هوش مصنوعی (AI) در بازی‌های ویدیویی برای تولید رفتارهای واکنش‌گرا، تطبیقی یا هوشمند، عمدتاً در شخصیت‌های غیرقابل بازی (NPC) مشابه هوش انسانی استفاده می‌شود. هوش مصنوعی از زمان پیدایش بازی‌های ویدیویی در دهه 1950 جزء لاینفک آن‌ها بوده است.[1] هوش مصنوعی در بازی‌های ویدیویی یک زیرشاخه متمایز است و با هوش مصنوعی آکادمیک تفاوت دارد. هدف آن بهبود تجربه بازی‌کننده است، نه یادگیری ماشین یا تصمیم‌گیری. در دوران طلایی بازی‌های آرکید، ایده حریفان هوش مصنوعی عمدتاً در قالب سطوح دشواری تدریجی، الگوهای حرکتی متمایز و رویدادهای درون بازی وابسته به ورودی بازیکن رواج یافت. بازی‌های مدرن اغلب از تکنیک‌های موجود مانند مسیریابی و درخت‌های تصمیم‌گیری برای هدایت اقدامات NPCها استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی اغلب در مکانیسم‌هایی به کار می‌رود که بلافاصله برای کاربر قابل مشاهده نیستند، مانند داده‌کاوی و تولید محتوای رویه‌ای.[2]

به طور کلی، هوش مصنوعی بازی، برخلاف آنچه ممکن است تصور شود و گاهی اوقات به آن نشان داده می‌شود، به معنای تحقق یک شخصیت مصنوعی متناظر با یک NPC به سبک تست تورینگ یا هوش مصنوعی عمومی نیست.

بررسی کلی[ویرایش]

عبارت "هوش مصنوعی بازی" برای اشاره به مجموعه گسترده‌ای از الگوریتم‌ها استفاده می‌شود که شامل تکنیک‌هایی از تئوری کنترل، رباتیک، گرافیک کامپیوتری و علوم کامپیوتر به طور کلی نیز می‌شود، و بنابراین هوش مصنوعی بازی ممکن است "هوش مصنوعی واقعی" نباشد، زیرا این تکنیک‌ها لزوماً یادگیری ماشین یا سایر معیارهای استاندارد را تسهیل نمی‌کنند، بلکه صرفاً "محاسبات خودکار" یا مجموعه محدودی از پاسخ‌ها به مجموعه محدودی از ورودی‌ها را تشکیل می‌دهند.[3][4][5]

بسیاری از صنایع و صداهای شرکتی[چه کسی؟] استدلال می‌کنند که هوش مصنوعی بازی راه زیادی را طی کرده است به این معنا که نحوه تعامل انسان‌ها با تمام اشکال فناوری را متحول کرده است، اگرچه بسیاری[چه کسی؟] از محققان متخصص در مورد چنین ادعاهایی بدبین هستند و به ویژه در مورد این تصور که چنین فناوری‌هایی با تعریف استاندارد "هوش" در علوم شناختی مطابقت دارند.[3][4][5][6] صداهای صنعت[چه کسی؟] استدلال می‌کنند که هوش مصنوعی متنوع‌تر شده است به این معنا که ما از تمام دستگاه‌های فناوری برای اهداف فراتر از هدف مورد نظرشان استفاده می‌کنیم زیرا هوش مصنوعی به فناوری اجازه می‌دهد به روش‌های مختلف عمل کند، و به طور بالقوه شخصیت‌های خود را توسعه داده و دستورالعمل‌های پیچیده کاربر را انجام دهد.[7][8]

افراد[چه کسی؟] در زمینه هوش مصنوعی استدلال کرده‌اند که هوش مصنوعی بازی هوش واقعی نیست، بلکه یک کلمه تبلیغاتی است که برای توصیف برنامه‌های کامپیوتری استفاده می‌شود که از الگوریتم‌های مرتب‌سازی و تطبیق ساده برای ایجاد توهم رفتار هوشمند استفاده می‌کنند و در عین حال به نرم‌افزار هاله پیچیدگی یا پیشرفت علمی گمراه‌کننده‌ای می‌بخشند.[3][4][5][9] از آنجایی که هوش مصنوعی بازی برای NPCها بر ظاهر هوش و گیم‌پلی خوب در محدودیت‌های محیطی متمرکز است، رویکرد آن بسیار متفاوت از هوش مصنوعی سنتی است.

تاریخچه[ویرایش]

بازی کردن از زمان پیدایش یک حوزه تحقیقاتی در هوش مصنوعی بوده است. یکی از اولین نمونه‌های هوش مصنوعی، بازی Nim کامپیوتری است که در سال 1951 ساخته و در سال 1952 منتشر شد. با وجود اینکه فناوری پیشرفته‌ای در سال ساخت خود بود، 20 سال قبل از Pong، این بازی به شکل یک جعبه نسبتاً کوچک بود و می‌توانست به طور مرتب در برابر بازیکنان ماهر بازی را ببرد.[1] در سال 1951، کریستوفر استراچی با استفاده از ماشین Ferranti Mark 1 دانشگاه منچستر، یک برنامه شطرنج‌بازی نوشت و دیتریک پرینز یک برنامه برای شطرنج نوشت.[10] اینها از اولین برنامه‌های کامپیوتری بودند که تا به حال نوشته شده‌اند. برنامه شطرنج آرتور ساموئل که در اواسط دهه 50 و اوایل دهه 60 توسعه یافت، در نهایت به مهارت کافی دست یافت تا با یک آماتور محترم رقابت کند.[11] کار بر روی شطرنج و شطرنج در سال 1997 با شکست گری کاسپاروف توسط کامپیوتر Deep Blue شرکت IBM به اوج خود رسید.[12] اولین بازی‌های ویدیویی که در دهه 1960 و اوایل دهه 1970 توسعه یافتند، مانند Spacewar!، Pong و Gotcha (1973)، بازی‌هایی بودند که بر منطق گسسته پیاده‌سازی شده و صرفاً بر رقابت دو بازیکن متکی بودند، بدون هوش مصنوعی.

بازی‌هایی که دارای حالت تک‌نفره با دشمنان بودند در دهه 1970 ظاهر شدند. اولین موارد قابل توجه برای آرکید در سال 1974 ظاهر شد: بازی Taito Speed Race (بازی ویدیویی مسابقه‌ای) و بازی‌های Atari Qwak (تیرانداز نوری شکار اردک) و Pursuit (شبیه‌ساز نبرد هوایی). دو بازی کامپیوتری مبتنی بر متن، Star Trek (1971) و Hunt the Wumpus (1973) نیز دشمن داشتند. حرکت دشمن بر اساس الگوهای ذخیره شده بود. گنجاندن میکروپردازنده‌ها امکان محاسبات بیشتر و عناصر تصادفی را در الگوهای حرکتی فراهم می‌کرد.

شخصیت‌های چرخ نوری برای آخرین سوارکار رقابت می‌کنند، در GLtron.

در دوران طلایی بازی‌های آرکید، ایده حریفان هوش مصنوعی به دلیل موفقیت Space Invaders (1978) که دارای سطح دشواری فزاینده، الگوهای حرکتی متمایز و رویدادهای درون بازی وابسته به توابع هش بر اساس ورودی بازیکن بود، به طور گسترده رواج یافت. Galaxian (1979) حرکات پیچیده‌تر و متنوع‌تری را به دشمنان اضافه کرد، از جمله مانورهایی توسط دشمنان فردی که از آرایش خارج می‌شوند. Pac-Man (1980) الگوهای هوش مصنوعی را به بازی‌های پیچ در پیچ معرفی کرد، با این ویژگی عجیب که هر دشمن دارای شخصیت‌های متفاوتی است. Karate Champ (1984) بعداً الگوهای هوش مصنوعی را به بازی‌های مبارزه‌ای معرفی کرد. First Queen (1988) یک RPG اکشن تاکتیکی بود که دارای شخصیت‌هایی بود که می‌توانستند توسط هوش مصنوعی کامپیوتر در پیروی از رهبر کنترل شوند.[13][14] بازی نقش‌آفرینی ویدیویی Dragon Quest IV (1990) سیستم "تاکتیک" را معرفی کرد، که در آن کاربر می‌تواند روال‌های هوش مصنوعی شخصیت‌های غیرقابل بازی را در طول نبرد تنظیم کند، مفهومی که بعداً به ژانر بازی نقش‌آفرینی اکشن توسط Secret of Mana (1993) معرفی شد.

بازی‌هایی مانند Madden Football، Earl Weaver Baseball و Tony La Russa Baseball هوش مصنوعی خود را بر اساس تلاش برای تکرار سبک مربیگری یا مدیریتی افراد مشهور ایجاد کردند. Madden، Weaver و La Russa همگی کارهای گسترده‌ای با تیم‌های توسعه بازی انجام دادند تا دقت بازی‌ها را به حداکثر برسانند.[نیاز به منبع] عناوین ورزشی بعدی به کاربران اجازه دادند متغیرها را در هوش مصنوعی "تنظیم" کنند تا یک استراتژی مدیریتی یا مربیگری تعریف شده توسط بازیکن ایجاد کنند.

ظهور ژانرهای جدید بازی در دهه 1990 منجر به استفاده از ابزارهای رسمی هوش مصنوعی مانند ماشین‌های حالت محدود شد. بازی‌های استراتژی بی‌درنگ هوش مصنوعی را با اشیاء زیاد، اطلاعات ناقص، مشکلات مسیریابی، تصمیم‌گیری در زمان واقعی و برنامه‌ریزی اقتصادی و غیره به چالش می‌کشیدند.[15] اولین بازی‌های این ژانر مشکلات قابل توجهی داشتند. Herzog Zwei (1989)، برای مثال، مسیریابی تقریباً شکسته و ماشین‌های حالت سه حالته بسیار ساده برای کنترل واحد داشت و Dune II (1992) به پایگاه بازیکنان حمله می‌کرد و از تقلب‌های متعددی استفاده می‌کرد.[16] بازی‌های بعدی در این ژانر هوش مصنوعی پیچیده‌تری را به نمایش گذاشتند.

بازی‌های بعدی از روش‌های هوش مصنوعی پایین به بالا استفاده کرده‌اند، مانند رفتار نوظهور و ارزیابی اقدامات بازیکن در بازی‌هایی مانند Creatures یا Black & White. Façade (داستان تعاملی) در سال 2005 منتشر شد و از دیالوگ‌های چندگانه تعاملی و هوش مصنوعی به عنوان جنبه اصلی بازی استفاده کرد.

یک ربات برای توپ می‌رود و در Robocup رقابت می‌کند.

بازی‌ها محیطی را برای توسعه هوش مصنوعی با کاربردهای بالقوه فراتر از گیم‌پلی فراهم کرده‌اند. نمونه‌ها شامل واتسون، یک کامپیوتر بازی‌کننده Jeopardy! و مسابقات RoboCup، که در آن ربات‌ها برای رقابت در فوتبال آموزش می‌بینند.[17]

دیدگاه‌ها[ویرایش]

بسیاری از متخصصان شکایت دارند که "هوش مصنوعی" در اصطلاح "هوش مصنوعی بازی" ارزش آن را بیش از حد بیان می‌کند، زیرا هوش مصنوعی بازی در مورد هوش نیست و اهداف کمی با حوزه آکادمیک هوش مصنوعی دارد. در حالی که "هوش مصنوعی واقعی" به حوزه‌های یادگیری ماشین، تصمیم‌گیری بر اساس ورودی داده‌های произвольный و حتی هدف نهایی هوش مصنوعی قوی که می‌تواند استدلال کند می‌پردازد، "هوش مصنوعی بازی" اغلب از نیم‌دوجین قانون سرانگشتی یا اکتشافی تشکیل شده است که فقط برای ارائه یک تجربه گیم‌پلی خوب کافی هستند.[نیاز به منبع] از نظر تاریخی، پروژه‌های هوش مصنوعی بازی آکادمیک نسبتاً از محصولات تجاری جدا بوده‌اند زیرا رویکردهای آکادمیک تمایل داشتند ساده و غیرقابل مقیاس باشند. هوش مصنوعی بازی تجاری مجموعه ابزارهای خود را توسعه داده است که در بسیاری از موارد برای ارائه عملکرد خوب کافی است.[2]

افزایش آگاهی توسعه‌دهندگان بازی از هوش مصنوعی آکادمیک و علاقه روزافزون جامعه آکادمیک به بازی‌های کامپیوتری باعث می‌شود که تعریف آنچه که به عنوان هوش مصنوعی در یک بازی محسوب می‌شود، کمتر عجیب و غریب شود. با این حال، تفاوت‌های قابل توجه بین حوزه‌های مختلف کاربرد هوش مصنوعی به این معنی است که هوش مصنوعی بازی هنوز هم می‌تواند به عنوان یک زیرشاخه متمایز از هوش مصنوعی در نظر گرفته شود. به طور خاص، توانایی حل قانونی برخی از مشکلات هوش مصنوعی در بازی‌ها با تقلب، یک تمایز مهم ایجاد می‌کند. به عنوان مثال، استنباط موقعیت یک شیء نامرئی از مشاهدات گذشته می‌تواند یک مشکل دشوار باشد زمانی که هوش مصنوعی به رباتیک اعمال می‌شود، اما در یک بازی کامپیوتری یک NPC می‌تواند به سادگی موقعیت را در نمودار صحنه بازی جستجو کند. چنین تقلب‌هایی می‌تواند منجر به رفتار غیرواقعی شود و بنابراین همیشه مطلوب نیست. اما امکان آن به تمایز هوش مصنوعی بازی کمک می‌کند و مشکلات جدیدی را برای حل ایجاد می‌کند، مانند اینکه چه زمانی و چگونه تقلب کنیم.[نیاز به منبع]

محدودیت اصلی هوش مصنوعی قوی، عمق ذاتی تفکر و پیچیدگی شدید فرآیند تصمیم‌گیری است. این بدان معناست که اگرچه از نظر تئوری امکان ساخت هوش مصنوعی "هوشمند" وجود دارد، اما این مشکل به قدرت پردازش قابل توجهی نیاز دارد.[نیاز به منبع]

کاربردها[ویرایش]

در شبیه‌سازی‌های کامپیوتری بازی‌های تخته‌ای[ویرایش]

شطرنج کامپیوتری
شوجی کامپیوتری
گوی کامپیوتری
شطرنج کامپیوتری
اتلو کامپیوتری
بازیکنان پوکر کامپیوتری
آکیناتور
آریما کامپیوتری
Logistello، که Reversi را بازی می‌کند
Rog-O-Matic، که Rogue را بازی می‌کند
بازیکنان Scrabble کامپیوتری
تنوعی از بازی‌های تخته‌ای در المپیاد کامپیوتری
بازی عمومی
بازی‌های حل شده دارای یک استراتژی کامپیوتری هستند که تضمین شده است بهینه است و در برخی موارد یک برد یا تساوی را اجبار می‌کند.

در بازی‌های ویدیویی مدرن[ویرایش]

الگوریتم‌های هوش مصنوعی بازی/ اکتشافی در طیف گسترده‌ای از زمینه‌های کاملاً متمایز در داخل یک بازی استفاده می‌شوند. واضح‌ترین آن در کنترل هر NPC در بازی است، اگرچه "اسکریپت‌نویسی" (درخت تصمیم‌گیری) در حال حاضر رایج‌ترین وسیله کنترل است.[18] این درخت‌های تصمیم‌گیری دست‌نویس اغلب منجر به "حماقت مصنوعی" مانند رفتار تکراری، از دست دادن غوطه‌وری یا رفتار غیرطبیعی در موقعیت‌هایی می‌شود که توسعه‌دهندگان برای آن برنامه‌ریزی نکرده‌اند.[19]

مسیریابی، کاربرد رایج دیگر هوش مصنوعی، به طور گسترده در بازی‌های استراتژی بی‌درنگ دیده می‌شود. مسیریابی روشی برای تعیین نحوه رسیدن یک NPC از یک نقطه روی نقشه به نقطه دیگر، با در نظر گرفتن زمین، موانع و احتمالاً "مه جنگ" است.[20][21] بازی‌های ویدیویی تجاری اغلب از "مسیریابی مبتنی بر شبکه" سریع و ساده استفاده می‌کنند، که در آن زمین بر روی یک شبکه سفت و سخت از مربع‌های یکنواخت ترسیم می‌شود و یک الگوریتم مسیریابی مانند A* یا IDA* بر روی شبکه اعمال می‌شود.[22][23][24] به جای یک شبکه سفت و سخت، برخی از بازی‌ها از چندضلعی‌های نامنظم استفاده می‌کنند و یک مش ناوبری از مناطقی از نقشه که NPCها می‌توانند در آن راه بروند جمع می‌کنند.[22][25] به عنوان یک روش سوم، گاهی اوقات برای توسعه‌دهندگان مناسب است که "نقاط راهنما" را انتخاب کنند که NPCها باید برای پیمایش از آنها استفاده کنند. هزینه این است که چنین نقاط راهنمایی می‌توانند حرکت غیرطبیعی ایجاد کنند. علاوه بر این، نقاط راهنما تمایل دارند در محیط‌های پیچیده عملکرد ضعیف‌تری نسبت به مش‌های ناوبری داشته باشند.[26][27] فراتر از مسیریابی استاتیک، ناوبری زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی بازی است که بر توانایی دادن به NPCها برای پیمایش در یک محیط پویا، یافتن مسیر به یک هدف در حالی که از برخورد با سایر موجودیت‌ها (سایر NPCها، بازیکنان...) جلوگیری می‌کنند یا با آنها همکاری می‌کنند (ناوبری گروهی) تمرکز دارد.[نیاز به منبع] ناوبری در بازی‌های استراتژی پویا با تعداد زیادی واحد، مانند Age of Empires (1997) یا Civilization V (2010)، اغلب عملکرد ضعیفی دارد. واحدها اغلب در راه واحد‌های دیگر قرار می‌گیرند.[27]

به جای بهبود هوش مصنوعی بازی برای حل صحیح یک مشکل دشوار در محیط مجازی، اغلب مقرون به صرفه‌تر است که سناریو را تغییر دهیم تا قابل کنترل‌تر شود. اگر مسیریابی در یک مانع خاص به مشکل بخورد، توسعه‌دهنده ممکن است به سادگی مانع را جابجا یا حذف کند.[28] در Half-Life (1998)، الگوریتم مسیریابی گاهی اوقات نمی‌توانست راه معقولی برای همه NPCها برای فرار از یک نارنجک پیدا کند. به جای اینکه به NPCها اجازه دهند سعی کنند دست و پا بزنند و خطر احمق به نظر رسیدن را به همراه داشته باشند، توسعه‌دهندگان NPCها را برنامه‌ریزی کردند تا در آن موقعیت پایین بیایند و در جای خود پناه بگیرند.[29]

هوش مصنوعی مبارزه بازی ویدیویی[ویرایش]

بسیاری از بازی‌های ویدیویی معاصر در دسته اکشن، تیرانداز اول شخص یا ماجراجویی قرار می‌گیرند. در بیشتر این انواع بازی‌ها، سطح مشخصی از مبارزه وجود دارد. توانایی هوش مصنوعی در کارآمد بودن در مبارزه در این ژانرها مهم است. یک هدف رایج امروزه این است که هوش مصنوعی انسانی‌تر باشد یا حداقل به نظر برسد.

یکی از ویژگی‌های مثبت و کارآمد در هوش مصنوعی بازی ویدیویی مدرن، توانایی شکار است. هوش مصنوعی در ابتدا به صورت سیاه و سفید واکنش نشان می‌داد. اگر بازیکن در یک منطقه خاص بود، هوش مصنوعی به طور کامل تهاجمی یا کاملاً تدافعی واکنش نشان می‌داد. در سال‌های اخیر، ایده "شکار" معرفی شده است. در این حالت "شکار"، هوش مصنوعی به دنبال نشانه‌های واقعی مانند صداهای ایجاد شده توسط شخصیت یا ردپایی است که ممکن است به جا گذاشته باشد.[30] این پیشرفت‌ها در نهایت به یک شکل پیچیده‌تر از بازی منجر می‌شوند. با این ویژگی، بازیکن می‌تواند واقعاً در مورد نحوه نزدیک شدن یا اجتناب از یک دشمن فکر کند. این ویژگی به ویژه در ژانر مخفی‌کاری رایج است.

توسعه دیگر در هوش مصنوعی بازی اخیر، توسعه "غریزه بقا" است. کامپیوترهای درون بازی می‌توانند اشیاء مختلفی را در یک محیط تشخیص دهند و تعیین کنند که آیا برای بقای آن مفید است یا مضر. مانند یک کاربر، هوش مصنوعی می‌تواند به دنبال پوشش در یک تیراندازی قبل از انجام اقداماتی باشد که در غیر این صورت آن را آسیب‌پذیر می‌کند، مانند بارگیری مجدد یک سلاح یا پرتاب نارنجک. می‌توان نشانگرهای تنظیم شده‌ای وجود داشته باشد که به آن می‌گوید در چه زمانی به روش خاصی واکنش نشان دهد. به عنوان مثال، اگر هوش مصنوعی به دستور بررسی سلامتی خود در طول بازی داده شود، می‌توان دستورات بیشتری تنظیم کرد تا در درصد مشخصی از سلامتی به روش خاصی واکنش نشان دهد. اگر سلامتی زیر آستانه خاصی باشد، هوش مصنوعی می‌تواند از بازیکن فرار کند و از آن اجتناب کند تا زمانی که عملکرد دیگری فعال شود. مثال دیگر این است که اگر هوش مصنوعی متوجه شود که گلوله‌ای ندارد، پشت یک پوشش پنهان می‌شود و تا زمانی که دوباره بارگیری کند، آنجا می‌ماند. اقداماتی مانند این باعث می‌شود هوش مصنوعی انسانی‌تر به نظر برسد. با این حال، هنوز نیاز به بهبود در این زمینه وجود دارد.

یک اثر جانبی دیگر از هوش مصنوعی مبارزه زمانی رخ می‌دهد که دو شخصیت کنترل شده توسط هوش مصنوعی با یکدیگر روبرو می‌شوند. این برای اولین بار در بازی Doom شرکت id Software رواج یافت، به طوری که "مبارزه هیولا" می‌تواند در شرایط خاص رخ دهد. به طور خاص، عوامل هوش مصنوعی که برای پاسخ به حملات خصمانه برنامه‌ریزی شده‌اند، گاهی اوقات به یکدیگر حمله می‌کنند اگر حملات همکاران آنها خیلی نزدیک به آنها باشد.[نیاز به منبع] در مورد Doom، راهنمای بازی منتشر شده حتی پیشنهاد می‌کند که برای زنده ماندن در سطوح و تنظیمات دشواری خاص، از مبارزه هیولا استفاده کنید.

تولید محتوای رویه‌ای[ویرایش]

تولید محتوای رویه‌ای (PCG) یک تکنیک هوش مصنوعی برای ایجاد خودکار محتوای درون بازی از طریق الگوریتم‌ها با حداقل ورودی از طراحان است.[31] PCG معمولاً برای تولید پویا ویژگی‌های بازی مانند سطوح، دیالوگ NPC و صداها استفاده می‌شود. توسعه‌دهندگان پارامترهای خاصی را برای هدایت الگوریتم‌ها به ایجاد محتوا برای آنها وارد می‌کنند. PCG مزایای متعددی از دیدگاه توسعه و تجربه بازیکن ارائه می‌دهد. استودیوهای بازی می‌توانند پول کمتری را برای هنرمندان خرج کنند و در زمان تولید صرفه‌جویی کنند.[32] بازیکنان یک تجربه تازه و بسیار قابل بازی را دریافت می‌کنند زیرا بازی هر بار که بازی می‌کنند محتوای جدیدی تولید می‌کند. PCG به محتوای بازی اجازه می‌دهد تا در زمان واقعی با اقدامات بازیکن سازگار شود.[33]

سطوح تولید شده رویه‌ای[ویرایش]

الگوریتم‌های مولد (یک شکل ابتدایی از هوش مصنوعی) برای ایجاد سطح برای دهه‌ها استفاده شده‌اند. خزانه Dungeon نمادین سال 1980 یک مثال اساسی است. بازیکنان وظیفه دارند تا به طور فزاینده‌ای در سطوح دشوار یک سیاهچال فرود آیند تا طلسم Yendor را بازیابی کنند. سطوح سیاهچال به طور الگوریتمی در ابتدای هر بازی تولید می‌شوند. فایل ذخیره هر بار که بازیکن می‌میرد حذف می‌شود.[34] تولید الگوریتمی سیاهچال گیم‌پلی منحصر به فردی ایجاد می‌کند که در غیر این صورت وجود نخواهد داشت زیرا هدف بازیابی طلسم هر بار یکسان است.

نظرات در مورد تولید سطح کامل مانند بازی‌های Rogue می‌تواند متفاوت باشد. برخی از توسعه‌دهندگان می‌توانند در مورد کیفیت محتوای تولید شده بدبین باشند و بخواهند دنیایی با حس "انسانی" بیشتری ایجاد کنند، بنابراین از PCG به طور پراستفاده استفاده می‌کنند.[31] در نتیجه، آنها فقط از PCG برای تولید اجزای خاصی از یک سطح دست‌ساز استفاده می‌کنند. یک مثال قابل توجه از این موضوع، بازی تیراندازی تاکتیکی Ubisoft 2017 Tom Clancy's Ghost Recon Wildlands است. توسعه‌دهندگان از یک الگوریتم مسیریابی آموزش‌دیده با مجموعه داده‌ای از نقشه‌های واقعی برای ایجاد شبکه‌های جاده‌ای که از میان روستاهای دست‌ساز در دنیای بازی می‌گذرند استفاده کردند.[33] این یک استفاده هوشمندانه از PCG است زیرا هوش مصنوعی داده‌های دنیای واقعی زیادی برای کار با آن دارد و جاده‌ها ایجاد آنها ساده است. با این حال، هوش مصنوعی احتمالاً ظرافت‌ها و ظرافت‌هایی را از دست می‌دهد اگر وظیفه ایجاد دهکده‌ای را بر عهده داشته باشد که مردم در آن زندگی می‌کنند.

با پیشرفت هوش مصنوعی، اهداف توسعه‌دهندگان به ایجاد مخازن عظیمی از سطوح از مجموعه‌داده‌ها تغییر می‌کند. در سال 2023، محققان از دانشگاه نیویورک و دانشگاه ویتواترسرند یک مدل زبان بزرگ را برای تولید سطوح به سبک بازی پازل 1981 Sokoban آموزش دادند. آنها دریافتند که این مدل در تولید سطوح با ویژگی‌های درخواستی مانند سطح دشواری یا طرح‌بندی عالی است.[35] با این حال، مدل‌های فعلی مانند مدل مورد استفاده در این مطالعه برای اثربخشی به مجموعه‌داده‌های بزرگی از سطوح نیاز دارند. آنها به این نتیجه رسیدند که اگرچه امیدوارکننده است، اما هزینه بالای داده مدل‌های زبان بزرگ در حال حاضر از مزایای آن برای این برنامه بیشتر است.[35] پیشرفت‌های مداوم در این زمینه احتمالاً منجر به استفاده گسترده‌تر در آینده خواهد شد.

موسیقی و صدای تولید شده رویه‌ای[ویرایش]

نمره موسیقی یک بازی ویدیویی یک بیان مهم از لحن عاطفی یک صحنه برای بازیکن است. جلوه‌های صوتی مانند صدای برخورد سلاح به دشمن به نشان دادن اثر اقدامات بازیکن کمک می‌کند. تولید این موارد در زمان واقعی یک تجربه جذاب برای بازیکن ایجاد می‌کند زیرا بازی به ورودی آنها پاسخگوتر است.[31] یک مثال بازی ماجراجویی 2013 Proteus است که در آن یک الگوریتم به طور پویا موسیقی را بر اساس زاویه‌ای که بازیکن در حال مشاهده منظره درون بازی است تنظیم می‌کند.[34]

پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی منجر به ایجاد ابزارهای پیشرفته‌ای شده است که قادر به ایجاد موسیقی و صدا بر اساس عوامل در حال تکامل با حداقل ورودی توسعه‌دهنده هستند. یک نمونه MetaComposure music generator است. MetaComposure یک الگوریتم تکاملی است که برای تولید آهنگ‌های موسیقی اصلی در طول گیم‌پلی در زمان واقعی برای مطابقت با حالت فعلی محیط طراحی شده است.[36] این الگوریتم قادر است حالت فعلی بازی را از طریق "برچسب‌گذاری حالت" ارزیابی کند. تحقیقات نشان می‌دهد که یک همبستگی آماری مثبت قابل توجهی بین تعامل بازی رتبه‌بندی شده توسط بازیکن و آهنگ‌های موسیقی تولید شده به صورت پویا وجود دارد، زمانی که به طور دقیق با احساسات فعلی آنها مطابقت داشته باشد.[37]

روش جستجوی درخت مونت کارلو[ویرایش]

هوش مصنوعی بازی اغلب به مسیریابی و ماشین‌های حالت محدود خلاصه می‌شود. مسیریابی هوش مصنوعی را از نقطه A به نقطه B، معمولاً به مستقیم‌ترین روش ممکن، می‌برد. ماشین‌های حالت امکان انتقال بین رفتارهای مختلف را فراهم می‌کنند. روش جستجوی درخت مونت کارلو[38] یک تجربه بازی جذاب‌تر ایجاد می‌کند با ایجاد موانع اضافی برای غلبه بازیکن. MCTS از یک نمودار درختی تشکیل شده است که در آن هوش مصنوعی اساساً تیک تاک تو بازی می‌کند. بسته به نتیجه، مسیری را انتخاب می‌کند که مانع بعدی را برای بازیکن به همراه دارد. در بازی‌های ویدیویی پیچیده، این درخت‌ها می‌توانند شاخه‌های بیشتری داشته باشند، به شرطی که بازیکن بتواند چندین استراتژی برای غلبه بر مانع ارائه دهد. در نظرسنجی سال 2022[39]، می‌توانید در مورد کاربردهای اخیر الگوریتم MCTS در حوزه‌های مختلف بازی مانند بازی‌های ترکیبیاتی با اطلاعات کامل، بازی‌های استراتژیک (از جمله RTS)، بازی‌های کارتی و غیره بیاموزید.

کاربردها در بازی‌های فراتر از NPCها[ویرایش]

هوش مصنوعی آکادمیک ممکن است نقشی فراتر از کنترل رفتار NPC در هوش مصنوعی بازی ایفا کند. Georgios N. Yannakakis چهار حوزه کاربردی بالقوه را برجسته کرد:[2]

مدل‌سازی تجربه بازیکن: تشخیص توانایی و حالت عاطفی بازیکن، به طوری که بازی به طور مناسب تنظیم شود. این می‌تواند شامل متعادل‌سازی پویا سختی بازی باشد که شامل تنظیم دشواری در یک بازی ویدیویی در زمان واقعی بر اساس توانایی بازیکن است. هوش مصنوعی بازی همچنین می‌تواند به استنباط قصد بازیکن (مانند تشخیص حرکات) کمک کند.
تولید محتوای رویه‌ای: ایجاد عناصر محیط بازی مانند شرایط محیطی، سطوح و حتی موسیقی به صورت خودکار. روش‌های هوش مصنوعی می‌توانند محتوای جدیدی ایجاد کنند یا داستان‌های تعاملی ایجاد کنند.
داده‌کاوی در رفتار کاربر: این به طراحان بازی اجازه می‌دهد تا بررسی کنند که مردم چگونه از بازی استفاده می‌کنند، کدام قسمت‌ها را بیشتر بازی می‌کنند و چه چیزی باعث می‌شود بازی را متوقف کنند، و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد گیم‌پلی را تنظیم یا درآمدزایی را بهبود بخشند.
رویکردهای جایگزین برای NPCها: اینها شامل تغییر تنظیمات بازی برای افزایش باورپذیری NPC و بررسی رفتار اجتماعی در مقابل رفتار فردی NPC است.

به جای تولید رویه‌ای، برخی از محققان از شبکه‌های مولد متخاصم (GAN) برای ایجاد محتوای جدید استفاده کرده‌اند. در سال 2018، محققان دانشگاه کورنل یک GAN را بر روی هزار سطح ایجاد شده توسط انسان برای Doom آموزش دادند. پس از آموزش، نمونه اولیه شبکه عصبی توانست سطوح جدیدی را به تنهایی طراحی کند.[40] به طور مشابه، محققان دانشگاه کالیفرنیا یک GAN را برای تولید سطوح Super Mario نمونه‌سازی کردند.[41] در سال 2020، Nvidia یک کلون Pac-Man ایجاد شده توسط GAN را به نمایش گذاشت. GAN با تماشای 50000 (بیشتر تولید شده توسط ربات) بازی یاد گرفت که بازی را بازسازی کند.[41]

هوش مصنوعی تقلب[ویرایش]

گیمرها همیشه می‌پرسند که آیا هوش مصنوعی تقلب می‌کند (احتمالاً برای شکایت در صورت باخت)[42]

در زمینه هوش مصنوعی در بازی‌های ویدیویی، تقلب به این اشاره دارد که برنامه‌نویس به عوامل اقدامات و دسترسی به اطلاعاتی می‌دهد که در همان موقعیت برای بازیکن در دسترس نیست.[43] کریس Crawford معتقد بود که Atari 8-bit نمی‌تواند در برابر یک بازیکن انسانی رقابت کند، بنابراین یک اشکال در Eastern Front (1941) را که به نفع طرف روسی کنترل شده توسط کامپیوتر بود، اصلاح نکرد.[44] Computer Gaming World در سال 1994 گزارش داد که "یک واقعیت شناخته شده این است که بسیاری از هوش مصنوعی‌ها 'تقلب’ (یا حداقل 'فریب’) می‌کنند تا بتوانند با بازیکنان انسانی همگام شوند".[45]

به عنوان مثال، اگر عوامل بخواهند بدانند که آیا بازیکن در نزدیکی است، می‌توانند به جای داشتن حسگرهای پیچیده و شبیه به انسان (دیدن، شنیدن و غیره) از روش‌های تقلب استفاده کنند و به سادگی از موتور بازی بخواهند موقعیت بازیکن را بپرسند. انواع رایج شامل دادن سرعت‌های بالاتر به هوش مصنوعی در بازی‌های مسابقه‌ای برای رسیدن به بازیکن یا ایجاد آنها در موقعیت‌های مطلوب در تیراندازهای اول شخص است. استفاده از تقلب در هوش مصنوعی محدودیت‌های "هوش" قابل دستیابی به طور مصنوعی را نشان می‌دهد. به طور کلی، در بازی‌هایی که خلاقیت استراتژیک مهم است، انسان‌ها می‌توانند به راحتی هوش مصنوعی را شکست دهند پس از حداقل آزمون و خطا اگر مزیت تقلب وجود نداشت.[43] Sid Meier اظهار داشت که اتحادهای چندنفره را در Civilization حذف کرده است زیرا دریافت که کامپیوتر تقریباً به خوبی انسان‌ها در استفاده از آنها خوب است، که باعث می‌شود بازیکنان فکر کنند که کامپیوتر تقلب می‌کند.[46] توسعه‌دهندگان می‌گویند که بیشتر هوش مصنوعی بازی صادقانه است، اما از شکایت اشتباه بازیکنان در مورد "تقلب" هوش مصنوعی متنفرند. علاوه بر این، انسان‌ها از تاکتیک‌هایی در برابر کامپیوترها استفاده می‌کنند که در برابر افراد دیگر استفاده نمی‌کنند.[44]

مثال‌ها[ویرایش]

در بازی Creatures سال 1996، کاربر "جوجه‌کشی" حیوانات کوچک و پشمالو می‌کند و به آنها یاد می‌دهد که چگونه رفتار کنند. این "Norns" می‌توانند صحبت کنند، خود را تغذیه کنند و از خود در برابر موجودات خبیث محافظت کنند. این اولین کاربرد محبوب یادگیری ماشین در یک شبیه‌سازی تعاملی بود. شبکه‌های عصبی توسط موجودات برای یادگیری نحوه انجام کارها استفاده می‌شوند. این بازی به عنوان یک پیشرفت در تحقیقات زندگی مصنوعی، که هدف آن مدل‌سازی رفتار موجودات در تعامل با محیط خود است، در نظر گرفته می‌شود.[47]

در تیرانداز اول شخص F.E.A.R. سال 2005، بازیکن نقش Master Chief را بر عهده می‌گیرد و با دسته‌ای از سربازان کلون، ربات‌ها و موجودات ماوراءالطبیعه مبارزه می‌کند. دشمنان از پوشش به طور عاقلانه استفاده می‌کنند و از آتش سرکوب‌کننده و نارنجک استفاده می‌کنند. وضعیت گروه بر افراد تأثیر می‌گذارد، بنابراین دشمنان خاصی هنگام مرگ رهبر خود فرار می‌کنند. توجه به جزئیات وجود دارد، با دشمنانی که به طور قابل توجهی نارنجک‌ها را پرتاب می‌کنند یا اعضای تیم به آن واکنش نشان می‌دهند. فناوری زیربنایی "درخت رفتار" از زمان Halo 2 بسیار محبوب شده است.[47]

سری ترسناک بقا S.T.A.L.K.E.R. (2007–) بازیکن را با آزمایش‌های ساخته شده توسط انسان، سربازان و مزدوران به نام Stalkers روبرو می‌کند. دشمنان مختلفی که با آنها روبرو می‌شوید (اگر سطح دشواری در بالاترین حد خود تنظیم شده باشد) از تاکتیک‌های مبارزه و رفتارهایی مانند درمان متحدان زخمی، دادن دستورات، دور زدن بازیکن و استفاده از سلاح‌ها با دقت بالا استفاده می‌کنند.[نیاز به منبع]

بازی استراتژی بی‌درنگ StarCraft II: Wings of Liberty (2010) به بازیکن اجازه می‌دهد تا یکی از سه جناح را در یک میدان نبرد 1v1، 2v2 یا 3v3 کنترل کند. بازیکن باید با نابود کردن تمام واحدها و پایگاه‌های حریف خود را شکست دهد. این با ایجاد واحدهایی که در مقابله با واحدهای حریف موثر هستند انجام می‌شود. بازیکنان می‌توانند در برابر سطوح مختلفی از دشواری هوش مصنوعی، از بسیار آسان تا Cheater 3 (دیوانه‌وار) بازی کنند. هوش مصنوعی می‌تواند در سطح Cheater 1 (دید) تقلب کند، که در آن می‌تواند واحدهایی را ببیند و پایگاه‌هایی را ببیند که یک بازیکن در همان موقعیت نمی‌تواند. Cheater 2 منابع اضافی به هوش مصنوعی می‌دهد، در حالی که Cheater 3 مزیت گسترده‌ای نسبت به حریف خود به آن می‌دهد.[50]

بازی sandbox مبتنی بر مرورگر Infinite Craft (2024) از نرم‌افزار هوش مصنوعی مولد، از جمله LLaMA استفاده می‌کند. هنگامی که دو عنصر با هم ترکیب می‌شوند، یک عنصر جدید توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود.[51]

هوش مصنوعی مولد در بازی‌های ویدیویی[ویرایش]

هوش مصنوعی مولد، یک سیستم هوش مصنوعی که می‌تواند به اعلان‌ها پاسخ دهد و متن، تصاویر، کلیپ‌های صوتی و ویدیویی تولید کند، در سال 2023 با سیستم‌هایی مانند ChatGPT و Stable Diffusion ظهور کرد. در بازی‌های ویدیویی، این سیستم‌ها می‌توانند پتانسیل ایجاد نامحدود دارایی‌های بازی را ایجاد کنند و محدودیت‌های معمولی در مورد خلاقیت‌های انسانی را دور بزنند. با این حال، نگرانی‌های مشابهی در سایر زمینه‌ها وجود دارد، به ویژه پتانسیل از دست دادن مشاغل که به طور معمول به ایجاد این دارایی‌ها اختصاص داده شده است.[52]

در ژانویه 2024، SAG-AFTRA، یک اتحادیه ایالات متحده که نمایندگی بازیگران را بر عهده دارد، قراردادی با Replica Studios امضا کرد که به Replica اجازه می‌دهد تا کار صوتی بازیگران اتحادیه را برای ایجاد سیستم‌های صوتی مبتنی بر هوش مصنوعی بر اساس صداهای آنها برای استفاده در بازی‌های ویدیویی ضبط کند، با قراردادی که پرداخت و حقوق محافظت شده را تضمین می‌کند. در حالی که این قرارداد توسط کمیته SAG-AFTRA توافق شد، بسیاری از اعضا انتقاد خود را از این اقدام ابراز کردند، زیرا تا زمان تکمیل آن از آن مطلع نشده بودند و این معامله برای محافظت از بازیگران کافی نبود.[53]

همچنین ببینید[ویرایش]

کاربردهای هوش مصنوعی
الگوریتم انتخاب رفتار – الگوریتمی که اقدامات را برای عوامل هوشمند انتخاب می‌کند
یادگیری ماشین در بازی‌های ویدیویی – مروری بر استفاده از یادگیری ماشین در چندین بازی ویدیویی
بات بازی ویدیویی – نوعی سیستم متخصص مبتنی بر هوش مصنوعی
واقعیت شبیه‌سازی شده – مفهوم یک نسخه نادرست از واقعیت
سیستم سودمندی – تکنیک قوی برای تصمیم‌گیری در بازی‌های ویدیویی
Kynapse – میان‌افزار هوش مصنوعی بازی، متخصص در مسیریابی و استدلال فضایی
AiLive – مجموعه میان‌افزار هوش مصنوعی بازی
هوش مصنوعی در معماری
xaitment – نرم‌افزار هوش مصنوعی بازی گرافیکی

لیست‌ها[ویرایش]

لیست فناوری‌های نوظهور
لیست میان‌افزارهای هوش مصنوعی بازی
طرح کلی هوش مصنوعی

منابع[ویرایش]

Grant, Eugene F.; Lardner, Rex (2 August 1952). "The Talk of the Town – It". The New Yorker.
Yannakakis, Geogios N (2012). "Game AI revisited". Proceedings of the 9th conference on Computing Frontiers (PDF). pp. 285–292. doi:10.1145/2212908.2212954. ISBN 9781450312158. S2CID 4335529. Archived (PDF) from the original on 8 August 2014.
Bogost, Ian (March 2017). ""Artificial Intelligence" Has Become Meaningless". Retrieved 22 July 2017.
Kaplan, Jerry (March 2017). "AI's PR Problem". MIT Technology Review.
Eaton, Eric; Dietterich, Tom; Gini, Maria (December 2015). "Who Speaks for AI?". AI Matters. 2 (2): 4–14. doi:10.1145/2847557.2847559. S2CID 207233310.
"How artificial intelligence will revolutionize the way video games are developed and played". The Verge. 6 March 2019.
Eastwood, Gary. "How video game AI is changing the world". CIO. Archived from the original on 28 February 2017. Retrieved 28 February 2017.
"Why gaming AI won't help make AI work in the real world—but could". 30 August 2018.
"Why video games and board games aren't a good measure of AI intelligence". 19 December 2019.
See "A Brief History of Computing" at AlanTuring.net.
Schaeffer, Jonathan. One Jump Ahead:: Challenging Human Supremacy in Checkers, 1997, 2009, Springer, ISBN 978-0-387-76575-4. Chapter 6.
McCorduck, Pamela (2004), Machines Who Think (2nd ed.), Natick, MA: A. K. Peters, Ltd., ISBN 1-56881-205-1, pp. 480–483
First Queen at MobyGames
"Official Site". Kure Software Koubou. Retrieved 19 May 2011. (Translation)
Schwab, 2004, pp. 97–112
Schwab, 2004, p. 107
Emergent Intelligence in Games Archived 19 February 2011 at the Wayback Machine17 February 2011.
Good, Owen S. (5 August 2017). "Skyrim mod makes NPC interactions less scripted, more Sims-like". Polygon. Retrieved 16 April 2018.
Lara-Cabrera, R., Nogueira-Collazo, M., Cotta, C., & Fernández-Leiva, A. J. (2015). "Game artificial intelligence: challenges for the scientific community". International Journal of Computer Games Technology. 2015: 1–11. doi:10.1155/2015/736138.
Yannakakis, G. N. (2012, May). Game AI revisited. In Proceedings of the 9th conference on Computing Frontiers (pp. 285–292). ACM.
Hagelback, Johan, and Stefan J. Johansson. "Dealing with fog of war in a real-time strategy game environment." In Computational Intelligence and Games, 2008. CIG'08. IEEE Symposium On, pp. 55-62. IEEE, 2008.
Abd Algfoor, Zeyad; Sunar, Mohd Shahrizal; Kolivand, Hoshang (2015). "A Comprehensive Study on Pathfinding Techniques for Robotics and Video Games". International Journal of Computer Science and Network Security. 11(1): 125-130.
Yap, Peter. "Grid-based path-finding." In Conference of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence, pp. 44-55. Springer, Berlin, Heidelberg, 2002.
Sturtevant, N. R. (June 2012). "Benchmarks for Grid-Based Pathfinding". IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games. 4 (2): 144–148. doi:10.1109/TCIAIG.2012.2197681. S2CID 2864753.
Goodwin, S. D., Menon, S., & Price, R. G. (2006). Pathfinding in open terrain. In Proceedings of International Academic Conference on the Future of Game Design and Technology.
Nareyek, A. (2004). AI in computer games. Queue, 1(10).
Cui, X., & Shi, H. (2011). A*-based pathfinding in modern computer games. International Journal of Computer Science and Network Security, 11(1), 125-130.
"Design Techniques and Ideals for Video Games". Byte Magazine. Vol. 7, no. 12. 1982. p. 100.
Lidén, L. (2003). Artificial stupidity: The art of intentional mistakes. AI game programming wisdom, 2, 41-48.
"Artificial Intelligence in Game Design". ai-depot.net. Retrieved 23 May 2024.
Todd, Graham; Earle, Sam; Nasir, Muhammad Umair; Green, Michael Cerny; Togelius, Julian (2023). "Level Generation Through Large Language Models". Proceedings of the 18th International Conference on the Foundations of Digital Games. pp. 1–8. arXiv:2302.05817. doi:10.1145/3582437.3587211. ISBN 978-1-4503-9855-8.
Liapis, Antonios (2021). "Artificial Intelligence for Designing Games". Artificial Intelligence and the Arts. Computational Synthesis and Creative Systems. pp. 277–310. doi:10.1007/978-3-030-59475-6_11. ISBN 978-3-030-59474-9.
R. van der Linden, R. Lopes and R. Bidarra, "Procedural Generation of Dungeons," in IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, vol. 6, no. 1, March 2014, pp. 78-89. doi: 10.1109/TCIAIG.2013.2290371.
Scirea, Marco, et al. "Affective Evolutionary Music Composition with MetaCompose." Genetic Programming and Evolvable Machines, vol. 18, no. 4, December 2017, pp. 433–465. doi:10.1007/s10710-017-9307-y.
Scirea, Marco, et al. "Evolving In-Game Mood-Expressive Music with MetaCompose." Proceedings of the Audio Mostly 2018 on Sound in Immersion and Emotion (AM '18), Association for Computing Machinery, 2018, Article 8, pp. 1-8. doi:10.1145/3243274.3243292.
Statt, Nick (9 March 2019). "HOW ARTIFICIAL INTELLIGENCE WILL REVOLUTIONIZE THE WAY VIDEO GAMES ARE DEVELOPED AND PLAYED". Retrieved 23 February 2020.
Świechowski, Maciej; Godlewski, Konrad; Sawicki, Bartosz; Mańdziuk, Jacek (2022). "Monte Carlo Tree Search: a review of recent modifications and applications". Artificial Intelligence Review. 56 (3): 2497–2562. arXiv:2103.04931. doi:10.1007/s10462-022-10228-y. S2CID 232147848.
"AI creates new levels for Doom". BBC News. 8 May 2018. Retrieved 17 May 2018.
Vincent, James (22 May 2020). "Nvidia's AI recreates Pac-Man from scratch just by watching it being played". The Verge. Retrieved 28 May 2020.
Coleman, Terry Lee (July 1994). "He Ain't Heavy, He's My Sovereign". Computer Gaming World. pp. 110–111.
Scott, Bob (2002). "The Illusion of Intelligence". In Rabin, Steve (ed.). AI Game Programming Wisdom. Charles River Media. pp. 16–20.
Wilson, Johnny L.; Brown, Ken; Lombardi, Chris; Weksler, Mike; Coleman, Terry (July 1994). "The Designer's Dilemma: The Eighth Computer Game Developers Conference". Computer Gaming World. pp. 26–31.
Wilson, Johnny L. (February 1994). "Mea Culpas And Culpability". Editorial. Computer Gaming World. p. 8.
"The 7th International Computer Game Developers Conference". Computer Gaming World. July 1993. p. 34. Retrieved 12 July 2014.
a b "AiGameDev – Top 10 Most Influential AI Games". Archived from the original on 21 April 2013. Retrieved 22 September 2012.
Horti, Samuel (3 April 2017). "Why F.E.A.R.'s AI is still the best in first-person shooters". Rock, Paper, Shotgun. Retrieved 29 December 2020.
"Building the AI of F.E.A.R. with Goal Oriented Action Planning". gamasutra.com. 7 May 2020. Retrieved 29 December 2020.
"StarCraft II". StarCraft II. Retrieved 28 February 2017.
Litchfield, Ted (4 February 2024). "This browser-based 'endless crafting game' starts you off with fire and water, but it quickly escalates to God, the Big Bang, and 'Yin-Yoda'". PCGamer. Retrieved 24 February 2024.
Cairns, Rebecca (23 October 2023). "'Video games are in for quite a trip': How generative AI could radically reshape gaming". CNN. Retrieved 9 January 2024.
Gerkin, Tom (11 January 2024). "Gaming voice actors blindsided by 'garbage' union AI deal". BBC News. Retrieved 12 January 2024.

Bibliography[edit]

Bogost, Ian (2017). "'Artificial Intelligence' Has Become Meaningless." [1]
Bourg; Seemann (2004). AI for Game Developers. O'Reilly & Associates. ISBN 0-596-00555-5.
Buckland (2002). AI Techniques for Game Programming. Muska & Lipman. ISBN 1-931841-08-X.
Buckland (2004). Programming Game AI By Example. Wordware Publishing. ISBN 1-55622-078-2.
Champandard (2003). AI for Game Development. New Riders. ISBN 1-59273-004-3.
Eaton, Eric et al. (2015). "Who speaks for AI?" [2]
Funge (1999). AI for Animation and Games: A Cognitive Modeling Approach. A K Peters. ISBN 1-56881-103-9.
Funge (2004). Artificial Intelligence for Computer Games: An Introduction. A K Peters. ISBN 1-56881-208-6.
Kaplan, Jerry (2017). "AI's PR Problem." [3]
Millington (2005). Artificial Intelligence for Games Archived 4 September 2012 at the Wayback Machine. Morgan Kaufmann. ISBN 0-12-497782-0.
Schwab (2004). AI Game Engine Programming. Charles River Media. ISBN 1-58450-344-0.
Smed and Hakonen (2006). Algorithms and Networking for Computer Games. John Wiley & Sons. ISBN 0-470-01812-7.

External links[edit]

Special Interest Group on Artificial Intelligence @IGDA
AI Game Programming Wisdom on aiwisdom.com
Georgios N. Yannakakis and Julian Togelius


تکنیک‌های هوش مصنوعی مورد استفاده در بازی‌سازی شامل جستجوی درخت مونت کارلو، الگوریتم‌های ژنتیک، شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی است.
عوامل بازی‌ساز مبتنی بر هوش مصنوعی، شخصیت‌های غیرقابل بازی (NPC) را کنترل می‌کنند و برای دستیابی به اهداف، تصمیمات استراتژیک می‌گیرند. چالش‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی در بازی‌سازی شامل فقدان خلاقیت، نگرانی‌های اخلاقی، سازگاری محدود و نیاز به منابع محاسباتی است.
هوش مصنوعی از طریق کاربردهایی در تست، بومی‌سازی، پشتیبانی مشتری (ربات‌های هوش مصنوعی) و توسعه بازی (همکار خلبان) بهره‌وری را در صنعت بازی‌سازی بهبود می‌بخشد.
علاوه بر AlphaGo و OpenAI Five، برخی از نمونه‌های دیگر عوامل بازی‌ساز مبتنی بر هوش مصنوعی، Genie و SIMA از Google DeepMind هستند.

هوش مصنوعی (AI) جنبه‌های مختلف زندگی ما را متحول کرده است و صنعت بازی‌سازی نیز از این قاعده مستثنی نیست. هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در توسعه بازی به کار گرفته شده و تجربه بازیکن را با ایجاد گیم‌پلی واقع‌گرایانه‌تر، جذاب‌تر و چالش‌برانگیزتر بهبود می‌بخشد. یکی از جذاب‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در بازی‌سازی، توانایی آن در انجام بازی‌های استراتژیک پیچیده مانند شطرنج، گو و دوز در سطحی فراتر از توانایی انسان است.
توسعه الگوریتم‌های بازی‌ساز مبتنی بر هوش مصنوعی، یک نقطه عطف مهم در تحقیقات بوده است. بازی‌ها به دلیل قوانین مشخص، اهداف روشن و نیاز به تصمیم‌گیری استراتژیک، بسترهای ایده‌آلی برای تحقیقات هوش مصنوعی به شمار می‌روند. بازی باستانی گو، به ویژه به دلیل پیچیدگی عظیم و ماهیت شهودی خود، یک چالش بزرگ برای هوش مصنوعی تلقی شده است.
موفقیت کاربردهای هوش مصنوعی مانند AlphaGo از DeepMind در شکست دادن قهرمانان جهان در بازی گو، پتانسیل عظیم هوش مصنوعی را در حل مسائل پیچیده نشان داده است. این دستاوردها هم هوش مصنوعی را پیشرفت داده‌اند و هم بازیکنان انسانی را به اتخاذ استراتژی‌هایی برای بهبود مهارت‌های خود ترغیب کرده‌اند.
هدف این مطلب، بررسی تأثیر هوش مصنوعی بر توسعه بازی است و بر چگونگی تحول بازی‌هایی مانند شطرنج، گو و دوز از طریق هوش مصنوعی تمرکز دارد. در این مطلب به موارد زیر خواهیم پرداخت:

نقاط عطف کلیدی در بازی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی.
الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مورد استفاده.
پیامدهای این پیشرفت‌ها برای آینده بازی‌سازی و هوش مصنوعی.

زمینه تاریخی بازی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی
هرچه بیشتر بازی‌ها را مطالعه می‌کنیم، بیشتر متوجه می‌شویم که بازی‌ها و هوش مصنوعی چقدر با هم مشترک هستند. بازی‌ها زمین‌های بازی محبوب برای الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند. DeepMind الگوریتم‌های خود را روی StarCraft، بازی‌های Atari و گو آزمایش کرد و OpenAI روی DOTA.
بیایید به طور خلاصه به زمینه تاریخی بازی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی بپردازیم.
شطرنج و ظهور الگوریتم‌های جستجو
جستجو برای ماشین‌های هوشمند بازی‌کننده شطرنج به دهه 1950 باز می‌گردد، زمانی که پیشگامانی مانند آلن تورینگ و کلود شانون اولین کارهای نظری خود را منتشر کردند. آلن یک برنامه نظری به نام "Turochamp" (طراحی شده برای بازی شطرنج بر اساس اصول اکتشافی) را توسعه داد. کلود نظریه‌های بنیادی مانند الگوریتم Minimax را بنا نهاد.
این برنامه‌ها به شدت به الگوریتم‌های جستجوی فراگیر متکی بودند و به طور سیستماتیک حرکات ممکن را بررسی کرده و موقعیت‌ها را بر اساس ویژگی‌های دست‌ساز ارزیابی می‌کردند.
در سال 1997، ابررایانه Deep Blue شرکت IBM همه چیز را تغییر داد. قدرت محاسباتی Deep Blue به آن اجازه می‌داد تا میلیون‌ها موقعیت را در هر ثانیه ارزیابی کند. با این حال، موفقیت آن به توابع ارزیابی پیچیده بستگی داشت که تحرک مهره‌ها و ساختار پیاده‌ها را در بر می‌گرفت. این پیروزی بر گری کاسپاروف ثابت کرد که الگوریتم‌های جستجو و دانش تخصصی می‌توانند به تسلط در شطرنج دست یابند.
گو و قدرت یادگیری عمیق
گو با فضای جستجوی بزرگ و تأکید بر شهود، برای هوش مصنوعی سخت‌تر از شطرنج بود. در سال 2016، برنامه AlphaGo از Google DeepMind با شکست دادن لی سدول، قهرمان جهان در بازی گو، جهان را شوکه کرد.
یکی از نقاط قوت کلیدی AlphaGo استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق بود. این شبکه‌ها با آموزش بر روی مجموعه داده عظیمی از بازی‌های گو انسان، یاد گرفتند تا موقعیت‌های صفحه را ارزیابی کرده و حرکات آینده را بدون تکیه بر دانش دامنه صریح پیش‌بینی کنند.
AlphaGo همچنین از جستجوی درخت مونت کارلو استفاده کرد که به طور موثر دنباله‌های حرکتی امیدوارکننده را بررسی می‌کند و منابع محاسباتی را بر روی مهم‌ترین موقعیت‌ها متمرکز می‌کند. این ترکیب از یادگیری عمیق و الگوریتم‌های جستجوی پیچیده به AlphaGo اجازه داد تا ظرافت و خلاقیت استراتژیکی را توسعه دهد که با متخصصان انسانی رقابت می‌کند.
دوز: دستیابی به بازی کامل
بازی کلاسیک دیگری، دوز، نقش مهمی در تاریخ هوش مصنوعی ایفا کرد. تیمی به رهبری جاناتان شافر از برنامه خود Chinook برای "حل" بازی دوز در سال 2007 استفاده کرد و نشان داد که بازی بی‌نقص از هر دو طرف منجر به تساوی می‌شود. این دستاورد پتانسیل هوش مصنوعی را برای تسلط بر حوزه‌های خاص از طریق محاسبات و تجزیه و تحلیل گسترده نشان داد.
انواع هوش مصنوعی در بازی‌ها
هوش مصنوعی در بازی‌ها را می‌توان به طور کلی به چهار نوع اصلی تقسیم کرد:
هوش مصنوعی مبتنی بر قوانین
هوش مصنوعی مبتنی بر قوانین به قوانین از پیش تعریف شده و ساختارهای if-then-else برای کنترل رفتار شخصیت‌های بازی یا حریفان متکی است. به عنوان مثال، یک دشمن ساده در یک بازی تیراندازی ممکن است قوانینی مانند "اگر بازیکن قابل مشاهده باشد، سلاح را شلیک کن" داشته باشد. هوش مصنوعی مبتنی بر قوانین پیاده‌سازی آن ساده است اما می‌تواند قابل پیش‌بینی و محدود در سازگاری با موقعیت‌های جدید باشد.
هوش مصنوعی مبتنی بر جستجو
از الگوریتم‌هایی مانند minimax (برای بازی‌های نوبتی) و حذف آلفا-بتا برای بررسی فضای تصمیم‌گیری بازی و تعیین بهترین حرکت استفاده می‌کند. این نوع هوش مصنوعی معمولاً در بازی‌هایی با اطلاعات کامل، مانند شطرنج و دوز استفاده می‌شود. اما می‌تواند در بازی‌هایی با فضای تصمیم‌گیری بزرگتر، مگر اینکه به خوبی تنظیم شود، ناکارآمد (از نظر محاسباتی و عملی) شود.
هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری ماشین
این رویکرد از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می‌کند که از تجربه یاد می‌گیرند و از طریق داده‌ها و بازخورد دانش کسب می‌کنند. یادگیری تقویتی، که در آن عوامل از طریق تعاملات آزمون و خطا با محیط بهبود می‌یابند، در هوش مصنوعی بازی مدرن به طور فزاینده‌ای محبوب شده است.
رویکردهای ترکیبی هوش مصنوعی
این موارد عناصر را از دسته‌های ذکر شده ترکیب می‌کنند تا از نقاط قوت آنها برای سیستم‌های هوش مصنوعی قوی‌تر و سازگارتر استفاده کنند. به عنوان مثال، ادغام منطق مبتنی بر قوانین برای تصمیم‌گیری اساسی با مدل‌های یادگیری ماشین که سناریوهای پیچیده و پویا را مدیریت می‌کنند (به عنوان مثال، رفتار شخصیت‌های غیرقابل بازی). این هم‌افزایی به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا در انواع مختلف بازی‌ها، از پازل‌های ساده تا محیط‌های چندنفره استراتژیک، عملکرد خوبی داشته باشد.

الگوریتم‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی در بازی‌سازی
هوش مصنوعی به عوامل بازی‌ساز قدرت می‌دهد تا از طریق رویکردهای الگوریتمی اساسی یاد بگیرند و تصمیمات هوشمندانه‌ای بگیرند. در اینجا برخی از تکنیک‌های کلیدی آورده شده است:
جستجوی درخت مونت کارلو (MCTS)
MCTS یک الگوریتم پیچیده است که جستجوی سیستماتیک درخت را با شبیه‌سازی‌های تصادفی برای استراتژی‌سازی در بازی‌های پیچیده ادغام می‌کند. از Upper Confidence Bound (UCB) برای متعادل کردن کاوش حرکات جدید و اصلاح استراتژی‌های شناخته شده استفاده می‌کند. چهار فاز کلیدی MCTS عبارتند از:

انتخاب: پیمایش در مسیرهای تثبیت شده در درخت جستجو.
گسترش: افزودن یک گره جدید برای کاوش.
شبیه‌سازی: انجام شبیه‌سازی‌های تصادفی از گره جدید.
پس‌انتشار: به‌روزرسانی درخت با نتایج شبیه‌سازی.

کاربرد آن در AlphaGo از Google DeepMind به طور قابل توجهی نشان داد که چگونه MCTS می‌تواند در گو از تخصص انسانی پیشی بگیرد.
الگوریتم‌های ژنتیک و محاسبات تکاملی
الگوریتم‌های ژنتیک و محاسبات تکاملی از اصول وراثت، جهش، انتخاب و کراس‌اوور برای بهینه‌سازی استراتژی‌های بازی استفاده می‌کنند. چرخه معمولی شامل موارد زیر است:

تولید مجموعه متنوعی از راه حل‌ها.
ارزیابی اثربخشی آنها.
بهبود تکراری آنها از طریق عملگرهای ژنتیکی.

این رویکرد به ویژه در تکامل استراتژی‌های بازی پیچیده مؤثر است و در شبیه‌سازی‌های مختلف استفاده شده است. به عنوان مثال، در StarCraft، استراتژی‌های تکاملی برای توسعه رفتارهای غیرقابل پیش‌بینی پیچیده در NPCها برای بهبود چالش و جذابیت بازی استفاده شده است.
شبکه‌های عصبی (NNs)
شبکه‌های عصبی یک جزء اساسی از بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی بازی مدرن هستند. آنها الگوها و نمایش‌های پیچیده را از داده‌های بازی یاد می‌گیرند تا به عوامل هوش مصنوعی کمک کنند تا تصمیمات هوشمندانه‌ای بگیرند. NNs بر روی مجموعه داده‌های بزرگی از حالت‌های بازی و اقدامات آموزش داده می‌شوند تا بهترین حرکات را پیش‌بینی کنند یا قدرت یک موقعیت معین را ارزیابی کنند.
ترکیب با MCTS، شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs) با لایه‌ها و پارامترهای زیاد در گو و شطرنج عالی عمل کرده‌اند. اخیراً، سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر ترانسفورمرها و معماری‌های عاملی برای بازی‌سازی توسعه یافته‌اند.
به عنوان مثال، در بازی‌های استراتژیک مانند Dota 2، DNNها برای پیش‌بینی حرکات دشمن و برنامه‌ریزی استراتژی‌های تیمی پیچیده استفاده شده‌اند.
یادگیری تقویتی (RL)
RL عوامل هوش مصنوعی را آموزش می‌دهد تا با پاداش دادن به نتایج مطلوب، تصمیم‌گیری کنند، که برای تسلط بر بازی‌ها از طریق آزمون و خطا ضروری است. از Q-learning و گرادیان‌های سیاست برای آموزش عوامل به ارزش اقدامات در هر حالت و بهبود نتایج پاداش خود استفاده می‌کند.
یادگیری تقویتی عمیق، که RL و شبکه‌های عصبی را ترکیب می‌کند، به هوش مصنوعی کمک کرده است تا بازیکنان انسانی برتر را در بازی‌های پیچیده مانند StarCraft II شکست دهد.
عوامل بازی‌ساز مبتنی بر هوش مصنوعی چه هستند؟
عوامل بازی‌ساز مبتنی بر هوش مصنوعی، موجودیت‌های نرم‌افزاری هستند که برای شبیه‌سازی رفتار هوشمند بازی طراحی شده‌اند. این عوامل با تصمیم‌گیری خودکار، انجام اقدامات و تعامل با بازیکنان و محیط بازی، تعامل بازیکن و پیچیدگی بازی را افزایش می‌دهند.
شخصیت‌های غیرقابل بازی (NPCs)
NPCها شخصیت‌های بازی هستند که تحت کنترل بازیکنان انسانی نیستند، بلکه الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند. هدف اصلی هوش مصنوعی در کنترل NPCها، واقعی‌تر و باورپذیرتر کردن اقدامات آنها و بهبود تجربه بازی است. تکنیک‌های هوش مصنوعی NPCها را پویا و تأثیرگذارتر می‌کند:

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): NPCها می‌توانند با استفاده از LLMهایی که پاسخ‌های شبیه به انسان را بر اساس زمینه گفتگو تولید می‌کنند، در مکالمات طبیعی با بازیکنان شرکت کنند.
یافتن مسیر: الگوریتم‌های هوش مصنوعی، مانند جستجوی A* (A-star) یا الگوریتم دایکسترا، به NPCها کمک می‌کنند تا با یافتن مسیرهای بهینه بین مکان‌ها در حالی که از موانع اجتناب می‌کنند، در محیط‌های بازی حرکت کنند.
درخت‌های تصمیم: درخت‌های تصمیم ساده می‌توانند اقدامات NPC را بر اساس شرایط از پیش تعریف شده کنترل کنند (به عنوان مثال، "اگر بازیکن در محدوده باشد، سلاح را شلیک کن").
سیستم‌های رفتاری: سیستم‌های پیچیده‌تر مانند درخت‌های رفتار یا ماشین‌های حالت محدود، هوش مصنوعی انعطاف‌پذیر و مدولار ایجاد می‌کنند که رفتارهای مبتنی بر قوانین، واکنشی و برنامه‌ریزی شده را ترکیب می‌کنند. این هم‌افزایی به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا در انواع مختلف بازی‌ها، از پازل‌های ساده تا محیط‌های چندنفره استراتژیک، عملکرد خوبی داشته باشد.

عوامل هوش مصنوعی در بازی‌ها
علاوه بر NPCهای فردی، عوامل هوش مصنوعی می‌توانند نقش‌های مختلفی را ایفا کنند، از حریفان ساده تا مغزهای استراتژیک در بازی‌های استراتژیک بزرگ:

هوش مصنوعی تاکتیکی: کنترل تصمیمات رزمی لحظه‌ای، دور زدن حریف، انتخاب حملات.
هوش مصنوعی استراتژیک: تمرکز بر برنامه‌ریزی بلندمدت در بازی‌هایی مانند Civilization (مدیریت منابع، توسعه شهر، دیپلماسی)، به عنوان مثال، The Sims.
هوش مصنوعی تطبیقی: عواملی که از اقدامات بازیکن یاد می‌گیرند و استراتژی‌های خود را در طول زمان تنظیم می‌کنند تا یک چالش پویا ارائه دهند.

معماری عامل و فرآیند تصمیم‌گیری
معماری یک عامل بازی‌ساز مبتنی بر هوش مصنوعی معمولاً از چندین جزء تشکیل شده است:

درک: عامل اطلاعات مربوط به حالت بازی را از طریق حسگرها یا APIهای بازی دریافت می‌کند.
بازنمایی دانش (استدلال): عامل یک بازنمایی داخلی از حالت بازی را حفظ می‌کند که می‌تواند برای استدلال و تصمیم‌گیری استفاده شود.
تصمیم‌گیری: عامل از تکنیک‌های هوش مصنوعی مختلف، مانند الگوریتم‌های جستجو، مدل‌های یادگیری ماشین یا سیستم‌های مبتنی بر قوانین، برای تعیین بهترین اقدام بر اساس حالت فعلی بازی استفاده می‌کند.
عمل: عامل اقدام انتخاب شده را در محیط بازی اجرا می‌کند.
یادگیری و سازگاری: عوامل پیشرفته از حلقه‌های بازخورد برای تجزیه و تحلیل نتایج اقدامات برای بهبود تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. این جزء از تکنیک‌هایی مانند RLHF یا الگوریتم‌های تکاملی برای انطباق استراتژی‌های هوش مصنوعی بر اساس موفقیت‌ها و شکست‌های آن استفاده می‌کند.

عوامل هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل حالت بازی، پیش‌بینی حالت‌های آینده و ارزیابی پیامدهای اقدامات مختلف، تصمیم‌گیری می‌کنند. پالایش تکراری تصمیمات خود بر اساس اقدامات خود به عامل کمک می‌کند تا در طول زمان بهبود یابد.
مطالعات موردی بازی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی
بررسی مطالعات موردی هوش مصنوعی در گیم‌پلی نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی صنعت بازی‌سازی را بهبود می‌بخشد، از افزایش طراحی بازی تا غنی‌سازی تعاملات بازیکن. با بررسی اینکه سیستم‌هایی مانند AlphaGo از DeepMind و Genie چگونه یاد گرفته‌اند تا سطوح بازی را تولید کنند، بینش‌های ارزشمندی در مورد تکنیک‌ها، چالش‌ها و کاربردهای بالقوه هوش مصنوعی به دست می‌آوریم.
این مطالعات موردی نشان می‌دهند که چگونه الگوریتم‌ها به گیم‌پلی تبدیل می‌شوند، رویکردهای جدیدی را برای حل مسئله الهام می‌گیرند و به آینده توسعه بازی مبتنی بر هوش مصنوعی و فراتر از آن اشاره می‌کنند. بیایید برخی از آنها را بررسی کنیم.
Google DeepMind SIMA
SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent) از Google DeepMind یک عامل هوش مصنوعی است که می‌تواند دستورالعمل‌های زبان طبیعی را برای انجام وظایف در محیط‌های ویدیویی مختلف دنبال کند. همچنین می‌تواند در بازی‌ها تعمیم یابد و مهارت‌هایی را که در یک بازی آموخته است به بازی‌های دیگر منتقل کند.
SIMA در محیط‌های سه‌بعدی متنوع، از بازی‌های ویدیویی تجاری مانند No Man's Sky و Goat Simulator 3 تا شبیه‌سازی‌های تحقیقاتی آموزش دید. محققان ارزش قائل بودند که این محیط‌ها چالش‌ها و فرصت‌های یادگیری را ارائه می‌دهند تا عوامل انعطاف‌پذیرتر شوند و به محیط‌های مختلف تعمیم یابند.

SIMA با ورودی‌های چندوجهی، گیم‌پلی انسانی و دستورالعمل‌های حاشیه‌نویسی (دستورالعمل‌های زبانی جفت شده با دنباله‌های بازی) آموزش دید.
محققان توانایی SIMA را در انجام مهارت‌های اساسی در این بازی‌ها، مانند رانندگی، قرار دادن اشیاء و استفاده از ابزارها ارزیابی کردند. به طور متوسط، عملکرد SIMA حدود 50 درصد است، اما هنوز کامل نیست.
Google DeepMind’s Genie
Genie می‌تواند بازی‌های پلتفرمر دو بعدی قابل بازی مانند Super Mario را از توضیحات کوتاه، طرح‌ها یا عکس‌ها تولید کند. بر خلاف سیستم‌هایی مانند GameGAN که به ورودی ویدیویی برچسب‌گذاری شده با اقدامات نیاز دارند، Genie یک نمایش بصری را از طریق ویدیوهای بدون برچسب بزرگ یاد می‌گیرد. بر روی 30000 ساعت فیلم از بازی‌های پلتفرمر دو بعدی کلاسیک که از اینترنت گرفته شده‌اند آموزش دید.

تولید بازی‌های پلتفرمر دو بعدی قابل بازی مانند Super Mario. | منبع: Genie.

تولید بازی‌های پلتفرمر دو بعدی قابل بازی مانند Super Mario. | منبع: Genie.
نوآوری‌های کلیدی:

Genie هر فریم را بر اساس اقدامات بازیکن تولید می‌کند و از جلوه‌های بصری رایج مانند پیمایش موازی استفاده می‌کند.
توانایی Genie در ترجمه مفاهیم بصری به سطوح بازی و پتانسیل آن برای تولید زمین‌های بازی مجازی پویا برای یادگیری باز هوش مصنوعی، به ویژه قابل توجه است.

کاربردها: در حالی که Genie در درجه اول یک ابزار تحقیقاتی است، تکرارهای آینده آن می‌تواند طراحی سطح بازی شخصی‌سازی شده برای بازیکنان و حتی آموزش رباتیک از طریق نمایش‌های ویدیویی را امکان‌پذیر سازد.
OpenAI Five
OpenAI Five یک سیستم هوش مصنوعی است که برای بازی در بازی آنلاین چندنفره میدان نبرد (MOBA) محبوب Dota 2 طراحی شده است. سیستم OpenAI از پنج شبکه عصبی تشکیل شده است که یاد می‌گیرند در محیط بازی با یکدیگر همکاری و رقابت کنند. OpenAI Five از یادگیری نظارت شده، بازی با خود و RL برای تسلط بر استراتژی‌ها و تاکتیک‌های پیچیده مورد نیاز برای موفقیت در Dota 2 استفاده می‌کند.

OpenAI Five جهان را به عنوان لیستی از 20000 عدد می‌بیند. | منبع: وبلاگ OpenAI Five.

OpenAI Five جهان را به عنوان لیستی از 20000 عدد می‌بیند. | منبع: وبلاگ OpenAI Five.
در سال 2019، OpenAI Five به یک نقطه عطف مهم دست یافت و تیم قهرمان جهان Dota 2، OG را در یک مسابقه بهترین از سه شکست داد. این دستاورد پتانسیل هوش مصنوعی را برای مقابله با بازی‌های استراتژیک پیچیده و در زمان واقعی برجسته می‌کند و امکانات جدیدی را برای بازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و ورزش‌های الکترونیکی باز می‌کند.
چالش‌ها و محدودیت‌های بازی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی
در حالی که هوش مصنوعی گام‌های چشمگیری در بازی‌سازی برداشته است، چالش‌ها و محدودیت‌های قابل توجهی هنوز وجود دارد. بیایید برخی از موارد مهم را بررسی کنیم:
تعمیم (سازگاری محدود)
سیستم‌های هوش مصنوعی اغلب در بازی خاصی که برای آن آموزش داده شده‌اند عالی عمل می‌کنند. در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند تا حدی با رفتار بازیکن سازگار شود، ممکن است با موقعیت‌های غیرمنتظره یا جدیدی که خارج از داده‌های آموزشی آن قرار دارند، حتی با مکانیک‌های مشابه، مشکل داشته باشد. بازیکنان انسانی می‌توانند سازگارتر و خلاقانه‌تر در رویکرد خود به حل مسئله باشند.
تعمیم واقعی، که در آن هوش مصنوعی می‌تواند با سناریوها و انواع بازی‌های جدید سازگار شود، همچنان یک حوزه فعال تحقیقات است.
هزینه محاسباتی
بسیاری از تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی بازی‌سازی، مانند یادگیری تقویتی عمیق، مدل‌های انتشار یا الگوریتم‌های جستجوی گسترده، به منابع محاسباتی عظیمی نیاز دارند. این ممکن است دسترسی به بازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را برای برخی از توسعه‌دهندگان و بازیکنان محدود کند و موانعی را برای استقرار، به ویژه در محیط‌های بازی در زمان واقعی ایجاد کند.
نتایج غیرقابل پیش‌بینی
همانطور که سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر (با ماهیت "جعبه سیاه" خود) و خودکارتر می‌شوند، خطر پیامدهای ناخواسته یا رفتار غیرقابل پیش‌بینی وجود دارد. این می‌تواند منجر به اشکالات یا سوء استفاده از بازی شود که بر تجربه بازیکن تأثیر منفی می‌گذارد.
پتانسیل اعتیاد
ماهیت فراگیر و سازگار بازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است خطر اعتیاد به بازی را افزایش دهد، زیرا بازیکنان بیشتر در دنیای بازی درگیر و سرمایه‌گذاری می‌شوند.
خطر از دست دادن ارتباط انسانی
بازی در برابر حریفان هوش مصنوعی ممکن است فاقد تعامل اجتماعی و ارتباط عاطفی باشد که از بازی در برابر حریفان انسانی حاصل می‌شود. این می‌تواند جذابیت بازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را برای برخی از بازیکنان محدود کند.
دشواری در متعادل کردن گیم‌پلی
تضمین اینکه حریفان هوش مصنوعی یک تجربه چالش‌برانگیز اما منصفانه را برای بازیکنان فراهم می‌کنند، دشوار است. اگر هوش مصنوعی خیلی قوی باشد، ممکن است بازیکنان را ناامید کند. اگر خیلی ضعیف باشد، بازی ممکن است خسته‌کننده شود.
ملاحظات اخلاقی
استفاده از هوش مصنوعی در بازی‌سازی سؤالات اخلاقی را ایجاد می‌کند، مانند پتانسیل هوش مصنوعی برای تداوم سوگیری‌ها یا تشویق رفتارهای مضر. به عنوان مثال، چگونه باید از هوش مصنوعی در بازی‌های رقابتی برای اطمینان از یک زمین بازی منصفانه استفاده کرد؟ پیامدهای ایجاد NPCهای مبتنی بر هوش مصنوعی که از بازیکنان انسانی در تنظیمات اجتماعی قابل تشخیص نیستند چیست؟ چگونه با سوء استفاده از NPC یا سرکشی آنها مقابله کنیم؟
در حالی که این چالش‌ها و محدودیت‌ها باید در نظر گرفته شوند، مزایای بالقوه هوش مصنوعی در بازی‌سازی، مانند تجربیات فراگیرتر و شخصی‌تر، همچنان به پیشرفت نوآوری در این صنعت ادامه می‌دهد. بیایید نگاهی به برخی از بهبودهای بهره‌وری که بازی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی به ارمغان آورده است، بیندازیم.
بهبودهای بهره‌وری با هوش مصنوعی در بازی‌سازی
کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت بازی‌سازی بهبودهای قابل توجهی در بهره‌وری را در مناطق عملیاتی مختلف ارائه می‌دهد. با افزایش آگاهی شرکت‌های بازی‌سازی از این مزایا، تقاضا برای تخصص هوش مصنوعی برای ادغام این فناوری‌ها در گردش کار خود، شامل توسعه، طراحی، مدیریت گفتگو و منابع انسانی، افزایش می‌یابد.
بیایید ببینیم هوش مصنوعی چگونه به شرکت‌های بازی‌سازی کمک کرده است تا بهره‌وری را بهبود بخشند.
تست بازی مبتنی بر هوش مصنوعی
تست بازی، به ویژه برای عناوین جهان باز بزرگ، می‌تواند بسیار زمان‌بر باشد. به عنوان مثال، EA تخمین می‌زند که تست دستی 601 ویژگی Battlefield V به حدود 300 سال کار نیاز دارد. ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به طور چشمگیری کارایی را بهبود می‌بخشند. در حالی که ایجاد ربات‌های موثر چالش‌هایی را به همراه دارد، صرفه‌جویی قابل توجهی در زمان امکان‌پذیر است. استارت‌آپ‌هایی مانند modl.ai به این حوزه اختصاص دارند.
بومی‌سازی
بومی‌سازی برای دستیابی به مخاطبان جهانی بسیار مهم است. هوش مصنوعی تأثیر قابل توجهی در این زمینه دارد:

دیالوگ‌ها: هوش مصنوعی می‌تواند صداگذاری را ترجمه و سنتز کند و عمق عاطفی را بدون صداپیشگان سنتی اضافه کند. این امر در بازی‌های روایی سنگین که دیالوگ‌ها اغلب از 100000 خط تجاوز می‌کنند، رایج‌تر می‌شود.
مستندات و تعاملات جامعه: ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند مستندات را ترجمه کرده و پشتیبانی چندزبانه از بازیکنان و جامعه را ارائه دهند.
بومی‌سازی شخصیت و دارایی: هوش مصنوعی می‌تواند به سازگاری طرح‌های شخصیت و مراجع فرهنگی برای طنین‌انداز شدن بهتر با مخاطبان و افزایش غوطه‌وری در پایگاه‌های بازیکنان متنوع کمک کند.
پشتیبانی مشتری
بسیاری از صنایع در حال حاضر از LLMها برای پشتیبانی مشتری استفاده می‌کنند و ادغام آنها در سیستم‌های پشتیبانی مربوط به بازی یک تناسب طبیعی است. تصور کنید یک LLM که به پایگاه داده بازی متصل است، می‌تواند مستقیماً به سؤالات بازیکنان در مورد مکانیک‌ها، ماموریت‌ها یا دانش بازی پاسخ دهد و تجربه بازیکن را به طور قابل توجهی بهبود بخشد.
می‌توانید با ادغام ابزارهایی مانند ChatGPT با پلتفرم‌های مستندات بازی، نمونه‌های اولیه را به سرعت ایجاد کنید تا پشتیبانی مشتری را بهبود بخشید.
همکار توسعه‌دهنده بازی
ابزارهای هوش مصنوعی همچنین به توسعه‌دهندگان و طراحان در سراسر هیئت مدیره کمک می‌کنند:

نوشتن کد: ابزارهایی مانند GitHub Copilot به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا با پیشنهاد قطعه‌های کد و اشکال‌زدایی کد موجود، به آنها کمک کنند.
ایجاد محتوا: هوش مصنوعی مانند ChatGPT به ایجاد توضیحات جذاب بازی بهینه شده برای SEO کمک می‌کند، در حالی که ابزارهایی مانند Midjourney و Stable Diffusion به هنرمندان در ایجاد پیش‌نویس‌های بصری اولیه کمک می‌کنند و فرآیند خلاقانه را تسریع می‌کنند.

نتیجه‌گیری
وای! در این مقاله دیدیم که چگونه هوش مصنوعی به طور مداوم مرزهای آنچه در بازی‌سازی امکان‌پذیر است را گسترش می‌دهد، از شطرنج تا گو تا بازی‌های ویدیویی مدرن. فراتر از گیم‌پلی خالص، هوش مصنوعی با ساده‌سازی آزمایش، افزایش بومی‌سازی و توانمندسازی توسعه‌دهندگان، توسعه بازی را متحول می‌کند.
محیط‌های بازی بسترهای ایده‌آلی برای الگوریتم‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کنند و تنظیمات کنترل‌شده‌ای را برای ارزیابی و تنظیم تکنیک‌های جدید ارائه می‌دهند.
علاوه بر این، مهارت‌ها و استراتژی‌هایی که هوش مصنوعی از طریق گیم‌پلی یاد می‌گیرد، کاربردهای گسترده‌ای فراتر از حوزه بازی‌سازی دارد و نوآوری را در رباتیک، تصمیم‌گیری و حل مسئله پیش می‌برد. با ادامه تکامل هوش مصنوعی، رابطه همزیستی آن با گیم‌پلی بدون شک آینده هر دو صنعت را شکل خواهد داد.


بازی یک موجودیت پویا است: چشم‌انداز آن دائماً در حال تکامل است، مرزهای آن دائماً در حال گسترش است و در قلب آن، با افزودن یک زاویه آینده‌نگرانه، هوش مصنوعی قرار دارد. هوش مصنوعی نه تنها بر نحوه انجام کسب‌وکار ما تأثیر می‌گذارد، بلکه در حال تحول بخشیدن به بازی‌های رقابتی است و به آن لمسی تازه و فوق‌العاده پویا می‌بخشد.

هوش مصنوعی کمتر یک ابزار و بیشتر یک هم‌تیمی برای گیمرهای رقابتی است. نقش آن به طور فزاینده‌ای تعیین‌کننده می‌شود و مزایای استراتژیک را به بازیکنان ارائه می‌دهد و تجربه کلی بازی را ارتقا می‌دهد. این راهنما توضیح می‌دهد که هوش مصنوعی و بازی‌های رقابتی در چشم‌انداز دیجیتال امروزی چگونه با هم مرتبط هستند.

انقلاب در تجربه بازیکن
Fortnite نمونه‌ای برجسته از هوش مصنوعی است که در مرکز توجه قرار گرفته است. محیط پویا و جذاب بازی، مدیون طراحی نوآورانه بازی است که با تزریق استراتژیک هوش مصنوعی، بیشتر ارتقا یافته است. یکی از نمونه‌های هیجان‌انگیزی که بازیکنان به آن پرداخته‌اند، می‌تواند لباس‌هایی مانند "Fortnite Batman Who Laughs" باشد.

این شخصیت که از مجموعه کمیک محبوب DC Comics الهام گرفته شده است، گواهی بر تجربه بصری غنی بازی و نمونه‌ای از چگونگی افزایش زیبایی‌شناسی بازی و تعامل کاربر توسط هوش مصنوعی است. با پشتیبانی هوش مصنوعی، این لباس به تعامل و پاسخ متفاوت کمک می‌کند و هر بار که شخصیت بازی می‌کند، تجربه بازی منحصر به فردی را ارائه می‌دهد. ویژگی‌هایی که بازیکنان انتظار دارند رفتار شخصیت پاسخگو و سازگار به لطف هوش مصنوعی باشد و هر جلسه بازی را متمایز و رقابتی کند.

بهبود تجزیه و تحلیل گیم‌پلی
هوش مصنوعی اکنون در سراسر تورنمنت‌های ورزش‌های الکترونیکی رقابتی رایج است. با ترکیب با یادگیری ماشین، هوش مصنوعی داده‌های گسترده گیم‌پلی مانند تصمیمات درون بازی، آمار مسابقات و حرکات یا رفتارهای بازیکن را تجزیه و تحلیل می‌کند.

سپس می‌توان این داده‌ها را تفسیر کرد تا روندها و الگوهایی را پیدا کرد که بازیکنان و تیم‌های رقیب می‌توانند از آن برای یافتن نقاط قوت و ضعف استفاده کنند. ارزش بازار ورزش‌های الکترونیکی در حال افزایش است و به فضای بسیار رقابتی می‌افزاید که بازیکنان در آن غرق می‌شوند. با جوایز بزرگ و حق لاف زدن، بازیکنان برای پیشرفت به یک مزیت رقابتی نیاز دارند. گسترش هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و داده‌های بزرگ، امکان می‌دهد تیم‌های ورزش‌های الکترونیکی در یک محیط Web3 سازگار شوند و پیشرفت کنند.

به عبارت دیگر، هوش مصنوعی به تیم‌های ورزش‌های الکترونیکی کمک می‌کند تا ابزارهای آموزش و مربیگری ایجاد کنند و با تجزیه و تحلیل داده‌های درون بازی، توصیه‌ها و پیشنهادات بی‌درنگ را به بازیکنان ارائه دهند. در نهایت، گیمرها قدرت می‌شوند تا با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در طول آموزش، بازیکنان بهتری شوند. به عنوان مثال، اگر برای یک تورنمنت آینده تمرین می‌کنید، می‌توانید در جلسات تمرینی شرکت کنید و از هوش مصنوعی برای ارائه توصیه‌هایی برای بهبود بازی خود استفاده کنید.

ارزیابی عملکرد بازیکن
تصور کنید - شما در حال آماده شدن برای یک تورنمنت آینده هستید و به یک گزارش شناسایی برای بازیکنانی که با آنها روبرو خواهید شد نیاز دارید. خوشبختانه، هوش مصنوعی می‌تواند در این زمینه کمک کند.

هوش مصنوعی در حال پردازش حجم زیادی از داده‌های تاریخی است تا تصویر کاملی از پروفایل بازی یک بازیکن را به شما ارائه دهد و تیم‌های ورزش‌های الکترونیکی از این داده‌ها برای ایجاد و بهینه‌سازی استراتژی‌های درون بازی خود استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی حتی از مربیان پشتیبانی می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد نقش‌های بازیکن و تصمیمات فهرست بگیرند. با در دست داشتن این داده‌ها، می‌تواند شانس موفقیت یک تیم را در تورنمنت‌های ورزش‌های الکترونیکی رقابتی افزایش دهد.

محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی برای افزایش تعامل طرفداران
محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی در سال‌های اخیر توجه زیادی را به خود جلب کرده است. با این حال، این فناوری اکنون پیشرفته‌تر است و شامل ایجاد ویدیوهای برجسته، نظرات و تجزیه و تحلیل پس از بازی است. استادیوم‌های بزرگ دارای دوربین‌های مجهز به هوش مصنوعی هستند تا زوایای منحصربه‌فرد و محتوایی ایجاد کنند که می‌توان از آن برای رسانه‌های اجتماعی استفاده کرد و این دوربین‌ها به طور مرتب هیجان‌انگیزترین تصاویر را از یک بازی رقابتی ثبت می‌کنند.

با این نوع محتوا، تیم‌ها می‌توانند کانال‌های رسانه‌های اجتماعی خود را افزایش و بهبود بخشند و جوامع خود را درگیر کنند. در اینجا یک مثال عالی از استریمر محبوب Nickmercs وجود دارد که از ابزارهای هوش مصنوعی برای ایجاد محتوای کوتاه برای کانال YouTube خود استفاده می‌کند. و با گرفتن یک نکته حرفه‌ای از او، می‌توانیم محتوای خود را با صداگذاری‌هایی که محتوای شما را تازه و هیجان‌انگیز نگه می‌دارند، به سطح بعدی ارتقا دهیم.

چت‌بات‌های هوش مصنوعی راه دیگری برای درگیر کردن مخاطبان در طول پخش زنده ورزش‌های الکترونیکی هستند. چگونه؟ در طول رویدادهای پخش زنده، چت‌بات‌ها امکان برقراری مکالمات معتبر با بینندگان، ارائه به‌روزرسانی‌های بی‌درنگ و پاسخ به سؤالات را فراهم می‌کنند. علاوه بر این، چت‌بات‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند حس اجتماع را برای رویدادهای ورزش‌های الکترونیکی ایجاد کنند. به عنوان مثال، تصور کنید که یک تورنمنت برگزار می‌کنید که باید سوابق برد و باخت تیم‌ها را نشان دهید.

اگر طرفداران سؤالی از یک چت‌بات هوش مصنوعی بپرسند، می‌توانند پاسخی فوری بر اساس هرگونه دستورالعمل منفی که پیکربندی می‌کنید دریافت کنند و با این کار، ایجاد چت‌بات‌های هوش مصنوعی خود یا استفاده از یک راه حل آماده و سفارشی را تقویت کنند.

تشخیص تقلب
Aimbots و wall hacks نیز برخی از رایج‌ترین انواع تقلب در یک تورنمنت ورزش‌های الکترونیکی هستند. خبر خوب این است که هوش مصنوعی ناهنجاری‌ها و اختلالات را برای اطمینان از بازی منصفانه تشخیص می‌دهد. سازمان‌های ورزش‌های الکترونیکی که به حفظ یکپارچگی ورزش خود علاقه مند هستند، با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، چندین گام به این هدف نزدیکتر شده‌اند.

شبیه‌سازی گیم‌پلی
گیمرها تنها کسانی نیستند که می‌توانند از هوش مصنوعی در ورزش‌های الکترونیکی استفاده کنند. توسعه‌دهندگان بازی معمولاً از هوش مصنوعی برای تولید شبیه‌سازی‌های گیم‌پلی استفاده می‌کنند. این شبیه‌سازی‌ها می‌توانند بازی‌های ورزش‌های الکترونیکی را بهینه کنند تا مکانیک‌های درون بازی را ایجاد کنند که برای همه بازیکنان لذت‌بخش باشد. این نوع بهبود مستمر تجربه عالی را برای بازیکنان و طرفداران ایجاد می‌کند.

فناوری هوش مصنوعی به دلایل زیادی تأثیر بسزایی در ورزش‌های الکترونیکی و بازی‌های رقابتی دارد. در وهله اول، این فناوری به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا بازی‌های ورزش‌های الکترونیکی نوآورانه‌ای ایجاد کنند و گیمرها ابزارهای لازم را برای بهبود مهارت‌های خود و شناسایی حریفان خود دریافت می‌کنند.

این فناوری به بهبود در حوزه بازی‌های رقابتی ادامه خواهد داد. از شخصیت‌های غیرقابل بازی تا راهنمایی بازی و تجربیات فراگیر، آینده هوش مصنوعی و بازی روشن است و صنعت بازی ویدیویی در حال پیوستن به این روند است.

نویسنده مهمان ما، براندون لی، یک متخصص بازاریابی محتوا است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا مخاطبان خود را با روایت‌های نوآورانه درگیر کنند. متشکرم، براندون، از بینش‌های شما!


بازی‌های استراتژی هم‌زمان (RTS) و بازی‌های استراتژی نوبتی (TBS) هر دو چالش‌های منحصربه‌فردی را هنگام توسعه هوش مصنوعی (AI) برای رقبا ایجاد می‌کنند. دشواری ایجاد یک هوش مصنوعی خوب برای هر نوع بازی به عوامل مختلفی بستگی دارد، از جمله پیچیدگی مکانیک‌های بازی، میزان اطلاعات در دسترس هوش مصنوعی، بزرگی فضای تصمیم‌گیری و نیاز به برنامه‌ریزی بلندمدت.

در اینجا چند نکته در مورد هر دو نوع بازی آورده شده است:

بازی‌های استراتژی هم‌زمان (RTS):
- در بازی‌های RTS، بازیکنان باید تصمیمات را به سرعت بگیرند و به طور همزمان چندین واحد را در یک محیط پویا و پرسرعت مدیریت کنند.
- هوش مصنوعی برای بازی‌های RTS باید به طور هم‌زمان به شرایط متغیر بازی، مانند حرکات دشمن، مدیریت منابع و موقعیت‌های جنگی واکنش نشان دهد.
- ایجاد یک هوش مصنوعی رقابتی برای بازی‌های RTS نیازمند الگوریتم‌های مسیریابی کارآمد، کنترل مؤثر واحدها و تصمیم‌گیری استراتژیک تحت محدودیت‌های زمانی است.
- ایجاد تعادل بین توانایی هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری سریع و برنامه‌ریزی استراتژیک بلندمدت می‌تواند یک چالش مهم در بازی‌های RTS باشد.

بازی‌های استراتژی نوبتی (TBS):
- بازی‌های TBS به بازیکنان اجازه می‌دهند تا به نوبت تصمیم بگیرند، که می‌تواند زمان بیشتری را برای برنامه‌ریزی و تجزیه و تحلیل استراتژیک فراهم کند.
- هوش مصنوعی برای بازی‌های TBS باید در مقایسه با بازی‌های RTS، طیف گسترده‌تری از حرکات و نتایج احتمالی را در نظر بگیرد، زیرا بازیکنان زمان بیشتری برای فکر کردن در مورد تصمیمات خود دارند.
- توسعه یک هوش مصنوعی قوی برای بازی‌های TBS شامل ایجاد الگوریتم‌هایی است که می‌توانند حالت‌های پیچیده بازی را ارزیابی کنند، رفتار حریف را پیش‌بینی کنند و چندین نوبت را از قبل برنامه‌ریزی کنند.
- برنامه‌ریزی بلندمدت و درک پیامدهای تصمیمات مختلف برای ایجاد یک حریف هوش مصنوعی چالش‌برانگیز در بازی‌های TBS بسیار مهم است.

به طور کلی، ایجاد یک هوش مصنوعی خوب برای بازی‌های RTS ممکن است به دلیل نیاز به تصمیم‌گیری در زمان واقعی و گیم‌پلی پرسرعت چالش‌برانگیزتر تلقی شود. با این حال، توسعه یک هوش مصنوعی رقابتی برای بازی‌های TBS نیز به الگوریتم‌های پیچیده‌ای برای برنامه‌ریزی استراتژیک و تصمیم‌گیری در طول چندین نوبت نیاز دارد.

در نهایت، دشواری ایجاد هوش مصنوعی برای یک نوع خاص از بازی به مکانیک‌ها، طراحی و اهداف خاص خود بازی بستگی دارد. هر دو بازی RTS و TBS چالش‌های منحصربه‌فردی را برای توسعه هوش مصنوعی ایجاد می‌کنند و اثربخشی هوش مصنوعی به این بستگی دارد که چقدر می‌تواند با الزامات بازی سازگار شود و تجربه‌ای چالش‌برانگیز و جذاب را برای بازیکنان فراهم کند.


در این ویدیوی بازبینی، تفاوت بین حداقل دستمزد و دستمزد معیشتی را با استناد به داده‌های بازار کار بریتانیا بررسی می‌کنیم.

حداقل دستمزد و دستمزد معیشتی

منظور از حداقل دستمزد چیست؟

حداقل دستمزد، حداقل نرخ ساعتی دستمزد است که به صورت قانونی برای همه کارگران بزرگسال اعمال می‌شود. پرداخت دستمزدی کمتر از حداقل دستمزد ملی (NMW) به کارگران غیرقانونی است.

دستمزد معیشتی با حداقل دستمزد چه تفاوتی دارد؟

«دستمزد معیشتی واقعی» نرخ ساعتی است که بر اساس هزینه اساسی زندگی در بریتانیا تعیین می‌شود. پرداخت دستمزد معیشتی به کارکنان برای کسب‌وکارها اختیاری است. دستمزد معیشتی بر اساس دستمزد ساعتی است که افراد برای گذران زندگی به آن نیاز دارند. هزینه‌های ضروری شامل اجاره مسکن، غذا و قبوض است.

تا نوامبر ۲۰۲۰: دستمزد معیشتی واقعی در سراسر بریتانیا ۹.۵۰ پوند و در لندن ۱۰.۵۰ پوند است (که نشان‌دهنده هزینه‌های بالاتر زندگی در پایتخت است).

چه دلایل احتمالی برای تصمیم کسب‌وکارها برای پرداخت دستمزد معیشتی واقعی به کارکنان وجود دارد؟

بهبود حفظ کارکنان – صرفه‌جویی در هزینه‌های استخدام/آموزش
کاهش غیبت کارکنان
روابط صنعتی قوی‌تر – خطر کم‌تر اعتصاب
نظریه دستمزد کارایی – افزایش دستمزد می‌تواند بهره‌وری را افزایش دهد
مسئولیت اجتماعی شرکتی – بهبود شهرت
شایان ذکر است که به مزایای کلان اقتصادی گسترده‌تر از جمله کاهش مطالبات رفاهی و افزایش هزینه‌های مصرف‌کننده نیز باید توجه کرد.


یک دستمزد معقول چیست؟
اصطلاح دستمزد معقول به سطح درآمدی نظری اشاره دارد که به افراد یا خانواده‌ها اجازه می‌دهد تا مسکن، غذا و سایر نیازهای اساسی را تامین کنند. هدف از دستمزد معقول این است که کارکنان بتوانند درآمد کافی برای داشتن یک سطح زندگی رضایت‌بخش به دست آورند و از افتادن در فقر جلوگیری کنند. اقتصاددانان پیشنهاد می‌کنند که این درآمد باید به اندازه‌ای باشد که بیش از 30 درصد آن صرف مسکن نشود. به همین دلیل، دستمزدهای معقول اغلب به طور قابل توجهی بالاتر از حداقل دستمزد قانونی هستند.

نکات کلیدی

یک دستمزد معقول، سطح درآمدی قابل قبول از نظر اجتماعی است که پوشش کافی برای نیازهای اساسی مانند غذا، مسکن، خدمات کودک و مراقبت‌های بهداشتی فراهم می‌کند.
استاندارد دستمزد معقول اجازه می‌دهد تا حداکثر 30 درصد صرف اجاره یا وام مسکن شود و به طور قابل توجهی بالاتر از سطح فقر است.
مفهوم دستمزدهای معقول جدید نیست و به اوایل آمریکا باز می‌گردد، زمانی که کارگران خواستار افزایش دستمزد شدند.
نباید دستمزد معقول را با حداقل دستمزد اشتباه گرفت، که کمترین میزان پولی است که یک فرد می‌تواند طبق قانون دریافت کند.
طرفداران دستمزدهای معقول می‌گویند که این دستمزدها بهره‌وری و روحیه کارکنان را افزایش می‌دهند، در حالی که منتقدان استدلال می‌کنند که ممکن است به اقتصاد آسیب برساند و شرکت‌ها را مجبور به کاهش استخدام کند.

نحوه عملکرد دستمزد معقول
آنچه یک دستمزد معقول را تشکیل می‌دهد، بسته به اینکه چه کسی آن را تعریف می‌کند، ممکن است کمی متفاوت باشد. طبق ائتلاف جهانی دستمزد معقول، بیش از 60 تعریف و توصیف از این اصطلاح وجود دارد. با وجود برخی انحرافات، این سازمان مضامین مشترک خاصی را هنگام مقایسه نحوه تعریف آن در اعلامیه‌های حقوق بشر، توسط سازمان‌های غیردولتی (NGO) و توسط دیگران یافت. پس دقیقاً یک دستمزد معقول چیست؟

اجماع بر این است که یک دستمزد معقول به افراد درآمد کافی برای حمایت از خود بدون افتادن زیر خط فقر فدرال (FPL) را می‌دهد. در اصل، این دستمزد به کارگران و خانواده‌هایشان وسیله‌ای برای حفظ یک سطح زندگی شایسته می‌دهد تا بتوانند موارد زیر را تامین کنند:

مسکن
مراقبت‌های بهداشتی
غذا
آموزش
پس‌انداز منظم
سایر نیازهای اساسی

اگرچه ایده دستمزد معقول جدید نیست، اما پس از رکود بزرگ به موضوعی داغ تبدیل شد. بحران اقتصادی نشان داد که برخی از افراد به سادگی نمی‌توانند هزینه‌های خود را تامین کنند. برخی از کارشناسان معتقدند که افرادی که دستمزد معقول دریافت نمی‌کنند با چالش‌های خاصی روبرو هستند، مانند مجبور شدن به کار در بیش از یک شغل، خارج کردن فرزندانشان از مدرسه و تسلیم شدن به مشکلات سلامتی غیرمنتظره‌ای که توان پرداخت آن را ندارند.

طبق تحقیقات MIT، دستمزد معقول در ایالات متحده در سال 2022، 25.02 دلار در ساعت (104,077.70 دلار در سال) قبل از مالیات برای یک خانواده چهار نفره (دو بزرگسال شاغل با دو فرزند) بود. این افزایش نسبت به 24.16 دلار (100,498.60 دلار در سال) در سال 2021 است. البته، دستمزد معقول بسته به اندازه خانواده و هزینه زندگی در یک شهر یا مکان خاص متفاوت است.

تاریخچه دستمزد معقول
همانطور که قبلاً ذکر شد، جنبش برای یک دستمزد معقول معقول به هیچ وجه جدید نیست. نجارهای کشتی‌ساز بوستون در سال 1675 گرد هم آمدند تا خواستار افزایش دستمزد شوند. فدراسیون کارگران آمریکا که در سال 1886 تأسیس شد، یک دستمزد معقول عمومی را پیشنهاد کرد که به طور مناسب از یک خانواده حمایت کند و استانداردی از زندگی بالاتر از طبقه کارگر شهری اروپایی در قرن نوزدهم را حفظ کند.

کنگره در سال 1938 قانون استانداردهای منصفانه کار (FLSA) را تصویب کرد که اولین حداقل دستمزد ملی 0.25 دلار در ساعت را تعیین کرد. تصویب این قانون نقطه عطفی برای جنبش کارگری در ایالات متحده بود. در سال 1968، حداقل دستمزد فدرال 1.60 دلار در ساعت (حدود 14.23 دلار در ساعت بر اساس ارزش دلارهای 2023) تعیین شد، اما متاسفانه به دلیل تورم به تدریج پس از دهه 1960 کاهش یافت.

حداقل دستمزد فدرال در سال 2009 به 7.25 دلار افزایش یافت و از آن زمان تغییری نکرده است. بسیاری از ایالت‌ها، شهرها و شهرداری‌ها حداقل دستمزدهای بالاتری نسبت به حداقل دستمزد فدرال دارند. این نرخ‌های ساعتی حداقل در 22 ایالت در سال 2024 برای تا 9.9 میلیون کارگر افزایش یافته است. به عنوان مثال، کالیفرنیا و منطقه شهر نیویورک حداقل دستمزد خود را برای کارگران غیرمعاف از 15.50 دلار و 15 دلار به 16 دلار در ساعت افزایش دادند.

جنبش حداقل دستمزد با هدف ایجاد یک دستمزد معقول است.

دستمزد معقول در مقابل حداقل دستمزد
دستمزد معقول را با حداقل دستمزد اشتباه نگیرید. دومی کمترین میزان پولی است که یک کارگر می‌تواند طبق قانون دریافت کند. بسیاری از کارشناسان استدلال می‌کنند که حداقل دستمزد فدرال باید برای همسو شدن با دستمزد معقول افزایش یابد. آنها اشاره می‌کنند که حداقل دستمزد درآمد کافی برای زنده ماندن فراهم نمی‌کند زیرا با تورم افزایش نمی‌یابد. افزایش حداقل دستمزد فقط با اقدام کنگره امکان‌پذیر است.

اگرچه مبلغ حداقل دستمزد از زمان معرفی آن توسط فرانکلین دلانو روزولت در سال 1938 افزایش یافته است، اما مبلغ حداقل دستمزد ثابت که اثرات تورم را در نظر می‌گیرد، از سال 1968 برای خانوارهای آمریکایی کاهش یافته است. همانطور که قبلاً ذکر شد، حداقل دستمزد فدرال 7.25 دلار در ساعت از سال 2009 در همین سطح باقی مانده است، به این معنی که از اواخر دهه 1960 با هزینه زندگی همگام نشده است.

در سال 1968، حداقل دستمزد فدرال 1.60 دلار در ساعت بود، اما ارزش تعدیل شده با تورم آن حدود 14.23 دلار در ساعت بود. اکثر ایالت‌ها قوانین حداقل دستمزد خود را دارند تا آن را با دستمزد معقول همسو کنند. در برخی از ایالت‌ها، حداقل دستمزد در واقع کمتر از حداقل دستمزد فدرال است. در این صورت، حداقل دستمزد فدرال اعمال می‌شود.

در سال 2019، مجلس نمایندگان ایالات متحده نسخه اصلاح شده قانون افزایش دستمزد 2019 را تصویب کرد که به تدریج حداقل دستمزد فدرال را تا سال 2025 به 15 دلار افزایش می‌داد. این لایحه در سنا شکست خورد، اما بحث در مورد افزایش حداقل دستمزد ادامه دارد. با این حال، چندین ایالت و شهر حداقل دستمزد محلی را افزایش داده‌اند و چندین شرکت نیز به طور داوطلبانه در محل کار خود این کار را انجام داده‌اند. همانطور که قبلاً ذکر شد، 22 ایالت در سال 2024 حداقل دستمزد خود را افزایش دادند. جدول زیر نرخ‌ها را برای سال‌های 2023 و 2024 برای آنهایی که نرخ خود را افزایش داده‌اند نشان می‌دهد.

| افزایش نرخ حداقل دستمزد 2024 |
|---|---|
| | 2023 | 2024 |
| آلاسکا | 10.85 دلار | 11.73 دلار |
| آریزونا | 13.85 دلار | 14.35 دلار |
| کالیفرنیا | 15.50 دلار | 16.00 دلار |
| کلرادو | 13.65 دلار | 14.42 دلار |
| کانکتیکات | 15.00 دلار | 15.69 دلار |
| دلاور | 11.75 دلار | 13.25 دلار |
| هاوایی | 12.00 دلار | 14.00 دلار |
| ایلینوی | 13.00 دلار | 14.00 دلار |
| مین | 13.80 دلار | 14.15 دلار |
| مریلند | 13.25 دلار | 15.00 دلار |
| میشیگان | 10.10 دلار | 10.33 دلار |
| مینه سوتا | 10.59 دلار | 10.85 دلار |
| میسوری | 12.00 دلار | 12.30 دلار |
| مونتانا | 9.95 دلار | 10.30 دلار |
| نبراسکا | 10.50 دلار | 12.00 دلار |
| نیوجرسی | 14.13 دلار | 15.13 دلار |
| نیویورک (نیویورک سیتی، لانگ آیلند، وستچستر) | 15.00 دلار | 16.00 دلار |
| نیویورک (سایر مناطق) | 14.20 دلار | 15.13 دلار |
| اوهایو | 10.10 دلار | 10.45 دلار |
| رود آیلند | 13.00 دلار | 14.00 دلار |
| داکوتای جنوبی | 10.80 دلار | 11.20 دلار |
| ورمونت | 13.18 دلار | 13.67 دلار |
| واشنگتن | 15.74 دلار | 16.28 دلار |
منبع: موسسه سیاست اقتصادی

دستمزد معقول و سطوح فقر
فقر در ایالات متحده ممکن است تا حدی به دلیل عدم وجود دستمزد معقول در همه ایالت‌ها باشد. قانون افزایش دستمزد 2021، نسخه به‌روز شده‌ای از سال 2019، می‌تواند به کاهش یا از بین بردن دستمزدهای پایین که خانواده‌ها و افراد را از فقر خارج نمی‌کنند، کمک کند. این لایحه با هدف افزایش تدریجی حداقل دستمزد فدرال برای کارمندان منظم، همراه با کسانی که انعام دریافت می‌کنند و کارگران زیر 20 سال است.

حداقل دستمزد فدرال 7.25 دلار در ساعت در بسیاری از ایالت‌ها برای حمایت از یک خانواده چهار نفره بالاتر از خط فقر فدرال که 30000 دلار در سال 2023 است، کافی نیست. به همین دلیل، کار کردن و کسب حداقل دستمزد فدرال برای خانواده‌ها کافی نیست تا از فقر خارج شوند و به اندازه کافی پول برای طبقه‌بندی به عنوان دستمزد معقول وجود ندارد.

مزایا و معایب دستمزد معقول
دستمزدهای معقول بسیار بحث‌برانگیز هستند. به همین دلیل، ایده پیرامون آنها و تأثیر آنها بر اقتصاد به شدت مورد بحث است. ما برخی از استدلال‌های موافق و مخالف دستمزدهای معقول را شرح داده‌ایم.

مزایا
طرفداران دستمزد معقول استدلال می‌کنند که پرداخت دستمزدهای بالاتر به کارکنان در واقع به شرکت‌ها به طور کلی سود می‌رساند. آنها ادعا می‌کنند که کارمندانی که دستمزد معقول دریافت می‌کنند، راضی‌تر می‌شوند که به کاهش گردش مالی کارکنان کمک می‌کند.

یکی دیگر از مزایای دستمزدهای معقول، کاهش هزینه‌های شرکت مرتبط با استخدام و آموزش است. حامیان دستمزدهای معقول اشاره می‌کنند که دستمزدهای بالاتر روحیه کارکنان را افزایش می‌دهد که اغلب می‌تواند منجر به افزایش بهره‌وری شود. این امر به نوبه خود به شرکت‌ها اجازه می‌دهد از افزایش خروجی کارگران بهره‌مند شوند.

معایب
علیرغم حمایت آشکار، منتقدان وجود دارند که پیشنهاد می‌کنند رهبران باید ایده دستمزدهای معقول را کنار بگذارند. مخالفان معتقدند که اجرای یک دستمزد معقول یک کف دستمزد ایجاد می‌کند که به اقتصاد آسیب می‌رساند و به شرکت‌ها، به ویژه مشاغل کوچک که توانایی افزایش دستمزدها را ندارند، آسیب می‌رساند.

علاوه بر این، شرکت‌ها ممکن است در صورت مجبور شدن به پرداخت دستمزدهای افزایش یافته، تعداد کارمندان استخدام شده را کاهش دهند. این امر منجر به بیکاری بالاتر و زیان مرده می‌شود، زیرا افرادی که مایل به کار با دستمزدی کمتر از دستمزد معقول هستند دیگر پیشنهاد شغلی دریافت نمی‌کنند.

مزایا

به شرکت‌ها سود می‌رساند
افزایش رضایت کارکنان
کاهش گردش مالی شرکت
کاهش هزینه‌های استخدام و آموزش

معایب

ایجاد کف دستمزد
آسیب به اقتصاد
کاهش استخدام
افزایش بیکاری از طریق زیان مرده

محاسبه دستمزد معقول
همانطور که قبلاً ذکر شد، دستمزد معقول با حداقل دستمزد یکسان نیست. کسب دستمزد معقول به معنای پرداخت هزینه‌های ضروری از جمله مسکن، غذا، مراقبت‌های بهداشتی، مراقبت از کودکان، مالیات و حمل و نقل است. علاوه بر این، دستمزد معقول ممکن است بسته به شرایط شما، از جمله ایالت و شهری که در آن زندگی می‌کنید، متفاوت باشد. در سال 2004، MIT یک ماشین حساب دستمزد معقول ایجاد کرد که در سه ماهه اول هر سال به روز می‌شود.

این ماشین حساب آنلاین دستمزد معقول، حداقل دستمزد و دستمزد فقر را برای 50 ایالت به علاوه شهرستان‌ها و منطقه کلمبیا ارائه می‌دهد. اگر از ماشین حساب استفاده می‌کنید، ابتدا ایالت را وارد کنید، سپس از لیستی از شهرستان‌ها انتخاب کنید. ماشین حساب دستمزدها را برای افراد، زوج‌ها (یک یا هر دو شاغل) و خانواده‌هایی با تا سه فرزند نشان می‌دهد.

جایگزین‌هایی برای دستمزد معقول
یک جایگزین برای دستمزد معقول می‌تواند یک حداقل دستمزد فدرال قابل اجرا باشد که به افراد و خانواده‌ها اجازه می‌دهد تا برای تامین نیازهای اساسی و مراقبت‌های پزشکی درآمد کافی داشته باشند.

جایگزین دیگر، درآمد پایه جهانی از دولت فدرال است که هزینه‌های اساسی زندگی را پوشش می‌دهد. برنامه‌های مختلفی در مورد درآمد جهانی وجود دارد، از دادن پول فقط به کسانی که درآمد آنها زیر خط فقر است تا پرداخت مبلغ معینی پول به هر شهروند.

ایالات متحده در حال حاضر این نوع درآمد را ارائه نمی‌دهد، اگرچه برخی ممکن است پیشنهاد کنند که طرح نجات آمریکایی 1.9 تریلیون دلاری رئیس جمهور بایدن گامی در این جهت بوده است. در ژوئیه 2021، خانواده‌های واجد شرایط برای هر فرزند مزایای نقدی صادر شده توسط دولت دریافت کردند. این برنامه فقط در سال 2021 ادامه داشت.

دستمزد معقول در ایالات متحده چقدر است؟
دستمزد معقول در ایالات متحده در سال 2022، 25.02 دلار در ساعت (یا 104,077.70 دلار) در سال قبل از مالیات برای یک خانواده چهار نفره با دو بزرگسال شاغل و دو فرزند بود. اما این بسته به ایالت متفاوت است. بالاترین دستمزد قابل زندگی در سال 2024 برای ماساچوست به مبلغ کل 128,086 دلار بود، در حالی که می سی سی پی کمترین دستمزد قابل زندگی را به مبلغ کل 80,766 دلار داشت. دستمزد قابل زندگی نیویورک 113,131 دلار بود، در حالی که کالیفرنیا، تگزاس و ویسکانسین دستمزدهای قابل زندگی 117,478 دلار، 89,045 دلار و 96,283 دلار داشتند.

آیا 15 دلار در ساعت یک دستمزد قابل زندگی محسوب می‌شود؟
افزایش حداقل دستمزد فدرال به 15 دلار در ساعت از 7.25 دلار فعلی هنوز یک دستمزد قابل زندگی را برای بسیاری از بزرگسالان و خانواده‌های کم‌درآمد در مکان‌های خاص فراهم نمی‌کند. کسب 15 دلار در ساعت در یک شغل تمام وقت معادل تقریباً 31,200 دلار قبل از مالیات است، به این معنی که این افزایش هنوز به یک دستمزد قابل زندگی در اکثر ایالت‌ها نمی‌رسد.

تفاوت بین دستمزد معقول و حداقل دستمزد چیست؟
حداقل دستمزد کمترین مبلغی است که یک کارگر می‌تواند طبق قانون به صورت ساعتی پرداخت شود. پرداخت به فردی کمتر از حداقل دستمزد غیرقانونی است. دستمزد معقول مبلغی است که یک فرد یا خانواده برای جلوگیری از زندگی در فقر باید به دست آورد. این مبلغ معمولاً بالاتر از حداقل دستمزد است و طبق قانون تعیین نمی‌شود.

نتیجه‌گیری
یک دستمزد معقول یک سطح درآمدی فرضی است که قرار است نشان دهد برای پرداخت هزینه‌هایی مانند غذا و مسکن به چه میزان پول نیاز است. این عدد به عوامل اقتصادی خاص از جمله تورم و همچنین هزینه زندگی در یک منطقه فرد بستگی دارد. با این حال، عدد مشخصی وجود ندارد، زیرا بسته به اینکه چه کسی آن را محاسبه می‌کند متفاوت است. اما اجماع بر این است که باید برای کمک به افراد برای جلوگیری از فقر کافی باشد.


وقتی هیچ میزان کاری برای تأمین معاش خانواده کافی نباشد، شما در سیستمی با دستمزدهای ناعادلانه زندگی می‌کنید. دستمزد معقول یک نظریه است و برای برخی، واقعیتی است که نشان می‌دهد راه دیگری امکان‌پذیر است.

طبق تحقیقات MIT در سال 2018، برای اینکه یک زوج با دو فرزند با دریافت حداقل دستمزد بتوانند معاش خود را تأمین کنند، هر یک از آن‌ها باید 76 ساعت در هفته، یا به عبارتی دو شغل تمام وقت، کار کنند. طبق گزارش سال 2019 «دور از دسترس» ائتلاف ملی مسکن با درآمد پایین، در هیچ کجای ایالات متحده فردی که حداقل دستمزد فدرال را دریافت می‌کند، نمی‌تواند اجاره یک آپارتمان دو خوابه را با نرخ‌های بازار بپردازد.

حداقل دستمزد فدرال از سال 2009 افزایش نیافته است. در واقع، طبق گزارش مؤسسه سیاست اقتصادی (EPI)، حداقل دستمزد فدرال در سال 2021 با در نظر گرفتن تورم، کمترین ارزش خود را دارد.

طبق گفته EPI، حداقل دستمزد فدرال تصویب شد "تا به اطمینان از اینکه همه کارها به طور عادلانه پاداش داده می‌شوند و اشتغال منظم، کیفیت زندگی مناسبی را فراهم کند." نرخ فعلی 7.25 دلار در ساعت در هیچ کجای این کشور به آن هدف مورد نظر دست نمی‌یابد. اما 29 ایالت و واشنگتن دی سی، حداقل دستمزدی بالاتر از حداقل دستمزد فدرال دارند.

در اواسط ژانویه، رئیس جمهور بایدن پیشنهاد داد که کنگره حداقل دستمزد فدرال را به 15 دلار در ساعت افزایش دهد، که گامی در جهت درست و کمک به میلیون‌ها آمریکایی خواهد بود. Green America سال‌هاست که از کمپین‌های طرفداری مانند Fight for $15 حمایت می‌کند و اعضای شبکه کسب و کار سبز ما نیز به عنوان رهبران کسب و کار، خواستار افزایش حداقل دستمزد ایالتی و فدرال شده‌اند.

دستمزد معقول چیست؟

از یک طرف، دستمزد معقول همان چیزی است که به نظر می‌رسد: فرد می‌تواند به اندازه کافی درآمد کسب کند تا هزینه‌های زندگی را پوشش دهد، به علاوه کمی بیشتر برای مواقع اضطراری. اما استاندارد فنی عمیق‌تر است - یک فرد باید بتواند نیازهای اساسی مانند غذا، آب، مسکن، آموزش، مراقبت‌های بهداشتی، حمل و نقل را علاوه بر مبلغ کمی که برای رویدادهای غیرمنتظره پس‌انداز شود، تامین کند.

عبارت "دستمزد معقول" در اعتراف به این نکته ابداع شد که هیچ کس نباید بیش از تمام وقت کار کند تا هزینه‌های اساسی زندگی را پوشش دهد. همه شایسته فرصتی برای زنده ماندن و شکوفایی هستند و دستمزدهای پایین نباید مانعی برای دستیابی به آن باشد.

مطالعات نشان می‌دهد که پرداخت بیشتر به مردم به نفع همه خواهد بود. EPI تخمین می‌زند که افزایش حداقل دستمزد، "118 میلیارد دلار دستمزد اضافی ایجاد می‌کند که به خانواده‌های این کارگران و جوامع آن‌ها سرایت می‌کند" - به این معنی که آنچه برای خانواده‌ها خوب است، برای اقتصاد نیز خوب است. یک گزارش اخیر از پروژه حقوق کار ملی جزئیاتی را ارائه می‌دهد مبنی بر اینکه حدود یک سوم کارگران سیاهپوست و لاتین تبار و حدود 17 درصد از سایر کارگران رنگین پوست در حال حاضر دستمزدی کمتر از 15 دلار در ساعت دریافت می‌کنند.

مهم است که این تصور رایج که افزایش دستمزد باعث بیکاری می‌شود را از بین ببریم. سازمان غیرانتفاعی Business for a Fair Minimum Wage تحقیقاتی را از موسسات اقتصادی مختلف و وزارت کار از دهه 1960 جمع‌آوری کرده و دریافت که وقتی حداقل دستمزد افزایش می‌یابد، تمایل به کاهش دارد، نه افزایش. یکی از دلایل این امر این است که وقتی به کارگران بیشتر پرداخت می‌شود، مدت بیشتری در مشاغل خود باقی می‌مانند و گردش کار کمتری برای کارفرمایان به طور کلی هزینه کمتری دارد.

وقت آن است که ثروت را به اشتراک بگذاریم

یک مطالعه اخیر از EPI نشان داد که "در سال 2019، نسبت حقوق مدیرعامل به کارگر معمولی 320 به 1 بود." این نسبت به ویژه در مقایسه با نسبت در سال 1965 که 21 به 1 بود، تکان دهنده است.

حداقل دستمزد فدرال و بسیاری از حداقل دستمزدهای ایالتی باید به طور چشمگیری افزایش یابند تا به دستمزد معقول دست یابیم و به طور قابل درک، وقتی در مورد تغییرات ملی صحبت می‌کنیم، می‌تواند نگرانی‌هایی را ایجاد کند. همه‌گیری بارهای اقتصادی اضافی را برای کارگران و به ویژه مشاغل کوچک ایجاد کرده است. با توجه به این زمینه اقتصادی، قابل درک است که مردم نگران افزایش قیمت‌ها در فروشگاه‌ها باشند. ممکن است به نظر برسد که به اندازه کافی وجود ندارد.

سوال این نیست که آیا مشاغل می‌توانند از پرداخت دستمزد معقول به کارگران در عملیات و زنجیره تامین خود زنده بمانند، بلکه چگونه کسب و کارها و اقتصادی را طراحی کنیم که وقتی به کارگران آنچه استحقاق دارند پرداخت می‌شود، شکوفا شوند؟

دستمزدهای معقول در سطح جهانی

در Green America، ما معتقدیم که هم کارگران در ایالات متحده و هم کارگران در خارج از کشور باید دستمزد معقول دریافت کنند. صرف نظر از صنعت، کارگران در زنجیره‌های تامین جهانی اغلب کمتر از دستمزد معقول دریافت می‌کنند، حتی در کشورهای خود که هزینه زندگی ممکن است بسیار کمتر از ایالات متحده باشد.

در مورد صنعت کاکائو، کشاورزان در غرب آفریقا کمتر از 1 دلار در روز درآمد دارند و فقر کشاورزان یکی از عوامل اصلی کار کودکان در کاکائو است - زیرا کشاورزان ممکن است نتوانند کارگران بزرگسال استخدام کنند، نتوانند فرزند خود را در مدرسه نگه دارند یا به درآمد اضافی برای تامین معاش نیاز داشته باشند. از آنجایی که شرکت‌ها نتوانند از تامین کنندگان خود بخواهند به کشاورزان کاکائو دستمزد معقول بپردازند، خانواده‌ها را در حال حاضر و آینده به خطر می‌اندازد، زیرا کار کودکان می‌تواند منجر به از دست دادن مدرسه، استفاده از تجهیزات کشاورزی خطرناک یا قرار گرفتن در معرض آفت کش‌های مضر شود - همه اینها به رشد کودک آسیب می‌رساند.

در حالی که شرکت‌های بزرگ شکلات هنوز از پرداخت درآمد معقول به کشاورزان کاکائو فاصله دارند، بسیاری از مشاغل کوچک در تلاش هستند تا شکلات را به طور عادلانه تولید کنند. به عنوان مثال، Equal Exchange{GBN} تحت استاندارد بالاتر اصول تجارت عادلانه عمل می‌کند و علاوه بر قیمت بازار کالاها، حق بیمه پرداخت می‌کند.

راب اورتس، مدیر اجرایی سابق Equal Exchange که اکنون در پروژه‌های ویژه کار می‌کند، می‌گوید: "صدها میلیون نفر در سراسر جهان در فقر نگه داشته می‌شوند، زیرا ارتباطی بین تعهد در سمت واردات و مصرف کننده و بقا در سمت تولید وجود ندارد." "[Equal Exchange] به عنوان یک تجارت سودآور ساختار یافته است زیرا بخشی از ماموریت ما نشان دادن امکان سنجی موفقیت آمیز تجارت عادلانه است."

اورتس می‌گوید Equal Exchange قادر است به بیش از 90 درصد از کارکنان عملیاتی خود در ایالات متحده دستمزد معقولی مطابق با ماشین حساب دستمزد معقول MIT بپردازد. این ماشین حساب موقعیت مکانی، اندازه خانواده و سایر عوامل شخصی را در نظر می‌گیرد.

برای کارگران پوشاک، همه‌گیری پیامدهای ویرانگری داشته است. آن بیانیز، هماهنگ کننده دستمزد معقول برای کمپین لباس پاک، توضیح می‌دهد که دهه‌هاست که به کارگران پوشاک دستمزدهای بسیار پایینی پرداخت می‌شود و هیچ برندی به پرداخت دستمزد معقول شناخته نشده است.

وقتی مغازه‌ها در بهار سال 2020 بسته شدند، شرکت‌های مد میلیاردها دلار سفارش را لغو کردند - از جمله برخی که در حال حاضر در حال انجام یا تکمیل بودند. کارگرانی که برای این سفارشات دستمزد دریافت نکردند، بلافاصله در وضعیت وخیمی قرار گرفتند، زیرا سال‌ها دستمزد بسیار کمی دریافت کرده بودند و پس‌اندازی نداشتند. در برخی موارد، آن‌ها قبلاً برای پوشش هزینه‌های اساسی به وام متکی بودند.

این معمول است که برندهای بزرگ پوشاک از تامین کنندگان خود برای کاهش قیمت‌ها فشار وارد کنند، که تامین کنندگان را در موقعیت‌های دشواری قرار می‌دهد.

بیانیز می‌گوید: "یک تامین کننده انتخاب زیادی ندارد جز اینکه دستمزدها را کاهش دهد، زیرا سایر موارد فقط هزینه دارند، مانند مواد یا هزینه اداره یک کارخانه - آن‌ها نمی‌توانند آن قیمت‌ها را کاهش دهند." "بنابراین، چیزی که آن‌ها ابتدا کاهش می‌دهند همیشه دستمزد کارگران است."

در حالی که اکثر برندهای بزرگ با این پویایی عمل می‌کنند که کارگران را نسل به نسل در فقر نگه می‌دارد، برعکس آن نیز می‌تواند درست باشد. Mehera Shaw{GBN} دارای یک مدل تجاری است که برای پرداخت دستمزد معقول به کارگران در کارخانه خود در هند که منسوجات در آن ساخته، چاپ و به لباس و لوازم خانگی تبدیل می‌شوند، طراحی شده است. پرداخت منصفانه به کارگران مزایای زیادی داشته است.

شاری کلر، مالک و مدیر Mehera Shaw می‌گوید: "کارگران می‌توانند برای خانواده‌های خود برنامه‌ریزی کنند، بسیاری از مردم تعهد قوی‌تری برای نگه داشتن فرزندان خود در مدرسه، به ویژه دختران خود، ایجاد کرده‌اند." "و بنابراین نحوه تفکر آن‌ها در مورد خود، جوامع خود و آنچه می‌توانند انجام دهند، وقتی می‌توانند برنامه‌ریزی کنند، یکی از بزرگترین مزایایی است که ما می‌بینیم."

همانطور که اعضای کسب و کار سبز ما نشان می‌دهند، پرداخت منصفانه به کارگران در زنجیره‌های تامین و پرداخت دستمزد معقول امکان پذیر است، اگرچه کلر و اورتس می‌گویند که انجام این کار به تلاش بیشتری از سوی شرکت برای حفظ این تعهدات نیاز دارد. هزینه دستمزدهای بالاتر لزوماً نباید به مصرف کننده منتقل شود. بیانیز توصیه می‌کند که برندها می‌توانند هزینه‌ها را دوباره فکر کنند و اولویت‌بندی کنند، مانند هزینه‌های تبلیغات یا اجاره دفاتر شرکتی.

راه را برای دستمزدهای معقول هموار کنید

اقدامات زیادی وجود دارد که یک فرد می‌تواند برای مبارزه با دستمزدهای بالاتر در ایالات متحده و در زنجیره‌های تامین انجام دهد.

در جامعه خود مشارکت کنید: بسیاری از شهرها در سراسر کشور حداقل دستمزد بالاتری نسبت به حداقل دستمزدهای فدرال یا ایالتی دارند. در واقع، طبق مطالعه سال 2020 منتشر شده توسط پروژه حقوق کار ملی، در سال 2021، 32 شهر حداقل دستمزد خود را افزایش دادند و حداقل دستمزد 27 شهر یا شهرستان به 15 دلار در ساعت یا بیشتر خواهد رسید.

از صدای خود و قدرت خرید خود استفاده کنید:

محصولاتی را از برندهایی خریداری کنید که در مورد دستمزد کارگران، اهداف شرکت برای رسیدن به دستمزد معقول (نکته: به تعهداتی که محدود به زمان هستند، توجه کنید) شفاف هستند و اعضای کسب و کار سبز تایید شده را در greenpages.org بررسی کنید.

اگر اطلاعاتی در مورد دستمزد یک برند پیدا نکردید، از شرکت در مورد آن بپرسید! در رسانه‌های اجتماعی پست بگذارید یا از طریق وب سایت با یک برند تماس بگیرید. در حالی که ممکن است شرکت بلافاصله شروع به پرداخت دستمزد بیشتر به کارگران نکند، اگر مصرف کنندگان بیشتری خواستار دستمزد عادلانه و شفافیت دستمزد شوند، شرکت‌ها پاسخ خواهند داد.

از شرکت‌هایی که نرخ اتحادیه بالایی در زنجیره تامین خود دارند یا شرکت‌هایی که محل کار اتحادیه در ایالات متحده دارند، حمایت کنید. می‌توانید کالاهای ساخته شده توسط اتحادیه را در unionlabel.org پیدا کنید.


ایالات متحده
جهان
تجارت
هنر
سبک زندگی
نظر
صوت
بازی‌ها
آشپزی
وایرکاتِر
The Athletic

تبلیغات
رد کردن تبلیغات
اگر از دوازده قانون‌گذار بپرسید که «دستمزد معیشتی» چیست، دوازده پاسخ متفاوت دریافت خواهید کرد. این اصطلاح از کجا آمده است؟ و آیا اصلاً دقیق است؟

اعتبار... بیل ربهولز
اصطلاح «دستمزد معیشتی» آنقدر توسط سیاستمداران و گروه‌های مدافع مورد استفاده قرار می‌گیرد که تعریف آن می‌تواند مبهم شود. حداقل دستمزد قانونی در ایالات متحده ۷.۲۵ دلار در ساعت است، اگرچه برخی از ایالت‌ها و شهرها مانند نیویورک و سیاتل در حال آزمایش حداقل دستمزد تا ۱۵ دلار در ساعت هستند. اما آیا این دستمزدها برای زندگی کافی است؟ و اصلاً دستمزد معیشتی چیست؟
حداقل دستمزد تقریباً با دستورالعمل‌های فدرال فقر مطابقت دارد. طبق این دستورالعمل‌ها، یک خانوار دو نفره با درآمد سالانه کمتر از ۱۶۹۱۰ دلار در فقر زندگی می‌کند. برای عبور از خط فقر، یکی از این دو نفر باید حداقل ۸.۱۳ دلار در ساعت درآمد داشته باشد. حداقل ۱۷ ایالت حداقل دستمزد بالاتری از این میزان دارند. به عنوان مثال، حداقل دستمزد ۱۵ دلار در ساعت در نیویورک سیتی معادل درآمد سالانه ۳۱۲۰۰ دلار است که تقریباً دو برابر سطح فقر فدرال برای یک خانوار دو نفره است.
با این حال، هر کسی که در نیویورک سیتی زندگی می‌کند می‌تواند به شما بگوید که درآمد ۳۲۰۰۰ دلار در سال برای یک خانوار تک‌درآمد چقدر خنده‌دار است. به همین ترتیب، ۱۷۰۰۰ دلار ممکن است دستمزد سطح فقر در بسیاری از مناطق کشور باشد، اما این بدان معنا نیست که ۱۸۰۰۰ دلار برای گذران زندگی کافی است. این نقص در دستورالعمل‌های فدرال فقر برای اولین بار توسط زنی که آن‌ها را تهیه کرد، مالی اورشانسکی، توصیف شد.
در سال ۱۹۶۵، درست قبل از اینکه دولت ایالات متحده این دستورالعمل‌ها را تصویب کند، خانم اورشانسکی نوشت: «یک استاندارد واحد که به طور جهانی پذیرفته شده و به طور یکنواخت قابل اجرا باشد تا بتوان تصمیم گرفت چه کسی فقیر است وجود ندارد و در واقع در یک جامعه متنوع و در حال تغییر نمی‌تواند وجود داشته باشد. ... اگر نمی‌توان به طور قطعی بیان کرد که «چقدر کافی است»، باید بتوان با اطمینان بیان کرد که به طور متوسط چقدر کم است.»
با این وجود، کار او برای ایجاد چنین استانداردی به هر حال مورد استفاده قرار گرفت. طبق یک نظرسنجی سال ۱۹۵۵ توسط وزارت کشاورزی ایالات متحده، هزینه غذا یک سوم از بودجه متوسط خانواده آمریکایی پس از مالیات را تشکیل می‌داد. بنابراین، با استفاده از طرح غذایی اقتصادی وزارت کشاورزی به عنوان مبنا، فرمول او هزینه غذا را در سه ضرب کرد. عدد حاصل در سال ۱۹۶۹ به دستورالعمل فقر فدرال تبدیل شد. این عدد اولیه از آن زمان تاکنون دوباره محاسبه نشده است. در عوض، با توجه به شاخص قیمت مصرف‌کننده برای مطابقت با افزایش هزینه غذا، تنظیم شده است.
همانطور که خانم اورشانسکی گفت، این فرمول عددی را تعیین می‌کند که زیر آن خانوارهای آمریکایی در فقر هستند، اما تضمین نمی‌کند که کسی که بالاتر از آن قرار دارد فقیر نیست. این فرمول نمی‌تواند مواردی مانند هزینه واقعی مسکن یا حمل و نقل را در نظر بگیرد، داده‌هایی که در دهه ۱۹۶۰ به راحتی در دسترس نبودند.

برای خواندن هر تعداد مقاله که دوست دارید در The Times مشترک شوید.
تبلیغات
رد کردن تبلیغات