खेलों के विकास में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एकीकरण हाल के वर्षों में खेल उद्योग में सबसे विवादास्पद प्रश्न है। इस चर्चा में, कोई भी स्थिति विपरीत दिशा में भयंकर प्रतिक्रियाओं का कारण नहीं होगी, चाहे वह एआई का व्यावहारिक लाभ हो या प्रश्न का नैतिक पक्ष। GamesIndustry.Biz सूचना पोर्टल बोलनाक्योंकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तव में खेल को सकारात्मक और नकारात्मक तरीके से प्रभावित कर सकती है।
एआई की नैतिकता और अविश्वसनीय मात्रा में डेटा जो उन्हें प्रशिक्षित किया गया था, और साथ ही, सभी के व्यक्तिगत प्रश्न, और जहाजों और विधायकों के लिए बहुत अधिक कठिन समस्या थी। व्यावहारिक सवाल यह है कि क्या यह वास्तव में अपने रचनाकारों की आवश्यकता के रूप में कार्य करता है या नहीं, और यह व्यवसायों के प्रबंधकों के लिए काफी महत्वपूर्ण है। खासकर अगर हम उन कंपनियों के बारे में बात करते हैं जो लाभ खोने से डरती नहीं हैं।
कई स्टूडियो वास्तव में जोखिम नहीं उठाना चाहते हैं कि जनता अचानक किसके उपयोग के बारे में सीखती है, लगभग कोई शोध या तुलनात्मक अभ्यास धीरे -धीरे एक मानक बन जाता है। और एक माहौल में तीव्र जानकारी की कमी होती है, स्कैमर्स और स्कैमर्स विकसित होते हैं।
समस्या यह है कि कोई भी लोगों को वास्तव में कई स्टूडियो के लिए मौजूद रहने में मदद कर सकता है। कई कंपनियों को नियंत्रण से परे विकास चक्रों के साथ कठिनाई होती है, एक गंभीर समस्या है, खेल उद्योग के वर्तमान व्यापार मॉडल के कारण, यह केवल उत्पाद रिलीज के बाद डेवलपर्स के लिए पैसा लाता है। इस तरह के रंगों को वित्तीय विचारों से समायोजित करना मुश्किल है, अगर खेल का विकास चरण वर्ष से अधिक हो जाता है, कभी -कभी दस साल।
विकास के समय को कम करने के लिए किसी भी तरह से प्रयास कई प्रबंधकों का मुख्य क्षेत्र है। इसलिए, यह आश्चर्य की बात नहीं है कि उनका ध्यान प्रौद्योगिकी पर केंद्रित है, जो कोड से लेकर कला, एनीमेशन, ध्वनि तक सभी पहलुओं में समूह की उत्पादकता को बढ़ाने का वादा करता है। एआई-कमर्स ने कहा कि कुछ भी असंभव नहीं है।
और यद्यपि II वास्तव में संकीर्ण मिशनों की एक श्रृंखला में लाभ उठा सकता है, एक विशेषज्ञ के नियंत्रण में एक उपकरण के रूप में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्योग में ऐसे अनुप्रयोग नहीं हैं। वह एआई को एक स्वायत्त एजेंट के रूप में, जादू की तरह, कभी -कभी उत्पादकता बढ़ाने में रुचि रखती है।
उदाहरण के लिए, आप प्रोग्राम कर सकते हैं। पहली नज़र में, एन्क्रिप्शन एक आदर्श क्षेत्र है जिसके लिए, क्योंकि लेखन कोड से संबंधित कई कार्य मूल रूप से दोहराए जाते हैं। कोडर के समय का एक महत्वपूर्ण हिस्सा अपने पिछले कार्यों से नमूनों की पुनरावृत्ति करने या उन समस्याओं के समाधान की खोज करने के लिए जो दूसरों ने लड़े हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संयुक्त मॉडल की खोज करने के लिए एक विशाल प्रणाली से ज्यादा कुछ नहीं है, और इसलिए प्रोग्रामिंग में इसके कई उपयोग हैं।
एक अनुभवी प्रोग्रामर, जो अपने क्षेत्र में एक विशेषज्ञ रहा है, काम को गति देने के लिए उचित सीमा में एआई का उपयोग कर सकता है। तंत्रिका नेटवर्क एक स्वचालित प्रकार की भूमिका निभाता है, जो पुनरावृत्ति और आइकन की भर्ती के लिए बहुत समय बचाने के लिए पर्याप्त प्रशिक्षित है। स्वीकार्य तकनीकी दस्तावेजों के निर्माण का उल्लेख न करें।
अधिकांश अच्छे प्रोग्रामर आज इस तरह से एआई का उपयोग करते हैं। यह बिना किसी नियंत्रण के इसे छोड़ने के लिए पर्याप्त विश्वसनीय नहीं है, लेकिन यह कोड में दोहराए गए सुधार को भी तेज कर सकता है, विशेष रूप से नमूना चरण में। कम से कम एक व्यक्ति की देखरेख में जो मशीन कोड को ध्यान से जांचता है।
लेकिन दिग्गज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनियों को अपने पेप्लेन वादे का केंद्रीय स्तंभ बनने के लिए मनाने की कोशिश करते हैं। AI AI, पूरे डेटाबेस को कार्य करने और पहुंचने के लिए पूरी तरह से स्वतंत्र रूप से सौंपा गया है जो खेलों के विकास के लिए एक अवास्तविक संभावना है। या पारिवारिक पहल के पहलू के पीछे कोई अन्य परियोजना, क्योंकि यह वहां चला गया है।
नतीजतन, यह पता चला कि, हालांकि कुशल प्रोग्रामर के बीच प्रदर्शन में वृद्धि, स्टूडियो का सामना करने वाली वास्तविक समस्या, समान रही। उन्हें प्रतिभाशाली, अनुभवी और अनुभवी कर्मचारियों की आवश्यकता है जो खोजने में आसान नहीं हैं। आर्ट और गमदेव के किसी भी अन्य क्षेत्र को बनाने के बारे में भी यही बात की जा सकती है।
इस समय अधिकतम एआई सक्षम है, जो अस्थायी संपत्ति बनाने, प्रोटोटाइप विकसित करने में मदद करना है। इसका मतलब यह नहीं है कि यह पूरी तरह से बेकार है, क्योंकि कई परियोजनाओं को कई वर्षों से एक अंतहीन चक्र में लागू किया गया है। खेल का प्रदर्शन संस्करण संभव के रूप में, लेखक आसानी से एक निवेशक ढूंढ लेंगे या प्रकाशक का ध्यान आकर्षित करेंगे। लेकिन आम सहमति कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा उत्पन्न संपत्ति की गुणवत्ता बहुत अस्थिर है – या आवश्यक गुणवत्ता पट्टी तक नहीं पहुंचती है।
एक बार फिर, अकेला उत्साही एआई और अच्छी गुणवत्ता वाली संपत्ति की छवि से निकाल सकते हैं। दर्शकों को यह समझाने के लिए पर्याप्त है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता कलाकारों को बदल सकती है। लेकिन स्टूडियो के लिए, एक उच्च गुणवत्ता वाले उत्पाद को विकसित करने की कोशिश कर रहा है, एआई में निहित त्रुटियां अस्वीकार्य हैं।
वास्तव में, प्रदर्शन में वृद्धि का भी उल्लेख किया जा रहा है, क्योंकि कोड और कलाकारों को अक्सर सही करना पड़ता है जिनकी गलतियाँ … लेकिन उनके लिए समय बचाना चाहिए। और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कर्मियों की कमी को हल नहीं करता है, जो अभी भी लोगों की आवश्यकता है, क्योंकि बुरी संपत्ति की मरम्मत करना मुश्किल है। यह अक्सर अधिक कठिन होता है अगर उन्हें शुरुआत से बनाया जाना चाहिए।
यह इसमें है, कर्मियों की कमी में, और समस्या निहित है। जो कोई भी योग्य कर्मचारियों की कमी की समस्या को हल करने के लिए स्टूडियो पर ध्यान केंद्रित करता है और जो विशेषज्ञ नहीं हैं, वे पाते हैं कि यह वास्तव में सक्रिय रूप से सक्रिय है। लेकिन कुछ लोग समझते हैं कि यह तकनीक एक बड़ी कंपनी और बड़ी समस्याओं के लिए कैसे लघु है।
