Artificial intelligence in video games
વિડિયો ગેમ્સમાં, કૃત્રિમ બુદ્ધિ (AI) નો ઉપયોગ મુખ્યત્વે બિન-ખેલાડી પાત્રો (NPC) માં પ્રતિભાવશીલ, અનુકૂલનશીલ અથવા બુદ્ધિશાળી વર્તણૂકો પેદા કરવા માટે થાય છે, જે માનવ જેવી બુદ્ધિ જેવી જ હોય છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ 1950ના દાયકામાં તેની શરૂઆત થઈ ત્યારથી વીડિયો ગેમ્સનું અભિન્ન અંગ રહ્યું છે. વિડિયો ગેમ્સમાં AI એ એક અલગ પેટાક્ષેત્ર છે અને શૈક્ષણિક AI થી અલગ છે. તે મશીન લર્નિંગ અથવા નિર્ણય લેવાને બદલે રમત-ખેલાડીના અનુભવને સુધારવા માટે કામ કરે છે. આર્કેડ વિડિયો ગેમ્સના સુવર્ણ યુગ દરમિયાન AI વિરોધીઓનો વિચાર મોટાભાગે ખેલાડીના ઇનપુટ પર આધારિત ગ્રેજ્યુએટેડ મુશ્કેલી સ્તરો, અલગ હિલચાલની પેટર્ન અને ઇન-ગેમ ઇવેન્ટ્સના રૂપમાં લોકપ્રિય બન્યો હતો. આધુનિક રમતો ઘણીવાર એન. પી. સી. ની ક્રિયાઓને માર્ગદર્શન આપવા માટે પાથફાઇન્ડિંગ અને ડિસિઝન ટ્રી જેવી હાલની તકનીકોનો અમલ કરે છે. AI નો ઉપયોગ ઘણીવાર એવી પદ્ધતિઓમાં થાય છે જે વપરાશકર્તાને તરત જ દેખાતી નથી, જેમ કે ડેટા માઇનિંગ અને પ્રક્રિયાગત-સામગ્રી નિર્માણ. સામાન્ય રીતે, રમત AI, જેમ કે માનવામાં આવે છે અને કેટલીકવાર કેસ તરીકે દર્શાવવામાં આવે છે, તેનો અર્થ ટ્યુરિંગ પરીક્ષણ અથવા કૃત્રિમ સામાન્ય બુદ્ધિની રીતે NPC ને અનુરૂપ કૃત્રિમ વ્યક્તિની અનુભૂતિ નથી. "રમત AI" શબ્દનો ઉપયોગ એલ્ગોરિધમ્સના વ્યાપક સમૂહને સંદર્ભિત કરવા માટે થાય છે જેમાં નિયંત્રણ સિદ્ધાંત, રોબોટિક્સ, કમ્પ્યુટર ગ્રાફિક્સ અને સામાન્ય રીતે કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનની તકનીકોનો પણ સમાવેશ થાય છે, અને તેથી વિડિયો ગેમ AI ઘણીવાર "સાચા AI" ની રચના કરી શકતી નથી કારણ કે આવી તકનીકો કમ્પ્યુટર શિક્ષણ અથવા અન્ય પ્રમાણભૂત માપદંડોને સરળ બનાવતી નથી, માત્ર "સ્વચાલિત ગણતરી" અથવા પૂર્વનિર્ધારિત અને મર્યાદિત ઇનપુટ્સના સમૂહ માટે પૂર્વનિર્ધારિત અને મર્યાદિત પ્રતિસાદોનો સમૂહ બનાવે છે. ઘણા ઉદ્યોગો અને કોર્પોરેટ અવાજો દાવો કરે છે કે કહેવાતી વિડિયો ગેમ AI એ અર્થમાં એક લાંબી મજલ કાપી છે કે તેણે મનુષ્યની તમામ પ્રકારની તકનીકી સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવાની રીતમાં ક્રાંતિ લાવી છે, જો કે ઘણા નિષ્ણાત સંશોધકો આવા દાવાઓ અંગે શંકાસ્પદ છે, અને ખાસ કરીને એવી કલ્પના કે આવી તકનીકીઓ જ્ઞાનાત્મક વિજ્ઞાનમાં પ્રમાણભૂત રીતે ઉપયોગમાં લેવાતી "બુદ્ધિ" ની વ્યાખ્યામાં બંધબેસે છે. ઉદ્યોગના અવાજો એવી દલીલ કરે છે કે આપણે જે રીતે તમામ તકનીકી ઉપકરણોનો ઉપયોગ તેમના હેતુ કરતાં વધુ માટે કરીએ છીએ તેમાં AI વધુ બહુમુખી બની ગયું છે કારણ કે AI તકનીકને બહુવિધ રીતે કામ કરવાની મંજૂરી આપે છે, કથિત રીતે તેમની પોતાની વ્યક્તિત્વ વિકસાવે છે અને વપરાશકર્તાની જટિલ સૂચનાઓનું પાલન કરે છે. જો કે, AI ક્ષેત્રના લોકોએ દલીલ કરી છે કે વિડિયો ગેમ AI એ સાચી બુદ્ધિ નથી, પરંતુ કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સનું વર્ણન કરવા માટે વપરાતો એક જાહેરાત શબ્દ છે જે બુદ્ધિશાળી વર્તનનો ભ્રમ પેદા કરવા માટે સરળ સૉર્ટિંગ અને મેળ ખાતા અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરે છે જ્યારે વૈજ્ઞાનિક અથવા તકનીકી જટિલતા અને પ્રગતિની ભ્રામક આભા સાથે સોફ્ટવેર પ્રદાન કરે છે. એન. પી. સી. માટે રમત એ. આઈ. પર્યાવરણ પ્રતિબંધોની અંદર બુદ્ધિ અને સારી રમતના દેખાવ પર કેન્દ્રિત હોવાથી, તેનો અભિગમ પરંપરાગત એ. આઈ. થી ખૂબ જ અલગ છે. ઈતિહાસની રમત રમવી એ તેની શરૂઆતથી જ એ. આઈ. માં સંશોધનનું ક્ષેત્ર હતું. AIના પ્રથમ ઉદાહરણોમાંની એક નિમની કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ રમત છે જે 1951માં બનાવવામાં આવી હતી અને 1952માં પ્રકાશિત થઈ હતી. જે વર્ષે તે બનાવવામાં આવી હતી તે વર્ષમાં અદ્યતન તકનીક હોવા છતાં, પોંગના 20 વર્ષ પહેલાં, આ રમત પ્રમાણમાં નાના બૉક્સનું સ્વરૂપ ધારણ કરી ગઈ હતી અને રમતના ઉચ્ચ કુશળ ખેલાડીઓ સામે પણ નિયમિતપણે રમતો જીતવામાં સક્ષમ હતી. 1951માં, માન્ચેસ્ટર યુનિવર્સિટીના ફેરાન્ટી માર્ક 1 મશીનનો ઉપયોગ કરીને, ક્રિસ્ટોફર સ્ટ્રેચીએ ચેકર્સ પ્રોગ્રામ લખ્યો હતો અને ડીટ્રીચ પ્રિન્ઝે ચેસ માટે એક પ્રોગ્રામ લખ્યો હતો. આ અત્યાર સુધીમાં લખાયેલા પ્રથમ કોમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સમાંનો એક હતો. 50ના દાયકાના મધ્યમાં અને 60ના દાયકાની શરૂઆતમાં વિકસાવવામાં આવેલા આર્થર સેમ્યુઅલના ચેકર્સ પ્રોગ્રામે આખરે એક આદરણીય કલાપ્રેમીને પડકારવા માટે પૂરતી કુશળતા પ્રાપ્ત કરી. ચેકર્સ અને ચેસ પર કામ 1997 માં આઇબીએમના ડીપ બ્લુ કમ્પ્યુટર દ્વારા ગેરી કાસ્પારોવની હારમાં પરિણમશે. સ્પેસ્વાર!, પોંગ અને ગોચા (1973) જેવી 1960 અને 1970 ના દાયકાની શરૂઆતમાં વિકસાવવામાં આવેલી પ્રથમ વિડિયો ગેમ્સ, સ્વતંત્ર તર્ક પર લાગુ કરવામાં આવેલી રમતો હતી અને AI વિના બે ખેલાડીઓની સ્પર્ધા પર સખત રીતે આધારિત હતી. દુશ્મનો સાથે સિંગલ પ્લેયર મોડ દર્શાવતી રમતો 1970ના દાયકામાં દેખાવા લાગી હતી. આર્કેડ માટે પ્રથમ નોંધપાત્ર 1974 માં દેખાયા હતાઃ ટાઇટો ગેમ સ્પીડ રેસ (રેસિંગ વિડિયો ગેમ) અને એટારી ગેમ્સ ક્વાક (ડક હંટિંગ લાઇટ ગન શૂટર) અને પર્સ્યુટ (ફાઇટર એરક્રાફ્ટ ડોગફાઇટિંગ સિમ્યુલેટર). બે લખાણ આધારિત કોમ્પ્યુટર રમતો, સ્ટાર ટ્રેક (1971) અને હન્ટ ધ વુમ્પસ (1973), પણ દુશ્મનો હતી. દુશ્મનની હિલચાલ સંગ્રહિત પેટર્ન પર આધારિત હતી. માઇક્રોપ્રોસેસર્સનો સમાવેશ વધુ ગણતરી અને અનિયમિત તત્વોને ચળવળની પેટર્નમાં આવરી લેવાની મંજૂરી આપશે. તે વિડિયો આર્કેડ ગેમ્સના સુવર્ણ યુગ દરમિયાન હતું કે સ્પેસ ઈનવેડર્સ (1978) ની સફળતાને કારણે AI વિરોધીઓનો વિચાર મોટાભાગે લોકપ્રિય બન્યો હતો, જેમાં વધતા મુશ્કેલી સ્તર, અલગ હિલચાલની પેટર્ન અને ખેલાડીના ઇનપુટ પર આધારિત હેશ કાર્યો પર આધારિત ઇન-ગેમ ઇવેન્ટ્સનો સમાવેશ થાય છે. ગેલેક્સીયન (1979) એ વધુ જટિલ અને વૈવિધ્યસભર દુશ્મન હિલચાલોનો ઉમેરો કર્યો, જેમાં વ્યક્તિગત દુશ્મનો દ્વારા દાવપેચનો સમાવેશ થાય છે, જેઓ રચનામાંથી બહાર નીકળી જાય છે. પેક-મેન (1980) એ દરેક દુશ્મન માટે વિવિધ વ્યક્તિત્વની વધારાની વિચિત્રતા સાથે મેઝ ગેમ્સ માટે AI પેટર્ન રજૂ કરી. કરાટે ચેમ્પ (1984) એ પાછળથી લડાઇ રમતો માટે AI પેટર્ન રજૂ કરી. ફર્સ્ટ ક્વીન (1988) એક વ્યૂહાત્મક ક્રિયા આર. પી. જી. હતી જેમાં એવા પાત્રો દર્શાવવામાં આવ્યા હતા જેને નેતાને અનુસરવામાં કમ્પ્યુટરના એ. આઈ. દ્વારા નિયંત્રિત કરી શકાય છે. રોલ-પ્લેંગ વિડિયો ગેમ ડ્રેગન ક્વેસ્ટ IV (1990) એ "ટેક્ટિક્સ" સિસ્ટમ રજૂ કરી હતી, જ્યાં વપરાશકર્તા યુદ્ધ દરમિયાન બિન-ખેલાડી પાત્રોની AI દિનચર્યાઓને સમાયોજિત કરી શકે છે, જે ખ્યાલ પાછળથી સિક્રેટ ઓફ માના (1993) દ્વારા એક્શન રોલ-પ્લેંગ ગેમ શૈલીમાં રજૂ કરવામાં આવ્યો હતો. મેડન ફૂટબોલ, અર્લ વીવર બેઝબોલ અને ટોની લા રુસા બેઝબોલ જેવી રમતો પસંદ કરેલી સેલિબ્રિટીની કોચિંગ અથવા સંચાલકીય શૈલીને કમ્પ્યુટર પર ડુપ્લિકેટ કરવાના પ્રયાસમાં તેમની AI આધારિત છે. મેડન, વીવર અને લા રુસા બધાએ રમતની ચોકસાઈ વધારવા માટે આ રમત વિકાસ ટીમો સાથે વ્યાપક કામ કર્યું હતું. પાછળથી રમતગમતના શીર્ષકોએ વપરાશકર્તાઓને ખેલાડી-નિર્ધારિત વ્યવસ્થાપકીય અથવા કોચિંગ વ્યૂહરચના તૈયાર કરવા માટે AIમાં ચલોને "ટ્યુન" કરવાની મંજૂરી આપી. 1990 ના દાયકામાં નવી રમત શૈલીઓના ઉદભવથી મર્યાદિત રાજ્ય મશીનો જેવા ઔપચારિક AI સાધનોનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો. રીઅલ-ટાઇમ વ્યૂહરચના રમતોએ AI પર અન્ય વસ્તુઓની સાથે ઘણી વસ્તુઓ, અપૂર્ણ માહિતી, પાથફાઇન્ડિંગ સમસ્યાઓ, રીઅલ-ટાઇમ નિર્ણયો અને આર્થિક આયોજન પર કર લાદ્યો હતો. શૈલીની પ્રથમ રમતોમાં કુખ્યાત સમસ્યાઓ હતી. ઉદાહરણ તરીકે, હર્ઝોગ ઝ્વેઇ (1989) એ એકમ નિયંત્રણ માટે પાથફાઇન્ડિંગ અને ખૂબ જ મૂળભૂત ત્રણ-રાજ્ય રાજ્ય મશીનોને લગભગ તોડી નાખ્યા હતા, અને ડ્યૂન II (1992) એ ખેલાડીઓના આધાર પર લાઇનમાં હુમલો કર્યો હતો અને અસંખ્ય ચીટ્સનો ઉપયોગ કર્યો હતો. શૈલીમાં પછીની રમતોએ વધુ સુસંસ્કૃત AIનું પ્રદર્શન કર્યું. પછીની રમતોમાં બોટમ-અપ AI પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે, જેમ કે ક્રીચર્સ અથવા બ્લેક એન્ડ વ્હાઇટ જેવી રમતોમાં ખેલાડીઓની ક્રિયાઓનું ઊભરતું વર્તન અને મૂલ્યાંકન. ફેકેડ (ઇન્ટરેક્ટિવ સ્ટોરી) 2005માં રજૂ કરવામાં આવી હતી અને રમતના મુખ્ય પાસા તરીકે ઇન્ટરેક્ટિવ મલ્ટિપલ વે સંવાદો અને AIનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. રમતોએ ગેમપ્લેની બહાર સંભવિત એપ્લિકેશનો સાથે કૃત્રિમ બુદ્ધિ વિકસાવવા માટે વાતાવરણ પૂરું પાડ્યું છે. ઉદાહરણોમાં વોટસન, એક સંકટગ્રસ્ત કમ્પ્યુટર; અને રોબો કપ ટુર્નામેન્ટનો સમાવેશ થાય છે, જ્યાં રોબોટ્સને સોકરમાં સ્પર્ધા કરવા માટે તાલીમ આપવામાં આવે છે. અભિપ્રાયો ઘણા નિષ્ણાતો ફરિયાદ કરે છે કે "રમત AI" શબ્દમાં "AI" તેની કિંમતને વધુ પડતી દર્શાવે છે, કારણ કે રમત AI બુદ્ધિ વિશે નથી, અને AI ના શૈક્ષણિક ક્ષેત્રના કેટલાક હેતુઓને વહેંચે છે. જ્યારે "વાસ્તવિક AI" મશીન લર્નિંગ, મનસ્વી ડેટા ઇનપુટના આધારે નિર્ણય લેવાના ક્ષેત્રોને સંબોધિત કરે છે, અને મજબૂત AIના અંતિમ ધ્યેયને પણ સંબોધિત કરે છે જે તર્ક કરી શકે છે, "રમત AI" માં ઘણીવાર અંગૂઠાના અડધો ડઝન નિયમો અથવા હ્યુરિસ્ટિક્સનો સમાવેશ થાય છે, જે માત્ર એક સારો ગેમપ્લે અનુભવ આપવા માટે પૂરતા છે. ઐતિહાસિક રીતે, શૈક્ષણિક રમત-AI પ્રોજેક્ટ વ્યાપારી ઉત્પાદનોથી પ્રમાણમાં અલગ રહ્યા છે કારણ કે શૈક્ષણિક અભિગમો સરળ અને બિન-સ્કેલેબલ હોવાનું વલણ ધરાવે છે. વ્યાવસાયિક રમત AI એ તેના પોતાના સાધનોનો સમૂહ વિકસાવ્યો છે, જે ઘણા કિસ્સાઓમાં સારું પ્રદર્શન આપવા માટે પૂરતા છે. રમત વિકાસકર્તાઓની શૈક્ષણિક AI વિશેની વધતી જાગૃતિ અને શૈક્ષણિક સમુદાય દ્વારા કમ્પ્યુટર રમતોમાં વધતી રુચિ રમતમાં AI તરીકે ગણવામાં આવે છે તેની વ્યાખ્યાને ઓછી વિશિષ્ટ બનાવે છે. તેમ છતાં, AI ના વિવિધ એપ્લિકેશન ડોમેન્સ વચ્ચેના નોંધપાત્ર તફાવતોનો અર્થ એ છે કે રમત AI ને હજુ પણ AI ના એક અલગ પેટા ક્ષેત્ર તરીકે જોઈ શકાય છે. ખાસ કરીને, છેતરપિંડી દ્વારા રમતોમાં કેટલીક AI સમસ્યાઓને કાયદેસર રીતે હલ કરવાની ક્ષમતા એક મહત્વપૂર્ણ તફાવત બનાવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જ્યારે રોબોટિક્સ પર AI લાગુ કરવામાં આવે છે ત્યારે ભૂતકાળના અવલોકનોમાંથી અદ્રશ્ય પદાર્થની સ્થિતિનું અનુમાન લગાવવું મુશ્કેલ સમસ્યા બની શકે છે, પરંતુ કમ્પ્યુટર રમતમાં NPC રમતના દ્રશ્ય આલેખમાં સ્થિતિને સરળતાથી જોઈ શકે છે. આવી છેતરપિંડી અવાસ્તવિક વર્તન તરફ દોરી શકે છે અને તેથી તે હંમેશા ઇચ્છનીય નથી. પરંતુ તેની શક્યતા રમત AI ને અલગ પાડવાનું કામ કરે છે અને નવી સમસ્યાઓ તરફ દોરી જાય છે, જેમ કે ક્યારે અને કેવી રીતે છેતરવું. મજબૂત AIની મુખ્ય મર્યાદા એ વિચારની અંતર્ગત ઊંડાઈ અને નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાની આત્યંતિક જટિલતા છે. આનો અર્થ એ છે કે સૈદ્ધાંતિક રીતે "સ્માર્ટ" AI બનાવવું શક્ય હોવા છતાં સમસ્યા નોંધપાત્ર પ્રક્રિયા શક્તિ લેશે. ઉપયોગ બોર્ડ રમતોના કોમ્પ્યુટર સિમ્યુલેશનમાં કોમ્પ્યુટર ચેસ કોમ્પ્યુટર શોગી કોમ્પ્યુટર ગો કોમ્પ્યુટર ચેકર્સ કોમ્પ્યુટર ઓથેલો કોમ્પ્યુટર પોકર ખેલાડીઓ એકિનેટર કોમ્પ્યુટર અરિમા લોજિસ્ટેલો, જે રિવર્સી રોગ-ઓ-મેટિક રમે છે, જે સ્ક્રેબલના દુષ્ટ કોમ્પ્યુટર ખેલાડીઓ રમે છે કોમ્પ્યુટર ઓલિમ્પિયાડમાં વિવિધ પ્રકારની બોર્ડ રમતો સોલ્વ્ડ રમતો રમવાની કોમ્પ્યુટર વ્યૂહરચના હોય છે જે શ્રેષ્ઠ હોવાની ખાતરી આપે છે, અને કેટલાક કિસ્સાઓમાં જીત અથવા ડ્રો માટે દબાણ કરે છે. આધુનિક વિડિયો ગેમ્સમાં રમત AI/હ્યુરિસ્ટિક અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ રમતની અંદર તદ્દન અલગ અલગ ક્ષેત્રોની વિશાળ વિવિધતામાં થાય છે. રમતમાં કોઈપણ એન. પી. સી. ના નિયંત્રણમાં સૌથી વધુ સ્પષ્ટ છે, જો કે "સ્ક્રિપ્ટીંગ" (નિર્ણય વૃક્ષ) હાલમાં નિયંત્રણનું સૌથી સામાન્ય માધ્યમ છે. આ હસ્તલિખિત નિર્ણય વૃક્ષો ઘણીવાર "કૃત્રિમ મૂર્ખતા" માં પરિણમે છે જેમ કે પુનરાવર્તિત વર્તન, નિમજ્જનની ખોટ, અથવા વિકાસકર્તાઓએ યોજના ન કરી હોય તેવી પરિસ્થિતિઓમાં અસામાન્ય વર્તન. પાથફાઇન્ડિંગ, AI માટેનો બીજો સામાન્ય ઉપયોગ, વાસ્તવિક સમયની વ્યૂહરચના રમતોમાં વ્યાપકપણે જોવા મળે છે. પાથફાઇન્ડિંગ એ નક્કી કરવાની પદ્ધતિ છે કે ભૂપ્રદેશ, અવરોધો અને સંભવતઃ "યુદ્ધના ધુમ્મસ" ને ધ્યાનમાં રાખીને નકશા પર એક બિંદુથી બીજા બિંદુ સુધી એનપીસી કેવી રીતે મેળવવી. વ્યાપારી વિડિયો ગેમ્સ ઘણીવાર ઝડપી અને સરળ "ગ્રીડ-આધારિત પાથફાઇન્ડિંગ" નો ઉપયોગ કરે છે, જેમાં ભૂપ્રદેશને એકસમાન ચોરસના કઠોર ગ્રીડ પર મેપ કરવામાં આવે છે અને ગ્રીડ પર A * અથવા IDA * જેવા પાથફાઇન્ડિંગ અલ્ગોરિધમ લાગુ કરવામાં આવે છે. માત્ર એક કઠોર ગ્રીડને બદલે, કેટલીક રમતો અનિયમિત બહુકોણનો ઉપયોગ કરે છે અને નકશાના વિસ્તારોમાંથી નેવિગેશન મેશને એસેમ્બલ કરે છે જ્યાં એનપીસી જઇ શકે છે. ત્રીજી પદ્ધતિ તરીકે, વિકાસકર્તાઓ માટે કેટલીકવાર જાતે "વેપોઇન્ટ" પસંદ કરવાનું અનુકૂળ હોય છે જેનો ઉપયોગ એનપીસીએ નેવિગેટ કરવા માટે કરવો જોઈએ; કિંમત એ છે કે આવા વેપોઇન્ટ અકુદરતી દેખાતી હિલચાલ પેદા કરી શકે છે. વધુમાં, વેપોઇન્ટ જટિલ વાતાવરણમાં નેવિગેશન મેશ કરતાં વધુ ખરાબ પ્રદર્શન કરે છે. સ્થિર પાથફાઇન્ડિંગ ઉપરાંત, નેવિગેશન એ ગેમ AIનું પેટા-ક્ષેત્ર છે જે NPC ને ગતિશીલ વાતાવરણમાં નેવિગેટ કરવાની ક્ષમતા આપવા, અન્ય સંસ્થાઓ (અન્ય NPC, ખેલાડીઓ) સાથે અથડામણ ટાળતી વખતે લક્ષ્ય તરફનો માર્ગ શોધવા અથવા તેમની સાથે સહયોગ કરવા (જૂથ નેવિગેશન) પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. મોટી સંખ્યામાં એકમો સાથે ગતિશીલ વ્યૂહરચના રમતોમાં નેવિગેશન, જેમ કે એજ ઓફ એમ્પાયર્સ (1997) અથવા સિવિલાઈઝેશન V (2010), ઘણીવાર નબળું પ્રદર્શન કરે છે; એકમો ઘણીવાર અન્ય એકમોના માર્ગમાં આવે છે. વર્ચ્યુઅલ વાતાવરણમાં મુશ્કેલ સમસ્યાને યોગ્ય રીતે ઉકેલવા માટે રમત AI માં સુધારો કરવાને બદલે, દૃશ્યને વધુ વ્યવહારુ બનાવવા માટે તેમાં ફેરફાર કરવો ઘણીવાર વધુ ખર્ચ-અસરકારક હોય છે. જો પાથફાઇન્ડિંગ કોઈ ચોક્કસ અવરોધમાં ફસાઈ જાય, તો વિકાસકર્તા અવરોધને ખસેડી અથવા દૂર કરી શકે છે. હાફ-લાઇફ (1998) માં, પાથફાઇન્ડિંગ અલ્ગોરિધમ કેટલીકવાર તમામ એન. પી. સી. માટે ફેંકવામાં આવેલા ગ્રેનેડથી બચવા માટે વાજબી રસ્તો શોધવામાં નિષ્ફળ ગયું હતું; એન. પી. સી. ને રસ્તામાંથી બહાર નીકળવાનો પ્રયાસ કરવા અને મૂર્ખ બનવાનું જોખમ લેવાની મંજૂરી આપવાને બદલે, વિકાસકર્તાઓએ તેના બદલે એન. પી. સી. ને નીચે બેસીને તે પરિસ્થિતિમાં આવરી લેવા માટે લખી હતી. ઘણી સમકાલીન વિડિયો ગેમ્સ એક્શન, ફર્સ્ટ-પર્સન શૂટર અથવા એડવેન્ચરની શ્રેણીમાં આવે છે. આ પ્રકારની મોટાભાગની રમતોમાં અમુક સ્તરની લડાઈ થાય છે. લડાઇમાં કાર્યક્ષમ બનવાની AI ની ક્ષમતા આ શૈલીઓમાં મહત્વપૂર્ણ છે. આજે એક સામાન્ય ધ્યેય એ છે કે AI વધુ માનવીય બને અથવા ઓછામાં ઓછું એવું દેખાય. આધુનિક વિડિયો ગેમ AIમાં જોવા મળતી વધુ હકારાત્મક અને કાર્યક્ષમ વિશેષતાઓમાંની એક શિકાર કરવાની ક્ષમતા છે. AI એ મૂળરૂપે ખૂબ જ કાળા અને સફેદ રીતે પ્રતિક્રિયા આપી હતી. જો ખેલાડી ચોક્કસ વિસ્તારમાં હોત તો AI કાં તો સંપૂર્ણ આક્રમક રીતે પ્રતિક્રિયા આપશે અથવા સંપૂર્ણપણે રક્ષણાત્મક હશે. તાજેતરના વર્ષોમાં, "શિકાર" નો વિચાર રજૂ કરવામાં આવ્યો છે; આ "શિકાર" સ્થિતિમાં AI વાસ્તવિક માર્કર્સ શોધશે, જેમ કે પાત્ર દ્વારા કરવામાં આવેલા અવાજો અથવા તેઓ પાછળ છોડી ગયા હોય તેવા પદચિહ્નો. આ વિકાસ આખરે રમતના વધુ જટિલ સ્વરૂપને મંજૂરી આપે છે. આ સુવિધા સાથે, ખેલાડી વાસ્તવમાં દુશ્મનનો સંપર્ક કેવી રીતે કરવો અથવા તેને કેવી રીતે ટાળવો તે વિચારી શકે છે. આ એક એવું લક્ષણ છે જે ખાસ કરીને ગુપ્ત શૈલીમાં પ્રચલિત છે. તાજેતરની રમત AIમાં અન્ય એક વિકાસ "અસ્તિત્વ ટકાવી રાખવાની વૃત્તિ" નો વિકાસ છે. ઇન-ગેમ કમ્પ્યુટર્સ પર્યાવરણમાં વિવિધ વસ્તુઓને ઓળખી શકે છે અને તે નક્કી કરી શકે છે કે તે તેના અસ્તિત્વ માટે ફાયદાકારક છે કે હાનિકારક. વપરાશકર્તાની જેમ, એ. આઈ. એવી ક્રિયાઓ કરતા પહેલા અગ્નિશામકમાં આવરણ શોધી શકે છે જે તેને અન્યથા સંવેદનશીલ બનાવી શકે, જેમ કે હથિયાર ફરીથી લોડ કરવું અથવા ગ્રેનેડ ફેંકવું. ત્યાં સેટ માર્કર્સ હોઈ શકે છે જે તેને ચોક્કસ રીતે ક્યારે પ્રતિક્રિયા આપવી તે જણાવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો AI ને રમત દરમિયાન તેના સ્વાસ્થ્યની તપાસ કરવા માટે આદેશ આપવામાં આવે તો પછી વધુ આદેશો સેટ કરી શકાય છે જેથી તે સ્વાસ્થ્યની ચોક્કસ ટકાવારી પર ચોક્કસ રીતે પ્રતિક્રિયા આપે. જો સ્વાસ્થ્ય ચોક્કસ મર્યાદાથી નીચે હોય તો AIને ખેલાડીથી દૂર ભાગવા માટે સેટ કરી શકાય છે અને જ્યાં સુધી બીજું કાર્ય શરૂ ન થાય ત્યાં સુધી તેને ટાળી શકાય છે. બીજું ઉદાહરણ એ હોઈ શકે કે જો AI નોંધે કે તે ગોળીઓથી બહાર છે, તો તે એક કવર ઓબ્જેક્ટ શોધી કાઢશે અને જ્યાં સુધી તે ફરીથી લોડ ન થાય ત્યાં સુધી તેની પાછળ છુપાઈ જશે. આ પ્રકારની ક્રિયાઓ એ. આઈ. ને વધુ માનવીય બનાવે છે. જો કે, હજુ પણ આ ક્ષેત્રમાં સુધારાની જરૂર છે. લડાઇ AI ની બીજી આડઅસર ત્યારે થાય છે જ્યારે બે AI-નિયંત્રિત પાત્રો એકબીજાનો સામનો કરે છે; પ્રથમ વખત ID સોફ્ટવેર ગેમ ડૂમમાં લોકપ્રિય, કહેવાતા 'મોન્સ્ટર ઇનફાઇટિંગ' ચોક્કસ પરિસ્થિતિઓમાં ફાટી નીકળી શકે છે. ખાસ કરીને, AI એજન્ટો કે જેઓ પ્રતિકૂળ હુમલાઓનો જવાબ આપવા માટે પ્રોગ્રામ કરવામાં આવે છે તેઓ કેટલીકવાર એકબીજા પર હુમલો કરે છે જો તેમના સમૂહના હુમલાઓ તેમની ખૂબ નજીક આવે છે. ડૂમના કિસ્સામાં, પ્રકાશિત ગેમપ્લે માર્ગદર્શિકાઓ ચોક્કસ સ્તરો અને મુશ્કેલી સેટિંગ્સમાં ટકી રહેવા માટે રાક્ષસ આંતરિક લડાઈનો લાભ લેવાનું પણ સૂચવે છે. મોન્ટે કાર્લો વૃક્ષ શોધ પદ્ધતિ રમત AI ઘણીવાર પાથફાઇન્ડિંગ અને મર્યાદિત રાજ્ય મશીનોની સમકક્ષ હોય છે. પાથફાઇન્ડિંગ એ. આઈ. ને બિંદુ એ થી બિંદુ બી સુધી મેળવે છે, સામાન્ય રીતે શક્ય તેટલી સીધી રીતે. રાજ્ય મશીનો વિવિધ વર્તણૂકો વચ્ચે સંક્રમણની મંજૂરી આપે છે. મોન્ટે કાર્લો વૃક્ષ શોધ પદ્ધતિ ખેલાડીને દૂર કરવા માટે વધારાના અવરોધો બનાવીને વધુ આકર્ષક રમતનો અનુભવ પ્રદાન કરે છે. એમ. સી. ટી. એસ. માં વૃક્ષની આકૃતિ હોય છે જેમાં એ. આઈ. અનિવાર્યપણે ટિક-ટેક-ટો ભજવે છે. પરિણામના આધારે, તે ખેલાડી માટે આગામી અવરોધ ઊભો કરતો માર્ગ પસંદ કરે છે. જટિલ વિડિયો ગેમ્સમાં, આ વૃક્ષોની વધુ શાખાઓ હોઈ શકે છે, જો કે ખેલાડી અવરોધને પાર કરવા માટે ઘણી વ્યૂહરચનાઓ સાથે આવી શકે છે. આ 2022 વર્ષના સર્વેક્ષણમાં, તમે વિવિધ રમત ક્ષેત્રોમાં એમ. સી. ટી. એસ. અલ્ગોરિધમની તાજેતરની એપ્લિકેશનો વિશે જાણી શકો છો જેમ કે સંપૂર્ણ-માહિતી સંયુક્ત રમતો, વ્યૂહરચના રમતો (આર. ટી. એસ. સહિત), પત્તાની રમતો વગેરે. એન. પી. સી. ના વર્તનને નિયંત્રિત કરવાની પરંપરાગત ચિંતાની બહાર, એન. પી. સી. ની બહારની રમતોમાં શૈક્ષણિક એ. આઈ. રમત એ. આઈ. ની અંદર ભૂમિકા ભજવી શકે છે. જ્યોર્જિયોસ એન. યન્નાકાકિસે ચાર સંભવિત એપ્લિકેશન ક્ષેત્રો પર પ્રકાશ પાડ્યોઃ ખેલાડી-અનુભવ મોડેલિંગઃ ખેલાડીની ક્ષમતા અને ભાવનાત્મક સ્થિતિનું પૃથ્થકરણ, જેથી રમતને યોગ્ય રીતે તૈયાર કરી શકાય. આમાં ગતિશીલ રમત મુશ્કેલી સંતુલનનો સમાવેશ થઈ શકે છે, જેમાં ખેલાડીની ક્ષમતાના આધારે વાસ્તવિક સમયમાં વિડિયો ગેમમાં મુશ્કેલીને સમાયોજિત કરવાનો સમાવેશ થાય છે. રમત AI ખેલાડીના ઈરાદાને (જેમ કે હાવભાવની ઓળખ) નક્કી કરવામાં પણ મદદ કરી શકે છે. પ્રોસિજરલ-કન્ટેન્ટ જનરેશનઃ રમતના વાતાવરણના તત્વો જેમ કે પર્યાવરણીય પરિસ્થિતિઓ, સ્તરો અને સંગીતને પણ સ્વચાલિત રીતે બનાવવું. AI પદ્ધતિઓ નવી સામગ્રી અથવા ઇન્ટરેક્ટિવ વાર્તાઓ પેદા કરી શકે છે. વપરાશકર્તાની વર્તણૂક પર ડેટા માઇનિંગઃ આ રમત ડિઝાઇનરોને લોકો રમતનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરે છે, તેઓ કયા ભાગો સૌથી વધુ રમે છે અને શા માટે તેઓ રમવાનું બંધ કરે છે તે શોધવાની મંજૂરી આપે છે, વિકાસકર્તાઓને ગેમપ્લેને ટ્યુન કરવાની અથવા મુદ્રીકરણમાં સુધારો કરવાની મંજૂરી આપે છે. એન. પી. સી. માટે વૈકલ્પિક અભિગમોઃ તેમાં એન. પી. સી. ની વિશ્વાસપાત્રતા વધારવા અને વ્યક્તિગત એન. પી. સી. વર્તનને બદલે સામાજિક અન્વેષણ કરવા માટે રમતના માળખામાં ફેરફારનો સમાવેશ થાય છે. પ્રક્રિયાગત પેઢીને બદલે, કેટલાક સંશોધકોએ નવી સામગ્રી બનાવવા માટે ઉત્પાદક પ્રતિકૂળ નેટવર્ક (જી. એ. એન.) નો ઉપયોગ કર્યો છે. 2018 માં કોર્નવોલ યુનિવર્સિટીના સંશોધકોએ ડૂમ (1993) માટે એક હજાર માનવ સર્જિત સ્તરો પર જી. એ. એન. ને તાલીમ આપી હતી; તાલીમ પછી, ન્યુરલ નેટ પ્રોટોટાઇપ તેના પોતાના પર નવા વગાડવા યોગ્ય સ્તરોની રચના કરવામાં સક્ષમ હતું. તેવી જ રીતે, યુનિવર્સિટી ઓફ કેલિફોર્નિયાના સંશોધકોએ સુપર મારિયો માટે સ્તરો પેદા કરવા માટે GAN નું પ્રોટોટાઇપ બનાવ્યું. 2020 માં એનવીડિયાએ પેક-મેનનું જીએએન-સર્જિત ક્લોન પ્રદર્શિત કર્યું; જીએએન 50,000 (મોટે ભાગે બોટ-જનરેટેડ) પ્લેથ્રૂ જોઈને રમતને ફરીથી કેવી રીતે બનાવવી તે શીખી. વિડિયો ગેમ્સમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સના સંદર્ભમાં, છેતરપિંડી એ પ્રોગ્રામરને એજન્ટોને ક્રિયાઓ અને માહિતીની ઍક્સેસ આપવાનો સંદર્ભ આપે છે જે સમાન પરિસ્થિતિમાં ખેલાડી માટે અનુપલબ્ધ હશે. એટારી 8-બીટ માનવ ખેલાડી સામે સ્પર્ધા કરી શકતું નથી એવું માનતા, ક્રિસ ક્રોફોર્ડે ઇસ્ટર્ન ફ્રન્ટ (1941) માં એક બગને ઠીક કર્યો ન હતો જેનાથી કમ્પ્યુટર-નિયંત્રિત રશિયન પક્ષને ફાયદો થયો હતો. 1994માં કોમ્પ્યુટર ગેમિંગ વર્લ્ડએ અહેવાલ આપ્યો હતો કે "તે એક જાણીતી હકીકત છે કે ઘણા AI માનવ ખેલાડીઓ સાથે સુસંગત રહેવા માટે 'છેતરપિંડી' (અથવા, ઓછામાં ઓછું, 'છેતરપિંડી') કરે છે". ઉદાહરણ તરીકે, જો એજન્ટો જાણવા માંગતા હોય કે ખેલાડી નજીકમાં છે કે નહીં તો તેમને કાં તો જટિલ, માનવ જેવા સેન્સર (જોવું, સાંભળવું, વગેરે) આપી શકાય છે. ), અથવા તેઓ ખેલાડીની સ્થિતિ માટે રમતના એન્જિનને પૂછીને છેતરપિંડી કરી શકે છે. સામાન્ય વિવિધતાઓમાં ખેલાડીને પકડવા માટે રેસિંગ રમતોમાં એ. આઈ. ને વધુ ઝડપ આપવી અથવા પ્રથમ વ્યક્તિ શૂટર્સમાં તેમને ફાયદાકારક સ્થિતિમાં લાવવાનો સમાવેશ થાય છે. AI માં છેતરપિંડીનો ઉપયોગ કૃત્રિમ રીતે પ્રાપ્ત કરી શકાય તેવી "બુદ્ધિ" ની મર્યાદાઓ દર્શાવે છે; સામાન્ય રીતે કહીએ તો, રમતોમાં જ્યાં વ્યૂહાત્મક સર્જનાત્મકતા મહત્વપૂર્ણ છે, જો તે આ લાભ માટે ન હોય તો મનુષ્ય ઓછામાં ઓછી અજમાયશ અને ભૂલ પછી સરળતાથી AI ને હરાવી શકે છે. છેતરપિંડીનો અમલ ઘણીવાર પ્રદર્શનના કારણોસર કરવામાં આવે છે જ્યાં ઘણા કિસ્સાઓમાં જ્યાં સુધી ખેલાડીને અસર સ્પષ્ટ ન હોય ત્યાં સુધી તેને સ્વીકાર્ય માનવામાં આવે છે. જ્યારે છેતરપિંડી એ ફક્ત AI ને આપવામાં આવેલા વિશેષાધિકારોને સંદર્ભિત કરે છે-તેમાં કમ્પ્યુટરની અમાનવીય ઝડપ અને ચોકસાઈનો સમાવેશ થતો નથી-એક ખેલાડી કમ્પ્યુટરના અંતર્ગત ફાયદાઓને "છેતરપિંડી" કહી શકે છે જો તેઓ એજન્ટ માનવ ખેલાડીથી વિપરીત કામ કરે છે. સિડ મીયરે જણાવ્યું હતું કે તેમણે સંસ્કૃતિમાં મલ્ટિપ્લેયર જોડાણોને બાકાત રાખ્યા હતા કારણ કે તેમને જાણવા મળ્યું હતું કે કમ્પ્યુટર તેનો ઉપયોગ કરવામાં લગભગ મનુષ્યો જેટલું જ સારું હતું, જેના કારણે ખેલાડીઓને લાગે છે કે કમ્પ્યુટર છેતરપિંડી કરી રહ્યું છે. વિકાસકર્તાઓ કહે છે કે મોટાભાગની રમત AI પ્રમાણિક હોય છે પરંતુ તેઓ ખેલાડીઓને "છેતરપિંડી" AI વિશે ભૂલથી ફરિયાદ કરવાનું પસંદ કરતા નથી. વધુમાં, મનુષ્યો કમ્પ્યુટર્સ સામે એવી યુક્તિઓનો ઉપયોગ કરે છે જે તેઓ અન્ય લોકો સામે નહીં કરે. ઉદાહરણો 1996ની રમત ક્રિચર્સમાં, વપરાશકર્તા નાના રુંવાટીદાર પ્રાણીઓને "ઉછેરે છે" અને તેમને કેવી રીતે વર્તવું તે શીખવે છે. આ "નોર્ન્સ" વાત કરી શકે છે, પોતાને ખવડાવી શકે છે અને દુષ્ટ પ્રાણીઓ સામે પોતાનું રક્ષણ કરી શકે છે. તે ઇન્ટરેક્ટિવ સિમ્યુલેશનમાં મશીન લર્નિંગની પ્રથમ લોકપ્રિય એપ્લિકેશન હતી. શું કરવું તે જાણવા માટે પ્રાણીઓ દ્વારા ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. આ રમતને કૃત્રિમ જીવન સંશોધનમાં એક સફળતા તરીકે ગણવામાં આવે છે, જેનો હેતુ તેમના પર્યાવરણ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરતા જીવોના વર્તનનું મોડેલ બનાવવાનો છે. 2001ના ફર્સ્ટ-પર્સન શૂટર હેલોઃ કોમ્બેટ ઇવોલ્વ્ડમાં ખેલાડી માસ્ટર ચીફની ભૂમિકા ભજવે છે, જે પગપાળા અથવા વાહનોમાં વિવિધ એલિયન્સ સામે લડે છે. દુશ્મનો કવરનો ઉપયોગ ખૂબ જ સમજદારીથી કરે છે, અને આગ અને ગ્રેનેડને દબાવવાનો ઉપયોગ કરે છે. ટુકડીની સ્થિતિ વ્યક્તિઓને અસર કરે છે, તેથી જ્યારે તેમના નેતાનું મૃત્યુ થાય છે ત્યારે અમુક દુશ્મનો ભાગી જાય છે. નાની વિગતો પર ધ્યાન આપવામાં આવે છે, જેમાં દુશ્મનો ખાસ કરીને પાછા ગ્રેનેડ ફેંકે છે અથવા ટીમના સભ્યો પરેશાન થવાનો જવાબ આપે છે. અંતર્ગત "બિહેવિયર ટ્રી" તકનીક હેલો 2 થી રમત ઉદ્યોગમાં ખૂબ જ લોકપ્રિય બની છે. 2005 મનોવૈજ્ઞાનિક હોરર પ્રથમ વ્યક્તિ શૂટર F.E.A.R. ખેલાડી પાત્રો ક્લોન કરેલા સુપર-સૈનિકો, રોબોટ્સ અને પેરાનોર્મલ જીવોની બટાલિયનને સંલગ્ન કરે છે. મુખ્ય પ્રવાહની રમતમાં પ્રથમ વખત એ. આઈ. સંદર્ભ-સંવેદનશીલ વર્તણૂકો પેદા કરવા માટે આયોજકનો ઉપયોગ કરે છે. આ તકનીકનો ઉપયોગ હજુ પણ ઘણા સ્ટુડિયો માટે સંદર્ભ તરીકે થાય છે. પ્રતિકૃતિઓ રમતના વાતાવરણનો તેમના લાભ માટે ઉપયોગ કરવામાં સક્ષમ છે, જેમ કે આવરણ બનાવવા માટે કોષ્ટકો અને છાજલીઓને ઉથલાવી દેવી, દરવાજા ખોલવા, બારીઓમાંથી તૂટી પડવું, અથવા તો ખેલાડીની વીજળીની હાથબત્તીની નોંધ લેવી (અને તેમના બાકીના સાથીઓને ચેતવણી આપવી). વધુમાં, AI ફ્લેન્કિંગ કવાયત કરવા, આગને દબાવવા, ખેલાડીને કવરમાંથી બહાર કાઢવા માટે ગ્રેનેડ ફેંકવા અને મૃત પણ રમવા માટે સક્ષમ છે. આમાંની મોટાભાગની ક્રિયાઓ, ખાસ કરીને ફ્લેન્કિંગ, ઉભરતા વર્તનનું પરિણામ છે. સર્વાઇવલ હોરર શ્રેણી S.T.A.L.K.E.R. (2007-) માનવસર્જિત પ્રયોગો, લશ્કરી સૈનિકો અને સ્ટોકર તરીકે ઓળખાતા ભાડૂતી સૈનિકો સાથે ખેલાડીનો સામનો કરે છે. સામનો કરાયેલા વિવિધ દુશ્મનો (જો મુશ્કેલીનું સ્તર તેના ઉચ્ચતમ સ્તર પર સેટ કરવામાં આવે તો) લડાઇની યુક્તિઓ અને વર્તણૂકોનો ઉપયોગ કરે છે જેમ કે ઘાયલ સાથીઓને સાજા કરવા, આદેશો આપવા, ખેલાડીને બહાર કાઢવા અને ચોક્કસ ચોકસાઈ સાથે હથિયારોનો ઉપયોગ કરવો. 2010ની વાસ્તવિક સમયની વ્યૂહરચના રમત સ્ટારક્રાફ્ટ II: વિંગ્સ ઓફ લિબર્ટી ખેલાડીને 1v1,2v2, અથવા 3v3 યુદ્ધના મેદાનમાં ત્રણ જૂથોમાંથી એકનું નિયંત્રણ આપે છે. ખેલાડીએ તેમના તમામ એકમો અને પાયાનો નાશ કરીને તેમના વિરોધીઓને હરાવવું જોઈએ. વિરોધીઓના એકમોનો સામનો કરવા માટે અસરકારક એવા એકમો બનાવીને આ પરિપૂર્ણ કરવામાં આવે છે. ખેલાડીઓ ખૂબ જ સરળથી લઈને ચીટર 3 (પાગલ) સુધીની AI મુશ્કેલીના વિવિધ સ્તરો સામે રમી શકે છે. AI મુશ્કેલી ચીટર 1 (દ્રષ્ટિ) પર છેતરવામાં સક્ષમ છે, જ્યાં તે એકમો અને પાયા જોઈ શકે છે જ્યારે સમાન પરિસ્થિતિમાં ખેલાડી ન કરી શકે. ચીટર 2 એ. આઈ. ને વધારાના સંસાધનો આપે છે, જ્યારે ચીટર 3 તેના પ્રતિસ્પર્ધી પર વ્યાપક લાભ આપે છે. આ પણ જુઓ યુટિલિટી સિસ્ટમ-વિડિયો ગેમ્સમાં નિર્ણય લેવા માટેની મજબૂત તકનીક Kynapse-રમત AI મિડલવેર, પાથ ફાઇન્ડિંગ અને અવકાશી તર્કમાં વિશેષતા AILive-રમત AI મિડલવેર xaytment-ગ્રાફિકલ રમત AI સોફ્ટવેર યાદીઓ ઉભરતી તકનીકોની સૂચિ રમત AI મિડલવેર કૃત્રિમ બુદ્ધિની રૂપરેખા સંદર્ભો ગ્રંથસૂચિ બોગોસ્ટ, ઇયાન (2017). "આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ" અર્થહીન બની ગયું છે. બોર્ગ; સીમેન (2004). રમત વિકાસકર્તાઓ માટે AI. ઓ 'રેઈલી એન્ડ એસોસિએટ્સ. . બકલેન્ડ (2002). રમત પ્રોગ્રામિંગ માટે AI તકનીકો. મુસ્કા અને લિપમેન. . બકલેન્ડ (2004). ઉદાહરણ દ્વારા પ્રોગ્રામિંગ રમત AI. વર્ડવેર પ્રકાશન. . ચંપાંડરદ (2003). AI રમત વિકાસ. ન્યૂ રાઈડર્સ. . ઈટોન, એરિક વગેરે. (2015) "AI માટે કોણ બોલે છે?" ફંજ (1999). એનિમેશન અને ગેમ્સ માટે AI: એક જ્ઞાનાત્મક મોડેલિંગ અભિગમ. એ કે પીટર્સ. . ફંજ (2004). કમ્પ્યુટર રમતો માટે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સઃ એક પરિચય. એ કે પીટર્સ. . કેપલાન, જેરી (2017). "AI ની PR સમસ્યા". મિલિંગ્ટન (2005). રમતો માટે કૃત્રિમ બુદ્ધિ. મોર્ગન કૌફમૅન. . શ્વાબ (2004). AI ગેમ એન્જિન પ્રોગ્રામિંગ. ચાર્લ્સ રિવર મીડિયા. . સ્મેડ એન્ડ હકોનેન (2006). કમ્પ્યુટર રમતો માટે એલ્ગોરિધમ્સ અને નેટવર્કિંગ. જ્હોન વિલી એન્ડ સન્સ. . બાહ્ય લિંક્સ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ પર સ્પેશિયલ ઇન્ટરેસ્ટ ગ્રુપ @IGDA AI ગેમ પ્રોગ્રામિંગ વિઝ્ડમ aiwisdom.com જ્યોર્જિયોસ એન. યાનાકાકિસ અને જુલિયન ટોગેલિયસ વીડિયો ગેમ ડેવલપમેન્ટ પર