Artificial intelligence in video games
வீடியோ கேம்களில், செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மனிதனைப் போன்ற நுண்ணறிவைப் போலவே முதன்மையாக வீரர் அல்லாத கதாபாத்திரங்களில் (NPC கள்) பதிலளிக்கக்கூடிய, தகவமைப்பு அல்லது புத்திசாலித்தனமான நடத்தைகளை உருவாக்க பயன்படுகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு 1950 களில் தொடங்கப்பட்டதிலிருந்து வீடியோ கேம்களின் ஒருங்கிணைந்த பகுதியாக இருந்து வருகிறது. வீடியோ கேம்களில் AI என்பது ஒரு தனித்துவமான துணைத் துறையாகும், மேலும் இது கல்வி சார்ந்த AI இலிருந்து வேறுபடுகிறது. இது இயந்திர கற்றல் அல்லது முடிவெடுப்பதை விட விளையாட்டு வீரர் அனுபவத்தை மேம்படுத்த உதவுகிறது. ஆர்கேட் வீடியோ கேம்களின் பொற்காலத்தின் போது, AI எதிரிகளின் யோசனை பெரும்பாலும் பட்டப்படிப்பு சிரமம் நிலைகள், தனித்துவமான இயக்க முறைகள் மற்றும் வீரரின் உள்ளீட்டைப் பொறுத்து விளையாட்டின் நிகழ்வுகள் ஆகியவற்றின் வடிவத்தில் பிரபலப்படுத்தப்பட்டது. நவீன விளையாட்டுகள் பெரும்பாலும் என். பி. சி. களின் செயல்களுக்கு வழிகாட்ட பாதை கண்டுபிடிப்பு மற்றும் முடிவு மரங்கள் போன்ற தற்போதைய நுட்பங்களை செயல்படுத்துகின்றன. தரவுச் சுரங்கம் மற்றும் நடைமுறை-உள்ளடக்க உருவாக்கம் போன்ற பயனருக்கு உடனடியாகத் தெரியாத வழிமுறைகளில் AI பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. பொதுவாக, விளையாட்டு AI, நினைப்பது போல் மற்றும் சில நேரங்களில் சித்தரிக்கப்படுவது போல், டூரிங் சோதனை அல்லது செயற்கை பொது நுண்ணறிவு முறையில் ஒரு NPC உடன் தொடர்புடைய ஒரு செயற்கை நபரின் உணர்தலைக் குறிக்காது. கண்ணோட்டம் "கேம் AI" என்ற சொல் பொதுவாக கட்டுப்பாட்டுக் கோட்பாடு, ரோபாட்டிக்ஸ், கணினி கிராபிக்ஸ் மற்றும் கணினி அறிவியல் ஆகியவற்றின் நுட்பங்களையும் உள்ளடக்கிய ஒரு பரந்த தொகுப்பு வழிமுறைகளைக் குறிக்கப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, எனவே வீடியோ கேம் AI பெரும்பாலும் "உண்மையான AI" ஐக் கொண்டிருக்காது, ஏனெனில் அத்தகைய நுட்பங்கள் கணினி கற்றல் அல்லது பிற நிலையான அளவுகோல்களை எளிதாக்க வேண்டிய அவசியமில்லை, இது "தானியங்கி கணக்கீடு" அல்லது முன்னரே தீர்மானிக்கப்பட்ட மற்றும் வரையறுக்கப்பட்ட உள்ளீடுகளின் தொகுப்புக்கு முன்னரே தீர்மானிக்கப்பட்ட மற்றும் வரையறுக்கப்பட்ட பதில்களின் தொகுப்பை மட்டுமே உருவாக்குகிறது. பல தொழில்துறைகளும் கார்ப்பரேட் குரல்களும் வீடியோ கேம் AI என்று அழைக்கப்படுபவை, மனிதர்கள் அனைத்து வகையான தொழில்நுட்பங்களுடனும் தொடர்பு கொள்ளும் விதத்தில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளன என்ற அர்த்தத்தில் நீண்ட தூரம் வந்துள்ளன என்று கூறுகின்றன, இருப்பினும் பல நிபுணத்துவ ஆராய்ச்சியாளர்கள் அத்தகைய கூற்றுக்கள் குறித்து சந்தேகம் கொண்டுள்ளனர், குறிப்பாக அத்தகைய தொழில்நுட்பங்கள் அறிவாற்றல் அறிவியலில் தரமாகப் பயன்படுத்தப்படும் "நுண்ணறிவு" என்ற வரையறைக்கு பொருந்துகின்றன என்ற கருத்து. அனைத்து தொழில்நுட்ப சாதனங்களையும் அவற்றின் நோக்கத்தை விட அதிகமாகப் பயன்படுத்தும் விதத்தில் செயற்கை நுண்ணறிவு மிகவும் பன்முகத்தன்மை வாய்ந்தது என்று தொழில்துறை குரல்கள் வாதிடுகின்றன, ஏனெனில் செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பத்தை பல வழிகளில் செயல்பட அனுமதிக்கிறது, இது அவர்களின் சொந்த ஆளுமைகளை வளர்த்து, பயனரின் சிக்கலான அறிவுறுத்தல்களைச் செய்கிறது. இருப்பினும், செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் உள்ளவர்கள் வீடியோ கேம் செயற்கை நுண்ணறிவு உண்மையான நுண்ணறிவு அல்ல என்று வாதிட்டனர், ஆனால் அறிவார்ந்த நடத்தை பற்றிய மாயையை உருவாக்க எளிய வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் பொருந்தும் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தும் கணினி நிரல்களை விவரிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு விளம்பர சலசலப்பான சொல், அதே நேரத்தில் அறிவியல் அல்லது தொழில்நுட்ப சிக்கல் மற்றும் முன்னேற்றத்தின் தவறான ஒளியைக் கொண்ட மென்பொருளை வழங்குகிறது. என். பி. சி. க்கான விளையாட்டு செயற்கை நுண்ணறிவு நுண்ணறிவு தோற்றம் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் கட்டுப்பாடுகளுக்குள் நல்ல விளையாட்டை மையமாகக் கொண்டிருப்பதால், அதன் அணுகுமுறை பாரம்பரிய செயற்கை நுண்ணறிவிலிருந்து மிகவும் வேறுபட்டது. வரலாற்று விளையாட்டு விளையாடுவது அதன் தொடக்கத்திலிருந்தே செயற்கை நுண்ணறிவில் ஆராய்ச்சியின் ஒரு பகுதியாகும். செயற்கை நுண்ணறிவின் முதல் எடுத்துக்காட்டுகளில் ஒன்று 1951 இல் தயாரிக்கப்பட்டு 1952 இல் வெளியிடப்பட்ட நிமின் கணினிமயமாக்கப்பட்ட விளையாட்டு ஆகும். இது தயாரிக்கப்பட்ட ஆண்டில் மேம்பட்ட தொழில்நுட்பமாக இருந்தபோதிலும், பாங்கிற்கு 20 ஆண்டுகளுக்கு முன்பு, இந்த விளையாட்டு ஒப்பீட்டளவில் சிறிய பெட்டியின் வடிவத்தை எடுத்தது மற்றும் விளையாட்டின் அதிக திறமையான வீரர்களுக்கு எதிராக கூட தொடர்ந்து விளையாட்டுகளை வெல்ல முடிந்தது. 1951 ஆம் ஆண்டில், மான்செஸ்டர் பல்கலைக்கழகத்தின் ஃபெரன்டி மார்க் 1 இயந்திரத்தைப் பயன்படுத்தி, கிறிஸ்டோபர் ஸ்ட்ராச்சி ஒரு செக்கர்ஸ் திட்டத்தை எழுதினார், டீட்ரிச் பிரின்ஸ் சதுரங்கத்திற்காக ஒன்றை எழுதினார். இதுவரை எழுதப்பட்ட முதல் கணினி நிரல்களில் இதுவும் ஒன்றாகும். ஆர்தர் சாமுவேலின் செக்கர்ஸ் திட்டம், 50 களின் நடுப்பகுதி மற்றும் 60 களின் முற்பகுதியில் உருவாக்கப்பட்டது, இறுதியில் ஒரு மரியாதைக்குரிய அமெச்சூர் சவால் செய்ய போதுமான திறனை அடைந்தது. செக்கர்கள் மற்றும் சதுரங்கத்திற்கான பணிகள் 1997 ஆம் ஆண்டில் ஐபிஎம் இன் டீப் ப்ளூ கணினியால் கேரி காஸ்பரோவ் தோற்கடிக்கப்பட்டதில் உச்சக்கட்டத்தை எட்டின. ஸ்பேஸ்வார்!, பாங் மற்றும் கோட்ட்சா (1973) போன்ற 1960 களிலும் 1970 களின் முற்பகுதியிலும் உருவாக்கப்பட்ட முதல் வீடியோ கேம்கள், தனித்துவமான தர்க்கத்தின் அடிப்படையில் செயல்படுத்தப்பட்ட விளையாட்டுகளாகும், மேலும் செயற்கை நுண்ணறிவு இல்லாமல் இரண்டு வீரர்களின் போட்டியை கண்டிப்பாக அடிப்படையாகக் கொண்டவை. எதிரிகளுடன் ஒற்றை வீரர் பயன்முறையைக் கொண்டிருந்த விளையாட்டுகள் 1970 களில் தோன்றத் தொடங்கின. ஆர்கேட்டில் முதன்முதலில் குறிப்பிடத்தக்கவை 1974 இல் தோன்றினஃ டைட்டோ கேம் ஸ்பீட் ரேஸ் (ரேசிங் வீடியோ கேம்) மற்றும் அடாரி கேம்ஸ் க்வாக் (வாத்து வேட்டை இலகுரக துப்பாக்கி சுடும் வீரர்) மற்றும் பர்ஸ்யூட் (போர் விமான நாய் சண்டை சிமுலேட்டர்). ஸ்டார் ட்ரெக் (1971) மற்றும் ஹன்ட் தி வும்பஸ் (1973) ஆகிய இரண்டு உரை அடிப்படையிலான கணினி விளையாட்டுகளும் எதிரிகளைக் கொண்டிருந்தன. எதிரி இயக்கம் சேமிக்கப்பட்ட வடிவங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டது. நுண்செயலிகளை இணைப்பது அதிக கணக்கீடு மற்றும் சீரற்ற கூறுகளை இயக்க வடிவங்களில் இணைக்க அனுமதிக்கும். வீடியோ ஆர்கேட் கேம்களின் பொற்காலத்தில்தான் செயற்கை நுண்ணறிவு எதிரிகளின் யோசனை பெரும்பாலும் பிரபலமடைந்தது, ஸ்பேஸ் இன்வேடர்ஸ் (1978) வெற்றியின் காரணமாக, இது அதிகரித்து வரும் சிரமம் நிலை, தனித்துவமான இயக்க முறைகள் மற்றும் விளையாட்டின் நிகழ்வுகளை ஹாஷ் செயல்பாடுகளைப் பொறுத்து விளையாடியது. கேலக்ஸியன் (1979) மேலும் சிக்கலான மற்றும் மாறுபட்ட எதிரி இயக்கங்களைச் சேர்த்தது, இதில் தனிப்பட்ட எதிரிகளின் சூழ்ச்சிகளும் அடங்கும். பேக்-மேன் (1980) ஒவ்வொரு எதிரிக்கும் வெவ்வேறு ஆளுமைகளின் கூடுதல் வினோதத்துடன், பிரமை விளையாட்டுகளுக்கு AI வடிவங்களை அறிமுகப்படுத்தியது. கராத்தே சாம்ப் (1984) பின்னர் சண்டையிடும் விளையாட்டுகளுக்கு செயற்கை நுண்ணறிவு வடிவங்களை அறிமுகப்படுத்தியது. ஃபர்ஸ்ட் குயின் (1988) ஒரு தந்திரோபாய நடவடிக்கை ஆர்பிஜி ஆகும், இது தலைவரைப் பின்தொடர்வதில் கணினியின் AI ஆல் கட்டுப்படுத்தக்கூடிய எழுத்துக்களைக் கொண்டிருந்தது. ரோல்-பிளேயிங் வீடியோ கேம் டிராகன் குவெஸ்ட் IV (1990) ஒரு "டாக்டிக்ஸ்" அமைப்பை அறிமுகப்படுத்தியது, அங்கு பயனர் போரின் போது பிளேயர் அல்லாத கதாபாத்திரங்களின் AI நடைமுறைகளை சரிசெய்ய முடியும், இந்த கருத்து பின்னர் சீக்ரெட் ஆஃப் மனாவால் அதிரடி ரோல்-பிளேயிங் கேம் வகையுடன் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது (1993). மேடன் கால்பந்து, ஏர்ல் வீவர் பேஸ்பால் மற்றும் டோனி லா ருசா பேஸ்பால் போன்ற விளையாட்டுகள் அனைத்தும் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட பிரபலங்களின் பயிற்சி அல்லது நிர்வாக பாணியை கணினியில் நகலெடுக்கும் முயற்சியில் தங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. மேடன், வீவர் மற்றும் லா ருசா ஆகியோர் விளையாட்டுகளின் துல்லியத்தை அதிகரிக்க இந்த விளையாட்டு மேம்பாட்டுக் குழுக்களுடன் விரிவான வேலை செய்தனர். பிற்கால விளையாட்டுத் தலைப்புகள் பயனர்கள் AI இல் உள்ள மாறிகளை ஒரு வீரர் வரையறுக்கப்பட்ட நிர்வாக அல்லது பயிற்சி மூலோபாயத்தை உருவாக்க "டியூன்" செய்ய அனுமதித்தன. 1990 களில் புதிய விளையாட்டு வகைகளின் தோற்றம் வரையறுக்கப்பட்ட மாநில இயந்திரங்கள் போன்ற முறையான AI கருவிகளைப் பயன்படுத்தத் தூண்டியது. நிகழ்நேர மூலோபாய விளையாட்டுகள் செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு பல பொருள்கள், முழுமையற்ற தகவல்கள், பாதை கண்டுபிடிப்பு சிக்கல்கள், நிகழ்நேர முடிவுகள் மற்றும் பொருளாதார திட்டமிடல் ஆகியவற்றுடன் வரி விதித்தன. இந்த வகையின் முதல் விளையாட்டுகளில் மோசமான சிக்கல்கள் இருந்தன. எடுத்துக்காட்டாக, ஹெர்சாக் ஸ்வெய் (1989), பாதை கண்டுபிடிப்பு மற்றும் யூனிட் கட்டுப்பாட்டுக்கான மிக அடிப்படையான மூன்று-மாநில அரசு இயந்திரங்களை கிட்டத்தட்ட உடைத்திருந்தது, மேலும் டூன் II (1992) வீரர்களின் தளத்தை ஒரு பீலைனில் தாக்கி ஏராளமான ஏமாற்றுக்காரர்களைப் பயன்படுத்தியது. இந்த வகையின் பிற்கால விளையாட்டுகள் மிகவும் அதிநவீன செயற்கை நுண்ணறிவை வெளிப்படுத்தின. கிரியேச்சர்ஸ் அல்லது பிளாக் அண்ட் ஒயிட் போன்ற விளையாட்டுகளில் வீரர்களின் செயல்களின் வெளிப்படையான நடத்தை மற்றும் மதிப்பீடு போன்ற பாட்டம்-அப் AI முறைகளை பிற்கால விளையாட்டுகள் பயன்படுத்தியுள்ளன. ஃபேசேட் (ஊடாடும் கதை) 2005 இல் வெளியிடப்பட்டது மற்றும் விளையாட்டின் முக்கிய அம்சமாக ஊடாடும் பல வழி உரையாடல்கள் மற்றும் AI ஐப் பயன்படுத்தியது. விளையாட்டுக்கு அப்பாற்பட்ட சாத்தியமான பயன்பாடுகளுடன் செயற்கை நுண்ணறிவை வளர்ப்பதற்கான சூழலை விளையாட்டுகள் வழங்கியுள்ளன. எடுத்துக்காட்டுகளில் வாட்சன், ஒரு ஜியோபார்டி!-விளையாடும் கணினி மற்றும் ரோபோ கப் போட்டி ஆகியவை அடங்கும், அங்கு ரோபோக்கள் கால்பந்தில் போட்டியிட பயிற்சி அளிக்கப்படுகின்றன. பார்வைகள் "விளையாட்டு AI" என்ற சொல்லில் உள்ள "AI" அதன் மதிப்பை மிகைப்படுத்துகிறது என்று பல நிபுணர்கள் புகார் கூறுகின்றனர், ஏனெனில் விளையாட்டு AI என்பது நுண்ணறிவைப் பற்றியது அல்ல, மேலும் AI இன் கல்வித் துறையின் சில நோக்கங்களைப் பகிர்ந்து கொள்கிறது. "உண்மையான AI" என்பது இயந்திர கற்றல் துறைகள், தன்னிச்சையான தரவு உள்ளீட்டின் அடிப்படையில் முடிவெடுப்பது மற்றும் நியாயப்படுத்தக்கூடிய வலுவான AI இன் இறுதி இலக்கு ஆகியவற்றைக் கூட குறிக்கிறது, அதே நேரத்தில் "கேம் AI" பெரும்பாலும் அரை டஜன் கட்டைவிரல் விதிகள் அல்லது ஹூரிஸ்டிக்ஸ் ஆகியவற்றைக் கொண்டுள்ளது, அவை ஒரு நல்ல விளையாட்டு அனுபவத்தை வழங்க போதுமானது. வரலாற்று ரீதியாக, கல்வி விளையாட்டு-ஏ. ஐ திட்டங்கள் வணிக தயாரிப்புகளிலிருந்து ஒப்பீட்டளவில் தனித்தனியாக உள்ளன, ஏனெனில் கல்வி அணுகுமுறைகள் எளிமையானவை மற்றும் அளவிட முடியாதவை. வணிக விளையாட்டு AI அதன் சொந்த கருவிகளின் தொகுப்பை உருவாக்கியுள்ளது, அவை பல சந்தர்ப்பங்களில் நல்ல செயல்திறனை வழங்க போதுமானதாக உள்ளன. கேம் டெவலப்பர்களின் கல்வி செயற்கை நுண்ணறிவு பற்றிய விழிப்புணர்வு மற்றும் கல்வி சமூகத்தால் கணினி விளையாட்டுகளில் வளர்ந்து வரும் ஆர்வம் ஆகியவை ஒரு விளையாட்டில் செயற்கை நுண்ணறிவு என்று கருதப்படும் வரையறையை குறைவான தனித்துவமாக மாற்றுகின்றன. ஆயினும்கூட, AI இன் வெவ்வேறு பயன்பாட்டு களங்களுக்கிடையேயான குறிப்பிடத்தக்க வேறுபாடுகள் என்னவென்றால், விளையாட்டு AI ஐ இன்னும் AI இன் தனித்துவமான துணைத் துறையாக பார்க்க முடியும். குறிப்பாக, ஏமாற்றுவதன் மூலம் விளையாட்டுகளில் சில AI சிக்கல்களை சட்டப்பூர்வமாக தீர்க்கும் திறன் ஒரு முக்கியமான வேறுபாட்டை உருவாக்குகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ரோபாட்டிக்ஸில் AI பயன்படுத்தப்படும்போது கடந்தகால அவதானிப்புகளிலிருந்து காணப்படாத பொருளின் நிலையை ஊகிப்பது ஒரு கடினமான பிரச்சினையாக இருக்கலாம், ஆனால் ஒரு கணினி விளையாட்டில் ஒரு NPC வெறுமனே விளையாட்டின் காட்சி வரைபடத்தில் உள்ள நிலையை பார்க்க முடியும். இத்தகைய மோசடி நம்பத்தகாத நடத்தைக்கு வழிவகுக்கும், எனவே எப்போதும் விரும்பத்தக்கது அல்ல. ஆனால் அதன் சாத்தியம் விளையாட்டு AI ஐ வேறுபடுத்திக் காட்ட உதவுகிறது மற்றும் எப்போது, எப்படி ஏமாற்றுவது போன்ற புதிய சிக்கல்களைத் தீர்க்க வழிவகுக்கிறது. வலுவான செயற்கை நுண்ணறிவுக்கான முக்கிய வரம்பு சிந்தனையின் உள்ளார்ந்த ஆழம் மற்றும் முடிவெடுக்கும் செயல்முறையின் தீவிர சிக்கலானது. இதன் பொருள் என்னவென்றால், கோட்பாட்டளவில் "ஸ்மார்ட்" AI ஐ உருவாக்குவது சாத்தியமாக இருந்தாலும், சிக்கல் கணிசமான செயலாக்க சக்தியை எடுக்கும். பயன்பாடு பலகை விளையாட்டுகளின் கணினி உருவகப்படுத்துதல்களில் கணினி சதுரங்கம் கணினி கோ கணினி சரிபார்ப்புகள் கணினி ஓதெல்லோ கணினி போக்கர் வீரர்கள் அகினேட்டர் கம்ப்யூட்டர் அரிமா லாஜிஸ்டெல்லோ, இது ரிவர்சி ரோக்-ஓ-மேட்டிக் விளையாடுகிறது, இது ஸ்கிராப்பிளின் முரட்டு கணினி வீரர்களை விளையாடுகிறது கணினி ஒலிம்பியாட் பொது விளையாட்டில் பல்வேறு பலகை விளையாட்டுகள் தீர்க்கப்பட்ட விளையாட்டுகளை விளையாடுவது ஒரு கணினி மூலோபாயத்தைக் கொண்டுள்ளது, இது உகந்ததாக இருக்கும் என்று உத்தரவாதம் அளிக்கப்படுகிறது, மேலும் சில சந்தர்ப்பங்களில் வெற்றி அல்லது சமநிலையை கட்டாயப்படுத்துகிறது. நவீன வீடியோ கேம்களில் கேம் AI/ஹூரிஸ்டிக் வழிமுறைகள் ஒரு விளையாட்டின் உள்ளே மிகவும் வேறுபட்ட பல்வேறு துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. "ஸ்கிரிப்டிங்" (முடிவு மரம்) தற்போது கட்டுப்பாட்டுக்கான மிகவும் பொதுவான வழிமுறையாக இருந்தாலும், விளையாட்டில் உள்ள எந்தவொரு என். பி. சி. களின் கட்டுப்பாட்டிலும் மிகவும் வெளிப்படையானது. இந்த கையால் எழுதப்பட்ட முடிவு மரங்கள் பெரும்பாலும் மீண்டும் மீண்டும் நடத்தை, மூழ்கும் இழப்பு அல்லது டெவலப்பர்கள் திட்டமிடாத சூழ்நிலைகளில் அசாதாரண நடத்தை போன்ற "செயற்கை முட்டாள்தனத்திற்கு" காரணமாகின்றன. செயற்கை நுண்ணறிவுக்கான மற்றொரு பொதுவான பயன்பாடான பாத்ஃபைண்டிங், நிகழ்நேர மூலோபாய விளையாட்டுகளில் பரவலாகக் காணப்படுகிறது. பாதை கண்டறிதல் என்பது நிலப்பரப்பு, தடைகள் மற்றும் "போரின் மூடுபனி" ஆகியவற்றைக் கருத்தில் கொண்டு, ஒரு வரைபடத்தில் ஒரு புள்ளியில் இருந்து மற்றொரு இடத்திற்கு ஒரு என். பி. சி. யை எவ்வாறு பெறுவது என்பதை தீர்மானிக்கும் முறையாகும். வணிக வீடியோ கேம்கள் பெரும்பாலும் வேகமான மற்றும் எளிமையான "கட்டம் அடிப்படையிலான பாதை கண்டுபிடிப்பை" பயன்படுத்துகின்றன, இதில் நிலப்பரப்பு சீரான சதுரங்களின் கடுமையான கட்டத்தில் வரைபடமாக்கப்படுகிறது மற்றும் A * அல்லது IDA * போன்ற பாதை கண்டுபிடிப்பு வழிமுறை கட்டத்திற்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஒரு கடினமான கட்டத்திற்கு பதிலாக, சில விளையாட்டுகள் ஒழுங்கற்ற பலகோணங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன மற்றும் என். பி. சி. க்கள் நடக்கக்கூடிய வரைபடத்தின் பகுதிகளிலிருந்து ஒரு வழிசெலுத்தல் கண்ணி சேகரிக்கின்றன. மூன்றாவது முறையாக, டெவலப்பர்கள் என். பி. சி. க்கள் செல்ல பயன்படுத்த வேண்டிய "வழிப்புள்ளிகளை" கைமுறையாகத் தேர்ந்தெடுப்பது சில நேரங்களில் வசதியானது; செலவு என்னவென்றால், அத்தகைய வழிப்புள்ளிகள் இயற்கைக்கு மாறான தோற்றத்தை உருவாக்கும். கூடுதலாக, சிக்கலான சூழல்களில் வழிசெலுத்தல் மெஷ்களை விட வழிப்புள்ளிகள் மோசமாக செயல்படுகின்றன. நிலையான பாதையைக் கண்டுபிடிப்பதற்கு அப்பால், வழிசெலுத்தல் என்பது கேம் AI இன் துணைத் துறையாகும், இது NPC களுக்கு ஒரு மாறும் சூழலில் வழிசெலுத்தும் திறனை வழங்குவதிலும், மற்ற நிறுவனங்களுடன் (பிற NPC, வீரர்கள்) மோதல்களைத் தவிர்க்கும் போது ஒரு இலக்குக்கான பாதையைக் கண்டுபிடிப்பதிலும் அல்லது அவர்களுடன் ஒத்துழைப்பதிலும் (குழு வழிசெலுத்தல்) கவனம் செலுத்துகிறது. ஏஜ் ஆஃப் எம்பயர்ஸ் (1997) அல்லது நாகரிகம் V (2010) போன்ற அதிக எண்ணிக்கையிலான அலகுகளைக் கொண்ட மாறும் மூலோபாய விளையாட்டுகளில் வழிசெலுத்தல் பெரும்பாலும் மோசமாக செயல்படுகிறது; அலகுகள் பெரும்பாலும் மற்ற அலகுகளின் வழியில் வருகின்றன. மெய்நிகர் சூழலில் ஒரு கடினமான சிக்கலை ஒழுங்காக தீர்க்க கேம் AI ஐ மேம்படுத்துவதற்குப் பதிலாக, சூழ்நிலையை மிகவும் கையாளக்கூடியதாக மாற்றுவது பெரும்பாலும் அதிக செலவு குறைந்ததாகும். பாதை கண்டுபிடிப்பது ஒரு குறிப்பிட்ட தடையில் சிக்கிக் கொண்டால், ஒரு டெவலப்பர் தடையை நகர்த்தலாம் அல்லது நீக்கலாம். ஹாஃப்-லைஃப் (1998) இல், பாதை கண்டுபிடிப்பு வழிமுறை சில நேரங்களில் அனைத்து என். பி. சி. களும் வீசப்பட்ட கையெறி குண்டைத் தவிர்ப்பதற்கு ஒரு நியாயமான வழியைக் கண்டுபிடிக்கத் தவறிவிட்டது; என். பி. சி. க்கள் வழியை விட்டு வெளியேற முயற்சிப்பதற்கும், முட்டாள்தனமாகத் தோன்றும் அபாயத்தை ஏற்படுத்துவதற்கும் பதிலாக, டெவலப்பர்கள் அதற்கு பதிலாக என். பி. சி. க்களை கீழே சாய்ந்து அந்த சூழ்நிலையில் மறைக்க ஸ்கிரிப்ட் செய்தனர். வீடியோ கேம் காம்பாட் AI பல சமகால வீடியோ கேம்கள் அதிரடி, முதல் நபர் துப்பாக்கி சுடும் அல்லது சாகசத்தின் பிரிவின் கீழ் வருகின்றன. இந்த வகையான விளையாட்டுகளில் பெரும்பாலானவற்றில், ஒருவிதமான சண்டைகள் நடைபெறுகின்றன. போரில் திறம்பட செயல்படுவதற்கான AI இன் திறன் இந்த வகைகளில் முக்கியமானது. இன்று ஒரு பொதுவான குறிக்கோள் AI ஐ மேலும் மனிதனாக மாற்றுவதாகும் அல்லது குறைந்தபட்சம் அவ்வாறு தோன்றுவதாகும். நவீனகால வீடியோ கேம் AI இல் காணப்படும் மிகவும் நேர்மறையான மற்றும் திறமையான அம்சங்களில் ஒன்று வேட்டையாடும் திறன் ஆகும். AI முதலில் மிகவும் கருப்பு மற்றும் வெள்ளை முறையில் பதிலளித்தது. வீரர் ஒரு குறிப்பிட்ட பகுதியில் இருந்தால், AI ஒரு முழுமையான தாக்குதல் முறையில் எதிர்வினையாற்றும் அல்லது முற்றிலும் தற்காப்பாக இருக்கும். சமீபத்திய ஆண்டுகளில், "வேட்டை" என்ற யோசனை அறிமுகப்படுத்தப்பட்டுள்ளது; இந்த 'வேட்டை' நிலையில் AI யதார்த்தமான குறிப்பான்களைத் தேடும், அதாவது கதாபாத்திரத்தால் செய்யப்பட்ட ஒலிகள் அல்லது அவை விட்டுச் சென்ற கால்தடங்கள் போன்றவை. இந்த முன்னேற்றங்கள் இறுதியில் மிகவும் சிக்கலான விளையாட்டை அனுமதிக்கின்றன. இந்த அம்சத்தின் மூலம், ஒரு எதிரியை எவ்வாறு அணுகுவது அல்லது தவிர்ப்பது என்பதை வீரர் உண்மையில் பரிசீலிக்க முடியும். இது திருட்டு வகைகளில் குறிப்பாக பரவலாக இருக்கும் ஒரு அம்சமாகும். சமீபத்திய விளையாட்டு AI இன் மற்றொரு வளர்ச்சி "உயிர்வாழும் உள்ளுணர்வின்" வளர்ச்சியாகும். விளையாட்டில் உள்ள கணினிகள் ஒரு சூழலில் உள்ள வெவ்வேறு பொருட்களை அடையாளம் கண்டு, அது அதன் உயிர்வாழ்வுக்கு நன்மை பயக்குமா அல்லது தீங்கு விளைவிக்குமா என்பதை தீர்மானிக்க முடியும். ஒரு பயனரைப் போலவே, ஆயுதத்தை மீண்டும் ஏற்றுவது அல்லது கையெறி குண்டுகளை வீசுவது போன்ற பாதிப்புக்குள்ளாகும் நடவடிக்கைகளை எடுப்பதற்கு முன்பு செயற்கை நுண்ணறிவு ஒரு தீயணைப்பு நடவடிக்கையில் மறைப்பைத் தேடலாம். ஒரு குறிப்பிட்ட வழியில் எப்போது செயல்பட வேண்டும் என்பதைச் சொல்லும் செட் மார்க்கர்கள் இருக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு விளையாட்டு முழுவதும் அதன் ஆரோக்கியத்தை சரிபார்க்க AI க்கு ஒரு கட்டளை வழங்கப்பட்டால், மேலும் கட்டளைகளை அமைக்கலாம், இதனால் அது ஒரு குறிப்பிட்ட சதவீத ஆரோக்கியத்தில் ஒரு குறிப்பிட்ட வழியில் செயல்படுகிறது. உடல்நலம் ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பிற்குக் கீழே இருந்தால், AI ஐ வீரரிடமிருந்து தப்பி ஓடவும், மற்றொரு செயல்பாடு தூண்டப்படும் வரை அதைத் தவிர்க்கவும் அமைக்கலாம். மற்றொரு உதாரணம் என்னவென்றால், அது தோட்டாக்கள் இல்லாமல் இருப்பதை AI கவனித்தால், அது ஒரு கவர் பொருளைக் கண்டுபிடித்து, அது மீண்டும் ஏற்றப்படும் வரை அதன் பின்னால் மறைக்கும். இது போன்ற செயல்கள் செயற்கை நுண்ணறிவை மேலும் மனிதனாகத் தோற்றமளிக்கச் செய்கின்றன. இருப்பினும், இந்தத் துறையில் இன்னும் முன்னேற்றம் தேவைப்படுகிறது. போர் AI இன் மற்றொரு பக்க விளைவு இரண்டு AI-கட்டுப்படுத்தப்பட்ட எழுத்துக்கள் ஒருவருக்கொருவர் சந்திக்கும் போது ஏற்படுகிறது; ஐடி சாப்ட்வேர் கேம் டூம் இல் முதன்முதலில் பிரபலப்படுத்தப்பட்டது, 'அசுரன் உள் மோதல்கள்' என்று அழைக்கப்படுவது சில சூழ்நிலைகளில் வெடிக்கும். குறிப்பாக, விரோதமான தாக்குதல்களுக்கு பதிலளிக்கும் வகையில் திட்டமிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு முகவர்கள் சில சமயங்களில் தங்கள் குழுவின் தாக்குதல்கள் அவர்களுக்கு மிக நெருக்கமாக இருந்தால் ஒருவருக்கொருவர் தாக்குவார்கள். டூம் விஷயத்தில், வெளியிடப்பட்ட விளையாட்டு கையேடுகள் சில நிலைகள் மற்றும் சிரமம் அமைப்புகளைத் தக்கவைத்துக்கொள்வதற்காக அசுரன் உள் சண்டையைப் பயன்படுத்திக் கொள்ள பரிந்துரைக்கின்றன. மான்டே கார்லோ மரம் தேடல் முறை விளையாட்டு AI பெரும்பாலும் பாதை கண்டுபிடிப்பு மற்றும் வரையறுக்கப்பட்ட மாநில இயந்திரங்களுக்கு சமம். பாதை கண்டுபிடிப்பு AI ஐ புள்ளி A இலிருந்து புள்ளி B வரை பெறுகிறது, பொதுவாக மிகவும் நேரடி வழியில். மாநில இயந்திரங்கள் வெவ்வேறு நடத்தைகளுக்கு இடையில் மாற்றத்தை அனுமதிக்கின்றன. மான்டே கார்லோ மரம் தேடல் முறை வீரர் கடக்க கூடுதல் தடைகளை உருவாக்குவதன் மூலம் மிகவும் ஈர்க்கக்கூடிய விளையாட்டு அனுபவத்தை வழங்குகிறது. எம். சி. டி. எஸ் ஒரு மர வரைபடத்தைக் கொண்டுள்ளது, இதில் AI அடிப்படையில் டிக்-டாக்-டோவை விளையாடுகிறது. முடிவைப் பொறுத்து, இது வீரருக்கு அடுத்த தடையை ஏற்படுத்தும் ஒரு பாதையைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது. சிக்கலான வீடியோ கேம்களில், இந்த மரங்கள் அதிக கிளைகளைக் கொண்டிருக்கலாம், இது வீரர் தடையை கடக்க பல உத்திகளைக் கொண்டு வர முடியும். இந்த 2022 ஆண்டு கணக்கெடுப்பில், சரியான தகவல் ஒருங்கிணைந்த விளையாட்டுகள், மூலோபாய விளையாட்டுகள் (ஆர்டிஎஸ் உட்பட), அட்டை விளையாட்டுகள் போன்ற பல்வேறு விளையாட்டு களங்களில் எம். சி. டி. எஸ் வழிமுறையின் சமீபத்திய பயன்பாடுகளைப் பற்றி நீங்கள் அறிந்து கொள்ளலாம். என். பி. சி நடத்தையை கட்டுப்படுத்தும் பாரம்பரிய அக்கறைக்கு வெளியே, என். பி. சி. யின் கல்வி செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு அப்பாற்பட்ட விளையாட்டுகளில் பயன்பாடுகள் விளையாட்டு செயற்கை நுண்ணறிவுக்குள் ஒரு பங்கைக் கொண்டிருக்கலாம். ஜார்ஜியோஸ் என். யன்னகாகிஸ் நான்கு சாத்தியமான பயன்பாட்டு பகுதிகளை எடுத்துரைத்தார்ஃ பிளேயர்-எக்ஸ்பீரியன்ஸ் மாடலிங்ஃ விளையாட்டை சரியான முறையில் வடிவமைக்கும் வகையில், வீரரின் திறன் மற்றும் உணர்ச்சி நிலையைப் புரிந்துகொள்வது. இதில் மாறும் விளையாட்டு சிரமம் சமநிலைப்படுத்தல் அடங்கும், இது வீரரின் திறனின் அடிப்படையில் நிகழ்நேரத்தில் வீடியோ விளையாட்டில் உள்ள சிரமத்தை சரிசெய்வதை உள்ளடக்கியது. விளையாட்டு AI வீரரின் நோக்கத்தைக் கண்டறியவும் உதவக்கூடும் (சைகை அங்கீகாரம் போன்றவை). நடைமுறை-உள்ளடக்க உருவாக்கம்ஃ சுற்றுச்சூழல் நிலைமைகள், நிலைகள் மற்றும் இசை போன்ற விளையாட்டுச் சூழலின் கூறுகளை தானியங்கி முறையில் உருவாக்குவது. AI முறைகள் புதிய உள்ளடக்கம் அல்லது ஊடாடும் கதைகளை உருவாக்க முடியும். பயனர் நடத்தை குறித்த தரவு சுரங்கம்ஃ இது விளையாட்டு வடிவமைப்பாளர்களை மக்கள் விளையாட்டை எவ்வாறு பயன்படுத்துகிறார்கள், அவர்கள் எந்தப் பகுதிகளை அதிகம் விளையாடுகிறார்கள், விளையாடுவதை நிறுத்துவதற்கான காரணங்கள் என்ன என்பதை ஆராய அனுமதிக்கிறது, இது டெவலப்பர்களை விளையாட்டை டியூன் செய்ய அல்லது பணமாக்குதலை மேம்படுத்த அனுமதிக்கிறது. என். பி. சி. க்கான மாற்று அணுகுமுறைகள்ஃ இதில் என். பி. சி நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்துவதற்காக விளையாட்டு அமைப்பை மாற்றுவது மற்றும் தனிப்பட்ட என். பி. சி நடத்தையை விட சமூகத்தை ஆராய்வது ஆகியவை அடங்கும். நடைமுறைத் தலைமுறைக்கு பதிலாக, சில ஆராய்ச்சியாளர்கள் புதிய உள்ளடக்கத்தை உருவாக்க ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்சரியல் நெட்வொர்க்குகளைப் (GANs) பயன்படுத்தியுள்ளனர். 2018 ஆம் ஆண்டில் கார்ன்வால் பல்கலைக்கழக ஆராய்ச்சியாளர்கள் டூம் (1993) க்கான ஆயிரம் மனிதனால் உருவாக்கப்பட்ட நிலைகளில் ஒரு GAN ஐப் பயிற்றுவித்தனர்; பயிற்சியைத் தொடர்ந்து, நரம்பியல் வலை முன்மாதிரி புதிய விளையாடக்கூடிய நிலைகளை அதன் சொந்தமாக வடிவமைக்க முடிந்தது. இதேபோல், கலிபோர்னியா பல்கலைக்கழக ஆராய்ச்சியாளர்கள் சூப்பர் மரியோவின் நிலைகளை உருவாக்க ஒரு GAN முன்மாதிரியை உருவாக்கினர். 2020 ஆம் ஆண்டில் என்விடியா பாக்-மேனின் GAN-உருவாக்கிய குளோனைக் காட்டியது; GAN 50,000 (பெரும்பாலும் போட்-உருவாக்கப்பட்ட) பிளேத்ரூக்களைப் பார்த்து விளையாட்டை எவ்வாறு மீண்டும் உருவாக்குவது என்பதைக் கற்றுக்கொண்டது. வீடியோ கேம்களில் செயற்கை நுண்ணறிவின் சூழலில், மோசடி என்பது புரோகிராமர் முகவர்களின் செயல்களையும் அதே சூழ்நிலையில் வீரருக்கு கிடைக்காத தகவல்களுக்கான அணுகலையும் வழங்குவதைக் குறிக்கிறது. அடாரி 8-பிட் ஒரு மனித வீரருடன் போட்டியிட முடியாது என்று நம்பி, கிறிஸ் க்ராஃபோர்ட் கிழக்கு முன்னணியில் (1941) ஒரு பிழையை சரிசெய்யவில்லை, இது கணினி கட்டுப்பாட்டு ரஷ்ய தரப்புக்கு பயனளித்தது. கம்ப்யூட்டர் கேமிங் வேர்ல்ட் 1994 ஆம் ஆண்டில் "மனித வீரர்களுடன் தொடர்ந்து பழகுவதற்காக பல AI கள் 'ஏமாற்றுகின்றன' (அல்லது, குறைந்தபட்சம், 'ஃபட்ஜ்') என்பது நன்கு அறியப்பட்ட உண்மை" என்று அறிவித்தது. எடுத்துக்காட்டாக, வீரர் அருகில் இருக்கிறாரா என்பதை முகவர்கள் தெரிந்து கொள்ள விரும்பினால், அவர்களுக்கு சிக்கலான, மனிதனைப் போன்ற சென்சார்கள் (பார்ப்பது, கேட்பது போன்றவை) வழங்கப்படலாம். ), அல்லது வீரரின் நிலைக்கு விளையாட்டு இயந்திரத்தைக் கேட்பதன் மூலம் அவர்கள் ஏமாற்றலாம். பொதுவான மாறுபாடுகள் பந்தய விளையாட்டுகளில் ஏ. ஐ. களுக்கு அதிக வேகத்தை வழங்குவது அல்லது முதல் நபர் துப்பாக்கி சுடுபவர்களில் சாதகமான நிலைகளில் அவற்றை உருவாக்குவது ஆகியவை அடங்கும். செயற்கை நுண்ணறிவில் ஏமாற்றுவதைப் பயன்படுத்துவது செயற்கை நுண்ணறிவில் அடையக்கூடிய "நுண்ணறிவு" வரம்புகளைக் காட்டுகிறது; பொதுவாக, மூலோபாய படைப்பாற்றல் முக்கியமான விளையாட்டுகளில், இந்த நன்மைக்காக இல்லாவிட்டால் குறைந்தபட்ச சோதனை மற்றும் பிழையின் பின்னர் மனிதர்கள் செயற்கை நுண்ணறிவை எளிதில் வெல்ல முடியும். ஏமாற்றுதல் பெரும்பாலும் செயல்திறன் காரணங்களுக்காக செயல்படுத்தப்படுகிறது, பல சந்தர்ப்பங்களில் இது வீரருக்கு வெளிப்படையாக இல்லாத வரை ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடியதாக கருதப்படலாம். மோசடி என்பது AI க்கு குறிப்பாக வழங்கப்பட்ட சலுகைகளை மட்டுமே குறிக்கிறது-இது ஒரு கணினிக்கு இயற்கையான மனிதாபிமானமற்ற வேகம் மற்றும் துல்லியத்தை உள்ளடக்குவதில்லை-ஒரு வீரர் கணினியின் உள்ளார்ந்த நன்மைகளை "மோசடி" என்று அழைக்கலாம், அவை முகவர் ஒரு மனித வீரரைப் போலல்லாமல் செயல்படுகின்றன. நாகரிகத்தில் மல்டிபிளேயர் கூட்டணிகளைத் தவிர்த்ததாக சிட் மீயர் கூறினார், ஏனெனில் கணினி அவற்றைப் பயன்படுத்துவதில் மனிதர்களைப் போலவே சிறந்தது என்பதைக் கண்டறிந்ததால், கணினி ஏமாற்றுவதாக வீரர்கள் நினைத்தனர். பெரும்பாலான விளையாட்டு AI கள் நேர்மையானவை என்று டெவலப்பர்கள் கூறுகிறார்கள், ஆனால் AI ஐ "ஏமாற்றுவது" பற்றி தவறாக புகார் செய்யும் வீரர்களை அவர்கள் விரும்பவில்லை. கூடுதலாக, மனிதர்கள் கணினிகளுக்கு எதிராக தந்திரோபாயங்களைப் பயன்படுத்துகிறார்கள், அவை மற்றவர்களுக்கு எதிராக இருக்காது. எடுத்துக்காட்டுகள் 1996 விளையாட்டு கிரியேச்சர்ஸ் இல், பயனர் சிறிய உரோமம் கொண்ட விலங்குகளை "குஞ்சு பொரிக்கிறார்" மற்றும் எப்படி நடந்து கொள்ள வேண்டும் என்பதை அவர்களுக்குக் கற்பிக்கிறார். இந்த "நார்ன்கள்" பேசவும், தங்களுக்குத் தாங்களே உணவளிக்கவும், தீய உயிரினங்களிலிருந்து தங்களைப் பாதுகாத்துக் கொள்ளவும் முடியும். இது ஒரு ஊடாடும் உருவகப்படுத்துதலில் இயந்திர கற்றலின் முதல் பிரபலமான பயன்பாடாகும். நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் உயிரினங்களால் என்ன செய்ய வேண்டும் என்பதை அறிய பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த விளையாட்டு செயற்கை வாழ்க்கை ஆராய்ச்சியில் ஒரு திருப்புமுனையாக கருதப்படுகிறது, இது உயிரினங்கள் தங்கள் சூழலுடன் தொடர்பு கொள்ளும் நடத்தையை மாதிரியாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. 2001 ஆம் ஆண்டின் முதல் நபர் துப்பாக்கி சுடும் ஹாலோஃ காம்பாட் எவல்வ்டு இல், வீரர் மாஸ்டர் சீப்பின் பாத்திரத்தை ஏற்றுக்கொள்கிறார், கால் அல்லது வாகனங்களில் பல்வேறு வேற்றுகிரகவாசிகளுடன் சண்டையிடுகிறார். எதிரிகள் மறைப்பை மிகவும் புத்திசாலித்தனமாகப் பயன்படுத்துகிறார்கள், மேலும் நெருப்பு மற்றும் கையெறி குண்டுகளை அடக்குவதையும் பயன்படுத்துகிறார்கள். அணியின் நிலைமை தனிநபர்களைப் பாதிக்கிறது, எனவே சில எதிரிகள் தங்கள் தலைவர் இறக்கும்போது தப்பி ஓடுகிறார்கள். சிறிய விவரங்களுக்கு கவனம் செலுத்தப்படுகிறது, எதிரிகள் குறிப்பாக கையெறி குண்டுகளை திருப்பி வீசுகிறார்கள் அல்லது குழு உறுப்பினர்கள் தொந்தரவு செய்யப்படுவதற்கு பதிலளிக்கின்றனர். ஹாலோ 2 முதல் விளையாட்டுத் துறையில் அடிப்படை "நடத்தை மரம்" தொழில்நுட்பம் மிகவும் பிரபலமாகிவிட்டது. 2005 உளவியல் திகில் முதல் நபர் துப்பாக்கி சுடும் F.E.A.R. வீரர்களின் கதாபாத்திரங்கள் குளோன் செய்யப்பட்ட சூப்பர்-சோல்ஜர்கள், ரோபோக்கள் மற்றும் அமானுஷ்ய உயிரினங்களின் ஒரு பட்டாலியனை ஈடுபடுத்துகின்றன. AI ஒரு பிரதான விளையாட்டில் முதல் முறையாக சூழல்-உணர்திறன் நடத்தைகளை உருவாக்க ஒரு திட்டமிடுபவரைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த தொழில்நுட்பம் இன்னும் பல ஸ்டுடியோக்களுக்கு ஒரு குறிப்பாக பயன்படுத்தப்படுகிறது. அட்டைகளை உருவாக்க அட்டவணைகள் மற்றும் அலமாரிகளை மாற்றியமைத்தல், கதவுகளைத் திறத்தல், ஜன்னல்கள் வழியாக நொறுங்குதல் அல்லது வீரரின் ஒளிரும் ஒளியை கவனிப்பது (மற்றும் அவர்களின் மற்ற தோழர்களை எச்சரிப்பது) போன்ற விளையாட்டுச் சூழலை தங்கள் நன்மைக்காகப் பயன்படுத்தும் திறன் கொண்டவை. கூடுதலாக, AI பக்கவாட்டு சூழ்ச்சிகளைச் செய்யும் திறன் கொண்டது, நெருப்பை அடக்குவது, கையெறி குண்டுகளை எறிந்து வீரரை மறைவிலிருந்து வெளியேற்றுவது மற்றும் இறந்த நிலையில் விளையாடுவது ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த செயல்களில் பெரும்பாலானவை, குறிப்பாக பக்கவாட்டில், வெளிப்படையான நடத்தையின் விளைவாகும். உயிர்வாழும் திகில் தொடர் S.T.A.L.K.E.R. (2007-) மனிதனால் உருவாக்கப்பட்ட சோதனைகள், இராணுவ வீரர்கள் மற்றும் ஸ்டால்கர்ஸ் என்று அழைக்கப்படும் கூலிப்படையினருடன் வீரரை எதிர்கொள்கிறார். எதிர்கொள்ளும் பல்வேறு எதிரிகள் (சிரமம் நிலை அதன் மிக உயர்ந்த நிலைக்கு அமைக்கப்பட்டால்) காயமடைந்த கூட்டாளிகளை குணப்படுத்துதல், உத்தரவுகளை வழங்குதல், வீரரை வெளியேற்றி, துல்லியமான துல்லியத்துடன் ஆயுதங்களைப் பயன்படுத்துதல் போன்ற போர் தந்திரோபாயங்களையும் நடத்தைகளையும் பயன்படுத்துகின்றனர். 2010 நிகழ்நேர மூலோபாய விளையாட்டு ஸ்டார்கிராஃப்ட் II: விங்ஸ் ஆஃப் லிபர்டி 1v1,2v2 அல்லது 3v3 போர் அரங்கில் உள்ள மூன்று பிரிவுகளில் ஒன்றின் கட்டுப்பாட்டை வீரருக்கு வழங்குகிறது. வீரர்கள் தங்கள் எதிரிகளை அவர்களின் அனைத்து அலகுகளையும் தளங்களையும் அழிப்பதன் மூலம் தோற்கடிக்க வேண்டும். எதிரிகளின் பிரிவுகளை எதிர்ப்பதில் பயனுள்ள அலகுகளை உருவாக்குவதன் மூலம் இது நிறைவேற்றப்படுகிறது. வீரர்கள் மிகவும் எளிதானது முதல் ஏமாற்றுக்காரர் 3 (பைத்தியம்) வரையிலான பல்வேறு அளவிலான AI சிரமங்களுக்கு எதிராக விளையாடலாம். AI கடினமான சீட்டர் 1 (பார்வை) இல் ஏமாற்ற முடியும், அதே சூழ்நிலையில் ஒரு வீரர் முடியாது போது அது அலகுகள் மற்றும் தளங்கள் பார்க்க முடியும். சீட்டர் 2 செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு கூடுதல் வளங்களை வழங்குகிறது, அதே நேரத்தில் சீட்டர் 3 அதன் எதிரியை விட விரிவான நன்மையை அளிக்கிறது. மேலும் காண்க பயன்பாட்டு அமைப்பு-வீடியோ கேம்களில் முடிவெடுப்பதற்கான வலுவான நுட்பம் கைனாப்ஸ்-கேம் AI மிடில்வேர், பாதையைக் கண்டுபிடிப்பதில் நிபுணத்துவம் மற்றும் இடஞ்சார்ந்த பகுத்தறிவு AILive-கேம் AI மிடில்வேர் xaytment-வரைகலை விளையாட்டு AI மென்பொருள் பட்டியல்கள் வளர்ந்து வரும் தொழில்நுட்பங்களின் பட்டியல் விளையாட்டு AI மிடில்வேர் அவுட்லைன் ஆஃப் ஆர்டிஃபிஷியல் இன்டெலிஜென்ஸ் குறிப்புகள் போகோஸ்ட், இயன் (2017). "செயற்கை நுண்ணறிவு" அர்த்தமற்றதாகிவிட்டது. போர்க்; சீமான் (2004). கேம் டெவலப்பர்களுக்கான AI. ஓ 'ரெய்லி & அசோசியேட்ஸ். . பக்லாண்ட் (2002). விளையாட்டு நிரலாக்கத்திற்கான AI நுட்பங்கள். முஸ்கா & லிப்மேன். . பக்லாண்ட் (2004). எடுத்துக்காட்டு மூலம் விளையாட்டு AI ஐ நிரலாக்குதல். வேர்ட்வேர் வெளியீடு. . சம்பண்டார்ட் (2003). AI விளையாட்டு மேம்பாடு. புதிய ரைடர்ஸ். . ஈட்டன், எரிக் மற்றும் பலர். (2015). "AI-க்காக யார் பேசுகிறார்கள்?" ஃபஞ்ச் (1999). அனிமேஷன் மற்றும் கேம்களுக்கான AI: ஒரு அறிவாற்றல் மாடலிங் அணுகுமுறை. ஏ கே பீட்டர்ஸ். . ஃபஞ்ச் (2004). கணினி விளையாட்டுகளுக்கு செயற்கை நுண்ணறிவுஃ ஒரு அறிமுகம். ஏ கே பீட்டர்ஸ். . கப்லான், ஜெர்ரி (2017). "AI இன் PR சிக்கல்". மில்லிங்டன் (2005). விளையாட்டுக்கான செயற்கை நுண்ணறிவு. மோர்கன் காஃப்மேன். . ஷ்வாப் (2004). AI கேம் என்ஜின் நிரலாக்கம். சார்லஸ் ரிவர் மீடியா. . ஸ்மெட் அண்ட் ஹாகோனென் (2006). கணினி விளையாட்டுகளுக்கான வழிமுறைகள் மற்றும் நெட்வொர்க்கிங். ஜான் வில்லி & சன்ஸ். . வெளிப்புற இணைப்புகள் செயற்கை நுண்ணறிவு குறித்த சிறப்பு ஆர்வக் குழு @IGDA AI விளையாட்டு நிரலாக்க ஞானம் aiwisdom.com ஜார்ஜியோஸ் என். யன்னகாகிஸ் மற்றும் ஜூலியன் டோகெலியஸ் வீடியோ கேம் மேம்பாடு