वीडियो गेम एनपीसी व्यवहार में एआई

गेम एआई गैर-खिलाड़ी पात्रों (एनपीसी) को नियंत्रित करता है ताकि वे नेविगेट करें, लड़ें और विश्वसनीय रूप से प्रतिक्रिया करें। यह राज्य मशीनों जैसी दशकों पुरानी तकनीकों को नए जेनरेटिव मॉडल के साथ मिश्रित करता है जो पात्रों को बात करने और सुधार करने की सुविधा देता है।

एनपीसी व्यवहार सबसे पुराने अनुप्रयुक्त-एआई क्षेत्रों में से एक है, लेकिन अधिकांश 'गेम एआई' बिल्कुल भी मशीन लर्निंग नहीं है। क्लासिक दुश्मन परिमित राज्य मशीनों (निष्क्रिय, गश्त, पीछा, हमला) और व्यवहार पेड़ों का उपयोग करते हैं, जो पूर्वानुमानित, ट्यून करने योग्य मनोरंजन के लिए हस्तशिल्प डिज़ाइन करते हैं। मानचित्रों को नेविगेट करने के लिए पाथफ़ाइंडिंग A* एल्गोरिदम पर निर्भर करता है। ऐतिहासिक उदाहरणों में F.E.A.R. की लक्ष्य-उन्मुख कार्य योजना (GOAP) शामिल है, जिसने सैनिकों को पार्श्व और समन्वयित किया, और हेलो श्रृंखला की स्तरित व्यवहार प्रणालियाँ। गेम एआई को अक्सर जानबूझकर 'बेवकूफ' कर दिया जाता है, इसलिए यह बेरहमी से इष्टतम होने के बजाय निष्पक्ष और हराए जाने योग्य लगता है। हाल ही में, स्टूडियो गतिशील संवाद को सशक्त बनाने के लिए बड़े भाषा मॉडल के साथ प्रयोग कर रहे हैं, जिससे एनपीसी निश्चित संवाद पेड़ों के बजाय ओपन-एंडेड प्लेयर भाषण पर प्रतिक्रिया दे सके, जैसा कि एनवीआईडीआईए और यूबीसॉफ्ट के तकनीकी डेमो में देखा गया है।