سوني تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي مع ألعاب PS5 بطريقة مذهلة
تاريخ النشر: 12th, March 2025 GMT
أفادت أحدث التقارير إلى أن شركة سوني Sony، تعمل على تطوير تقنية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تسمح لشخصيات اللعبة الاستجابة مباشرة عبر الكلام والمشاركة في محادثات حية.
تم تسريب مقطع فيديو لهذا النموذج الأولي المدعوم بالذكاء الاصطناعي، والذي يتضمن شخصية Aloy من لعبة Horizon كمثال، وعلى الرغم من أن الفيديو المسرب قد تم إزالته سريعا، إلا أن العديد من المقاطع التي تم تداولها على الإنترنت.
يظهر النموذج الأولي، الذي يظهر من قبلSharwin Raghoebardajal من SIE، كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لجعل شخصية Aloy تستجيب للأسئلة ومطالبات اللاعبين، قادرا على التفاعل مباشرة مع المستخدم في محيط اللعبة.
يتم تشغيل النموذج الأولي على جهاز الكمبيوتر ولكن التجارب على جهاز بلايستيشن 5 أظهرت أنه يمكن تنفيذه بـ "القليل من النفقات العامة".
يتميز الفيديو الخاص بشخصية Aloy داخل وخارج عالم Game of Horizon Forbidden West، أثناء تواجدها في اللعبة، يمكنها الإجابة على أسئلة سياقية حول محيطها من أجل مساعدة اللاعب.
هذا التطور يثير العديد من الاسئلة حول تأثيره على صناعة الألعاب، ما تأثير هذه التقنية على عملية تطوير الألعاب، وكيف سيتفاعل اللاعبين مع شخصياتهم في اللعبة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
الجدير بالذك أن شركة سوني ليست الوحيدة التي تعمل على دمج الذكاء الاصطناعي في تطوير الألعاب، فقد كشفت شركة مايكروسوفت عن تقنية Muse، التي تهدف إلى مساعدة المطورين في ادخال المزيد من الأفكار داخل الألعاب.
وفي الوقت نفسه تزداد المخاوف من تأثير استخدام الذكاء الاصطناعي على جودة الألعاب خاصة مع ظهور ما يسمي بـ "AI Slop"، وهي ألعاب منخفضة الجودة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
يشار إلى أن شركة إنفيديا NVIDIA تعمل على تقنية مماثلة من أجل NPCs التي تعمل بالنيابة في الألعاب، حيث تتحدث بحرية إلى شخصيات ألعاب الفيديو، حيث ظهرت شخصية Ace عدة مرات طوال عام 2024، كما تطلق عليها إنفيديا وقد عملت شركة GPU Maker مع INWORLD AI لإنشاء بروتوكول سري، وهو عرض تقني قابل للعب لتكنولوجيا ألعاب الذكاء الاصطناعي في شركة إنفيديا NVIDIA.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: سوني الذكاء الاصطناعي صناعة الألعاب إنفيديا ألعاب PS5 المزيد الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
مباريات سيراميكا كليوباترا فى الدور الأول 2025-2026