人工智能技术正在逐步发展，有助于解决从商业到医学和娱乐等各个领域的问题。 最近，人们知道AI可以很好地解决另一个问题。 我们正在谈论游戏模式-事实证明，机器学习是改善经典计算机游戏图形的绝佳工具。
该技术被称为“ AI升级”。 一切都很简单，就像时钟一样：图像从低分辨率游戏中馈送到算法中，然后AI对该实例进行了改进。 当然，在工作开始时，有必要训练神经网络，否则就没有任何改善。 但是经过训练，人工智能显示出非常有趣的结果。
一个例子是《上古卷轴III：晨风》中的图形。 该游戏的狂热者
使用该算法处理了所有图形文件 ，结果证明，如果不是完美的话，那就接近了。
通常，为了提高游戏的纹理质量，您需要整个爱好者团队的工作，他们需要花费数天，数周和数月的私人时间才能获得所需的结果。 这是整个团队数百个小时的工作，而且远非总是可以完成项目。
在AI的帮助下，无法在几分钟内改善图形，但仍然可以更快地完成工作-数周而不是数月甚至数年。 而且，该工作可以由一个人完成。 很有可能不久我们将看到大量“变身”的旧游戏，它们看起来将是新的。
已经对诸如Doom，Half-Life 2，Metroid Prime 2，Final Fantasy VII和Grand Theft Auto：Vice City等著名游戏进行了改进。 最近，甚至质量效应2也
得到了改进，
取得了很好的效果 。
根据“优化器”之一，他花了大约200个小时来设置算法并获得理想的结果。 但是后来只有一个人能够更新Doom。
优化程序可用于将纹理存储在特殊文件中的游戏。 这些是石头，金属，草，武器以及游戏中其他所有东西的图像。 在启动时，所有这些图像都被“拉”到级别图上，我们看到了所看到的。
根据已经从事图形改进工作的人员的说法，在AI工作完成之后，必须手动删除图形工件。 这需要时间。 顺便说一句，在使用人工智能的所有其他情况下，几乎都会发生相同的事情-它在项目中的存在并不意味着没有人。 仍然需要“手动”工作。
这是修改器
和优化器积极
使用的服务之一。
该服务包含两个功能部分。 第一种将图像从低分辨率转换为高分辨率（或尝试转换）。 好吧，第二部分是将培训后积累的“经验”与发生的情况进行比较。 如果第二部分将图片评估为“成功”，则将其作为结果。
同时，随着时间的流逝，人工智能改善了其工作方法并使算法变得复杂。 这不仅是图形编辑器可以“拉伸”的图像，而且是真正的多阶段转换。
玩过优化游戏（并记得原始版本）的游戏玩家说，这段经历给人的印象是一样的，情感是一样的。 但是，对于“新”图片的质量也赞叹不已。 以前，由于图形显示在较旧版本的显像管上，因此游戏玩家可以看到更好的图像，因此许多图形伪像根本就不可见。 但是现在，当您在现代显示器上开始玩旧游戏时，所有缺陷都可以在您的手掌中看到，这在某些情况下会降低游戏的乐趣。
上面已经说过，很快我们将在一个新的包中看到旧游戏-确实如此。 越来越多的服务似乎正在优化图形，各种条纹的修改器正在各种项目上工作。 仍然需要等待一段时间，我们将能够在著名游戏中享受游戏的新印象。
