AI はゲーム開発をどのように根本的に変えようとしているのか

このストーリーは、PC ゲームとハードウェアの世界をカバーする Jacob Roach の ReSpec シリーズの一部です。

世の中にある生成 AI のユースケースの中で、ビデオ ゲームほど重要なものは思いつきません。 確かに、私たちは人々を見てきました GPT-4から簡単なゲームを作成する — しかし確かに、私はこれほど強力なテクノロジーが議論されていると思っていました ゲーム開発のより高いレベルでも.

これがどれほど大きな変化になるかを知るために、ゲームが技術レベルでどのように作られているかを実際に理解している人に話を聞きたいと思いました。 Unity Create の上級副社長兼ゼネラルマネージャーである Marc Whitten 氏も、間違いなくそのような人物の 1 人です。 彼は特に、AI がゲーム開発をどのように変革できるかについて興奮しており、私たちはその革命を可能にするツールがどのようなものであるかについて話しました。 すでに クリエイターへの道を歩みます。

作成時間の短縮

ゲームの開発には膨大な時間と労力がかかりますが、その時間のほとんどは、ゲームのすべてのコンテンツの作成に費やされます。 Whitten 氏によると、一般的な 300 人規模の AAA スタジオを見ると、そのうちの約 80% がコンテンツ作成に専念しているとのことです。 AI はそのプロセスを大幅にスピードアップできます。

Whitten 氏は、Ziva Face Trainer という明確な例を示しました。 Ziva は Unity が 2022 年初めに買収した会社で、2 年ちょっとにわたって Face Trainer ツールの開発に取り組んできました。 モデルを取得し、感情や動きの大規模なセットに基づいてトレーニングし、使用可能なものを生成します。

これによりどのくらい時間が節約されますか? Whitten 氏は、キャラクターのハイエンドなリギングには 4 ～ 6 人のアーティストからなるチームで 4 ～ 6 か月かかる場合があると述べています。 [それが] 過去 10 年間、キャラクターの最先端の品質が実際にはそれほど進歩していない理由です。 それで。"

Ziva Face Trainer を使用すると、開発者は「それにメッシュを与え、そのメッシュを大規模なデータセットに対してトレーニングします… 5 分以内にリグ モデルが返され、それをリアルタイムで実行できるようになります。」 Ziva tech は 使用済み 多くの、 それも。 スーツの変形の裏側です スパイダーマン：マイルズ・モラレス、 のトロルと同様に、 セヌアのサーガ: ヘルブレード 2 トレーラー。 あなたもおそらくいくつかの映画やテレビ番組でそれを見たことがあるでしょう - キャプテン・マーベル、ジョン・ウィック3、 と ゲーム・オブ・スローンズ がリストに載っています。

それは驚くべきことではありません。 機械学習と手続き型の手法 (SpeedTree などのツール) は、ゲーム開発の世界ではまったく新しいものではありません。 AI モデルの研究を進めれば、より効率的な作成パイプラインが実現できるのは事実ですが、私たちは次のような変化を感じています。 生成AI。 大規模言語モデル (LLM) について話しています。 GPT-4のような と ミッドジャーニーのような普及モデル、そして彼らは私たちが見ているゲームを根本的に変えることができます。

ゲームを変える

Whitten 氏は、AI の希望はゲームを「10 から 3 分の 1 良く」することだと述べています。これは、開発が 10 倍速く、10 倍簡単で、10 倍安くなるゲームを意味します。 ただし、その結果、私たちが持っているのと同じゲームが氾濫するわけではありません。 ホイッテン氏は、その結果として「より広く、より大きく、より深い世界」が生まれると信じています。

私が例を尋ねると、ホイッテンは何を考えましたか スカイリム 背後に生成 AI モデルがあるかのように見えます。 誰もがこのゲームの「膝に矢」というミームを聞いたことがあるでしょうが、ホイッテンはその捨て台詞がそれ以上の意味を持つゲームを想像していました。

「では、もしこれらの警備員が実際にマイヤーズ・ブリッグス型のチャートを持っていたらどうなるでしょうか? ちょっとした裏話と、率直に言って、その影響を受けた可能性のある裏話。 途中でキャラクターに何が起こったのでしょうか？ そして、これらすべての特定のイベントを考慮して、そこから合理的な応答となるものを生成する AI モデル。」

のようなゲームでは、ある程度の努力が見られます ポートピア連続殺人事件、 率直に言って、それは達成できていません ゲームにおける AI の最良のケース. ただし、特に設定されたクエストや徹底的な対話がない NPC が存在する大規模なゲームでは、その可能性を理解するのは難しくありません。

サンドボックス スタイルのゲームにも多くの可能性があります。 Whitten は、「質屋に行って、机の後ろにいる人を勧誘し、おそらく ゲーム制作者は、ゲーム内で何か別のことが起こったため、そのような可能性があるとは考えもしませんでした。」 ウィッテンも考えた だいたい スクリブルノーツ、 本当に何でも作って、それに任意のプロパティを割り当てることができる世界を除いて。

現在の問題は、次のことから分かるように、それを実際に機能させることです。 ポートピア連続殺人事件。 Whitten は Microsoft の Xbox チームの創設メンバーの 1 人であり、Kinect の推進を主導しました。 Kinect についてウィッテン氏は次のように述べています。「もし私があなたの隣に座っていたら、この機能は素晴らしいとみんなに伝えたいと思います。」 特定の方法でそれを促す必要があり、それを逸脱すると機能しません。

それが、AI のようなスマート アシスタントを含む AI 全体が直面している大きな問題です。 アレクサ 狭い範囲内でのみ動作します。 LLM はそのダイナミクスを変更し、あらゆるプロンプトを可能にします。それが、より深いゲーム世界を作成することの魅力です。 ただし、そこに至るまでにはまだ道があります。

「ツールを世に出すと…（クリエイターは）境界線が何であれ、『まあ、それは違う』と言うだろう」 でもその後、彼らは誰も考えもしなかったスペースを実際に探しに行くことになるのです」とウィッテン氏は語った。

さらに多くのツールが展開されれば、来年中には AI を使った初期の実験がいくつか行われる可能性があります。 非常に人気のあるものなど、いくつかのケースではすでに実現しています。 AIダンジョン2。 しかし、この種の没入型の世界を大規模に実現するには、仲介者が必要です。 そして Unity にとって、その仲介者は Barracuda です。

バラクーダ

Unity には、Barracuda と呼ばれるニューラル ネットワーク推論ライブラリが含まれています。 Whitten 氏は次のように説明しています。「これは、拡散または他の形式を推進できる推論エンジンです。 クラウドにアクセスすることなく、デバイス上で実行時に生成コンテンツを高いパフォーマンスで生成します。 ペース。"

そうそう、パフォーマンスね。 私たちは AI がコンテンツを永久に変更できることについて話したいのですが、膨大な計算コストがかかります (それには理由があります) ChatGPT を構築するための数万の GPU). Barracuda を使用すると、これらのモデルを CPU または GPU 上で実行できるため、開発者にとってクラウドにアクセスする必要がなくなります。記録上、これは開発者にとって莫大な費用の無駄になります。

Unity は Barracuda 向けのさらなる機能の開発に取り組んでおり、Whitten 氏は「ゲーム作成者コミュニティからの関心が高まっている」と述べています。 異常に高い。」 これは、特に何も必要とせずに、ゲーム開発とデザインにおいて生成 AI を可能にする鍵です。 特定のハードウェア。

Whitten 氏は、チームは「クリエイターが『ああ、これ』ではなく、ゲーム デザインの大部分と核となる部分を実際にターゲットにし始めることを可能にする技術の構築に着手したいと考えている」と述べています。 アンリアル エンジン側には、同様のツール (適切な名前の NeuralNetworkInference ツール、または NNI）。

Whitten 氏によると、これらのライブラリは、大規模な生成 AI モデルとコンテンツ開発の加速に遭遇すると、「創造性の爆発」につながる可能性があります。 そしてそれはゲームの将来にとって興奮すべきことです。

この記事はの一部です リスペック – PC ゲームの背後にある技術に関するディスカッション、アドバイス、詳細なレポートを含む、継続的な隔週コラム。

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