مبتكر لعبة PUBG يعلن عن مجموعة من الألعاب الجديدة
تاريخ النشر: 6th, December 2024 GMT
يعود الفضل إلى بريندان جرين إلى حد كبير في إنشاء لعبة PlayerUnknown’s Battlegrounds الشهيرة، والمعروفة أيضًا باسم PUBG، واختراع نوع المعركة الملكية بالكامل.
كنا نعلم أنه ترك ناشر PUBG لتشكيل استوديو مستقل في عام 2021، لكننا نعلم الآن ما كان يعمل عليه في السنوات القليلة الماضية.
يستعد استوديو PlayerUnknown Productions الخاص به لعدد قليل من العناوين، والتي يشير إليها على أنها "خطة طموحة من ثلاث ألعاب".
لقطة شاشة تُظهر منطقة غابات.
PlayerUnknown Productions
لا نعرف الكثير عن طريقة اللعب، بخلاف الوصف وتكنولوجيا إنشاء التضاريس المذكورة أعلاه. ومع ذلك، فهي متاحة الآن لإضافتها إلى قائمة الرغبات على Steam. وتقول الشركة إنها ستطلقها كلعبة وصول مبكر في وقت ما في النصف الأول من العام المقبل، بعد سلسلة من اختبارات اللعب.
هناك أيضًا عرض توضيحي تقني أنيق يسمى Preface: Undiscovered World. إنه مجاني ومتاح للتنزيل الآن. يتم إصدار هذا العرض التوضيحي لعرض محرك اللعبة الداخلي للشركة، المسمى Melba. يسمح Preface للاعبين باستكشاف "عالم بحجم الأرض يتم إنشاؤه في الوقت الفعلي".
PlayerUnknown Productions
يقول جرين إن "هذا الكوكب الرقمي لا يزال فارغًا تمامًا في الوقت الحالي، ولكن كل شخص يدخله ويشارك ملاحظاته، يساهم في تطويره المستقبلي". وتحقيقًا لهذه الغاية، سيتم استخدام محرك Melba لتطوير ألعاب أخرى في المستقبل.
إحدى هذه الألعاب المستقبلية تسمى Artemis، والتي توصف بأنها "تجربة صندوق رمل متعدد اللاعبين". لا نعرف الكثير عن العنوان، باستثناء أنه من المحتمل أن يكون على بعد سنوات. يقول جرين إن شركته ستصدر لعبتين غير معلن عنهما بعد Prologue: Go Wayback!، وكل منهما ستعالج "التحديات التقنية الحرجة" التي ستساعد في تطوير Artemis الأكثر طموحًا. على أي حال، يبدو أن PlayerUnknown Productions قد حققت بداية واعدة بالتأكيد.
المصدر: بوابة الوفد
إقرأ أيضاً:
برنامج مبتكر "يشاهد" الفيديوهات بطريقة تحاكي العقل البشري
قام علماء في معهد "معهد سكريبس للأبحاث" الأمريكية بإنشاء "MovieNet" وهو ذكاء اصطناعي مبتكر يعالج مقاطع الفيديو بنفس الطريقة أو الآلية التي تفسر بها أدمغتنا المشاهد الحقيقية مع تطورها بمرور الوقت.
ويمكن لهذا النموذج المستوحى من الدماغ، والذي تم تفصيله في دراسة نُشرت في Proceedings of the National Academy of Sciences في 19 نوفمبر (تشرين الثاني) 2024، إدراك المشاهد المتحركة من خلال محاكاة كيفية فهم الخلايا العصبية - أو خلايا الدماغ - للعالم في الوقت الفعلي، وفق موقع "تكسبلور".
ويتفوق الذكاء الاصطناعي التقليدي في التعرف على الصور الثابتة، لكن MovieNet تقدم طريقة لنماذج التعلم الآلي للتعرف على المشاهد المعقدة والمتغيرة، وهو اختراق يمكن أن يحول المجالات من التشخيص الطبي إلى القيادة الذاتية، حيث يكون تمييز التغييرات الدقيقة بمرور الوقت أمراً بالغ الأهمية.
"MovieNet أيضاً أكثر دقة واستدامة بيئياً من الذكاء الاصطناعي التقليدي"، كما يقول المؤلف الرئيسي هوليس كلاين، الحاصل على درجة الدكتوراه، ومدير مركز دوريس لعلوم الأعصاب وأستاذ علم الأعصاب في مركز سكريبس للأبحاث، مضيفاً: "لا يرى الدماغ إطارات ثابتة فحسب، بل إنه يخلق سرداً بصرياً مستمراـ لقد قطع التعرف على الصور الثابتة شوطا طويلاً، لكن قدرة الدماغ على معالجة المشاهد المتدفقة - مثل مشاهدة فيلم - تتطلب شكلاً أكثر تطوراً من التعرف على الأنماط، ومن خلال دراسة كيفية التقاط الخلايا العصبية لهذه التسلسلات، تمكنا من تطبيق مبادئ مماثلة على الذكاء الاصطناعي".
ولإنشاء MovieNet، فحص كلاين والمؤلف الأول ماساكي هيراموتو، وهو عالم في فريق عمل سكريبس للأبحاث، كيف يعالج الدماغ مشاهد العالم الحقيقي كتسلسلات قصيرة، على غرار مقاطع الأفلام، وعلى وجه التحديد، درس الباحثون كيف تستجيب الخلايا العصبية للضفادع للمحفزات البصرية.
ويوضح هيراموتو: "تتمتع الضفادع بنظام بصري جيد جداً، بالإضافة إلى أننا نعلم أنها يمكنها اكتشاف المحفزات المتحركة والاستجابة لها بكفاءة".
وتمكن هيراموتو وكلاين من تحديد الخلايا العصبية التي تستجيب لخصائص تشبه الأفلام السينمائية، مثل التحولات في السطوع ودوران الصورة، ويمكنها التعرف على الأشياء أثناء تحركها وتغيرها، وتقع هذه الخلايا العصبية في منطقة المعالجة البصرية في الدماغ المعروفة باسم السقف البصري، وهي تجمع أجزاء من صورة متحركة في تسلسل متماسك.
كما وجد الباحثون أن الخلايا العصبية في السقف البصري للضفادع تميز التغيرات الدقيقة في المحفزات البصرية بمرور الوقت، وتلتقط المعلومات في مقاطع ديناميكية تتراوح مدتها بين 100 إلى 600 ميلي ثانية.
وهذه الخلايا العصبية شديدة الحساسية لأنماط الضوء والظل، وتساعد استجابة كل خلية عصبية لجزء معين من المجال البصري في بناء خريطة مفصلة للمشهد لتشكيل "مقطع فيلم"، و لقد قام كلاين وهيراموتو بتدريب MovieNet لمحاكاة هذه المعالجة الشبيهة بالدماغ وترميز مقاطع الفيديو كسلسلة من الإشارات البصرية الصغيرة التي يمكن التعرف عليها.
وقد سمح هذا لنموذج الذكاء الاصطناعي بالتمييز بين الاختلافات الدقيقة بين المشاهد الديناميكية.
ولاختبار MovieNet، أظهر الباحثون مقاطع فيديو لضفادع صغيرة تسبح في ظل ظروف مختلفة، ولم يحقق MovieNet دقة بنسبة 82.3٪ في التمييز بين السلوكيات السباحة الطبيعية وغير الطبيعية فحسب، بل تجاوز قدرات المراقبين البشريين المدربين بنحو 18٪.
وتفوق البرنامج حتى على نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية مثل GoogLeNet من Google ،والتي حققت دقة 72٪ فقط على الرغم من موارد التدريب والمعالجة المكثفة.
وقال الفريق أن MovieNet لم يكن أفضل من نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية في فهم المشاهد المتغيرة فحسب، بل إنه استخدم بيانات ووقت معالجة أقل.
وتتمتع MovieNet بإمكانية إعادة تشكيل الطب، فمع تقدم التكنولوجيا، يمكن أن تصبح أداة قيمة لتحديد التغييرات الدقيقة للحالات في المراحل المبكرة، مثل اكتشاف عدم انتظام ضربات القلب أو اكتشاف العلامات الأولى للأمراض التنكسية العصبية مثل مرض باركنسونـ على سبيل المثال، يمكن أن تكون التغييرات الحركية الصغيرة المرتبطة بمرض باركنسون والتي يصعب على العين البشرية تمييزها غالباً قابلة للقياس.
الرئيس يجتمع مع وزير الخارجية.. وبيان رئاسي بالتفاصيل