Artificial intelligence in video games
ভিডিও গেমে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) প্রাথমিকভাবে মানুষের মতো বুদ্ধিমত্তার মতো নন-প্লেয়ার চরিত্রগুলিতে (এনপিসি) প্রতিক্রিয়াশীল, অভিযোজিত বা বুদ্ধিমান আচরণ তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা 1950-এর দশকে শুরু হওয়ার পর থেকে ভিডিও গেমের একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ হয়ে দাঁড়িয়েছে। ভিডিও গেমে এআই একটি স্বতন্ত্র উপক্ষেত্র এবং একাডেমিক এআই থেকে আলাদা। এটি মেশিন লার্নিং বা সিদ্ধান্ত গ্রহণের পরিবর্তে গেম-প্লেয়ারের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে কাজ করে। আর্কেড ভিডিও গেমের স্বর্ণযুগে এআই বিরোধীদের ধারণাটি মূলত খেলোয়াড়ের ইনপুটের উপর নির্ভরশীল গ্র্যাজুয়েটেড অসুবিধা স্তর, স্বতন্ত্র চলাচলের ধরণ এবং ইন-গেম ইভেন্টের আকারে জনপ্রিয় হয়েছিল। আধুনিক গেমগুলি প্রায়শই এনপিসির ক্রিয়াকলাপগুলিকে গাইড করার জন্য পাথফাইন্ডিং এবং ডিসিশন ট্রি-র মতো বিদ্যমান কৌশলগুলি প্রয়োগ করে। এআই প্রায়শই এমন প্রক্রিয়াগুলিতে ব্যবহৃত হয় যা ব্যবহারকারীর কাছে অবিলম্বে দৃশ্যমান হয় না, যেমন ডেটা মাইনিং এবং পদ্ধতিগত-বিষয়বস্তু প্রজন্ম। সাধারণভাবে, গেম এআই-এর অর্থ টুরিং পরীক্ষা বা কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তার পদ্ধতিতে এনপিসির সাথে সম্পর্কিত কোনও কৃত্রিম ব্যক্তির উপলব্ধি নয়, যেমনটি ভাবা যেতে পারে এবং কখনও কখনও চিত্রিত করা হয়। "গেম এআই" শব্দটি অ্যালগরিদমগুলির একটি বিস্তৃত সেটকে বোঝাতে ব্যবহৃত হয় যার মধ্যে নিয়ন্ত্রণ তত্ত্ব, রোবোটিক্স, কম্পিউটার গ্রাফিক্স এবং সাধারণভাবে কম্পিউটার বিজ্ঞানের কৌশলগুলিও অন্তর্ভুক্ত থাকে এবং তাই ভিডিও গেম এআই প্রায়শই "সত্য এআই" গঠন করতে পারে না কারণ এই ধরনের কৌশলগুলি অগত্যা কম্পিউটার শেখার বা অন্যান্য মানক মানদণ্ডকে সহজতর করে না, কেবল "স্বয়ংক্রিয় গণনা" বা পূর্বনির্ধারিত এবং সীমিত ইনপুটগুলির সেটের প্রতিক্রিয়াগুলির একটি পূর্বনির্ধারিত এবং সীমিত সেট গঠন করে। অনেক শিল্প এবং কর্পোরেট কণ্ঠস্বর দাবি করে যে তথাকথিত ভিডিও গেম এআই এই অর্থে একটি দীর্ঘ পথ পাড়ি দিয়েছে যে এটি মানুষের সমস্ত ধরণের প্রযুক্তির সাথে যোগাযোগের পদ্ধতিতে বিপ্লব ঘটিয়েছে, যদিও অনেক বিশেষজ্ঞ গবেষক এই ধরনের দাবি সম্পর্কে সংশয়ী, এবং বিশেষত এই ধারণাটি যে এই ধরনের প্রযুক্তিগুলি জ্ঞানীয় বিজ্ঞানে মানসম্মতভাবে ব্যবহৃত "বুদ্ধিমত্তা" এর সংজ্ঞার সাথে খাপ খায়। শিল্পের কণ্ঠস্বরগুলি যুক্তি দেয় যে আমরা যেভাবে সমস্ত প্রযুক্তিগত ডিভাইসগুলি তাদের উদ্দেশ্যের চেয়ে বেশি ব্যবহার করি তাতে এআই আরও বহুমুখী হয়ে উঠেছে কারণ এআই প্রযুক্তিটিকে একাধিক উপায়ে কাজ করার অনুমতি দেয়, অভিযোগ করে যে তাদের নিজস্ব ব্যক্তিত্ব বিকাশ করে এবং ব্যবহারকারীর জটিল নির্দেশাবলী সম্পাদন করে। যাইহোক, এআই ক্ষেত্রের লোকেরা যুক্তি দিয়েছেন যে ভিডিও গেম এআই সত্যিকারের বুদ্ধিমত্তা নয়, তবে কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলি বর্ণনা করতে ব্যবহৃত একটি বিজ্ঞাপনের গুঞ্জন শব্দ যা বুদ্ধিমান আচরণের বিভ্রম তৈরি করতে সহজ বাছাই এবং মিলযুক্ত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এবং বৈজ্ঞানিক বা প্রযুক্তিগত জটিলতা এবং অগ্রগতির বিভ্রান্তিকর আভা সহ সফ্টওয়্যার প্রদান করে। যেহেতু এনপিসির জন্য গেম এআই পরিবেশগত বিধিনিষেধের মধ্যে বুদ্ধিমত্তার উপস্থিতি এবং ভাল গেমপ্লেকে কেন্দ্র করে, তাই এর পদ্ধতিটি ঐতিহ্যবাহী এআই থেকে খুব আলাদা। ইতিহাস গেম খেলা শুরু থেকেই এআই-তে গবেষণার একটি ক্ষেত্র ছিল। এআই-এর প্রথম উদাহরণগুলির মধ্যে একটি হল 1951 সালে তৈরি এবং 1952 সালে প্রকাশিত নিম-এর কম্পিউটারাইজড গেম। এটি তৈরি হওয়ার 20 বছর আগে উন্নত প্রযুক্তি হওয়া সত্ত্বেও, খেলাটি তুলনামূলকভাবে একটি ছোট বাক্সের রূপ নিয়েছিল এবং খেলার অত্যন্ত দক্ষ খেলোয়াড়দের বিরুদ্ধেও নিয়মিত গেম জিততে সক্ষম হয়েছিল। 1951 সালে, ম্যানচেস্টার বিশ্ববিদ্যালয়ের ফেরান্টি মার্ক 1 মেশিন ব্যবহার করে, ক্রিস্টোফার স্ট্রাচি একটি চেকার্স প্রোগ্রাম লিখেছিলেন এবং ডিট্রিচ প্রিঞ্জ দাবার জন্য একটি লিখেছিলেন। এগুলি ছিল প্রথম লিখিত কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলির মধ্যে অন্যতম। 50-এর দশকের মাঝামাঝি এবং 60-এর দশকের গোড়ার দিকে আর্থার স্যামুয়েলের চেকার্স প্রোগ্রামটি শেষ পর্যন্ত একজন সম্মানিত অপেশাদারকে চ্যালেঞ্জ করার জন্য যথেষ্ট দক্ষতা অর্জন করেছিল। চেকার এবং দাবা নিয়ে কাজ শেষ হয় 1997 সালে আইবিএম-এর ডিপ ব্লু কম্পিউটারের কাছে গ্যারি কাসপারভের পরাজয়ের মাধ্যমে। স্পেসোয়ার!, পং এবং গোটচা (1973)-এর মতো প্রথম ভিডিও গেমগুলি 1960 এবং 1970-এর দশকের গোড়ার দিকে বিকশিত হয়েছিল, যা বিচ্ছিন্ন যুক্তির উপর প্রয়োগ করা হয়েছিল এবং কঠোরভাবে এআই ছাড়াই দুই খেলোয়াড়ের প্রতিযোগিতার উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়েছিল। যে গেমগুলিতে শত্রুদের সঙ্গে একক খেলোয়াড় মোড বৈশিষ্ট্যযুক্ত ছিল, সেগুলি 1970-এর দশকে প্রদর্শিত হতে শুরু করে। আর্কেডের জন্য প্রথম উল্লেখযোগ্যগুলি 1974 সালে প্রকাশিত হয়েছিলঃ টাইটো গেম স্পিড রেস (রেসিং ভিডিও গেম) এবং আটারি গেম কোয়াক (হাঁসের শিকার হালকা বন্দুক শ্যুটার) এবং পার্সুইট (যুদ্ধ বিমান কুকুরের লড়াইয়ের সিমুলেটর)। দুটি টেক্সট-ভিত্তিক কম্পিউটার গেম, স্টার ট্রেক (1971) এবং হান্ট দ্য ওয়াম্পাস (1973)-এরও শত্রু ছিল। শত্রুর গতিবিধি সঞ্চিত নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে ছিল। মাইক্রোপ্রসেসরের অন্তর্ভুক্তি আরও গণনা এবং এলোমেলো উপাদানগুলিকে চলাচলের ধরণে আচ্ছাদিত করার অনুমতি দেবে। ভিডিও আর্কেড গেমের স্বর্ণযুগেই স্পেস ইনভেডার্সের (1978) সাফল্যের কারণে এআই বিরোধীদের ধারণাটি ব্যাপকভাবে জনপ্রিয় হয়েছিল, যা খেলোয়াড়ের ইনপুটের উপর ভিত্তি করে হ্যাশ ফাংশনের উপর নির্ভরশীল ক্রমবর্ধমান অসুবিধা স্তর, স্বতন্ত্র চলাচলের ধরণ এবং ইন-গেম ইভেন্টগুলিকে স্পোর্ট করেছিল। গ্যালাক্সিয়ান (1979) আরও জটিল এবং বৈচিত্র্যময় শত্রু আন্দোলন যোগ করেছে, যার মধ্যে রয়েছে পৃথক শত্রুদের দ্বারা কৌশল যা গঠন থেকে বেরিয়ে আসে। প্যাক-ম্যান (1980) প্রতিটি শত্রুর জন্য বিভিন্ন ব্যক্তিত্বের সংযোজন সহ মেইজ গেমগুলিতে এআই প্যাটার্ন প্রবর্তন করেছিল। কারাটে চ্যাম্প (1984) পরে ফাইটিং গেমগুলিতে এআই প্যাটার্ন প্রবর্তন করে। ফার্স্ট কুইন (1988) একটি কৌশলগত অ্যাকশন আরপিজি ছিল যা এমন চরিত্রগুলি বৈশিষ্ট্যযুক্ত করেছিল যা নেতার অনুসরণে কম্পিউটারের এআই দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হতে পারে। রোল-প্লেয়িং ভিডিও গেম ড্রাগন কোয়েস্ট IV (1990) একটি "ট্যাক্টিক্স" সিস্টেম চালু করে, যেখানে ব্যবহারকারী যুদ্ধের সময় নন-প্লেয়ার চরিত্রগুলির এআই রুটিনগুলি সামঞ্জস্য করতে পারে, একটি ধারণা পরে সিক্রেট অফ মানা (1993) দ্বারা অ্যাকশন রোল-প্লেয়িং গেম ঘরানার সাথে প্রবর্তিত হয়। ম্যাডেন ফুটবল, আর্ল উইভার বেসবল এবং টনি লা রুসা বেসবলের মতো গেমগুলি নির্বাচিত সেলিব্রিটির কোচিং বা পরিচালনামূলক শৈলী কম্পিউটারে নকল করার প্রয়াসে তাদের এআই ভিত্তিক। ম্যাডেন, উইভার এবং লা রুসা সকলেই গেমগুলির নির্ভুলতা সর্বাধিক করার জন্য এই গেম ডেভেলপমেন্ট দলগুলির সাথে ব্যাপক কাজ করেছেন। পরবর্তী ক্রীড়া শিরোনামগুলি ব্যবহারকারীদের একটি খেলোয়াড়-সংজ্ঞায়িত পরিচালন বা কোচিং কৌশল তৈরি করতে এআই-তে ভেরিয়েবলগুলিকে "টিউন" করার অনুমতি দেয়। 1990-এর দশকে নতুন গেম ঘরানার উত্থান সীমাবদ্ধ রাষ্ট্রীয় মেশিনের মতো আনুষ্ঠানিক এআই সরঞ্জামগুলির ব্যবহারকে প্ররোচিত করেছিল। রিয়েল-টাইম স্ট্র্যাটেজি গেমগুলি অন্যান্য জিনিসের মধ্যে অনেকগুলি বস্তু, অসম্পূর্ণ তথ্য, পথ সন্ধানের সমস্যা, রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত এবং অর্থনৈতিক পরিকল্পনা সহ এআই-এর উপর কর আরোপ করে। এই ধারার প্রথম খেলাগুলিতে কুখ্যাত সমস্যা ছিল। উদাহরণস্বরূপ, হার্জগ জওয়েই (1989), ইউনিট নিয়ন্ত্রণের জন্য পাথফাইন্ডিং এবং খুব মৌলিক থ্রি-স্টেট স্টেট মেশিনগুলি প্রায় ভেঙে ফেলেছিল এবং দ্বিতীয় ডিউন (1992) একটি লাইনে খেলোয়াড়দের ঘাঁটিতে আক্রমণ করেছিল এবং অসংখ্য প্রতারণা ব্যবহার করেছিল। এই ঘরানার পরবর্তী গেমগুলি আরও পরিশীলিত এআই প্রদর্শন করেছিল। পরবর্তী গেমগুলিতে বটম-আপ এআই পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে, যেমন ক্রিয়েচার্স বা ব্ল্যাক অ্যান্ড হোয়াইটের মতো গেমগুলিতে খেলোয়াড়দের ক্রিয়াকলাপের উদীয়মান আচরণ এবং মূল্যায়ন। ফ্যাকেড (ইন্টারেক্টিভ গল্প) 2005 সালে মুক্তি পায় এবং খেলার প্রধান দিক হিসাবে ইন্টারেক্টিভ মাল্টিপল ওয়ে ডায়ালগ এবং এআই ব্যবহার করে। গেমগুলি গেমপ্লের বাইরে সম্ভাব্য প্রয়োগগুলির সাথে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশের জন্য একটি পরিবেশ সরবরাহ করেছে। উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে ওয়াটসন, একটি বিপত্তি!-প্লেয়িং কম্পিউটার; এবং রোবোকাপ টুর্নামেন্ট, যেখানে রোবটদের ফুটবলে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। মতামত অনেক বিশেষজ্ঞ অভিযোগ করেছেন যে "গেম এআই" শব্দটিতে "এআই" তার মূল্যকে অতিরঞ্জিত করে, কারণ গেম এআই বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে নয়, এবং এআই-এর একাডেমিক ক্ষেত্রের কয়েকটি উদ্দেশ্য ভাগ করে নেয়। যেখানে "আসল এআই" মেশিন লার্নিং, নির্বিচারে ডেটা ইনপুটের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং এমনকি যুক্তি করতে পারে এমন শক্তিশালী এআই-এর চূড়ান্ত লক্ষ্যকে সম্বোধন করে, "গেম এআই" প্রায়শই থাম্ব বা হিউরিস্টিক্সের অর্ধ-ডজন নিয়ম নিয়ে গঠিত, যা একটি ভাল গেমপ্লে অভিজ্ঞতা দেওয়ার জন্য যথেষ্ট। ঐতিহাসিকভাবে, অ্যাকাডেমিক গেম-এআই প্রকল্পগুলি বাণিজ্যিক পণ্য থেকে তুলনামূলকভাবে আলাদা ছিল কারণ অ্যাকাডেমিক পদ্ধতিগুলি সহজ এবং অ-স্কেলযোগ্য ছিল। বাণিজ্যিক গেম এআই তার নিজস্ব সরঞ্জাম তৈরি করেছে, যা অনেক ক্ষেত্রে ভাল পারফরম্যান্স দেওয়ার জন্য যথেষ্ট। গেম ডেভেলপারদের একাডেমিক এআই সম্পর্কে ক্রমবর্ধমান সচেতনতা এবং একাডেমিক সম্প্রদায়ের দ্বারা কম্পিউটার গেমের প্রতি ক্রমবর্ধমান আগ্রহ একটি খেলায় এআই হিসাবে গণনা করার সংজ্ঞাটি কম স্বতন্ত্র হয়ে উঠছে। তবুও, এআই-এর বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন ডোমেনের মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্যের অর্থ হল গেম এআই-কে এখনও এআই-এর একটি স্বতন্ত্র উপক্ষেত্র হিসাবে দেখা যেতে পারে। বিশেষত, প্রতারণার মাধ্যমে গেমগুলিতে কিছু এআই সমস্যা বৈধভাবে সমাধান করার ক্ষমতা একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য তৈরি করে। উদাহরণস্বরূপ, রোবোটিক্সের ক্ষেত্রে এআই প্রয়োগ করা হলে অতীতের পর্যবেক্ষণগুলি থেকে একটি অদৃশ্য বস্তুর অবস্থান অনুমান করা একটি কঠিন সমস্যা হতে পারে, তবে একটি কম্পিউটার গেমে একটি এনপিসি কেবল গেমের দৃশ্য গ্রাফের অবস্থানটি সন্ধান করতে পারে। এই ধরনের প্রতারণা অবাস্তব আচরণের দিকে নিয়ে যেতে পারে এবং তাই সবসময় কাম্য নয়। কিন্তু এর সম্ভাবনা গেম এআই-কে আলাদা করতে কাজ করে এবং সমাধান করার জন্য নতুন সমস্যার দিকে পরিচালিত করে, যেমন কখন এবং কীভাবে প্রতারণা করা যায়। শক্তিশালী এআই-এর প্রধান সীমাবদ্ধতা হল চিন্তাভাবনার অন্তর্নিহিত গভীরতা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়ার চরম জটিলতা। এর মানে হল যে যদিও তাত্ত্বিকভাবে "স্মার্ট" এআই তৈরি করা সম্ভব হবে তবে সমস্যাটি যথেষ্ট প্রক্রিয়াকরণ শক্তি নেবে। ব্যবহার বোর্ড গেমের কম্পিউটার সিমুলেশনে কম্পিউটার দাবা কম্পিউটার শোগি কম্পিউটার গো কম্পিউটার চেকার কম্পিউটার ওথেলো কম্পিউটার জুজু খেলোয়াড় আকিনেটর কম্পিউটার আরিমা লজিস্টেলো, যা রিভার্সি রোগ-ও-ম্যাটিক খেলে, যা স্ক্র্যাবলের দুর্বৃত্ত কম্পিউটার খেলোয়াড় খেলে কম্পিউটার অলিম্পিয়াডে সাধারণ বোর্ড গেম খেলার একটি কম্পিউটার কৌশল থাকে যা সর্বোত্তম হওয়ার নিশ্চয়তা দেয় এবং কিছু ক্ষেত্রে জয় বা ড্র করতে বাধ্য করে। আধুনিক ভিডিও গেমগুলিতে গেম এআই/হিউরিস্টিক অ্যালগরিদমগুলি একটি গেমের অভ্যন্তরে বেশ ভিন্ন ভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়। গেমের যে কোনও এনপিসি-র নিয়ন্ত্রণে সবচেয়ে সুস্পষ্ট, যদিও "স্ক্রিপ্টিং" (ডিসিশন ট্রি) বর্তমানে নিয়ন্ত্রণের সবচেয়ে সাধারণ উপায়। এই হাতে লেখা সিদ্ধান্ত গাছগুলি প্রায়শই "কৃত্রিম বোকামি" যেমন পুনরাবৃত্তিমূলক আচরণ, নিমজ্জন হারানো বা বিকাশকারীদের পরিকল্পনা না করা পরিস্থিতিতে অস্বাভাবিক আচরণের ফলস্বরূপ হয়। এআই-এর আরেকটি সাধারণ ব্যবহার পাথফাইন্ডিং, রিয়েল-টাইম স্ট্র্যাটেজি গেমগুলিতে ব্যাপকভাবে দেখা যায়। ভূখণ্ড, বাধা এবং সম্ভবত "যুদ্ধের কুয়াশা" বিবেচনা করে একটি মানচিত্রের এক বিন্দু থেকে অন্য বিন্দুতে কীভাবে একটি এনপিসি পাওয়া যায় তা নির্ধারণ করার পদ্ধতি হল পাথফাইন্ডিং। বাণিজ্যিক ভিডিও গেমগুলি প্রায়শই দ্রুত এবং সহজ "গ্রিড-ভিত্তিক পাথফাইন্ডিং" ব্যবহার করে, যেখানে ভূখণ্ডটি অভিন্ন বর্গক্ষেত্রের একটি অনমনীয় গ্রিডে ম্যাপ করা হয় এবং গ্রিডে এ * বা আইডিএ * এর মতো একটি পাথফাইন্ডিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা হয়। শুধুমাত্র একটি কঠোর গ্রিডের পরিবর্তে, কিছু গেম অনিয়মিত বহুভুজ ব্যবহার করে এবং মানচিত্রের যে অঞ্চলগুলিতে এনপিসিগুলি হাঁটতে পারে সেখান থেকে একটি নেভিগেশন জাল একত্রিত করে। তৃতীয় পদ্ধতি হিসাবে, ডেভেলপারদের জন্য কখনও কখনও ম্যানুয়ালি "ওয়েপয়েন্ট" নির্বাচন করা সুবিধাজনক যা এনপিসিগুলির নেভিগেট করার জন্য ব্যবহার করা উচিত; খরচ হল যে এই ধরনের ওয়েপয়েন্টগুলি অস্বাভাবিক চেহারার চলাচল তৈরি করতে পারে। উপরন্তু, জটিল পরিবেশে ওয়েপয়েন্টগুলি নেভিগেশন মেশের চেয়ে খারাপ কাজ করে। স্ট্যাটিক পাথফাইন্ডিংয়ের বাইরে, নেভিগেশন হল গেম এআই-এর একটি উপ-ক্ষেত্র যা এনপিসিগুলিকে একটি গতিশীল পরিবেশে নেভিগেট করার ক্ষমতা প্রদান, অন্যান্য সত্তার (অন্যান্য এনপিসি, খেলোয়াড়) সাথে সংঘর্ষ এড়ানোর সময় একটি লক্ষ্যের পথ খুঁজে বের করা বা তাদের সাথে সহযোগিতা (গ্রুপ নেভিগেশন) করার দিকে মনোনিবেশ করে। এজ অফ এম্পায়ার্স (1997) বা সিভিলাইজেশন ভি (2010)-এর মতো বিপুল সংখ্যক ইউনিট সহ গতিশীল কৌশলগত গেমগুলিতে নেভিগেশন প্রায়শই খারাপ পারফরম্যান্স করে; ইউনিটগুলি প্রায়শই অন্যান্য ইউনিটের পথে আসে। ভার্চ্যুয়াল পরিবেশে একটি কঠিন সমস্যা সঠিকভাবে সমাধান করার জন্য গেম এআই-কে উন্নত করার পরিবর্তে, দৃশ্যপটকে আরও কার্যকর করার জন্য সংশোধন করা প্রায়শই আরও ব্যয়বহুল। যদি কোনও নির্দিষ্ট বাধা অতিক্রম করে পথ খোঁজা আটকে যায়, তাহলে একজন বিকাশকারী হয়তো বাধাটি সরিয়ে ফেলতে বা মুছে ফেলতে পারে। হাফ-লাইফ (1998)-এ, পাথফাইন্ডিং অ্যালগরিদম কখনও কখনও সমস্ত এন. পি. সি-র জন্য একটি নিক্ষেপিত গ্রেনেড এড়ানোর যুক্তিসঙ্গত উপায় খুঁজে পেতে ব্যর্থ হয়; এন. পি. সি-কে পথ থেকে সরে যাওয়ার চেষ্টা করতে এবং বোকা দেখানোর ঝুঁকি নেওয়ার পরিবর্তে, ডেভেলপাররা পরিবর্তে এন. পি. সি-কে নিচে নামিয়ে রেখে সেই পরিস্থিতিতে জায়গা ঢেকে রাখার জন্য স্ক্রিপ্ট তৈরি করে। অনেক সমসাময়িক ভিডিও গেম অ্যাকশন, ফার্স্ট-পার্সন শ্যুটার বা অ্যাডভেঞ্চার বিভাগের অধীনে পড়ে। এই ধরনের বেশিরভাগ খেলায় কিছু স্তরের লড়াই হয়। যুদ্ধে দক্ষ হওয়ার এআই-এর ক্ষমতা এই ঘরানাগুলিতে গুরুত্বপূর্ণ। আজকের দিনে একটি সাধারণ লক্ষ্য হল এ. আই-কে আরও বেশি মানবিক করে তোলা বা অন্তত সেভাবে দেখানো। আধুনিক দিনের ভিডিও গেম এআই-তে পাওয়া আরও ইতিবাচক এবং দক্ষ বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি হল শিকার করার ক্ষমতা। এআই মূলত খুব কালো এবং সাদা পদ্ধতিতে প্রতিক্রিয়া জানিয়েছিল। যদি খেলোয়াড় একটি নির্দিষ্ট এলাকায় থাকত তবে এআই সম্পূর্ণ আক্রমণাত্মক পদ্ধতিতে বা সম্পূর্ণ প্রতিরক্ষামূলকভাবে প্রতিক্রিয়া জানাত। সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, "শিকার" ধারণাটি চালু করা হয়েছে; এই 'শিকার' অবস্থায় এআই বাস্তবসম্মত চিহ্নিতকারীগুলির সন্ধান করবে, যেমন চরিত্র দ্বারা তৈরি শব্দ বা পায়ের ছাপ যা তারা রেখে গেছে। এই উন্নয়নগুলি শেষ পর্যন্ত খেলার আরও জটিল রূপের অনুমতি দেয়। এই বৈশিষ্ট্যের সাহায্যে, খেলোয়াড় প্রকৃতপক্ষে বিবেচনা করতে পারে কিভাবে শত্রুর কাছে যাওয়া যায় বা এড়ানো যায়। এটি এমন একটি বৈশিষ্ট্য যা স্টিলথ ঘরানায় বিশেষভাবে প্রচলিত। সাম্প্রতিক গেম এআই-এর আরেকটি উন্নয়ন হল "বেঁচে থাকার প্রবৃত্তি"-র বিকাশ। ইন-গেম কম্পিউটারগুলি একটি পরিবেশে বিভিন্ন বস্তু সনাক্ত করতে পারে এবং এটি তার বেঁচে থাকার জন্য উপকারী বা ক্ষতিকারক কিনা তা নির্ধারণ করতে পারে। একজন ব্যবহারকারীর মতো, এআই একটি অগ্নিনির্বাপণের সময় এমন পদক্ষেপ নেওয়ার আগে আবরণের সন্ধান করতে পারে যা অন্যথায় এটিকে দুর্বল করে দেবে, যেমন একটি অস্ত্র পুনরায় লোড করা বা একটি গ্রেনেড নিক্ষেপ করা। সেট মার্কার থাকতে পারে যা নির্দিষ্ট উপায়ে কখন প্রতিক্রিয়া জানাতে হবে তা বলে। উদাহরণস্বরূপ, যদি এআই-কে একটি গেম জুড়ে তার স্বাস্থ্য পরীক্ষা করার জন্য একটি কমান্ড দেওয়া হয় তবে আরও কমান্ড সেট করা যেতে পারে যাতে এটি স্বাস্থ্যের একটি নির্দিষ্ট শতাংশে একটি নির্দিষ্ট উপায়ে প্রতিক্রিয়া জানায়। যদি স্বাস্থ্য একটি নির্দিষ্ট সীমার নিচে থাকে তবে এআইকে খেলোয়াড়ের কাছ থেকে পালিয়ে যাওয়ার জন্য সেট করা যেতে পারে এবং অন্য ফাংশন শুরু না হওয়া পর্যন্ত এটি এড়ানো যেতে পারে। আরেকটি উদাহরণ হতে পারে যদি এআই লক্ষ্য করে যে এটি বুলেটের বাইরে, এটি একটি কভার অবজেক্ট খুঁজে পাবে এবং এটি পুনরায় লোড না হওয়া পর্যন্ত এর পিছনে লুকিয়ে থাকবে। এই ধরনের কাজগুলি এআই-কে আরও মানবিক করে তোলে। তবে, এই ক্ষেত্রে এখনও উন্নতির প্রয়োজন রয়েছে। যুদ্ধ এআই-এর আরেকটি পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া ঘটে যখন দুটি এআই-নিয়ন্ত্রিত অক্ষর একে অপরের মুখোমুখি হয়; আইডি সফ্টওয়্যার গেম ডুম-এ প্রথম জনপ্রিয়, তথাকথিত 'দৈত্যের অন্তর্দ্বন্দ্ব' নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে ছড়িয়ে পড়তে পারে। বিশেষত, শত্রুভাবাপন্ন আক্রমণে সাড়া দেওয়ার জন্য পরিকল্পিত এআই এজেন্টরা কখনও কখনও একে অপরকে আক্রমণ করে যদি তাদের দলের আক্রমণগুলি তাদের খুব কাছাকাছি চলে যায়। ডুমের ক্ষেত্রে, প্রকাশিত গেমপ্লে ম্যানুয়ালগুলি নির্দিষ্ট স্তর এবং অসুবিধা সেটিংস থেকে বেঁচে থাকার জন্য দৈত্যের অন্তর্দ্বন্দ্বের সুযোগ নেওয়ার পরামর্শ দেয়। মন্টে কার্লো গাছ অনুসন্ধান পদ্ধতি গেম এআই প্রায়শই পথ সন্ধান এবং সীমাবদ্ধ রাষ্ট্র মেশিনের সমান। পাথফাইন্ডিং সাধারণত সবচেয়ে সরাসরি উপায়ে এ বিন্দু থেকে বি বিন্দু পর্যন্ত এআই পায়। রাষ্ট্রীয় যন্ত্রগুলি বিভিন্ন আচরণের মধ্যে পরিবর্তনের অনুমতি দেয়। মন্টে কার্লো ট্রি অনুসন্ধান পদ্ধতি খেলোয়াড়দের অতিক্রম করার জন্য অতিরিক্ত বাধা তৈরি করে আরও আকর্ষণীয় খেলার অভিজ্ঞতা প্রদান করে। এমসিটিএস একটি গাছের চিত্র নিয়ে গঠিত যেখানে এআই মূলত টিক-ট্যাক-টো খেলে। ফলাফলের উপর নির্ভর করে, এটি খেলোয়াড়ের জন্য পরবর্তী বাধা প্রদানকারী একটি পথ নির্বাচন করে। জটিল ভিডিও গেমগুলিতে, এই গাছগুলির আরও শাখা থাকতে পারে, তবে শর্ত থাকে যে খেলোয়াড় বাধা অতিক্রম করার জন্য বিভিন্ন কৌশল নিয়ে আসতে পারে। 2022 সালের এই সমীক্ষায়, আপনি নিখুঁত-তথ্য সমন্বিত গেম, কৌশলগত গেম (আর. টি. এস সহ), কার্ড গেম ইত্যাদির মতো বিভিন্ন গেম ডোমেনে এম. সি. টি. এস অ্যালগরিদমের সাম্প্রতিক প্রয়োগগুলি সম্পর্কে জানতে পারবেন। এনপিসির অ্যাকাডেমিক এআই-এর বাইরে গেমগুলিতে ব্যবহারগুলি এনপিসির আচরণ নিয়ন্ত্রণের ঐতিহ্যবাহী উদ্বেগের বাইরে গেম এআই-এর মধ্যে একটি ভূমিকা পালন করতে পারে। জর্জিওস এন. ইয়ানাকাকিস চারটি সম্ভাব্য প্রয়োগের ক্ষেত্রের উপর আলোকপাত করেছেনঃ খেলোয়াড়-অভিজ্ঞতা মডেলিংঃ খেলোয়াড়ের ক্ষমতা এবং মানসিক অবস্থার বিচক্ষণতা, যাতে খেলাটি যথাযথভাবে তৈরি করা যায়। এর মধ্যে গতিশীল খেলার অসুবিধা ভারসাম্য অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে, যা খেলোয়াড়ের দক্ষতার উপর ভিত্তি করে রিয়েল-টাইমে একটি ভিডিও গেমে অসুবিধা সামঞ্জস্য করতে থাকে। গেম এআই খেলোয়াড়ের অভিপ্রায় (যেমন অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি) অনুমান করতেও সহায়তা করতে পারে। পদ্ধতিগত-বিষয়বস্তু উৎপাদনঃ খেলার পরিবেশের উপাদান যেমন পরিবেশগত পরিস্থিতি, স্তর এবং এমনকি স্বয়ংক্রিয় উপায়ে সঙ্গীত তৈরি করা। এআই পদ্ধতিগুলি নতুন বিষয়বস্তু বা ইন্টারেক্টিভ গল্প তৈরি করতে পারে। ব্যবহারকারীর আচরণের উপর ডেটা মাইনিংঃ এটি গেম ডিজাইনারদের কীভাবে লোকেরা গেমটি ব্যবহার করে, কোন অংশগুলি তারা সবচেয়ে বেশি খেলে এবং কী কারণে তাদের খেলা বন্ধ করে দেয় তা অন্বেষণ করার অনুমতি দেয়, যা ডেভেলপারদের গেমপ্লেটি সুর করতে বা নগদীকরণের উন্নতি করতে দেয়। এন. পি. সি-র বিকল্প পন্থাঃ এর মধ্যে রয়েছে এন. পি. সি-র বিশ্বাসযোগ্যতা বাড়ানোর জন্য গেম সেট-আপ পরিবর্তন করা এবং পৃথক এন. পি. সি আচরণের পরিবর্তে সামাজিক অন্বেষণ করা। পদ্ধতিগত প্রজন্মের পরিবর্তে, কিছু গবেষক নতুন বিষয়বস্তু তৈরি করতে উৎপাদক প্রতিকূল নেটওয়ার্ক (জিএএন) ব্যবহার করেছেন। 2018 সালে কর্নওয়াল বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা ডুমের (1993) জন্য এক হাজার মানব-নির্মিত স্তরে একটি জিএএনকে প্রশিক্ষণ দিয়েছিলেন; প্রশিক্ষণের পরে, নিউরাল নেট প্রোটোটাইপ তার নিজের উপর নতুন প্লেযোগ্য স্তরগুলি ডিজাইন করতে সক্ষম হয়েছিল। একইভাবে, ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা সুপার মারিয়োর মাত্রা তৈরি করতে একটি জিএএন প্রোটোটাইপ তৈরি করেছেন। 2020 সালে এনভিডিয়া প্যাক-ম্যানের একটি জিএএন-নির্মিত ক্লোন প্রদর্শন করে; জিএএন 50,000 (বেশিরভাগ বট-জেনারেটেড) প্লেথ্রু দেখে গেমটি পুনরায় তৈরি করতে শিখেছে। ভিডিও গেমে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রসঙ্গে, প্রতারণা বলতে প্রোগ্রামারকে এজেন্টদের ক্রিয়া এবং এমন তথ্যের অ্যাক্সেস দেওয়া বোঝায় যা একই পরিস্থিতিতে খেলোয়াড়ের কাছে অনুপলব্ধ থাকবে। আটারি 8-বিট কোনও মানব খেলোয়াড়ের বিরুদ্ধে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে পারে না বলে বিশ্বাস করে, ক্রিস ক্রফোর্ড ইস্টার্ন ফ্রন্টে (1941) একটি বাগ ঠিক করেননি যা কম্পিউটার-নিয়ন্ত্রিত রাশিয়ান পক্ষকে উপকৃত করেছিল। 1994 সালে কম্পিউটার গেমিং ওয়ার্ল্ড রিপোর্ট করেছিল যে "এটি একটি সুপরিচিত সত্য যে অনেক এআই মানব খেলোয়াড়দের সাথে তাল মিলিয়ে চলতে সক্ষম হওয়ার জন্য 'প্রতারণা' (বা, কমপক্ষে, 'ফাজ') করে।" উদাহরণস্বরূপ, এজেন্টরা যদি জানতে চায় যে খেলোয়াড় কাছাকাছি আছে কিনা তবে তাদের জটিল, মানুষের মতো সেন্সর (দেখা, শোনা ইত্যাদি) দেওয়া যেতে পারে। ), অথবা তারা কেবল খেলোয়াড়ের অবস্থানের জন্য গেম ইঞ্জিনকে জিজ্ঞাসা করে প্রতারণা করতে পারে। সাধারণ বৈচিত্র্যের মধ্যে রয়েছে রেসিং গেমগুলিতে খেলোয়াড়কে ধরার জন্য এআই-কে উচ্চ গতি দেওয়া বা প্রথম-ব্যক্তি শ্যুটারদের সুবিধাজনক অবস্থানে তাদের তৈরি করা। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় প্রতারণার ব্যবহার কৃত্রিমভাবে অর্জনযোগ্য "বুদ্ধিমত্তা"-র সীমাবদ্ধতা দেখায়; সাধারণভাবে বলতে গেলে, যে খেলাগুলিতে কৌশলগত সৃজনশীলতা গুরুত্বপূর্ণ, সেখানে এই সুবিধার জন্য না হলে মানুষ ন্যূনতম পরীক্ষা-নিরীক্ষার পরে সহজেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে পরাজিত করতে পারে। প্রতারণা প্রায়শই পারফরম্যান্সের কারণে প্রয়োগ করা হয় যেখানে অনেক ক্ষেত্রে এটি গ্রহণযোগ্য হিসাবে বিবেচিত হতে পারে যতক্ষণ না প্রভাবটি খেলোয়াড়ের কাছে সুস্পষ্ট না হয়। প্রতারণা শুধুমাত্র এআই-কে দেওয়া বিশেষ সুবিধাগুলিকে বোঝায়-এতে কম্পিউটারের অমানবিক দ্রুততা এবং নির্ভুলতা অন্তর্ভুক্ত নয়-একজন খেলোয়াড় কম্পিউটারের সহজাত সুবিধাগুলিকে "প্রতারণা" বলতে পারে যদি তাদের ফলস্বরূপ এজেন্ট কোনও মানব খেলোয়াড়ের মতো আচরণ না করে। সিড মায়ার বলেছিলেন যে তিনি সভ্যতায় মাল্টিপ্লেয়ার জোট বাদ দিয়েছিলেন কারণ তিনি দেখতে পেয়েছিলেন যে কম্পিউটারটি সেগুলি ব্যবহার করার ক্ষেত্রে মানুষের মতোই প্রায় ভাল ছিল, যার ফলে খেলোয়াড়রা মনে করেছিল যে কম্পিউটারটি প্রতারণা করছে। ডেভেলপাররা বলছেন যে বেশিরভাগ গেম এআই সৎ কিন্তু তারা খেলোয়াড়দের "প্রতারণা" এআই সম্পর্কে ভুল অভিযোগ করা অপছন্দ করে। উপরন্তু, মানুষ কম্পিউটারের বিরুদ্ধে এমন কৌশল ব্যবহার করে যা তারা অন্য মানুষের বিরুদ্ধে করবে না। উদাহরণ 1996 সালের খেলা ক্রিয়েচার্স-এ, ব্যবহারকারী ছোট লোমযুক্ত প্রাণীদের "হ্যাচ" করে এবং তাদের কীভাবে আচরণ করতে হয় তা শেখায়। এই "নার্নস" কথা বলতে পারে, নিজেদের খাওয়াতে পারে এবং দুষ্ট প্রাণীদের থেকে নিজেদের রক্ষা করতে পারে। এটি একটি ইন্টারেক্টিভ সিমুলেশনে মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম জনপ্রিয় প্রয়োগ ছিল। কী করতে হবে তা শেখার জন্য প্রাণীরা স্নায়ুতন্ত্র ব্যবহার করে। এই খেলাটিকে কৃত্রিম জীবন গবেষণার ক্ষেত্রে একটি যুগান্তকারী পদক্ষেপ হিসাবে বিবেচনা করা হয়, যার লক্ষ্য হল তাদের পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়াশীল প্রাণীর আচরণের মডেল তৈরি করা। 2001 সালের ফার্স্ট-পার্সন শ্যুটার হ্যালোঃ কমব্যাট ইভোল্ভড-এ খেলোয়াড় মাস্টার চিফ-এর ভূমিকা গ্রহণ করে, পায়ে বা যানবাহনে বিভিন্ন এলিয়েনদের সাথে লড়াই করে। শত্রুরা খুব বিজ্ঞতার সাথে আবরণ ব্যবহার করে এবং দমনকারী আগুন ও গ্রেনেড ব্যবহার করে। স্কোয়াডের পরিস্থিতি ব্যক্তিদের প্রভাবিত করে, তাই কিছু শত্রু তাদের নেতা মারা গেলে পালিয়ে যায়। ছোট বিবরণের দিকে মনোযোগ দেওয়া হয়, শত্রুরা উল্লেখযোগ্যভাবে গ্রেনেড নিক্ষেপ করে বা দলের সদস্যরা বিরক্ত হওয়ার প্রতিক্রিয়া জানায়। অন্তর্নিহিত "আচরণ গাছ" প্রযুক্তি হ্যালো 2-এর পর থেকে গেম শিল্পে খুব জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে। 2005 সালের মনস্তাত্ত্বিক হরর ফার্স্ট-পার্সন শ্যুটার F.E.A.R। খেলোয়াড় চরিত্রগুলি ক্লোন করা সুপার-সৈনিক, রোবট এবং প্যারানরমাল প্রাণীর একটি ব্যাটেলিয়নকে জড়িত করে। মূলধারার খেলায় প্রথমবারের মতো এআই প্রসঙ্গ-সংবেদনশীল আচরণ তৈরি করতে একজন পরিকল্পনাকারীকে ব্যবহার করে। এই প্রযুক্তিটি এখনও অনেক স্টুডিওর জন্য রেফারেন্স হিসাবে ব্যবহৃত হয়। প্রতিলিপিগুলি খেলার পরিবেশকে তাদের সুবিধার্থে ব্যবহার করতে সক্ষম, যেমন টেবিল এবং তাকগুলি উল্টে দিয়ে কভার তৈরি করা, দরজা খোলা, জানালা দিয়ে ক্র্যাশ করা, এমনকি খেলোয়াড়ের টর্চলাইট লক্ষ্য করা (এবং তাদের বাকি কমরেডদের সতর্ক করা)। উপরন্তু, এআই ফ্ল্যাঙ্কিং কৌশল সম্পাদন করতে সক্ষম, আগুন দমন ব্যবহার করে, খেলোয়াড়কে কভার থেকে বের করে দেওয়ার জন্য গ্রেনেড নিক্ষেপ করে এবং এমনকি ডেড খেলতেও সক্ষম। এই ক্রিয়াগুলির বেশিরভাগই, বিশেষত পার্শ্ববর্তী, উদীয়মান আচরণের ফলাফল। সারভাইভাল হরর সিরিজ S.T.A.L.K.E.R। (2007-) মানবসৃষ্ট পরীক্ষা-নিরীক্ষা, সামরিক সৈন্য এবং স্ট্যালকার নামে পরিচিত ভাড়াটে সৈন্যদের সাথে খেলোয়াড়ের মুখোমুখি হয়। বিভিন্ন মুখোমুখি শত্রুরা (যদি অসুবিধা স্তরটি তার সর্বোচ্চ স্তরে সেট করা থাকে) যুদ্ধের কৌশল এবং আচরণ ব্যবহার করে যেমন আহত মিত্রদের নিরাময় করা, আদেশ দেওয়া, খেলোয়াড়কে ছাড়িয়ে যাওয়া এবং নিখুঁত নির্ভুলতার সাথে অস্ত্র ব্যবহার করা। 2010 সালের রিয়েল-টাইম স্ট্র্যাটেজি গেম স্টারক্রাফট II: উইংস অফ লিবার্টি খেলোয়াড়কে 1v1,2v2, বা 3v3 যুদ্ধের ক্ষেত্রে তিনটি দলের মধ্যে একটির নিয়ন্ত্রণ দেয়। খেলোয়াড়কে অবশ্যই তাদের সমস্ত ইউনিট এবং ঘাঁটি ধ্বংস করে তাদের প্রতিপক্ষকে পরাজিত করতে হবে। এটি এমন ইউনিট তৈরি করে সম্পন্ন করা হয় যা প্রতিপক্ষের ইউনিটগুলিকে প্রতিহত করতে কার্যকর। খেলোয়াড়রা খুব সহজ থেকে শুরু করে প্রতারক 3 (উন্মাদ) পর্যন্ত বিভিন্ন স্তরের এআই সমস্যার বিরুদ্ধে খেলতে পারে। এআই সমস্যায় প্রতারক 1 (দৃষ্টি) প্রতারণা করতে সক্ষম, যেখানে এটি ইউনিট এবং ঘাঁটি দেখতে পারে যখন একই পরিস্থিতিতে কোনও খেলোয়াড় পারে না। প্রতারক 2 এআই-কে অতিরিক্ত সম্পদ দেয়, যেখানে প্রতারক 3 তার প্রতিপক্ষের তুলনায় ব্যাপক সুবিধা দেয়। আরও দেখুন ইউটিলিটি সিস্টেম-ভিডিও গেমে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য শক্তিশালী কৌশল কাইনাপ্স-গেম এআই মিডলওয়্যার, পাথ ফাইন্ডিং এবং স্থানিক যুক্তিতে বিশেষজ্ঞ এআই লাইভ-গেম এআই মিডলওয়্যার এক্সাইটমেন্ট-গ্রাফিকাল গেম এআই সফ্টওয়্যার তালিকা উদীয়মান প্রযুক্তির তালিকা গেম এআই মিডলওয়্যার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার রূপরেখা রেফারেন্স গ্রন্থপঞ্জি বোগোস্ট, ইয়ান (2017)। "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা" অর্থহীন হয়ে পড়েছে। বোর্গ; সীম্যান (2004)। গেম ডেভেলপারদের জন্য এআই। ও 'রেইলি অ্যান্ড অ্যাসোসিয়েটস। । বাকল্যান্ড (2002)। গেম প্রোগ্রামিংয়ের জন্য এআই কৌশল। মুস্কা ও লিপম্যান। । বাকল্যান্ড (2004)। উদাহরণস্বরূপ গেম এআই প্রোগ্রামিং। ওয়ার্ডওয়্যার প্রকাশনা। । চম্পান্দার্ড (2003)। এআই গেম ডেভেলপমেন্ট। নিউ রাইডার্স। । ইটন, এরিক এবং অন্যান্য। (2015)। "কে এআই-এর পক্ষে কথা বলে?" ফাঞ্জ (1999)। অ্যানিমেশন এবং গেমসের জন্য এআইঃ একটি জ্ঞানীয় মডেলিং পদ্ধতি। এ কে পিটার্স। । ফাঞ্জ (2004)। কম্পিউটার গেমসের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাঃ একটি ভূমিকা। এ কে পিটার্স। । কাপলান, জেরি (2017)। "এআই-এর পিআর সমস্যা"। মিলিংটন (2005)। গেমসের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা। মরগান কফম্যান। । শোয়াব (2004)। এআই গেম ইঞ্জিন প্রোগ্রামিং। চার্লস রিভার মিডিয়া । স্মেড অ্যান্ড হ্যাকোনেন (2006)। কম্পিউটার গেমের জন্য অ্যালগরিদম এবং নেটওয়ার্কিং। জন উইলি অ্যান্ড সন্স। । এক্সটার্নাল লিঙ্ক স্পেশাল ইন্টারেস্ট গ্রুপ অন আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স @IGDA এআই গেম প্রোগ্রামিং উইজডম অন aiwisdom.com জর্জিওস এন. ইয়ানাকাকিস এবং জুলিয়ান টোগেলিয়াস ভিডিও গেম ডেভেলপমেন্ট