разрешением на основе данных, полученных из фрагментов с более высоким разрешением. Это значительно улучшает качество изображения при сохранении стабильной частоты кадров. Однако заявленные требования об удвоении или утроении частоты кадров в секунду достижимы только в очень специфических сценариях. Тем не менее, DLSS и аналогичные технологии обладают тем преимуществом, что разрабатываются крупными игроками игровой индустрии, что увеличивает их шансы на дальнейшее развитие и доступность.

Озвучка в играх - это быстро развивающаяся область, которая в первую очередь ориентирована на трехмерную графику и анимацию. Он обычно не используется из-за его специфических требований, которые тесно связаны с локальной областью игры. Распознавание речи и голосовые помощники, машинный перевод, синтезаторы речи - все это примеры неигровых систем, непосредственно связанных с озвучкой. Недавно появились новости о моде для The Witcher 3, который использует технологию искусственного интеллекта, разработанную такими компаниями, как Monty Moleishem и Saber Vals.

Будущее разработки игр Нейронные сети создают игры, которые могут полностью заменить людей. Это будущее разработки игр, где системы искусственного интеллекта разрабатывают целые игры с использованием нейронных сетей. Например, нейронная сеть создала версию Pac-Man всего за четыре дня, проанализировав видео и воссоздав игровой процесс.

Улучшение старых игр с помощью нейронных сетей "Нейросети" (нейронные сети) также используются для улучшения качества старых игр. Обрабатывая текстуры и заменяя их реалистичными изображениями фотограмметрических объектов, нейронные сети могут полностью изменить графику старых игр. Кроме того, у них есть возможность генерировать новые уровни для существующих игр.