16 мин. чтения
7/22/2023 7:38:20 AM

Бесконечная игра - как ИИ создаст новую категорию игр

Featured Image 1

ИИ уже давно играет определенную роль в создании новых форм игрового процесса — от процедурно генерируемых подземелий Rogue (1980 г.) до конечных автоматов Half-Life (1998 г.) и игрового директора ИИ Left 4 Dead (2008 г.). Последние достижения в области глубокого обучения, позволяющие компьютерам генерировать новый контент на основе пользовательских подсказок и больших наборов данных, еще больше изменили правила игры.

Featured Image 2

Генеративные агенты

Жанр симуляторов был запущен в 1989 году SimCity от Maxis, в котором игроки строят и управляют виртуальным городом. Сегодня самой популярной игрой-симулятором является The Sims, в которой более 70 миллионов игроков по всему миру управляют виртуальными людьми, называемыми «симами», в повседневной жизни. Дизайнер Уилл Райт однажды описал The Sims как «интерактивный кукольный домик».

Featured Image 3

Генеративный ИИ может значительно продвинуть жанр симуляторов, сделав агентов более реалистичными с помощью возникающего социального поведения, основанного на больших языковых моделях (LLM).

Ранее в этом году группа исследователей из Стэнфорда и Google опубликовала статью о том, как LLM могут быть применены к агентам внутри игры. Во главе с аспирантом Джун Сон Паком исследовательская группа населила мир-песочницу с пиксельной графикой 25 агентами на базе ChatGPT и «архитектурой, которая расширяет LLM для хранения полной записи опыта агента с использованием естественного языка, синтезирует эти воспоминания … в отражения более высокого уровня и динамически извлекать их для планирования поведения».

Результаты стали захватывающим предварительным просмотром потенциального будущего симуляторов. Начав только с одного указанного пользователем предложения о том, что один агент хочет устроить вечеринку в честь Дня святого Валентина, агенты независимо друг от друга распространяли приглашения на вечеринку, заводили новых друзей, приглашали друг друга на свидания и координировали свои действия, чтобы прийти на вечеринку вместе вовремя через два дня.

Что делает такое поведение возможным, так это то, что LLM обучаются на данных из социальной сети и, таким образом, имеют в своих моделях строительные блоки для того, как люди разговаривают друг с другом и ведут себя в различных социальных контекстах. А в интерактивной цифровой среде, такой как игра-симулятор, эти реакции могут быть вызваны для создания невероятно реалистичного поведения.

Featured Image 4

Конечный результат с точки зрения игрока: более захватывающий игровой процесс. Большая часть удовольствия от игры в The Sims или симулятор колонии RimWorld исходит от неожиданных вещей и переживания эмоциональных взлетов и падений. С поведением агентов, основанным на корпусе социальной сети, мы можем увидеть игры-симуляторы, которые отражают не только воображение гейм-дизайнера, но и непредсказуемость человеческого общества.

Используя наше стремление к творческой игре в «кукольный дом», сами агенты также могут быть персонализированы. Игроки могут создать идеального агента, основанного на себе или вымышленных персонажах. Ready Player Me позволяет пользователям создавать свои 3D-аватары с селфи и импортировать свой аватар в более чем 9 тысяч игр/приложений.AI платформы персонажей Character.ai, InWorld и Convai позволяют создавать пользовательских NPC со своей собственной предысторией, личностью и элементами управления поведением. Хотите создать симуляцию Хогвартса, где вы соседи по комнате с Гарри Поттером? Что ж, теперь вы можете.

Сегодня разработчики могут создавать реалистично звучащие голоса для своих агентов, используя модели преобразования текста в речь от Eleven Labs. Convai недавно сотрудничала с NVIDIA в вирусной демонстрации, в которой игрок ведет естественный голосовой разговор с NPC шеф-повара рамена с искусственным интеллектом, с диалогами и соответствующими выражениями лица, генерируемыми в режиме реального времени. Приложение-компаньон с искусственным интеллектом Replika уже позволяет пользователям общаться со своими спутниками с помощью голоса, видео и AR/VR.

Обратите внимание, что есть много проблем, которые нужно решить, прежде чем мы увидим полностью генеративную версию The Sims. LLM имеют врожденные предубеждения в своих обучающих данных, которые могут быть отражены в поведении агентов. Стоимость запуска масштабируемого моделирования в облаке для игры в режиме реального времени в режиме 24/7 может быть неосуществимой с финансовой точки зрения — эксплуатация 25 агентов в течение 2 дней обходится исследовательской группе в тысячи долларов на вычисления. Усилия по переносу рабочей нагрузки модели на устройство являются многообещающими, но все еще относительно ранними. Вероятно, нам также нужно будет выяснить новые нормы в отношении парасоциальных отношений с агентами.

Но ясно одно: сегодня существует огромный спрос на генеративные агенты. 61% игровых студий, участвовавших в нашем недавнем опросе, планируют экспериментировать с NPC с искусственным интеллектом. Мы считаем, что компаньоны ИИ скоро станут обычным явлением с агентами, входящими в нашу повседневную социальную сферу. Игры-симуляторы представляют собой цифровую песочницу, в которой мы можем взаимодействовать с нашими любимыми компаньонами ИИ весело и непредсказуемо. В долгосрочной перспективе природа игр-симуляторов, скорее всего, изменится, чтобы отразить, что эти агенты не просто игрушки, а потенциальные друзья, семья, коллеги, советники и даже любовники.

Персонализация

Конечная цель персонализированных игр — предложить уникальный игровой процесс для каждого игрока. Например, давайте начнем с создания персонажа — столпа почти всех ролевых игр (RPG) от оригинальной настольной игры Dungeons & Dragons (D&D) до Genshin Impact от Mihoyo. Большинство ролевых игр позволяют игрокам выбирать из предустановленных параметров для настройки внешнего вида, пола, класса и т. д. Но что, если бы вы могли выйти за рамки пресетов и создать уникального персонажа для каждого игрока и прохождения? Персонализированные конструкторы, сочетающие LLM с моделями диффузии текста в изображение, такими как Stable Diffusion или Midjourney, могут сделать это возможным.

Spellbrush’s Arrowmancer — это ролевая игра, основанная на пользовательской аниме-модели компании на основе GAN. Игроки в Arrowmancer могут создать целую партию уникальных аниме-персонажей, вплоть до искусства и боевых способностей. Эта персонализация также является частью его системы монетизации — игроки импортируют своих персонажей, созданных искусственным интеллектом, в пользовательские баннеры гача, где они могут использовать дубликаты персонажей, чтобы усилить свою группу.

Featured Image 5

Персонализация также может распространяться на предметы в игре. Например, ИИ может помочь создать уникальное оружие и доспехи, доступные только игрокам, выполнившим определенный квест. Azra Games создала конвейер ассетов на базе искусственного интеллекта для быстрой разработки концепции и создания обширной библиотеки внутриигровых предметов и объектов мира, прокладывая путь к более разнообразному прохождению. Легендарный разработчик AAA Activision Blizzard создал Blizzard Diffusion, рифф на основе генератора изображений Stable Diffusion, чтобы помочь создавать разнообразные концепт-арты для персонажей и нарядов.

Текст и диалоги в играх также созрели для персонализации. Знаки в мире могли отражать достижение игроком определенного титула или статуса («разыскивается за убийство!»). NPC могут быть настроены как агенты LLM с различными личностями, которые адаптируются к вашему поведению - диалог может меняться, например, в зависимости от прошлых действий игрока с агентом. Мы уже видели, как эта концепция успешно реализована в играх AAA — в Monolith’s Shadow of Mordor есть система заклятых врагов, которая динамически создает интересные предыстории для злодеев на основе действий игрока. Эти элементы персонализации делают каждое прохождение уникальным.

Издатель игр Ubisoft недавно представил Ghostwriter, диалоговый инструмент, работающий на LLM. Сценаристы издателя используют этот инструмент сегодня для создания первых черновиков фоновой болтовни и лая (фрагменты диалогов во время триггерных событий), которые помогают имитировать живой мир вокруг игрока. При тонкой настройке такой инструмент, как Ghostwriter, потенциально может быть использован для персонализированного лая.

С точки зрения игрока, чистый эффект от всей этой персонализации двоякий: он увеличивает погружение в игру и возможность повторного прохождения. Непреходящая популярность ролевых модов для иммерсивных игр с открытым миром, таких как Skyrim и Grand Theft Auto 5, является показателем скрытого спроса на персонализированные истории. Даже сегодня GTA постоянно видит большее количество игроков на ролевых серверах, чем в оригинальной игре. Мы видим будущее, в котором системы персонализации станут неотъемлемым инструментом живых операций для привлечения и удержания игроков в долгосрочной перспективе во всех играх.

Повествование с искусственным интеллектом

Конечно, в хорошей игре есть нечто большее, чем просто персонажи и диалоги. Еще одна захватывающая возможность — использование генеративного ИИ, чтобы рассказывать более качественные и персонализированные истории.

Дедушкой персонализированного повествования в играх является Dungeons & Dragons, где один человек, получивший название мастер подземелий, готовит и рассказывает историю группе друзей, каждый из которых играет персонажей в истории. В результате получается отчасти импровизационный театр и отчасти ролевая игра, а это значит, что каждое прохождение уникально. Как сигнал спроса на персонализированное повествование, D&D сегодня никогда не была более популярной, а цифровые и аналоговые продукты бьют рекордные показатели продаж.

Сегодня многие компании применяют LLM к модели повествования D&D. Возможность заключается в том, чтобы позволить игрокам проводить столько времени, сколько они хотят, в созданных игроками или IP-вселенных, которые они любят, под руководством бесконечно терпеливого рассказчика с искусственным интеллектом. AI Dungeon от Latitude, запущенная в 2019 году как открытая текстовая приключенческая игра, в которой ИИ играет мастера подземелий. Пользователи также настроили версию OpenAI GPT-4, чтобы играть в D&D с многообещающими результатами. Текстовая приключенческая игра Character.AI — один из самых популярных режимов приложения.

Hidden Door делает еще один шаг вперед в обучении своих моделей машинного обучения на определенном наборе исходных материалов — например, «Волшебнике страны Оз», — позволяя игрокам совершать приключения в устоявшихся вселенных IP. Таким образом, Hidden Door работает с владельцами интеллектуальной собственности, чтобы создать новую, интерактивную форму расширения бренда. Как только фанаты закончат фильм или книгу, они смогут продолжить приключения в своих любимых мирах с помощью пользовательской кампании, похожей на D&D. И спрос на фан-опыт стремительно растет - только в мае два крупнейших онлайн-репозитория фанфиков Archiveofourown.org и Wattpad посетили более 354 миллионов и 146 миллионов веб-сайтов.

Featured Image 6

Стоит отметить, что до того, как повествование с искусственным интеллектом будет полностью готово к производству, остается много препятствий. Открытый ИИ может легко сойти с рельсов, что делает его забавным, но громоздким для игрового дизайна. Создание хорошего рассказчика с искусственным интеллектом сегодня требует большого количества человеческих правил, чтобы создать повествовательные дуги, которые определяют хорошую историю. Память и связность важны - рассказчик должен помнить, что происходило ранее в истории, и поддерживать последовательность, как фактическую, так и стилистическую. Интерпретируемость остается проблемой для многих LLM с закрытым исходным кодом, которые работают как черные ящики, в то время как геймдизайнеры должны понимать, почему система ведет себя так, а не иначе, чтобы улучшить опыт.

Динамическое построение мира

Хотя текстовые истории популярны, многие геймеры также стремятся увидеть, как их истории оживают визуально. Одна из самых больших возможностей для генеративного ИИ в играх может заключаться в том, чтобы помочь создать живые миры, в которых игроки проводят бесчисленные часы.

Хотя сегодня это невозможно, часто заявляемое видение - это создание уровней и контента в режиме реального времени по мере того, как игрок продвигается по игре. Каноническим примером того, как может выглядеть такая игра, является Игра разума из научно-фантастического романа «Игра Эндера». Интеллектуальная игра — это игра, управляемая искусственным интеллектом, которая адаптируется в режиме реального времени к интересам каждого ученика, миру, развивающемуся на основе поведения учащихся и любой другой психографической информации, которую может вывести ИИ.

Сегодня ближайшим аналогом Mind Game может стать франшиза Left 4 Dead от Valve , в которой используется директор ИИ для динамичного темпа и сложности игры. Вместо того, чтобы устанавливать точки возрождения для врагов (зомби), директор ИИ размещает зомби в разных позициях и числах в зависимости от статуса, навыков и местоположения каждого игрока, создавая уникальный опыт в каждом прохождении. Режиссер также задает настроение игре с помощью динамичных визуальных эффектов и музыки (перевод: это супер страшно!). Основатель Valve Гейб Ньюэлл придумал эту систему «процедурным повествованием». Получивший признание критиков Dead Space Remake от EA использует вариацию системы режиссеров ИИ, чтобы максимизировать ужас.

Хотя сегодня может показаться, что это область научной фантастики, вполне возможно, что однажды с улучшенными генеративными моделями и доступом к достаточному количеству вычислений и данных мы сможем создать директора ИИ, способного генерировать не только пугающие прыжки, но и сам мир.

Примечательно, что концепция машинных уровней в играх не нова. Многие из самых популярных игр сегодня, от Hades от Supergiant до Diablo от Blizzard и Minecraft от Mojang, используют процедурную генерацию — технику, с помощью которой уровни создаются случайным образом, отличаясь от каждого прохождения, с использованием уравнений и наборов правил, управляемых дизайнером-человеком. Целая библиотека программного обеспечения была создана для помощи в процедурной генерации. SpeedTree от Unity помогает разработчикам создавать виртуальную листву, которую вы, возможно, видели в лесах Пандоры в «Аватаре» или в пейзажах Elden Ring.

Featured Image 7

Многие разработчики также в восторге от возможности дополнить процедурную генерацию машинным обучением. В один прекрасный день дизайнер может итеративно сгенерировать работоспособный первый черновик уровня, используя модель, обученную на существующих уровнях, похожих по стилю. Ранее в этом году Шьям Судхакаран возглавил команду из Копенгагенского университета для создания MarioGPT — инструмента GPT2, который может генерировать уровни Super Mario, используя модель, обученную на оригинальных уровнях Super Mario 1 и 2. В течение некоторого времени в этой области проводились академические исследования, в том числе проект 2018 года по разработке уровней в шутере от первого лица DOOM с использованием генеративно-состязательных сетей (GAN).

Работая в тандеме с процедурными системами, генеративные модели могут значительно ускорить создание активов. Художники уже используют модели диффузии текста в изображение для концепт-арта и раскадровки с помощью ИИ. Руководитель отдела визуальных эффектов мэйнфреймов Юсси Кемппайнен рассказывает в этом блоге, как он создал мир и персонажей для 2.5D-приключенческой игры с помощью Midjourney и Adobe Firefly.

Featured Image 8

В области 3D-генерации также проводится много исследований. Luma использует нейронные поля излучения (NeRF), чтобы позволить потребителям создавать фотореалистичные 3D-ресурсы из 2D-изображений, снятых на iPhone. Kaedim использует сочетание искусственного интеллекта и контроля качества человека для создания готовых к производству 3D-сеток, которые уже используются более чем 225 разработчиками игр сегодня. А CSM недавно выпустила проприетарную модель, которая может генерировать 3D-модели как из видео, так и из изображений.

В долгосрочной перспективе Святой Грааль заключается в использовании моделей искусственного интеллекта для построения мира в реальном времени. Мы видим потенциальное будущее, в котором целые игры больше не визуализируются, а генерируются во время выполнения с использованием нейронных сетей. Технология NVIDIA DLSS уже позволяет генерировать новые игровые кадры с более высоким разрешением на лету, используя графические процессоры потребительского уровня. Однажды вы сможете нажать «взаимодействовать» в фильме Netflix, а затем шагнуть в мир с каждой сценой, созданной на лету и уникально персонализированной для игрока. В этом будущем игры станут неотличимы от кино.

Стоит отметить, что динамически генерируемых миров самих по себе недостаточно для создания хорошей игры, о чем свидетельствуют критические отзывы No Man’s Sky, которая была запущена с более чем 18 квинтиллионами процедурно сгенерированных планет. Перспектива динамических миров заключается в их сочетании с другими игровыми системами — персонализацией, генеративными агентами и т. д. — для открытия новых форм повествования. В конце концов, самой поразительной частью «Игры разума» было то, как она сформировалась в Эндера, а не сам мир.

Второй пилот с искусственным интеллектом для каждой игры

Хотя ранее мы рассмотрели использование генеративных агентов в играх-симуляторах, есть еще один случай использования, когда ИИ служит вторым пилотом игры, обучая нас игре, а в некоторых случаях даже играя вместе с нами.

Второй пилот с искусственным интеллектом может быть неоценим для адаптации игроков к сложным играм. Например, песочницы пользовательского контента, такие как Minecraft, Roblox или Rec Room, представляют собой богатую среду, в которой игроки могут построить практически все, что они могут себе представить, если у них есть правильные материалы и навыки. Но есть крутая кривая обучения, и большинству игроков нелегко понять, с чего начать.

Второй пилот с искусственным интеллектом может позволить любому игроку стать мастером-строителем в игре пользовательского контента, предоставляя пошаговые инструкции в ответ на текстовую подсказку или изображение и обучая игроков ошибкам. Подходящей точкой отсчета является концепция вселенной LEGO о мастерах-строителях — редких людях, одаренных способностью видеть чертеж любого творения, которое они могут себе представить в случае необходимости.

Microsoft уже работает над вторым пилотом AI для Minecraft , который использует DALL-E и Github Copilot, чтобы игроки могли вводить активы и логику в сеанс Minecraft с помощью подсказок на естественном языке. Roblox активно интегрирует генеративные инструменты искусственного интеллекта в платформу Roblox с миссией дать возможность «каждому пользователю стать творцом». Эффективность вторых пилотов ИИ для совместного творчества уже доказана во многих областях, от кодирования с помощью Github Copilot до написания с помощью ChatGPT.

Featured Image 9

При правильной интеграции агент может выступать в качестве партнера по кооперативу, когда друзья игрока недоступны, или выходить на другую сторону поля в личных играх, таких как FIFA или NBA 2k. Такой агент всегда будет доступен для игры, милостивый как в победе, так и в поражении, и никогда не осуждающий. И точно настроенный на нашу личную игровую историю, агент может значительно превосходить существующих ботов, играя точно так же, как мы сами, или способами, которые дополняют друг друга.

Подобные проекты успешно выполнялись в ограниченных средах. Популярная гоночная игра Forza разработала систему Drivatar, которая использует машинное обучение для создания водителя ИИ для каждого игрока-человека, имитирующего его поведение за рулем. Дриватары загружаются в облако и могут быть призваны участвовать в гонках с другими игроками, когда их человеческие партнеры находятся в автономном режиме, даже зарабатывая кредиты за победы. AlphaStar от Google DeepMind тренировался на наборе данных «до 200 лет» игр Starcraft II, чтобы создать агентов, которые могли бы играть и побеждать профессионалов киберспорта в игре.

Мечта об идеальном внутриигровом «приятеле» с искусственным интеллектом была запоминающейся частью многих популярных игровых франшиз — достаточно взглянуть на Кортану из вселенной Halo, Элль из The Last of Us или Элизабет в Bioshock Infinite. А в соревновательных играх избиение компьютерных ботов никогда не устареет — от жарки инопланетян в Space Invaders до топота в Starcraft, который в конечном итоге превратился в собственный игровой режим Co-op Commanders.

Игры постепенно превращаются в социальные сети следующего поколения, мы ожидаем, что вторые пилоты с искусственным интеллектом будут играть все более заметную социальную роль в качестве тренера и/или товарища по кооперативу. Хорошо известно, что добавление социальных функций повышает привлекательность игры — игроки с друзьями могут иметь до 5 раз лучшее удержание. Мы видим будущее, в котором в каждой игре есть второй пилот с искусственным интеллектом, следуя мантре «хорошо в одиночестве, отлично с искусственным интеллектом, лучше всего с друзьями».

Заключение

Мы все еще находимся на ранней стадии применения генеративного ИИ в играх, и многие юридические, этические и технические препятствия должны быть решены, прежде чем большинство этих идей могут быть реализованы в производство. Юридическое право собственности и защита авторских прав на игры с активами, созданными искусственным интеллектом, сегодня в значительной степени неясны, если разработчик не сможет доказать право собственности на все данные, используемые для обучения модели. Это затрудняет владельцам существующих IP-франшиз использование моделей искусственного интеллекта 3rd party в своих производственных конвейерах.

Существуют также серьезные опасения по поводу того, как компенсировать оригинальным писателям, художникам и создателям обучающих данных. Проблема заключается в том, что большинство моделей ИИ сегодня обучены на общедоступных данных из Интернета, большая часть которых защищена авторским правом. В некоторых случаях пользователи даже смогли воссоздать точный стиль художника с помощью генеративных моделей. Это еще рано, и компенсация создателям контента должна быть должным образом проработана.

Наконец, большинство генеративных моделей сегодня были бы непомерно дорогими для запуска в облаке в глобальном масштабе 24/7, что требуется для современных игровых операций. Для экономичного масштабирования разработчикам приложений, скорее всего, потребуется найти способы переноса рабочих нагрузок модели на устройства конечных пользователей, но это займет время.

На данный момент ясно, что существует огромная активность разработчиков и интерес игроков к генеративному ИИ для игр. И несмотря на то, что вокруг много шумихи, мы в целом воодушевлены множеством талантливых команд, которые мы видим в этой области, работающих сверхурочно над созданием инновационных продуктов и опыта.

Получи бесплатную еженедельную рассылку со ссылками на репозитории и лонгриды самых интересных историй о стартапах 🚀, AI технологиях 👩‍💻 и программировании 💻!
Присоединяйся к тысячам читателей для получения одного еженедельного письма

Подписывайся на нас:

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Добавляй ЛРНЧ в свою ленту Google Новостей.
Читайте далее 📖

Инструкция по использованию нейросети KoalaGPT в Unreal Engine

7/17/2023 · 16 мин. чтения

Инструкция по использованию нейросети KoalaGPT в Unreal Engine

Самая страшная тайна ИИ

7/31/2023 · 16 мин. чтения

Самая страшная тайна ИИ