خلق شخصیت های هوشمند و خودآگاه در پویانمایی ها (انیمیشن ها) با استفاده از یادگیری عمیق

این پژوهش با هدف بررسی جایگاه و تاثیر یادگیری عمیق در خلق شخصیت های هوشمند و خودآگاه در پویانمایی انجام شده است. روش تحقیق مبتنی بر رویکرد توصیفی-تحلیلی و استفاده از منابع پیشین، داده های موجود و تحلیل الگوهای رایج در یادگیری عمیق بوده است. در این راستا، از شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs)، کانولوشنی (CNNs)، بازگشتی (RNNs) و مدل های مولد متخاصم (GANs) بهره گرفته شد تا شخصیت هایی با قابلیت های تصمیم گیری مستقل، سازگاری رفتاری، واکنش پویا به محیط و یادگیری مستمر طراحی شوند. یافته ها بیانگر آن است که تلفیق این فناوری ها با تکنیک های یادگیری تقویتی، تحلیل پیشرفته رفتار و پردازش داده های چندوجهی، موجب تحقق واقع گرایی بالاتر، تعمیق تعاملات و ارتقای قابلیت پیش بینی رفتار شخصیت ها در محیط های شبیه سازی شده شده است. بااین حال، چالش های اخلاقی و فلسفی همچون وضعیت حقوقی شخصیت های مجازی، پیامدهای تغییرات فناورانه بر جایگاه هنرمندان سنتی، و خطرات ناشی از سوءاستفاده یا تحریف محتوا، نیازمند سیاست گذاری و چارچوب های نظارتی دقیق است. این روند می تواند به تحول تعریف مرز میان خیال پردازی هنری و واقعیت دیجیتال منجر شود.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، شخصیت های هوشمند ، شخصیت های خودآگاه ، هوش مصنوعی ، پویانمایی