जेनेरिक एआई के सभी उपयोग मामलों में से, मैं वीडियो गेम से अधिक महत्वपूर्ण किसी एक के बारे में नहीं सोच सकता। ज़रूर, हमने लोगों को देखा है GPT-4 से सरल गेम बनाएं - लेकिन निश्चित रूप से, मैंने मान लिया कि इतनी शक्तिशाली तकनीक पर चर्चा की जा रही है खेल विकास के उच्च स्तर पर भी.
अंतर्वस्तु
- तेजी से समय बनाएं
- खेल बदल रहा है
- बाराकुडा
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यह कितना बड़ा बदलाव हो सकता है, इसका अंदाज़ा लगाने के लिए, मैं किसी ऐसे व्यक्ति से बात करना चाहता था जो वास्तव में समझता हो कि तकनीकी स्तर पर गेम कैसे बनाए जाते हैं। यूनिटी क्रिएट के वरिष्ठ उपाध्यक्ष और महाप्रबंधक मार्क व्हिटेन निश्चित रूप से ऐसे ही एक व्यक्ति हैं। वह विशेष रूप से इस बात को लेकर उत्साहित हैं कि एआई खेल के विकास को कैसे बदल सकता है, और हमने इस बारे में बात की कि वे उपकरण कैसे हैं जो उस क्रांति को सक्षम कर सकते हैं पहले से रचनाकारों के लिए अपना रास्ता बना रहे हैं।
तेजी से समय बनाएं
खेलों को विकसित होने में बहुत अधिक समय और प्रयास लगता है, लेकिन उस समय का अधिकांश भाग खेल के लिए सभी सामग्री तैयार करने में समर्पित होता है। व्हिटन का कहना है कि यदि आप सामान्य 300-व्यक्ति एएए स्टूडियो को देखें, तो उनमें से लगभग 80% सामग्री बनाने के लिए समर्पित हैं। एआई उस प्रक्रिया को काफी तेज कर सकता है।
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व्हिटन ने इसका एक स्पष्ट उदाहरण प्रदान किया: ज़ीवा फेस ट्रेनर। ज़ीवा एक कंपनी है जिसे यूनिटी ने 2022 की शुरुआत में अधिग्रहित किया था, और यह दो साल से अधिक समय से अपने फेस ट्रेनर टूल पर काम कर रही है। यह एक मॉडल लेता है, इसे भावनाओं और आंदोलनों के एक बड़े समूह पर प्रशिक्षित करता है, और कुछ उपयोगी उत्पन्न करता है।
इससे कितना समय बचता है? व्हिटन का कहना है कि एक चरित्र की उच्च-स्तरीय हेराफेरी में चार से छह कलाकारों की टीम को चार से छह महीने लग सकते हैं: "स्पष्ट रूप से, [यही कारण है कि पिछले दस वर्षों में पात्रों की अत्याधुनिक गुणवत्ता में वास्तव में इतनी प्रगति नहीं हुई है या इसलिए।"
सेनुआ की गाथा: हेलब्लेड II - द गेम अवार्ड्स 2019 - ट्रेलर की घोषणा (इन-इंजन)
ज़ीवा फेस ट्रेनर के साथ, डेवलपर्स "इसे एक जाल देते हैं और हम उस जाल को डेटा के एक बड़े सेट के खिलाफ प्रशिक्षित करते हैं... इसलिए।" आपको पांच मिनट में एक रिग मॉडल वापस मिल जाता है जो आपको इसे वास्तविक समय में चलाने की अनुमति देता है। जीवा टेक हो रहा है इस्तेमाल किया गया बहुत, बहुत। यह सूट विरूपण के पीछे है स्पाइडर-मैन: माइल्स मोरालेस, साथ ही ट्रोल में भी सेनुआ की गाथा: हेलब्लेड 2 ट्रेलर। आपने शायद इसे कुछ फिल्मों और टीवी शो में भी देखा होगा - कैप्टन मार्वल, जॉन विक 3, और गेम ऑफ़ थ्रोन्स सूची में हैं.
इसमें कोई आश्चर्य नहीं होना चाहिए। मशीन लर्निंग और प्रक्रियात्मक तकनीकें (जैसे स्पीडट्री जैसे उपकरण) खेल विकास की दुनिया में बिल्कुल नई नहीं हैं। यह सच है कि एआई मॉडल में अधिक शोध से और भी अधिक कुशल निर्माण पाइपलाइनें बन सकती हैं, लेकिन हम इसमें बदलाव देख रहे हैं जनरेटिव एआई. हम बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के बारे में बात कर रहे हैं GPT-4 की तरह और मिडजर्नी जैसे प्रसार मॉडल, और वे हमारे द्वारा देखे जाने वाले खेलों को मौलिक रूप से बदल सकते हैं।
खेल बदल रहा है
व्हिटन का कहना है कि एआई के साथ आशा खेलों को "दस से तिहाई बेहतर" बनाने की है, जिसका अर्थ है कि ऐसे खेल जो विकसित करने के लिए दस गुना तेज, दस गुना आसान और दस गुना सस्ते हों। हालाँकि, इसका परिणाम हमारे पास मौजूद समान खेलों की बाढ़ नहीं है। व्हिटन का मानना है कि इसके परिणाम "व्यापक, बड़ी, गहरी दुनिया" हैं।
मैंने एक उदाहरण पूछा, और व्हिटन ने सोचा कि क्या Skyrim ऐसा लगेगा यदि इसके पीछे एक जेनेरिक एआई मॉडल हो। हम सभी ने खेल से "घुटने तक तीर" मीम सुना है, लेकिन व्हिटन ने एक ऐसे खेल की कल्पना की जहां उस थ्रोअवे लाइन का मतलब कुछ और था।
“ठीक है, क्या होगा यदि उनमें से प्रत्येक गार्ड के पास वास्तव में मायर्स-ब्रिग्स-प्रकार का चार्ट हो? थोड़ी पिछली कहानी और स्पष्ट रूप से, एक पिछली कहानी जो उससे प्रभावित हो सकती थी। रास्ते में चरित्र के साथ क्या हुआ? और फिर उन सभी विशेष घटनाओं को देखते हुए, उससे निकलने वाली तर्कसंगत प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए एक एआई मॉडल।
हम जैसे खेलों के साथ वहां कुछ प्रयास देख रहे हैं पोर्टोपिया सीरियल मर्डर केस, जो, स्पष्ट रूप से, नहीं बनाया गया है खेलों में एआई के लिए सबसे अच्छा मामला. हालाँकि, क्षमता को देखना कठिन नहीं है, विशेष रूप से एनपीसी वाले बड़े खेलों में जिनमें निर्धारित खोज या विस्तृत संवाद नहीं हैं।
सैंडबॉक्स शैली के खेलों में भी काफी संभावनाएं हैं। व्हिटन ने एक GTA-शैली के खेल की कल्पना की जहां आप "गिराने की दुकान में जाते हैं और डेस्क के पीछे के व्यक्ति को भर्ती करते हैं और, आप जानते हैं, शायद गेम निर्माता ने गेम में कुछ और घटित होने के कारण इसकी संभावना के बारे में कभी सोचा भी नहीं था।" व्हिटन ने भी सोचा के बारे में स्क्रिब्लेनॉट्स, सिवाय उस दुनिया के जहां आप वास्तव में कुछ भी बना सकते हैं और उसमें कोई भी गुण निर्दिष्ट कर सकते हैं।
अभी समस्या यह है कि इसे वास्तव में काम में लाया जाए, जैसा कि प्रमाणित है पोर्टोपिया सीरियल मर्डर केस। व्हिटन माइक्रोसॉफ्ट में Xbox टीम के संस्थापक सदस्यों में से एक थे, और उन्होंने Kinect को आगे बढ़ाने में मदद की। किन्नेक्ट के बारे में, व्हिटन ने कहा: "मैं हर किसी को बताऊंगा कि अगर मैं आपके बगल में बैठा हूं तो यह अद्भुत काम करता है।" आपको इसे एक विशिष्ट तरीके से संकेत देने की आवश्यकता है, और यदि आप भटक गए, तो यह काम नहीं करेगा।
स्मार्ट असिस्टेंट जैसे समग्र रूप से एआई के सामने यह बड़ी समस्या है एलेक्सा केवल एक संकीर्ण दायरे में काम कर रहा है। एलएलएम उस गतिशीलता को बदलते हैं और किसी भी संकेत के लिए अनुमति देते हैं, और गहरी गेम दुनिया बनाने के बारे में यही रोमांचक है। हालाँकि, वहाँ पहुँचने के लिए अभी भी एक सड़क है।
"यदि आप उपकरण को वहां रखते हैं... [निर्माता] जो भी सीमाएं हैं, उन्हें मार देंगे और कहेंगे, 'ठीक है, यह नहीं है मज़ा।' लेकिन फिर वे वास्तव में वह स्थान ढूंढने जा रहे हैं जिसके बारे में कोई सोच भी नहीं रहा है,' व्हिटन ने कहा।
अधिक टूल आने के साथ, हम अगले वर्ष के भीतर एआई के साथ कुछ शुरुआती प्रयोग देख सकते हैं। हमारे पास पहले से ही कुछ मामले हैं, जैसे कि बेहद लोकप्रिय एआई कालकोठरी 2. लेकिन इस प्रकार की व्यापक दुनिया को बड़े पैमाने पर संभव बनाने के लिए, आपको एक बिचौलिए की आवश्यकता है। और एकता के लिए, वह बिचौलिया बाराकुडा है।
बाराकुडा
यूनिटी में बाराकुडा नामक एक तंत्रिका नेटवर्क अनुमान पुस्तकालय शामिल है। जैसा कि व्हिटन बताते हैं, "यह एक अनुमान इंजन है जो आपको प्रसार या अन्य रूपों को चलाने की अनुमति देता है क्लाउड से टकराए बिना डिवाइस पर रनटाइम पर जेनरेटिव कंटेंट की उच्च प्रदर्शन क्षमता गति।"
अरे हाँ, प्रदर्शन। जितना हम एआई के बारे में बात करना पसंद करते हैं वह सामग्री को हमेशा के लिए बदल सकता है, इसमें भारी कम्प्यूटेशनल लागत है (इसके लिए एक कारण है) चैटजीपीटी बनाने के लिए हजारों जीपीयू). बाराकुडा उन मॉडलों को आपके सीपीयू या जीपीयू पर चलने की इजाजत देता है ताकि आपको क्लाउड पर जाने की ज़रूरत न पड़े, जो रिकॉर्ड के लिए, डेवलपर्स के लिए एक बड़ा पैसा-सिंक होगा।
यूनिटी बाराकुडा के लिए और अधिक सुविधाओं पर काम कर रही है, और व्हिटन का कहना है कि "गेम निर्माता समुदाय की ओर से इसमें रुचि दिखाई दे रही है असाधारण रूप से ऊँचा।” यह वह कुंजी है जो गेम के विकास और डिजाइन में जेनरेटिव एआई को संभव बनाती है, खासकर बिना किसी आवश्यकता के विशिष्ट हार्डवेयर.
व्हिटन का कहना है कि टीम "ऐसी तकनीकों का निर्माण शुरू करना चाहती है जो रचनाकारों को वास्तव में उनके गेम डिज़ाइन के एक बड़े और मुख्य भाग को लक्षित करना शुरू करने की अनुमति दें, न कि 'ओह, यह' अगर मैं इसके लिए डिज़ाइन करता हूं तो यह वास्तव में मेरे दर्शकों को कम कर देगा। '' अवास्तविक इंजन के पास, अपनी ओर से एक समान उपकरण है (उपयुक्त नाम NeuralNetworkInference उपकरण, या एनएनआई)।
व्हिटन के अनुसार, जब इन पुस्तकालयों को बड़े जेनरेटिव एआई मॉडल और सामग्री विकास में तेजी मिलती है, तो "रचनात्मकता का विस्फोट" हो सकता है। और यह खेलों के भविष्य के लिए उत्साहित होने वाली बात है।
यह लेख का हिस्सा है क्रमशः - एक चालू द्विसाप्ताहिक कॉलम जिसमें पीसी गेमिंग के पीछे की तकनीक पर चर्चा, सलाह और गहन रिपोर्टिंग शामिल है।
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