Artificial intelligence in video games
ویڈیو گیمز میں، مصنوعی ذہانت (اے آئی) کا استعمال بنیادی طور پر انسان جیسی ذہانت کی طرح غیر کھلاڑی کرداروں (این پی سی) میں ذمہ دار، انکولی یا ذہین طرز عمل پیدا کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ مصنوعی ذہانت 1950 کی دہائی میں اپنے آغاز سے ہی ویڈیو گیمز کا ایک لازمی حصہ رہی ہے۔ ویڈیو گیمز میں اے آئی ایک الگ ذیلی میدان ہے اور تعلیمی اے آئی سے مختلف ہے۔ یہ مشین لرننگ یا فیصلہ سازی کے بجائے گیم پلیئر کے تجربے کو بہتر بنانے کا کام کرتا ہے۔ آرکیڈ ویڈیو گیمز کے سنہری دور کے دوران اے آئی مخالفین کے خیال کو بڑی حد تک کھلاڑی کے ان پٹ پر منحصر گریجویشن مشکل کی سطح، الگ حرکت کے نمونوں اور کھیل کے اندر ہونے والے واقعات کی شکل میں مقبول کیا گیا۔ جدید کھیل اکثر این پی سی کے اقدامات کی رہنمائی کے لیے موجودہ تکنیکوں جیسے پاتھ فائنڈنگ اور فیصلہ ٹری کو نافذ کرتے ہیں۔ اے آئی اکثر ایسے میکانزم میں استعمال ہوتا ہے جو صارف کو فوری طور پر نظر نہیں آتے، جیسے ڈیٹا مائننگ اور طرز عمل سے متعلق مواد تیار کرنا۔ عام طور پر، گیم اے آئی کا مطلب، جیسا کہ سوچا جا سکتا ہے اور بعض اوقات اسے اس صورت میں دکھایا جاتا ہے، ٹورنگ ٹیسٹ یا مصنوعی عمومی ذہانت کے انداز میں این پی سی سے مطابقت رکھنے والے مصنوعی شخص کا احساس نہیں ہے۔ جائزہ "گیم اے آئی" کی اصطلاح الگورتھم کے ایک وسیع سیٹ کا حوالہ دینے کے لیے استعمال کی جاتی ہے جس میں عام طور پر کنٹرول تھیوری، روبوٹکس، کمپیوٹر گرافکس اور کمپیوٹر سائنس کی تکنیکیں بھی شامل ہوتی ہیں، اور اس لیے ویڈیو گیم اے آئی اکثر "حقیقی اے آئی" کی تشکیل نہیں کر سکتا ہے کیونکہ ایسی تکنیکیں ضروری نہیں کہ کمپیوٹر سیکھنے یا دیگر معیاری معیار کو آسان بنائیں، صرف "خودکار کمپیوٹیشن" یا ان پٹ کے پہلے سے طے شدہ اور محدود سیٹ کے لیے ردعمل کا ایک پہلے سے طے شدہ اور محدود سیٹ تشکیل دیں۔ بہت سی صنعتیں اور کارپوریٹ آوازیں دعوی کرتی ہیں کہ نام نہاد ویڈیو گیم اے آئی نے اس لحاظ سے ایک طویل سفر طے کیا ہے کہ اس نے انسانوں کے تمام قسم کی ٹیکنالوجی کے ساتھ تعامل کے طریقے میں انقلاب برپا کر دیا ہے، حالانکہ بہت سے ماہر محققین اس طرح کے دعووں پر شکوک و شبہات کا شکار ہیں، اور خاص طور پر اس خیال کے کہ ایسی ٹیکنالوجیز علمی علوم میں معیاری طور پر استعمال ہونے والی "ذہانت" کی تعریف کے مطابق ہیں۔ صنعت کی آوازیں یہ دلیل دیتی ہیں کہ اے آئی جس طرح سے ہم تمام تکنیکی آلات کو ان کے مطلوبہ مقصد سے زیادہ استعمال کرتے ہیں اس میں زیادہ ورسٹائل ہو گیا ہے کیونکہ اے آئی ٹیکنالوجی کو متعدد طریقوں سے کام کرنے کی اجازت دیتا ہے، مبینہ طور پر اپنی شخصیات کو تیار کرتا ہے اور صارف کی پیچیدہ ہدایات پر عمل پیرا ہوتا ہے۔ تاہم، اے آئی کے شعبے کے لوگوں نے استدلال کیا ہے کہ ویڈیو گیم اے آئی حقیقی ذہانت نہیں ہے، بلکہ ایک اشتہاری بز ورڈ ہے جو کمپیوٹر پروگراموں کو بیان کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے جو ذہین رویے کا وہم پیدا کرنے کے لیے سادہ چھانٹ اور مماثل الگورتھم کا استعمال کرتے ہیں جبکہ سافٹ ویئر کو سائنسی یا تکنیکی پیچیدگی اور ترقی کی گمراہ کن چمک فراہم کرتے ہیں۔ چونکہ این پی سی کے لیے گیم اے آئی ماحولیاتی پابندیوں کے اندر ذہانت کی ظاہری شکل اور اچھے گیم پلے پر مرکوز ہے، اس لیے اس کا نقطہ نظر روایتی اے آئی سے بہت مختلف ہے۔ ہسٹری گیم پلےنگ اپنے آغاز سے ہی اے آئی میں تحقیق کا ایک شعبہ تھا۔ اے آئی کی پہلی مثالوں میں سے ایک نیم کا کمپیوٹرائزڈ گیم ہے جو 1951 میں بنایا گیا اور 1952 میں شائع ہوا۔ جس سال اسے بنایا گیا تھا اس میں جدید ٹیکنالوجی ہونے کے باوجود، پونگ سے 20 سال پہلے، اس کھیل نے نسبتا چھوٹے خانے کی شکل اختیار کر لی اور کھیل کے انتہائی ہنر مند کھلاڑیوں کے خلاف بھی باقاعدگی سے کھیل جیتنے میں کامیاب رہا۔ 1951 میں، مانچسٹر یونیورسٹی کی فیرنٹی مارک 1 مشین کا استعمال کرتے ہوئے، کرسٹوفر سٹریچی نے ایک چیکرز پروگرام لکھا اور ڈیٹریچ پرنز نے شطرنج کے لیے ایک لکھا۔ یہ پہلے کمپیوٹر پروگراموں میں سے تھے جو کبھی لکھے گئے تھے۔ آرتھر سیموئل کا چیکرز پروگرام، جو 50 کی دہائی کے وسط اور 60 کی دہائی کے اوائل میں تیار ہوا، بالآخر ایک قابل احترام شوقیہ کو چیلنج کرنے کے لیے کافی مہارت حاصل کی۔ چیکرز اور شطرنج پر کام 1997 میں آئی بی ایم کے ڈیپ بلیو کمپیوٹر کے ہاتھوں گیری کاسپاروف کی شکست کے ساتھ اختتام پذیر ہوا۔ 1960 کی دہائی اور 1970 کی دہائی کے اوائل میں تیار ہونے والے پہلے ویڈیو گیمز، جیسے سپیس وار!، پونگ، اور گوٹچا (1973)، ایسے کھیل تھے جو مجرد منطق پر نافذ کیے گئے تھے اور سختی سے اے آئی کے بغیر دو کھلاڑیوں کے مقابلے پر مبنی تھے۔ ایسے کھیل جن میں دشمنوں کے ساتھ سنگل پلیئر موڈ شامل تھا، 1970 کی دہائی میں ظاہر ہونے لگے۔ آرکیڈ کے لیے سب سے پہلے قابل ذکر 1974 میں نمودار ہوئے: ٹائٹو گیم سپیڈ ریس (ریسنگ ویڈیو گیم) اور اٹاری گیمز قوک (ڈک ہنٹنگ لائٹ گن شوٹر) اور پرسوئٹ (فائٹر ایرکرافٹ ڈاگ فائٹنگ سمیلیٹر)۔ ٹیکسٹ پر مبنی دو کمپیوٹر گیمز، اسٹار ٹریک (1971) اور ہنٹ دی ومپس (1973) کے بھی دشمن تھے۔ دشمن کی حرکت ذخیرہ شدہ نمونوں پر مبنی تھی۔ مائکرو پروسیسرز کو شامل کرنے سے زیادہ کمپیوٹیشن اور بے ترتیب عناصر کو حرکت کے نمونوں میں ڈھکنے کی اجازت ملے گی۔ یہ ویڈیو آرکیڈ گیمز کے سنہری دور کے دوران تھا کہ خلائی حملہ آوروں (1978) کی کامیابی کی وجہ سے اے آئی مخالفین کا خیال بڑی حد تک مقبول ہوا، جس میں مشکل کی بڑھتی ہوئی سطح، حرکت کے الگ الگ نمونے، اور کھلاڑی کے ان پٹ کی بنیاد پر ہیش افعال پر منحصر کھیل کے واقعات شامل تھے۔ گیلیکسیئن (1979) نے دشمن کی مزید پیچیدہ اور متنوع نقل و حرکت کو شامل کیا، جس میں انفرادی دشمنوں کی حرکتیں بھی شامل ہیں جو تشکیل سے باہر ہو جاتے ہیں۔ پی اے سی مین (1980) نے بھولبلییا کے کھیلوں کے لیے اے آئی کے نمونے متعارف کروائے، جس میں ہر دشمن کے لیے مختلف شخصیات کا اضافہ کیا گیا۔ کراٹے چمپ (1984) نے بعد میں فائٹنگ گیمز میں اے آئی پیٹرن متعارف کروائے۔ فرسٹ کوئین (1988) ایک تاکتیکی ایکشن آر پی جی تھا جس میں ایسے کردار شامل تھے جنہیں لیڈر کی پیروی کرنے میں کمپیوٹر کے اے آئی کے ذریعے کنٹرول کیا جا سکتا ہے۔ رول پلےنگ ویڈیو گیم ڈریگن کویسٹ IV (1990) نے ایک "ٹیکٹکس" سسٹم متعارف کرایا، جہاں صارف جنگ کے دوران غیر کھلاڑی کرداروں کے AI معمولات کو ایڈجسٹ کر سکتا ہے، یہ تصور بعد میں سیکرٹ آف مانا (1993) کے ذریعہ ایکشن رول پلےنگ گیم کی صنف میں متعارف کرایا گیا۔ میڈن فٹ بال، ارل ویور بیس بال اور ٹونی لا رسا بیس بال جیسے کھیل کمپیوٹر پر منتخب مشہور شخصیت کے کوچنگ یا انتظامی انداز کو نقل کرنے کی کوشش میں اپنے AI پر مبنی ہیں۔ میڈن، ویور اور لا رسا سبھی نے کھیلوں کی درستگی کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے ان گیم ڈویلپمنٹ ٹیموں کے ساتھ وسیع کام کیا۔ بعد میں کھیلوں کے عنوانات نے صارفین کو اے آئی میں متغیرات کو "ٹیون" کرنے کی اجازت دی تاکہ کھلاڑی سے متعین انتظامی یا کوچنگ کی حکمت عملی تیار کی جا سکے۔ 1990 کی دہائی میں گیم کی نئی انواع کے ظہور نے رسمی اے آئی ٹولز جیسے محدود ریاستی مشینوں کے استعمال کا اشارہ کیا۔ ریئل ٹائم اسٹریٹجی گیمز نے اے آئی پر بہت سی چیزوں، نامکمل معلومات، راستے تلاش کرنے کے مسائل، حقیقی وقت کے فیصلوں اور معاشی منصوبہ بندی کے ساتھ ٹیکس لگایا۔ اس صنف کے پہلے کھیلوں میں بدنام زمانہ مسائل تھے۔ مثال کے طور پر ہرزوگ زوی (1989) نے یونٹ کنٹرول کے لیے پاتھ فائنڈنگ اور بہت ہی بنیادی تھری اسٹیٹ اسٹیٹ مشینیں تقریبا توڑ دی تھیں، اور ڈیون II (1992) نے بی لائن میں کھلاڑیوں کے اڈے پر حملہ کیا اور متعدد دھوکے بازوں کا استعمال کیا۔ اس صنف میں بعد کے کھیلوں نے زیادہ نفیس AI کی نمائش کی۔ بعد کے کھیلوں میں باٹم اپ اے آئی کے طریقے استعمال کیے گئے ہیں، جیسے کہ مخلوق یا بلیک اینڈ وائٹ جیسے کھیلوں میں کھلاڑیوں کے ابھرتے ہوئے رویے اور ان کے اعمال کی تشخیص۔ فیسیڈ (انٹرایکٹو اسٹوری) 2005 میں ریلیز ہوئی تھی اور اس میں انٹرایکٹو ملٹی پل وے ڈائیلاگ اور اے آئی کو کھیل کے اہم پہلو کے طور پر استعمال کیا گیا تھا۔ گیمز نے گیم پلے سے باہر ممکنہ ایپلی کیشنز کے ساتھ مصنوعی ذہانت تیار کرنے کے لیے ایک ماحول فراہم کیا ہے۔ مثالوں میں واٹسن، ایک جیوپارڈی!-پلیئنگ کمپیوٹر ؛ اور روبوکپ ٹورنامنٹ شامل ہیں، جہاں روبوٹس کو فٹ بال میں مقابلہ کرنے کی تربیت دی جاتی ہے۔ خیالات بہت سے ماہرین شکایت کرتے ہیں کہ "گیم اے آئی" کی اصطلاح میں "اے آئی" اس کی اہمیت کو بڑھا چڑھا کر بیان کرتا ہے، کیونکہ گیم اے آئی ذہانت کے بارے میں نہیں ہے، اور اے آئی کے تعلیمی شعبے کے چند مقاصد میں مشترک ہے۔ جبکہ "حقیقی AI" مشین لرننگ کے شعبوں، صوابدیدی ڈیٹا ان پٹ کی بنیاد پر فیصلہ سازی، اور یہاں تک کہ مضبوط AI کے حتمی مقصد کو بھی مخاطب کرتا ہے جو استدلال کر سکتا ہے، "گیم AI" اکثر انگوٹھے کے نصف درجن قوانین، یا ہیورسٹکس پر مشتمل ہوتا ہے، جو گیم پلے کا اچھا تجربہ دینے کے لیے کافی ہوتے ہیں۔ تاریخی طور پر، تعلیمی گیم-اے آئی پروجیکٹس تجارتی مصنوعات سے نسبتا الگ رہے ہیں کیونکہ تعلیمی نقطہ نظر سادہ اور غیر توسیع پذیر ہوتے ہیں۔ کمرشل گیم اے آئی نے ٹولز کا اپنا سیٹ تیار کیا ہے، جو بہت سے معاملات میں اچھی کارکردگی دینے کے لیے کافی رہے ہیں۔ گیم ڈویلپرز کی تعلیمی اے آئی کے بارے میں بڑھتی ہوئی آگاہی اور تعلیمی برادری کی طرف سے کمپیوٹر گیمز میں بڑھتی ہوئی دلچسپی اس بات کی تعریف کا سبب بن رہی ہے کہ کھیل میں اے آئی کے طور پر کیا شمار ہوتا ہے۔ اس کے باوجود، اے آئی کے مختلف ایپلیکیشن ڈومینز کے درمیان اہم اختلافات کا مطلب یہ ہے کہ گیم اے آئی کو اب بھی اے آئی کے ایک الگ ذیلی میدان کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔ خاص طور پر، دھوکہ دہی کے ذریعے کھیلوں میں کچھ AI مسائل کو قانونی طور پر حل کرنے کی صلاحیت ایک اہم فرق پیدا کرتی ہے۔ مثال کے طور پر، جب روبوٹکس پر اے آئی کا اطلاق ہوتا ہے تو ماضی کے مشاہدات سے کسی غیر مرئی شے کی پوزیشن کا اندازہ لگانا ایک مشکل مسئلہ ہو سکتا ہے، لیکن کمپیوٹر گیم میں این پی سی صرف گیم کے سین گراف میں پوزیشن کو دیکھ سکتا ہے۔ اس طرح کی دھوکہ دہی غیر حقیقی رویے کا باعث بن سکتی ہے اور اس لیے ہمیشہ مطلوب نہیں ہوتی۔ لیکن اس کا امکان گیم اے آئی میں فرق کرنے کا کام کرتا ہے اور حل کرنے کے لیے نئے مسائل کا باعث بنتا ہے، جیسے کہ کب اور کیسے دھوکہ دینا ہے۔ مضبوط AI کی بڑی حد سوچ کی موروثی گہرائی اور فیصلہ سازی کے عمل کی انتہائی پیچیدگی ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ اگرچہ اس کے بعد نظریاتی طور پر "سمارٹ" اے آئی بنانا ممکن ہوگا لیکن اس مسئلے میں کافی پروسیسنگ پاور لگے گی۔ استعمال بورڈ گیمز کے کمپیوٹر سمیلیشنز میں کمپیوٹر شطرنج کمپیوٹر شوگی کمپیوٹر گو کمپیوٹر چیکرز کمپیوٹر اوتھیلو کمپیوٹر پوکر پلیئرز اکینیٹر کمپیوٹر اریما لاجسٹیلو، جو ریورسی روگ-او-میٹک کھیلتا ہے، جو سکریبل کے روگ کمپیوٹر پلیئرز کھیلتا ہے کمپیوٹر اولمپیاڈ میں مختلف قسم کے بورڈ گیمز کھیلتے ہیں۔ حل شدہ گیمز کھیلنے میں کمپیوٹر کی حکمت عملی ہوتی ہے جس کی زیادہ سے زیادہ ضمانت ہوتی ہے، اور کچھ معاملات میں جیت یا ڈرا پر مجبور کیا جاتا ہے۔ جدید ویڈیو گیمز میں گیم اے آئی/ہیورسٹک الگورتھم کو گیم کے اندر کافی مختلف شعبوں کی وسیع اقسام میں استعمال کیا جاتا ہے۔ سب سے زیادہ واضح کھیل میں کسی بھی این پی سی کے کنٹرول میں ہے، حالانکہ "اسکرپٹنگ" (فیصلہ ٹری) فی الحال کنٹرول کا سب سے عام ذریعہ ہے۔ ہاتھ سے لکھے گئے فیصلے کے درخت اکثر "مصنوعی حماقت" کا باعث بنتے ہیں جیسے کہ تکراری طرز عمل، وسرجن کا نقصان، یا ایسے حالات میں غیر معمولی طرز عمل جس کے لیے ڈویلپرز نے منصوبہ بندی نہیں کی تھی۔ پاتھ فائنڈنگ، اے آئی کا ایک اور عام استعمال، حقیقی وقت کی حکمت عملی کے کھیلوں میں بڑے پیمانے پر دیکھا جاتا ہے۔ پاتھ فائنڈنگ اس بات کا تعین کرنے کا طریقہ ہے کہ این پی سی کو نقشے پر ایک مقام سے دوسرے مقام تک کیسے پہنچایا جائے، جس میں علاقے، رکاوٹوں اور ممکنہ طور پر "جنگ کے دھند" کو مدنظر رکھا جائے۔ تجارتی ویڈیو گیمز اکثر تیز اور سادہ "گرڈ پر مبنی پاتھ فائنڈنگ" کا استعمال کرتے ہیں، جس میں علاقے کو یکساں چوکوں کے سخت گرڈ پر نقشہ بنایا جاتا ہے اور ایک پاتھ فائنڈنگ الگورتھم جیسے اے * یا آئی ڈی اے * کو گرڈ پر لاگو کیا جاتا ہے۔ صرف ایک سخت گرڈ کے بجائے، کچھ کھیل بے قاعدہ کثیر الاضحی کا استعمال کرتے ہیں اور نقشے کے ان علاقوں سے ایک نیویگیشن میش جمع کرتے ہیں جہاں این پی سی چل سکتے ہیں۔ تیسرے طریقہ کے طور پر، بعض اوقات ڈویلپرز کے لیے دستی طور پر "وے پوائنٹس" کا انتخاب کرنا آسان ہوتا ہے جسے این پی سی کو نیویگیٹ کرنے کے لیے استعمال کرنا چاہیے۔ قیمت یہ ہے کہ اس طرح کے وے پوائنٹس غیر فطری نظر آنے والی حرکت پیدا کر سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ، وے پوائنٹ پیچیدہ ماحول میں نیویگیشن میش سے بھی بدتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ جامد پاتھ فائنڈنگ سے پرے، نیویگیشن گیم اے آئی کا ایک ذیلی میدان ہے جس میں این پی سی کو متحرک ماحول میں نیویگیشن کرنے کی صلاحیت دینے، دوسرے اداروں (دوسرے این پی سی، کھلاڑیوں) کے ساتھ تصادم سے بچنے کے دوران ہدف کا راستہ تلاش کرنے یا ان کے ساتھ تعاون کرنے (گروپ نیویگیشن) پر توجہ مرکوز کی گئی ہے۔ بڑی تعداد میں اکائیوں کے ساتھ متحرک حکمت عملی کے کھیلوں میں نیویگیشن، جیسے ایج آف ایمپائرز (1997) یا تہذیب پنجم (2010)، اکثر ناقص کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے۔ اکائیاں اکثر دوسری اکائیوں کی راہ میں حائل ہو جاتی ہیں۔ ورچوئل ماحول میں کسی مشکل مسئلے کو مناسب طریقے سے حل کرنے کے لیے گیم اے آئی کو بہتر بنانے کے بجائے، منظر نامے کو زیادہ قابل عمل بنانے کے لیے اس میں ترمیم کرنا اکثر زیادہ سرمایہ کاری مؤثر ہوتا ہے۔ اگر پاتھ فائنڈنگ کسی مخصوص رکاوٹ پر پھنس جاتی ہے، تو ڈویلپر رکاوٹ کو منتقل یا حذف کر سکتا ہے۔ ہاف لائف (1998) میں، پاتھ فائنڈنگ الگورتھم بعض اوقات تمام این پی سیز کے لیے پھینکے گئے دستی بم سے بچنے کا معقول طریقہ تلاش کرنے میں ناکام رہا۔ بجائے اس کے کہ این پی سیز کو راستے سے ہٹنے کی کوشش کی جائے اور احمقانہ ظاہر ہونے کا خطرہ ہو، ڈویلپرز نے اس کے بجائے این پی سیز کو نیچے جھکنے اور اس صورت حال میں احاطہ کرنے کے لیے اسکرپٹ کیا۔ بہت سے عصری ویڈیو گیمز ایکشن، فرسٹ پرسن شوٹر، یا ایڈونچر کے زمرے میں آتے ہیں۔ ان قسم کے زیادہ تر کھیلوں میں کسی نہ کسی سطح کی لڑائی ہوتی ہے۔ ان انواع میں اے آئی کی لڑائی میں موثر ہونے کی صلاحیت اہم ہے۔ آج ایک مشترکہ مقصد اے آئی کو زیادہ انسانی بنانا یا کم از کم ایسا ظاہر کرنا ہے۔ جدید دور کے ویڈیو گیم AI میں پائی جانے والی زیادہ مثبت اور موثر خصوصیات میں سے ایک شکار کرنے کی صلاحیت ہے۔ اے آئی نے اصل میں بہت سیاہ اور سفید انداز میں رد عمل ظاہر کیا۔ اگر کھلاڑی کسی مخصوص علاقے میں ہوتا تو اے آئی یا تو مکمل جارحانہ انداز میں رد عمل ظاہر کرتا یا مکمل طور پر دفاعی ہوتا۔ حالیہ برسوں میں، "شکار" کا خیال متعارف کرایا گیا ہے ؛ اس "شکار" کی حالت میں اے آئی حقیقت پسندانہ نشانات کی تلاش کرے گا، جیسے کہ کردار کی طرف سے بنائی گئی آوازیں یا پاؤں کے نشانات جو وہ پیچھے چھوڑ چکے ہوں گے۔ یہ پیش رفت بالآخر کھیل کی ایک زیادہ پیچیدہ شکل کی اجازت دیتی ہیں۔ اس خصوصیت کے ساتھ، کھلاڑی اصل میں اس بات پر غور کر سکتا ہے کہ دشمن سے کیسے رابطہ کیا جائے یا اس سے کیسے بچا جائے۔ یہ ایک ایسی خصوصیت ہے جو خاص طور پر اسٹیلتھ صنف میں رائج ہے۔ حالیہ گیم اے آئی میں ایک اور ترقی "بقا کی جبلت" کی ترقی رہی ہے۔ ان گیم کمپیوٹر ماحول میں مختلف اشیاء کو پہچان سکتے ہیں اور اس بات کا تعین کر سکتے ہیں کہ آیا یہ اس کی بقا کے لیے فائدہ مند ہے یا نقصان دہ۔ کسی صارف کی طرح، اے آئی ایسے اقدامات کرنے سے پہلے آگ بجھانے میں احاطہ تلاش کر سکتا ہے جو اسے بصورت دیگر کمزور بنا دے، جیسے کہ ہتھیار دوبارہ لوڈ کرنا یا دستی بم پھینکنا۔ ایسے سیٹ مارکر ہو سکتے ہیں جو اسے بتاتے ہیں کہ کسی خاص انداز میں کب رد عمل ظاہر کرنا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر اے آئی کو پورے کھیل میں اپنی صحت کی جانچ کرنے کا حکم دیا جاتا ہے تو مزید کمانڈ سیٹ کیے جا سکتے ہیں تاکہ وہ صحت کے ایک مخصوص فیصد پر ایک مخصوص انداز میں رد عمل ظاہر کرے۔ اگر صحت ایک خاص حد سے نیچے ہے تو AI کو کھلاڑی سے بھاگنے اور اس سے بچنے کے لیے سیٹ کیا جا سکتا ہے جب تک کہ کوئی اور فنکشن شروع نہ ہو جائے۔ ایک اور مثال یہ ہو سکتی ہے کہ اگر اے آئی کو معلوم ہو کہ یہ گولیوں سے باہر ہے، تو اسے ایک ڈھکنے والی چیز مل جائے گی اور اس کے پیچھے چھپ جائے گی جب تک کہ وہ دوبارہ لوڈ نہ ہو جائے۔ اس طرح کے اقدامات اے آئی کو زیادہ انسانی دکھاتے ہیں۔ تاہم، اس شعبے میں اب بھی بہتری کی ضرورت ہے۔ جنگی اے آئی کا ایک اور ضمنی اثر اس وقت ہوتا ہے جب اے آئی کے زیر کنٹرول دو کردار ایک دوسرے کا سامنا کرتے ہیں۔ سب سے پہلے آئی ڈی سافٹ ویئر گیم ڈوم میں مقبول ہوا، نام نہاد 'مونسٹر ان فائٹنگ' بعض حالات میں پھوٹ سکتا ہے۔ خاص طور پر، اے آئی ایجنٹ جو دشمنانہ حملوں کا جواب دینے کے لیے پروگرام کیے گئے ہیں بعض اوقات ایک دوسرے پر حملہ کرتے ہیں اگر ان کے ساتھی کے حملے ان کے بہت قریب پہنچ جاتے ہیں۔ ڈوم کے معاملے میں، شائع شدہ گیم پلے دستی یہاں تک کہ بعض سطحوں اور مشکل کی ترتیبات سے بچنے کے لیے راکشس کی لڑائی کا فائدہ اٹھانے کا مشورہ دیتے ہیں۔ مونٹی کارلو ٹری سرچ طریقہ گیم اے آئی اکثر پاتھ فائنڈنگ اور محدود ریاستی مشینوں کے مترادف ہوتا ہے۔ پاتھ فائنڈنگ AI کو نقطہ A سے نقطہ B تک پہنچاتی ہے، عام طور پر سب سے زیادہ براہ راست طریقے سے۔ ریاستی مشینیں مختلف طرز عمل کے درمیان منتقلی کی اجازت دیتی ہیں۔ مونٹی کارلو ٹری سرچ کا طریقہ کھلاڑی کو قابو پانے کے لیے اضافی رکاوٹیں پیدا کر کے کھیل کا زیادہ دلکش تجربہ فراہم کرتا ہے۔ ایم سی ٹی ایس ایک درخت کے خاکہ پر مشتمل ہوتا ہے جس میں اے آئی بنیادی طور پر ٹک ٹیک پیر کھیلتا ہے۔ نتیجہ پر منحصر ہے، یہ کھلاڑی کے لیے اگلی رکاوٹ پیدا کرنے والے راستے کا انتخاب کرتا ہے۔ پیچیدہ ویڈیو گیمز میں، ان درختوں کی زیادہ شاخیں ہو سکتی ہیں، بشرطیکہ کھلاڑی رکاوٹ کو عبور کرنے کے لیے کئی حکمت عملی تیار کر سکے۔ 2022 کے اس سروے میں، آپ مختلف گیم ڈومینز میں ایم سی ٹی ایس الگورتھم کی حالیہ ایپلی کیشنز کے بارے میں جان سکتے ہیں جیسے کامل معلومات کے مشترکہ کھیل، حکمت عملی کے کھیل (بشمول آر ٹی ایس)، تاش کے کھیل وغیرہ۔ این پی سی کے رویے کو کنٹرول کرنے کی روایتی تشویش سے باہر، این پی سی کے اکیڈمک اے آئی سے باہر کے کھیلوں میں استعمال گیم اے آئی کے اندر ایک کردار ادا کر سکتا ہے۔ جارجیوس این یاناکاکس نے درخواست کے چار ممکنہ شعبوں پر روشنی ڈالی: کھلاڑی کے تجربے کی ماڈلنگ: کھلاڑی کی صلاحیت اور جذباتی حالت کا اندازہ لگانا، تاکہ کھیل کو مناسب طریقے سے ڈھال لیا جا سکے۔ اس میں متحرک گیم دشواری توازن شامل ہو سکتا ہے، جو کھلاڑی کی صلاحیت کی بنیاد پر حقیقی وقت میں ویڈیو گیم میں دشواری کو ایڈجسٹ کرنے پر مشتمل ہوتا ہے۔ گیم اے آئی کھلاڑی کے ارادے کا اندازہ لگانے میں بھی مدد کر سکتا ہے (جیسے اشارے کی شناخت)۔ طریقہ کار سے متعلق مواد کی پیداوار: کھیل کے ماحول کے عناصر جیسے ماحولیاتی حالات، سطح، اور یہاں تک کہ موسیقی کو خودکار طریقے سے تخلیق کرنا۔ اے آئی کے طریقے نئے مواد یا تعاملی کہانیاں تیار کر سکتے ہیں۔ صارف کے رویے پر ڈیٹا مائننگ: یہ گیم ڈیزائنرز کو یہ جاننے کی اجازت دیتا ہے کہ لوگ گیم کو کس طرح استعمال کرتے ہیں، وہ کون سے حصے سب سے زیادہ کھیلتے ہیں، اور کس وجہ سے وہ کھیلنا چھوڑ دیتے ہیں، جس سے ڈویلپرز گیم پلے کو ٹیون کر سکتے ہیں یا منیٹائزیشن کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ این پی سی کے متبادل طریقے: ان میں این پی سی کی وشوسنییتا کو بڑھانے کے لیے گیم سیٹ اپ کو تبدیل کرنا اور انفرادی این پی سی رویے کے بجائے سماجی تلاش کرنا شامل ہے۔ طریقہ کار کی نسل کے بجائے، کچھ محققین نے نیا مواد بنانے کے لیے جنریٹو ایڈوسرل نیٹ ورکس (جی اے این) کا استعمال کیا ہے۔ 2018 میں کارن وال یونیورسٹی کے محققین نے ڈوم (1993) کے لیے ایک ہزار انسانی تخلیق کردہ سطحوں پر جی اے این کی تربیت دی۔ تربیت کے بعد، نیورل نیٹ پروٹو ٹائپ اپنے طور پر کھیلنے کے قابل نئی سطحوں کو ڈیزائن کرنے میں کامیاب رہا۔ اسی طرح، یونیورسٹی آف کیلیفورنیا کے محققین نے سپر ماریو کے لیے سطح پیدا کرنے کے لیے جی اے این کا پروٹو ٹائپ تیار کیا۔ 2020 میں این ویڈیا نے پی اے سی مین کا جی اے این سے تیار کردہ کلون دکھایا۔ جی اے این نے 50,000 (زیادہ تر بوٹ سے تیار کردہ) پلے تھرو دیکھ کر گیم کو دوبارہ تخلیق کرنے کا طریقہ سیکھا۔ ویڈیو گیمز میں مصنوعی ذہانت کے تناظر میں، دھوکہ دہی سے مراد پروگرامر ہے جو ایجنٹوں کو کارروائی اور ایسی معلومات تک رسائی فراہم کرتا ہے جو اسی صورتحال میں کھلاڑی کے لیے دستیاب نہیں ہوگی۔ یہ یقین کرتے ہوئے کہ اٹاری 8 بٹ ایک انسانی کھلاڑی کے خلاف مقابلہ نہیں کر سکتا، کرس کرافورڈ نے ایسٹرن فرنٹ (1941) میں ایک بگ کو ٹھیک نہیں کیا جس سے کمپیوٹر کے زیر کنٹرول روسی فریق کو فائدہ ہوا۔ کمپیوٹر گیمنگ ورلڈ نے 1994 میں اطلاع دی کہ "یہ ایک معروف حقیقت ہے کہ بہت سے اے آئی انسانی کھلاڑیوں کے ساتھ برقرار رہنے کے قابل ہونے کے لیے 'دھوکہ دہی' (یا، کم از کم، 'فج') کرتے ہیں۔" مثال کے طور پر، اگر ایجنٹ جاننا چاہتے ہیں کہ آیا کھلاڑی قریب ہے تو انہیں یا تو پیچیدہ، انسان جیسے سینسر (دیکھنا، سننا وغیرہ) دیے جا سکتے ہیں۔ )، یا وہ صرف گیم انجن سے کھلاڑی کی پوزیشن کے بارے میں پوچھ کر دھوکہ دے سکتے ہیں۔ عام تغیرات میں کھلاڑی کو پکڑنے کے لیے ریسنگ گیمز میں اے آئی کو زیادہ رفتار دینا یا فرسٹ پرسن شوٹرز میں انہیں فائدہ مند پوزیشنوں میں پیدا کرنا شامل ہے۔ اے آئی میں دھوکہ دہی کا استعمال مصنوعی طور پر حاصل کی جانے والی "ذہانت" کی حدود کو ظاہر کرتا ہے۔ عام طور پر، ان کھیلوں میں جہاں اسٹریٹجک تخلیقی صلاحیت اہم ہے، انسان کم سے کم آزمائش اور غلطی کے بعد اے آئی کو آسانی سے شکست دے سکتے ہیں اگر یہ اس فائدے کے لیے نہ ہوتا۔ دھوکہ دہی اکثر کارکردگی کی وجوہات کی بناء پر نافذ کی جاتی ہے جہاں بہت سے معاملات میں اسے اس وقت تک قابل قبول سمجھا جا سکتا ہے جب تک کہ کھلاڑی کو اثر واضح نہ ہو۔ اگرچہ دھوکہ دہی سے مراد صرف AI کو دیئے گئے مراعات ہیں-اس میں کمپیوٹر کے لیے قدرتی غیر انسانی تیز رفتار اور درستگی شامل نہیں ہے-ایک کھلاڑی کمپیوٹر کے موروثی فوائد کو "دھوکہ دہی" کہہ سکتا ہے اگر ان کے نتیجے میں ایجنٹ انسانی کھلاڑی کے برعکس کام کرتا ہے۔ سڈ میئر نے کہا کہ انہوں نے تہذیب میں ملٹی پلیئر اتحاد کو خارج کر دیا کیونکہ انہوں نے پایا کہ کمپیوٹر تقریبا اتنا ہی اچھا تھا جتنا کہ انسان ان کا استعمال کرتے ہیں، جس کی وجہ سے کھلاڑیوں کو لگتا ہے کہ کمپیوٹر دھوکہ دہی کر رہا ہے۔ ڈویلپرز کا کہنا ہے کہ زیادہ تر گیم اے آئی ایماندار ہوتے ہیں لیکن وہ کھلاڑیوں کو "دھوکہ دہی" اے آئی کے بارے میں غلطی سے شکایت کرنا ناپسند کرتے ہیں۔ اس کے علاوہ، انسان کمپیوٹر کے خلاف وہ حربے استعمال کرتے ہیں جو وہ دوسرے لوگوں کے خلاف نہیں کرتے۔ مثال 1996 کے کھیل مخلوق میں، صارف چھوٹے پیارے جانوروں کو "ہیچ" کرتا ہے اور انہیں برتاؤ کرنا سکھاتا ہے۔ یہ "نارن" بات کر سکتے ہیں، اپنا کھانا کھا سکتے ہیں، اور شیطانی مخلوقات سے اپنی حفاظت کر سکتے ہیں۔ یہ ایک انٹرایکٹو تخروپن میں مشین لرننگ کا پہلا مقبول اطلاق تھا۔ اعصابی نیٹ ورک مخلوق کے ذریعہ یہ جاننے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں کہ کیا کرنا ہے۔ اس کھیل کو مصنوعی زندگی کی تحقیق میں ایک پیشرفت سمجھا جاتا ہے، جس کا مقصد ان کے ماحول کے ساتھ تعامل کرنے والی مخلوقات کے رویے کا نمونہ بنانا ہے۔ 2001 کے فرسٹ پرسن شوٹر ہیلو: کامبیٹ ایوولڈ میں کھلاڑی ماسٹر چیف کا کردار ادا کرتا ہے، جو پیدل یا گاڑیوں میں مختلف غیر ملکیوں سے لڑتا ہے۔ دشمن ڈھکن کا استعمال بہت دانشمندی سے کرتے ہیں، اور دبانے والی آگ اور دستی بم استعمال کرتے ہیں۔ اسکواڈ کی صورتحال افراد کو متاثر کرتی ہے، اس لیے بعض دشمن اس وقت بھاگ جاتے ہیں جب ان کا رہنما مر جاتا ہے۔ چھوٹی چھوٹی تفصیلات پر توجہ دی جاتی ہے، خاص طور پر دشمن دستی بم واپس پھینکتے ہیں یا ٹیم کے ارکان پریشان ہونے کا جواب دیتے ہیں۔ ہیلو 2 کے بعد سے گیم انڈسٹری میں بنیادی "رویے کے درخت" کی ٹیکنالوجی بہت مقبول ہو گئی ہے۔ 2005 کا نفسیاتی ہارر فرسٹ پرسن شوٹر F.E.A.R۔ کھلاڑی کے کردار کلون شدہ سپر سپاہیوں، روبوٹ اور غیر معمولی مخلوقات کی ایک بٹالین کو شامل کرتے ہیں۔ اے آئی سیاق و سباق کے حساس طرز عمل پیدا کرنے کے لیے ایک منصوبہ ساز کا استعمال کرتا ہے، مرکزی دھارے کے کھیل میں پہلی بار۔ یہ ٹیکنالوجی اب بھی بہت سے اسٹوڈیوز کے حوالے کے طور پر استعمال ہوتی ہے۔ نقلیں کھیل کے ماحول کو اپنے فائدے کے لیے استعمال کرنے کی صلاحیت رکھتی ہیں، جیسے کہ میزوں اور شیلف کو پلٹ کر احاطہ بنانا، دروازے کھولنا، کھڑکیوں سے ٹکرا جانا، یا یہاں تک کہ کھلاڑی کی ٹارچ لائٹ کو دیکھنا (اور اپنے باقی ساتھیوں کو خبردار کرنا)۔ اس کے علاوہ، اے آئی فلینکنگ چالوں کو انجام دینے، آگ کو دبانے، کھلاڑی کو کور سے باہر نکالنے کے لیے دستی بم پھینکنے، اور یہاں تک کہ ڈیڈ کھیلنے کی بھی صلاحیت رکھتا ہے۔ ان میں سے زیادہ تر اعمال، خاص طور پر فلینکنگ، ابھرتے ہوئے رویے کا نتیجہ ہیں۔ بقا کی ہارر سیریز S.T.A.L.K.E.R۔ (2007-) انسان کے بنائے ہوئے تجربات، فوجی فوجیوں، اور اسٹالکرز کے نام سے جانے جانے والے کرائے کے فوجیوں کے ساتھ کھلاڑی کا مقابلہ کرتا ہے۔ مختلف سامنا کرنے والے دشمن (اگر مشکل کی سطح کو اس کی بلند ترین سطح پر مقرر کیا گیا ہے) جنگی حربوں اور طرز عمل کا استعمال کرتے ہیں جیسے زخمی اتحادیوں کو شفا دینا، حکم دینا، کھلاڑی کو باہر نکالنا اور عین مطابق درستگی کے ساتھ ہتھیاروں کا استعمال کرنا۔ 2010 کا ریئل ٹائم اسٹریٹجی گیم اسٹار کرافٹ II: ونگز آف لبرٹی کھلاڑی کو 1v1، 2v2، یا 3v3 جنگی میدان میں تین دھڑوں میں سے کسی ایک کا کنٹرول دیتا ہے۔ کھلاڑی کو اپنے مخالفین کو ان کی تمام اکائیوں اور اڈوں کو تباہ کر کے شکست دینی چاہیے۔ یہ ایسی اکائیاں بنا کر پورا کیا جاتا ہے جو مخالفین کی اکائیوں کا مقابلہ کرنے میں موثر ہوتی ہیں۔ کھلاڑی اے آئی دشواری کی متعدد مختلف سطحوں کے خلاف کھیل سکتے ہیں جن میں بہت آسان سے لے کر دھوکے باز 3 (پاگل) تک شامل ہیں۔ اے آئی مشکل چیٹر 1 (وژن) پر دھوکہ دینے کے قابل ہے، جہاں وہ یونٹس اور بیس دیکھ سکتا ہے جب اسی صورتحال میں کوئی کھلاڑی نہیں کر سکتا تھا۔ چیٹر 2 اے آئی کو اضافی وسائل فراہم کرتا ہے، جبکہ چیٹر 3 اپنے مخالف پر وسیع فائدہ دیتا ہے۔ یوٹیلیٹی سسٹم-ویڈیو گیمز میں فیصلہ سازی کے لیے مضبوط تکنیک-کینیپس-گیم اے آئی مڈل ویئر، راستہ تلاش کرنے اور مقامی استدلال میں مہارت-گیم اے آئی مڈل ویئر کی فہرست-گرافیکل گیم اے آئی سافٹ ویئر ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز کی فہرست گیم اے آئی مڈل ویئر آؤٹ لائن آف آرٹیفیشل انٹیلی جنس حوالہ جات ببلیوگرافی بوگوسٹ، ایان (2017)۔ "" مصنوعی ذہانت بے معنی ہو گئی ہے۔ " بورگ ؛ سیمن (2004)۔ گیم ڈویلپرز کے لیے AI۔ او ریلی اینڈ ایسوسی ایٹس۔ ۔ بک لینڈ (2002)۔ گیم پروگرامنگ کے لیے AI تکنیک۔ مسکا اور لپ مین۔ ۔ بک لینڈ (2004)۔ مثال کے طور پر پروگرامنگ گیم AI۔ ورڈ ویئر پبلشنگ۔ ۔ چمپینڈرڈ (2003)۔ AI گیم ڈویلپمنٹ۔ نئے سوار۔ ۔ ایٹن، ایرک اور دیگر۔ (2015)۔ "اے آئی کے لیے کون بات کرتا ہے؟" فنج (1999)۔ اینیمیشن اور گیمز کے لیے AI: ایک علمی ماڈلنگ نقطہ نظر۔ اے کے پیٹرز۔ ۔ فنج (2004)۔ کمپیوٹر گیمز کے لیے مصنوعی ذہانت: ایک تعارف۔ اے کے پیٹرز۔ ۔ کپلان، جیری (2017)۔ "اے آئی کا پی آر مسئلہ"۔ ملنگٹن (2005)۔ گیمز کے لیے مصنوعی ذہانت۔ مورگن کافمین۔ ۔ شواب (2004)۔ اے آئی گیم انجن پروگرامنگ۔ چارلس ریور میڈیا۔ ۔ Smeed and Hakonen (2006)۔ کمپیوٹر گیمز کے لیے الگورتھم اور نیٹ ورکنگ۔ جان ولی اینڈ سنز۔ ۔ بیرونی روابط اسپیشل انٹرسٹ گروپ آن آرٹیفیشل انٹیلی جنس @IGDA AI گیم پروگرامنگ وزڈم آن aiwisdom.com جارجیوس این یاناکس اور جولین ٹوگیلیس ویڈیو گیم ڈویلپمنٹ