Oppiva tekoäly moderneissa videopeleissä
Tekijät
Päivämäärä
2019Tekijänoikeudet
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
Tässä tutkimuksessa käsitellään videopeleissä olevia tekoälyhahmoja ja niiden simuloitua oppimista, tähän liittyviä toteutustapoja, käsitteitä sekä videopeleissä hyödynnettävää koneoppimista. Työn tavoitteena on avata näitä asioita erilaisten esimerkkien ja teorian kautta sekä selittää, kuinka tekoälyllistä oppimista on toteutettu moderneissa videopeleissä. Tekoäly ja etenkin koneoppiminen ovat videopelitekoälyhahmoihin toteutettuna vielä melko varhaisella tasolla, eikä varsinaista koneoppimista olla yleisesti käytetty niiden toiminnan ohjaajana. Pelihahmot voivat silti oppia monella eri tavalla. Videopelien kompleksisuuden kasvaminen, teknologian kehittyminen ja jatkuva tiivis tekoälytutkimus mahdollistavat suuren potentiaalin erilaisten uusien, immersiivisten ja realististen videopelikokemusten luomiseksi tulevaisuudessa. In this study artificial intelligence (AI) and simulated learning of video game characters, the different ways these concepts are implemented and the use of machine learning are covered in the context of video games. The goal of the study is to explain via different examples and theoretical background how learning through AI is accomplished in the modern video games. When implemented into the non-player-characters in games, AI and especially machine learning are still in quite an early stage and the latter has not been generally part of the actual game character AIs. Still, video game characters can learn in various of different ways. The increase in the video game complexity, technological advancement and continuous intense research in the AI frontier allow great potential and possibilities for the creation of most diverse, immersive and realistic new gaming experiences in the future.
Metadata
Näytä kaikki kuvailutiedotKokoelmat
- Kandidaatintutkielmat [5329]
Samankaltainen aineisto
Näytetään aineistoja, joilla on samankaltainen nimeke tai asiasanat.
-
Koneoppimisen hyödyntäminen videopeleissä
Saarimaa, Jose (2021)Tässä kandidaattitutkielmassa käsitellään koneoppimisen hyödyntämistä videopeleissä kirjallisuuskatsauksen muodossa. Ensiksi perehdytään siihen, millainen ympäristö pelit ovat koneoppimisen soveltamiselle ja erityisesti ... -
Iloisesta noususta syvään katumukseen : alkoholinkäytön kuvauksia videopeleissä
Kerttula, Tero (Suomen pelitutkimuksen seura, 2023)Pohdin tässä katsauksessa alkoholin ja alkoholiongelmien esittämistä peleissä muutaman viime vuosikymmenen aikana. Käsittelyssä on eri peleistä yhteensä 30 pelihahmoa, jotka ovat peleissään sivuhahmoja, eivätkä varsinaisia ... -
Vahvistettu oppiminen ja sen sovellukset
Haaralahti, Elias (2019)Tässä kirjallisuuskatsauksessa tutustutaan vahvistettuun oppimiseen, joka on koneoppimisen menetelmä. Tavoite on käydä läpi koneoppimisen ja syväoppimisen menetelmiä ja verrata vahvistettua oppimista näihin. Vahvistetussa ... -
Vahvistettu oppiminen kotihoitajien reittisuunnittelussa
Mäkipää, Janika (2023)Tekoälyn rooli yhteiskunnassamme kasvaa jatkuvasti. Tekoäly halutaan tuoda osaksi niin ihmisten arkielämän askareita kuin osaksi vaativia tietojärjestelmiä. Tässä pro gradu -tutkielmassa perehdytään vahvistettuun oppimiseen, ... -
Matchmaking-järjestelmät videopeleissä
Karppinen, Paavo (2021)Ottelunmuodostuksella (matchmaking) tarkoitetaan tapaa valita pelaajat pelaamaan ottelua. Taitoihin perustuva matchmaking ei ole enää nykyaikana ainoa mahdollinen järjestelmä vaan parempia vaihtoehtoja on saatavilla, kuten ...
Ellei toisin mainittu, julkisesti saatavilla olevia JYX-metatietoja (poislukien tiivistelmät) saa vapaasti uudelleenkäyttää CC0-lisenssillä.