Neuronové sítě jsou typ umělé inteligence, která se inspiruje strukturou a funkcí lidského mozku. Ve hrách se používají pro různé účely, od vylepšení AI protivníků až po generování realistických animací a textur.

Zjednodušené vysvětlení: Jak neuronové sítě fungují?

Představte si neuronovou síť jako rozsáhlou síť propojených „buněk“, podobně jako nervové buňky v mozku. Každá buňka (neuron) přijímá vstupy, zpracovává je a posílá dále výstup. Vstupy mohou být například data o pozici hráče, chování nepřátel nebo vlastnostech herního prostředí. Neurony jsou uspořádány do vrstev. První vrstva přijímá vstupní data, poslední vrstva dává výstup (například rozhodnutí AI, animaci postavy). Mezi nimi se nacházejí „skryté vrstvy“, které provádějí komplexní výpočty.

Síť se „učí“ upravováním vah spojení mezi neurony. Podobně jako když se učíte hrát na kytaře, neuronová síť se zlepšuje tréninkem na velkém množství dat. Čím více dat obdrží, tím přesnější a efektivnější bude její chování.

Proč je to důležité? (Vliv na vizuál a hratelnost)

  • Inteligentnější a nepředvídatelnější nepřátelé (AI)
  • Realističtější animace a chování postav
  • Procedurální generování obsahu (mapy, textury, objekty)
  • Vylepšené ovládání a odezva her

Příklady v praxi: Které hry využívají neuronové sítě?

Neuronové sítě se využívají v mnoha moderních hrách. Například Forza Motorsport používá neuronové sítě k vytváření realističtějších jízdních modelů a chování AI závodníků. No Man’s Sky využívá neuronových sítí ke generování rozsáhlého a rozmanitého herního světa. GRID Legends je nasazuje pro realističtější animace davů a ​​chování závodníků. Implementace v AI War 2 umožňuje neobyčejně komplexní strategická rozhodnutí protivníků.

Výhody a nevýhody

Výhody

  • Vylepšená inteligence a chování AI
  • Realističtější animace a fyzika
  • Možnost generování rozsáhlého a rozmanitého obsahu
  • Optimalizace a vylepšení výkonu hry

Nevýhody

  • Vysoká výpočetní náročnost (trénink a běh sítě)
  • Potřeba velkého množství tréninkových dat
  • „Černá skříňka“ – těžko pochopitelná rozhodnutí sítě
  • Možnost vzniku nepředvídatelného a nežádoucího chování

Související technologie

S neuronovými sítěmi úzce souvisí technologie jako strojní učení (Machine Learning), hluboké učení (Deep Learning), genetické algoritmy a různé metody umělé inteligence (AI) používané pro rozhodování a plánování.

Technologie v kostce

Typ Technologie Umělá Inteligence (AI)
Hlavní Přínos Inteligentnější chování, realističtější animace, generování obsahu
Klíčoví Vývojáři DeepMind (Google), OpenAI, NVIDIA, AMD, Microsoft
Typické Použití AI protivníci, animace postav, generování map, textur
Příklady Her Forza Motorsport, No Man’s Sky, GRID Legends, AI War 2