Киберспорт становится лидером по внедрению искусственного интеллекта.
Пару лет назад Google безуспешно боролся с AlphaGo – ИИ, предназначенным для того, чтобы освоить знаменитую китайскую настольную игру Go, наблюдая за другими игроками и учась на их действиях – против лучших игроков мира. Результаты потрясли игровой мир: AlphaGo победил Ke Jie, чемпиона мира по Go.
Но это был всего лишь один удивительный эксперимент с искусственным интеллектом среди многих в течение следующих нескольких лет. Крупные компании по производству видеоигр, такие как Blizzard Entertainment, EA, Apex Game Tools и другие, начали использовать ИИ, чтобы изменить облик своей отрасли. Как они это делают? Компания ПариМатч поддерживает киберспорт, найти информацию об этом можно по сссылке https://www.parimatch.ru/sport/e-sports. Вот три основных способа использования ИИ в киберспорте.
Для коучинга и обратной связи в киберспорте.
Если вы не знакомы с термином «киберспорт», это именно то, на что это похоже: конкурентные видеоигры с профессиональными игроками, профессиональными командами, фанатами и большими деньгами на линии. И это растущая отрасль. По данным Influencer Marketing Hub, с 2016 по 2017 год количество зрителей на профессиональном киберспорте выросло почти на 20 процентов, а Newzoo прогнозирует, что к 2021 году индустрия будет выставлять напоказ аудиторию в 557 миллионов человек.
FalconAI, стартап, посвященный созданию передового ИИ для различных отраслей, увидел возможность в киберспортивных играх. В конце концов, молодым претендентам, пытающимся пройти через ряды, чтобы стать профессиональным игроком, нужен тренер, как и баскетболистам или футболистам. Имея это в виду, FalconAI недавно запустил SenpAI, инструмент, который помогает игрокам League Of Legends (киберспортивная игра с более чем 80 миллионами игроков) полностью раскрыть свой потенциал. Бот наблюдает за сотнями тысяч матчей League of Legends и учится на них, чтобы определить, как игроки могут выиграть больше игр, а затем предлагает индивидуальные предложения, основанные на игровом процессе пользователя.
Коучинг Esports уже сам по себе является отраслью, с тоннами веб-сайтов, предлагающих круглосуточную коучинг для любителей. SenpAI, тем не менее, является первым в своем роде, который предлагает коучинг киберспорта от бота, а не от человека, но я думаю, что мы можем с уверенностью ожидать, что технические предприниматели заметят и создадут похожие сервисы для различных киберспортивных игр в ближайшие годы.
Чтобы улучшить опыт игрока.
В видеоиграх кому-то всегда приходилось заранее думать о неигровых персонажах или неигровых персонажах. Например, когда вы играете в старые игры Assassins Creed, вы можете сидеть и смотреть предопределенные паттерны движения охранника, запоминать их, а затем красться в нужное время. Аналогично, в ролевых играх каждая нить диалога предопределена, и игроки могут задавать только определенные вопросы.
Но ИИ начинает все это менять. В Alien Isolation, игре на выживание, где игроки попадают в ловушку на космическом корабле без оружия и должны переиграть иностранца на борту, он почти полностью управляется двумя разными ботами. Директор AI, который отвечает за предоставление игроку приятного опыта, всегда знает, где находится игрок и иностранец, но он не делится этой информацией с иностранцем. В то время как директор AI контролирует ожидаемый уровень стресса игрока – на основе данных, включая информацию о том, насколько близко он находится к игроку и как долго он находится там, – он дает инструкции иностранцу предпринять определенные действия, которые улучшат опыт игрока, например, «Переместить в эту новую область» или «Проверьте за этой стеной».
Alien Isolation завоевала множество престижных наград и продала миллионы копий, и это только один небольшой пример того, как разработчики игр используют ИИ для улучшения впечатлений игрока. А поскольку нетрудно представить широкий спектр приложений для использования ИИ для повышения удовлетворенности игроков – например, персонализированные варианты диалога и уникальные миры с уникальным опытом – мы можем ожидать, что в будущем мы увидим больше этого.
Помочь в разработке игр.
Для видеоигр высшего уровня, таких как Assassins Creed 3 и Resident Evil 6, выпущенных еще в 2009 и 2010 годах, потребовалось от 400 до 600 человек. А поскольку потребители требуют более качественной графики, лучших сюжетных линий и лучшего игрового процесса, нагрузка на плечи разработчиков игр становится только тяжелее. Но что, если разработчики смогут использовать ИИ, чтобы помочь им в разработке игр? Что если бы они могли научить бота писать захватывающую сюжетную линию, строить реалистичный мир или создавать уникальное оружие, доспехи и неигровые персонажи? Это, безусловно, сэкономит разработчикам время и деньги.
На самом деле они уже играют с этой идеей. Недавно Эдоардо Джакомелло и его коллеги создали ИИ, который может создавать новые игровые уровни для версии видеоигры 1993 года Doom. И хотя уровни не идеальны, они все еще на удивление хорошо развиты. Точно так же Майк Кук, научный сотрудник Королевской инженерной академии в Лондонском университете королевы Марии, создал ИИ, которого он называет Анджелиной, чтобы он с нуля создавал новые видеоигры.
Эта тенденция не исчезнет в ближайшее время. По мере того как ИИ становится умнее, когда разработчики все больше нуждаются в помощи, а требования потребителей становятся все более интенсивными, мы, вероятно, увидим, что ИИ в большей степени помогает в разработке игр. Но почему нет? Если боты хороши в этом, геймеры не будут особо возражать, тем более что это может означать, что они получат в свои руки столь долгожданный титул даже раньше.
Подписывайтесь на Ukrnews24.net в Telegram, чтобы быть в курсе самых интересных событий.
Последние новости
