أبحاث AI NPC ستجعل مقاطع الفيديو أكثر واقعية
![](https://i0.wp.com/hamlalmisk.com/wp-content/uploads/2024/02/Shutterstock_1985443619-800x449.jpg?fit=800%2C449&ssl=1)
كيف أصبحت ألعاب الفيديو أكثر واقعية؟
تخيل لعبة فيديو حيث كل شخصية NCP (شخصية لعبة) ليست مجرد بكسل، بل هي شخص. شخص يستطيع أن يفكر ويشعر ويتصرف بشكل مستقل. الشخص الذي يمكنه أن يتذكرك ويتعلم منك ويتفاعل معك بطرق واقعية. شخص لديه خلفيته الخاصة وشخصيته ومهاراته. يبدو رائعا، أليس كذلك؟ حسنا، هذا ليس حلما. إنها حقيقة بفضل التقدم الجديد في الذكاء الاصطناعي والذي سأشاركه معكم في هذا المقال.
فهم بحث AI NPC الجديد
توضح ورقة بحثية جديدة رائعة نظام ذكاء اصطناعي يسمى LARP (وكيل اللغة للعب الأدوار) والذي يعمل بمثابة “ترقية دماغية” لشخصيات ألعاب الفيديو غير القابلة للعب. يمنح LARP شخصيات الذكاء الاصطناعي هذه ذاكرة طويلة المدى ومهارات أكثر ذكاءً في اتخاذ القرار والقدرة على التفاعل بشكل واقعي مع عالم اللعبة.
ما الذي يجعل LARP مميزًا؟
يتيح LARP للشخصيات غير القابلة للعب في اللعبة أن تتمتع بشخصيات وخلفيات مميزة، مما يجعلها أكثر إثارة للاهتمام وفريدة من نوعها. يُظهر مقطع فيديو توضيحي في الورقة شخصيات مختلفة تتصرف بطرق متنوعة بناءً على سماتها – بعضها شجاع وبعضها حذر (سنتحدث عن ذلك أدناه). وهذا سيجعل اللعب أكثر ديناميكية. يسلط البحث الضوء على كيفية تطبيق نماذج اللغة التي تدعم الشخصيات الذكية غير القابلة للعب في العديد من المجالات بما يتجاوز الألعاب فقط، مثل التعليم والمحاكاة. ويمكن أن تظهر المزيد من البرامج التفاعلية عبر الصناعات.
نظرة على كيفية عمل دماغ الذكاء الاصطناعي للشخصية غير القابلة للعب
يمتلك LARP “بنية معرفية” تحاكي الإدراك البشري باستخدام وحدات معالجة الذاكرة واتخاذ القرار. تشمل المكونات الرئيسية ما يلي:
- الذاكرة طويلة المدى
يخزن الذكريات وقواعد اللعبة والقصص الدرامية. يستخدم دلالات المتجهات للتخزين/الاسترجاع. - الذاكرة العاملة
يحمل معلومات المراقبة الحالية للاستدلال والتفاعلات. - معالجة الذاكرة
يشفر الخبرات في الذاكرة طويلة المدى. يستدعي الذكريات من خلال الاستعلام الذاتي. - صناعة القرار
يختار الإجراءات بناءً على الملاحظات والذكريات المسترجعة.
يعد نظام الذاكرة طويلة المدى هو أهم ما يميز هنا. يمكنه تخزين المعرفة العامة والخبرات المحددة والمهارات/الإجراءات بشكل إجرائي. مثلنا، يمكن أيضًا أن تنسى الشخصيات غير القابلة للعب الذكريات بمرور الوقت. هذا يعني أنه من الممكن أن تكون هناك لعبة يحصل فيها كل لاعب على تجربة مختلفة.
رؤيتها على أرض الواقع: هل يمكن أن تنجح في التعلم الإلكتروني؟
يُظهر عرض الفيديو نظام LARP وهو يعمل مع شخصيات مختلفة – رسول دراجة شجاع، ومستشار أمني سابق في البحرية، ووسيط اجتماعي [1]. وفي موقف التهديد، تؤدي خلفياتهم وشخصياتهم المتنوعة إلى ردود أفعال مختلفة:
- جندية البحرية السابقة تسحب بندقيتها وتهاجم التهديد بناءً على تدريبها.
- يحاول الوسيط التفاوض بهدوء ونزع فتيل النزاع.
- يهرب رسول الدراجة ويطلب المساعدة في ضوء التجارب المؤلمة الماضية.
يوضح هذا كيف يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بإنشاء سلوك أكثر واقعية ودقة في الشخصيات غير القابلة للعب، ومصمم خصيصًا ليناسب الشخصية المميزة لكل شخصية.
الذاكرة طويلة المدى والنسيان
تحاكي وحدة الذاكرة طويلة المدى في LARP كيفية عمل الذاكرة البشرية ببعض الطرق الذكية. هناك نوعان رئيسيان من الذاكرة طويلة المدى:
- تصريحي
حقائق وأحداث. يتضمن ذلك الذاكرة الدلالية (المعرفة العامة) والذاكرة العرضية (تجارب محددة). - إجرائية
المهارات والأفعال. يتم تمثيلها كواجهات برمجة التطبيقات القابلة للتنفيذ في LARP.
يمكن للنظام أن ينسى الذكريات بمرور الوقت، مع تلاشي الذكريات الأقل أهمية أولاً. تتبع عملية النسيان هذه نماذج رياضية لتدهور الذاكرة البشرية. يتم استرجاع الذكريات باستخدام “الاستعلامات المبنية على الأسئلة”، حيث يطرح النظام على نفسه أسئلة حول الملاحظات والتجارب. تجمع طريقة الاستعلام هذه بين:
- المنطق والاحتمال
المنطق في الإجابة على الأسئلة. - بحث بكلمة مفتاحية
العثور على الذكريات ذات الصلة. - أسئلة المطابقة
استرجاع الأسئلة والأجوبة السابقة المماثلة.
يحاكي أسلوب الاستجواب هذا كيف يتذكر البشر الذكريات بشكل طبيعي ويجعل سلوك الشخصيات غير القابلة للعب أكثر واقعية.
التفاعل مع بيئة اللعبة
في ألعاب العالم المفتوح حيث يمكن للاعبين الاستكشاف بحرية، يجب أن تكون الشخصيات غير القابلة للعب ذات الذكاء الاصطناعي قادرة على التفاعل والتفاعل ديناميكيًا مع البيئة المتغيرة. تفاصيل LARP طريقتين للتفاعل مع البيئة:
- طريقة المسافر
استخدام الذكاء الاصطناعي مثل GPT4 لتحليل حالة اللعبة وإنشاء التعليمات البرمجية لإكمال المهام. - مكتبة المهارات
تخزين الإجراءات باعتبارها “مهارات” برمجية قابلة لإعادة الاستخدام يمكن للوكلاء تعلمها.
عند تحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها، تستخدم الشخصيات غير القابلة للعب “مساحة عمل” مقسمة إلى واجهات برمجة التطبيقات العامة الأساسية وواجهات شخصية أكثر تعقيدًا. إذا لم تكن المهارة المطلوبة موجودة بالفعل في المكتبة، فسيقوم نموذج اللغة الخاص بالوكيل بإنشاء تعليمات برمجية جديدة للإجراء. تتم بعد ذلك إضافة المهارات الجديدة الناجحة إلى المكتبة لاستخدامها لاحقًا. يسمح هذا النظام للشخصيات غير القابلة للعب بفهم العالم، وتعلم سلوكيات جديدة، والحصول على تعليقات، والتحسن في لعب دورهم بمرور الوقت.
محاذاة الشخصيات المتميزة
لإنشاء شخصيات متنوعة وواقعية، يقوم LARP بتدريب نماذج لغة أساسية متعددة باستخدام بيانات متعددة الثقافات. يتم ضبط هذه النماذج بدقة من خلال مجموعات تعليمات لعب الأدوار لتقليد الشخصيات المميزة.
يتم وضع قدرات مختلفة مثل أنماط الكلام والعواطف فوق النماذج الأساسية باستخدام تقنية التكيف تسمى LoRAs. ينتج عن ذلك مجموعة نماذج مرنة يمكنها تصوير الشخصيات بمجموعة واسعة من السمات والمهارات. تقوم الوحدات الإضافية بإجراء فحوصات لضمان الاتساق مع شخصية NPC، والتحقق مما إذا كانت الإجراءات منطقية وتحديد أي تعارضات خارجة عن الشخصية. وهذا يبقي لعب الأدوار طبيعيًا ومتسقًا.
التطورات الحديثة التي جلبت الحياة إلى الشخصيات غير القابلة للعب ذات الذكاء الاصطناعي
مع أبحاث مثل LARP التي تتجاوز الحدود، يستمر الذكاء الاصطناعي في ألعاب الفيديو في التحسن بسرعة. تُظهر مقاطع الفيديو تفاعل اللاعبين لفظيًا مع شخصيات الذكاء الاصطناعي التي تتمتع بشخصيات مقنعة. تتذكر الشخصيات غير القابلة للعب المحادثات وتظهر استجابات عاطفية وتناقش موضوعات مفتوحة.
تخلق هذه الشخصيات الناشئة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تجارب أكثر غامرة للاعبين. إن قدرتهم على تذكر المحادثات والعلاقات الطويلة تفتح إمكانيات لعب جديدة تمامًا. قد تحتوي الألعاب قريبًا على مجتمعات NPC ذكية حقًا. من خلال ردود الفعل المستمرة التي تشكل الذاكرة، يمكن أن تبدو رحلة كل لاعب عبر العالم فريدة تمامًا بناءً على تصرفاته.
الإمكانيات المثيرة للذكاء الاصطناعي الأكثر ذكاءً للتعليم الإلكتروني
تشير أبحاث AI NPC مثل نظام LARP إلى حقبة جديدة من واقعية وديناميكية ألعاب الفيديو في الأفق. للمضي قدمًا، تشمل بعض الحدود الرائعة ما يلي:
- الشخصيات غير القابلة للعب مع العلاقات المتطورة
الشخصيات التي تتذكر التفاعلات السابقة وتغير السلوكيات/المواقف بشكل عضوي تجاه اللاعب والآخرين بمرور الوقت. - عوالم عالية التكيف
بيئات تعيد تشكيل نفسها بناءً على اختيارات اللاعب وأسلوب اللعب باستخدام الذكاء الاصطناعي. - قصص شديدة التخصيص
يتم إنشاء حوارات ومهام الشخصيات غير القابلة للعب (NPC) بشكل سريع، ومصممة خصيصًا لتناسب اهتمامات كل لاعب وأفعاله. - الشخصيات غير القابلة للعب مع الأهداف والدوافع
شخصيات الذكاء الاصطناعي التي تسعى إلى تحقيق أهدافها المستقلة بما يتجاوز مساعدة اللاعب في رحلته.
يمكن أيضًا أن تجد الشخصيات غير القابلة للعب الأكثر ذكاءً تطبيقات تتجاوز الألعاب، مثل المحاكاة التعليمية والتدريب الافتراضي. يُظهر التقدم السريع أن الذكاء الاصطناعي التفاعلي المتقدم سيشكل قريبًا العديد من جوانب تجاربنا الرقمية.
شارك أفكارك حول العصر القادم للألعاب الواقعية. قسم التعليقات هو كل شيء لك!
مراجع:
[1] LARP: لعب دور وكيل اللغة في ألعاب العالم المفتوح
نشرت أصلا في aifocussed.com.