تقنيات الذكاء الاصطناعي داخل الألعاب الإلكترونية وعلاقتها بإنغماس اللاعبين

في السنوات الأخيرة، شهد مجال الذكاء الاصطناعي تقدم ملحوظ في مجال ألعاب الفيديو، وقد ساهم اندماج الذكاء الاصطناعي داخل الألعاب الإلكترونية في تحسين الخبرات المرئية، وتطوير اللعبة وتعزيز بيئتها لتصبح أكثر واقعية وانغماسا لممارسي الألعاب، واستخدام اللاعب الافتراضي (non-player character) في تحليل خطط اللاعب وتعديل استراتيجيات اللعبة لتصبح مستوياتها أكثر تحديا وصعوبة.
ولقد تعددت تقنيات الذكاء الاصطناعي بداية من الاعتماد على تقنيات الأنظمة القائمة على القواعد (rule-based systems) المتعلقة باستخدام قواعد محددة مسبقا لاتخاذ القرارات، وتقنيات القرارات البسيطة المتفرعة (simple decision trees) من أجل سلوكيات اللعبة الأساسية وحركة الشخصيات التي تسمح بالاستجابة لسلوكيات ممارس اللعبة وتحسين التفاعل المرئي لديه، وصولا إلى التعلم الآلي (machine learning) الذي يتضمن التعلم العميق "deep learning" الخاص بتحليل واجهة المستخدم user interface لتقديم خبرات مختلفة لكل لاعب داخل اللعبة الواحدة، ثم ظهر مصطلح تصور اللعبة game visualization الخاص باستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتحسين الجوانب المرئية للعبة، والتقنيات المستخدمة في الألعاب ثلاثية الأبعاد مثل اكتشاف المسار pathfinding، والتنقل navigations لزيادة إدراك اللاعبين بالتفاصيل الدقيقة مما يشعرهم بالإنغماس داخل تجربة اللعبة.
ويمكن تقسيم مصطلح الإنغماس داخل اللعبة immersive games إلى ثلاثة مستويات: أولا الإنخراط engagement حيث يقوم اللاعبين بتوفير الجهد والوقت لفهم اللعبة وممارستها، ثم مرحلة الانشغالengrossment   حيث يوفر اللاعب الكثير من الاهتمام والاندماج العاطفي من خلال البناء الجيد والمهام المثيرة للاهتمام والحبكة داخل اللعبة، والمرحلة الأخيرة هي الانغماس الكلي total immersion بمعنى عدم شعور اللاعب بالبيئة الواقعية المحيطة به والتركيز التام داخل اللعبة.
لذا تسعى هذه الدراسة إلى التعرف على أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة داخل الألعاب، بالإضافة إلى قياس العلاقة بين خصائص اللاعب وتجربة اللعبة وتحقق الانغماس لدى اللاعبين، ودور تفاعل اللاعب مع تقنيات الذكاء الاصطناعي من خلال مقياس التحديات الديناميكية dynamic difficulty scaling DDS وعلاقتها بمستوى إنغماس اللاعب داخل اللعبة. وقد اعتمدت الدراسة على المنهج الاستكشافي على عينة عمدية من ممارسي لعبة the last of us 2 المستخدمة لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتي قامت بتنفيذ مقياس التحديات الديناميكية من خلال المقابلات شبه المنظمة Semi- structured interviews لتحليل تجربة اللاعبين، وعلاقتها بتحقق مستويات الإنغماس لديهم، باستخدام أداة التحليل الموضوعيthematic analysis، وتوصلت الدراسة إلى عدة نتائج أهمها يتكيف سلوك اللاعب الافتراضي المتمثل في الأعداء داخل اللعبة مع استراتيجيات اللاعب وخططه المستخدمة، ويتم تهيئة الصعوبات وفقا لمهارات اللاعب بمعنى أنه كلما زادت وتطورت مهارات اللاعب في قتل الأعداء كلما زاد الرعب والعنف المقدم من الأعداء داخل اللعبة، وثبت تأثير المستويات الصعبة على تجربة اللاعبين فكلما كان المستويات أكثر صعوبة كلما زاد إنغماس اللاعبين بها، حيث ثبت تحقق الإنغماس من خلال الانشغال التام بالتحديات المطلوبة والتفكير الدائم في خطط للتخلص من الأعداء والشعور بالسعادة والإنجاز عند تحقق ذلك، ظهر الارتباط المعرفي من خلال البحث عن معلومات حول اللعبة وكيفية تخطي الصعوبات من خلال فيديوهات مؤثري اليوتيوب والحديث مع الأصدقاء وظهر الإنغماس العاطفي التخيلي من خلال شعور اللاعبين بالسعادة والإنجاز لإحدى المستويات بعد عدة محاولات، بالإضافة إلى شعورهم بالفشل والتأخر والهزيمة والملل المؤقت الذي يجعل اللاعب في حالة تفكير دائم بأحداث اللعبة وكيفية استكمال التحديات المطلوبة، أما عن الإنغماس السلوكي الحسي فقد ظهر من خلال استغراق اللاعبين لفترة زمنية طويلة تصل إلى ثلاثة أشهر من أجل استكمال مهام وأهداف اللعبة، بالإضافة إلى الإنفعال الدائم مع صعوبات اللعبة بالتفكير او الغضب والإحباط من صعوبة إحدى المستويات الذي وصل إلى تكسير أزرار البلايستشن أو زيادة ضغط الدم أو ارتفاع معدلات الكورتيزول لديهم.