როგორ აპირებს AI რადიკალურად შეცვალოს თამაშის განვითარება

ეს ამბავი ჯეიკობ როუჩის ReSpec სერიის ნაწილია, რომელიც მოიცავს კომპიუტერის თამაშებისა და აპარატურის სამყაროს.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების ყველა შემთხვევიდან, მე ვერ მოვიფიქრებ ერთი უფრო მნიშვნელოვანი, ვიდრე ვიდეო თამაშები. რა თქმა უნდა, ჩვენ ვნახეთ ხალხი შექმენით მარტივი თამაშები GPT-4-დან - მაგრამ, რა თქმა უნდა, ვვარაუდობდი, რომ ასეთი ძლიერი ტექნოლოგია განიხილებოდა ასევე თამაშის განვითარების მაღალ დონეზე.

იმის გასაგებად, თუ რამდენად დიდი ცვლილება შეიძლება იყოს ეს, მე მსურდა დალაპარაკება ვინმეს, რომელსაც რეალურად ესმის, როგორ ხდება თამაშები ტექნიკურ დონეზე. მარკ უიტენი, უფროსი ვიცე პრეზიდენტი და Unity Create-ის გენერალური მენეჯერი, ნამდვილად ერთ-ერთი ასეთი ადამიანია. ის განსაკუთრებით აღფრთოვანებულია იმით, თუ როგორ შეუძლია AI-ს გარდაქმნა თამაშის განვითარება და ჩვენ ვისაუბრეთ იმაზე, თუ როგორ არის ინსტრუმენტები, რომლებიც ამ რევოლუციის საშუალებას იძლევა უკვე გზას იღებენ შემქმნელებისკენ.

უფრო სწრაფად შექმენით დრო

თამაშების განვითარებას დიდი დრო და ძალისხმევა სჭირდება, მაგრამ ამ დროის უმეტესი ნაწილი ეთმობა თამაშის მთელი შინაარსის შექმნას. Whitten ამბობს, რომ თუ გადავხედავთ საერთო 300 კაციან AAA სტუდიას, მათი სადღაც 80% ეძღვნება შინაარსის შექმნას. AI-ს შეუძლია მკვეთრად დააჩქაროს ეს პროცესი.

უაიტენმა ამის ნათელი მაგალითი მოგვცა: ზივა სახის ტრენერი. Ziva არის კომპანია Unity, რომელიც შეიძინა 2022 წლის დასაწყისში და ის მუშაობს თავის Face Trainer ინსტრუმენტზე ორ წელზე მეტი ხნის განმავლობაში. ის იღებს მოდელს, ავარჯიშებს მას ემოციებისა და მოძრაობების დიდ კომპლექსზე და ქმნის რაიმე გამოსაყენებელს.

რამდენ დროს ზოგავს ეს? უაიტენი ამბობს, რომ პერსონაჟის მაღალი დონის გაყალბებას შეუძლია ოთხი-ექვსი შემსრულებლის გუნდს ოთხი-ექვს თვე დასჭირდეს: „გულწრფელად, [ამიტომ] პერსონაჟების უახლესი ხარისხი რეალურად არც ისე პროგრესირებულა ბოლო ათი წლის განმავლობაში ან ისე."

Ziva Face Trainer-ით, დეველოპერები „აძლევენ მას ქსელს და ჩვენ ვავარჯიშებთ ამ ქსელს მონაცემთა დიდი ნაკრების წინააღმდეგ… ხუთ წუთში დაგიბრუნებთ მოწყობილობის მოდელს, რომელიც საშუალებას გაძლევთ გაუშვათ იგი რეალურ დროში.” Ziva tech მიმდინარეობს გამოყენებული ბევრი, ძალიან. ის დგას კოსტუმის დეფორმაციის უკან ობობა: მაილს მორალესი, ისევე როგორც ტროლი ში სენუას საგა: Hellblade 2 მისაბმელი. თქვენ ალბათ გინახავთ ის რამდენიმე ფილმსა და სატელევიზიო შოუშიც კი - კაპიტანი მარველი, ჯონ ვიკი 3, და Სამეფო კარის თამაშები სიაში არიან.

ეს გასაკვირი არ უნდა იყოს. მანქანათმცოდნეობა და პროცედურული ტექნიკა (როგორიცაა ინსტრუმენტები, როგორიცაა SpeedTree) სულაც არ არის ახალი თამაშების განვითარების სამყაროში. მართალია, ხელოვნური ინტელექტის მოდელებზე მეტმა კვლევამ შეიძლება გამოიწვიოს კიდევ უფრო ეფექტური შექმნის მილსადენები, მაგრამ ჩვენ ვხედავთ ცვლილებას გენერაციული AI. ჩვენ ვსაუბრობთ დიდი ენის მოდელებზე (LLM) როგორც GPT-4 და დიფუზიური მოდელები, როგორიცაა Midjourney, და მათ შეუძლიათ რადიკალურად შეცვალონ ის თამაშები, რომლებსაც ჩვენ ვხედავთ.

თამაშის შეცვლა

უაიტენი ამბობს, რომ ხელოვნური ინტელექტის იმედი არის, რომ თამაშები "ათჯერ მესამეზე უკეთესი" გახადოს, რაც ნიშნავს ათჯერ უფრო სწრაფი, ათჯერ უფრო მარტივი და ათჯერ უფრო იაფი განვითარებას. ამის შედეგი არ არის იგივე თამაშების წარღვნა, რაც ჩვენ გვაქვს. უიტენს სჯერა, რომ ამის შედეგები არის "უფრო ფართო, უფრო დიდი, ღრმა სამყაროები".

მე ვთხოვე მაგალითი და უიტენმა დაფიქრდა რა Skyrim ისე გამოიყურებოდა, თუ მას უკან გენერაციული AI მოდელი ჰქონოდა. ჩვენ ყველას გვსმენია თამაშიდან "ისარი მუხლამდე", მაგრამ უიტენმა წარმოიდგინა თამაში, სადაც ეს გადაყრის ხაზი უფრო მეტს ნიშნავდა.

”კარგი, რა მოხდება, თუ თითოეულ ამ მცველს რეალურად ჰქონია მაიერს-ბრიგსის ტიპის სქემა? ცოტა უკუღმა და გულწრფელად რომ ვთქვათ, ისტორია, რომელსაც შეეძლო ამან გავლენა მოახდინოს. რა დაემართა პერსონაჟს გზაზე? შემდეგ კი ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელიც გამოიმუშავებს რა რაციონალურ პასუხს, რომელიც გამოვიდოდა ამისგან, ყველა ამ კონკრეტული მოვლენის გათვალისწინებით.”

ჩვენ ვხედავთ გარკვეულ ძალისხმევას იქ ისეთი თამაშებით, როგორიცაა პორტოპიას სერიული მკვლელობის საქმე, რომელიც, უხეშად, არ გააკეთა საუკეთესო შემთხვევა AI-სთვის თამაშებში. თუმცა, ძნელი არ არის პოტენციალის დანახვა, განსაკუთრებით დიდ თამაშებში NPC-ებით, რომლებსაც არ აქვთ მითითებული ქვესტები ან ამომწურავი დიალოგი.

ასევე დიდი პოტენციალია sandbox-ის სტილის თამაშებშიც. უიტენმა წარმოიდგინა GTA-ს სტილის თამაში, სადაც „შედიხარ ლომბარდში და აყვანინებ ადამიანს მაგიდის უკან და, იცი, შესაძლოა თამაშის შემქმნელს არასოდეს უფიქრია ამაზე, როგორც შესაძლებლობას თამაშში მომხდარი რაღაცის გამო“. უაიტენიც ფიქრობდა შესახებ სკრიბლნავტები, გარდა იმ სამყაროსა, სადაც ნამდვილად შეგეძლო რაიმეს შექმნა და მისთვის რაიმე თვისების მინიჭება.

პრობლემა ახლა არის ის, რომ რეალურად იმუშაოს, რაც დასტურდება პორტოპიას სერიული მკვლელობის საქმე. Whitten იყო Microsoft-ის Xbox გუნდის ერთ-ერთი დამფუძნებელი წევრი და ის დაეხმარა Kinect-ის ხელმძღვანელობას. Kinect-ის შესახებ უიტენმა თქვა: „ყველას ვეტყოდი, რომ საოცრად მუშაობს, თუ თქვენს გვერდით ვიჯდები“. თქვენ დაგჭირდათ მისი მოწოდება კონკრეტული გზით, და თუ გადაუხვევდით, ეს არ იმუშავებს.

ეს არის დიდი პრობლემა, რომელსაც აწყდება AI, როგორც მთლიანობაში, ისეთი ჭკვიანი ასისტენტებით, როგორიცაა ალექსა მუშაობს მხოლოდ ვიწრო დიაპაზონში. LLM-ები ცვლიან ამ დინამიკას და იძლევიან ნებისმიერ მოთხოვნას და ეს არის ის, რაც საინტერესოა უფრო ღრმა თამაშის სამყაროების შექმნისას. თუმცა იქამდე მისასვლელი გზაა.

„თუ ხელსაწყოს იქ გამოაქვეყნებთ… [შემქმნელები] მიაღწევენ ნებისმიერ საზღვრებს და იტყვიან: „კარგი, ეს ასე არ არის გართობა.“ მაგრამ შემდეგ ისინი რეალურად აპირებენ იპოვონ სივრცე, რაზეც არავინ ფიქრობს“, - თქვა უიტენმა.

მეტი ხელსაწყოების გამოშვებით, ჩვენ შეგვიძლია ვიხილოთ რამდენიმე ადრეული ექსპერიმენტი AI-ით მომავალ წელს. ჩვენ უკვე გვაქვს ზოგიერთ შემთხვევაში, მაგალითად, ძალიან პოპულარული AI Dungeon 2. მაგრამ იმისათვის, რომ ამ სახის ჩაძირული სამყარო მასშტაბური იყოს შესაძლებელი, თქვენ გჭირდებათ შუამავალი. და ერთიანობისთვის ეს შუამავალი ბარაკუდაა.

ბარაკუდა

Unity მოიცავს ნერვული ქსელის დასკვნების ბიბლიოთეკას, სახელწოდებით Barracuda. როგორც უიტენი განმარტავს, ”ეს არის დასკვნის ძრავა, რომელიც საშუალებას გაძლევთ მართოთ დიფუზია ან სხვა ფორმები გენერაციული კონტენტი მოწყობილობაზე მუშაობის დროს ღრუბელზე დარტყმის გარეშე და მაღალი ეფექტურობით ტემპი.”

ოჰ, შესრულება. რამდენადაც ჩვენ გვსურს საუბარი იმაზე, რომ AI-ს შეუძლია სამუდამოდ შეცვალოს შინაარსი, არის უზარმაზარი გამოთვლითი ღირებულება (არის მიზეზი, რომ ამას დასჭირდა ათიათასობით GPU-ის ასაშენებლად ChatGPT). Barracuda საშუალებას აძლევს ამ მოდელებს იმუშაონ თქვენს CPU-ზე ან GPU-ზე, ასე რომ თქვენ არ დაგჭირდებათ ღრუბელში გასვლა, რაც, ცნობისთვის, დეველოპერებისთვის უზარმაზარი ფულის მომტანი იქნება.

Unity მუშაობს Barracuda-ს მეტ ფუნქციებზე და უიტენმა თქვა, რომ „თამაშის შემქმნელთა საზოგადოების ინტერესი დაბრუნდა არაჩვეულებრივად მაღალი. ” ეს არის გასაღები, რომელიც შესაძლებელს ხდის გენერაციულ AI-ს თამაშის შემუშავებასა და დიზაინში, განსაკუთრებით ამის საჭიროების გარეშე კონკრეტული აპარატურა.

უიტენის თქმით, გუნდს სურს დაიწყოს „სამშენებლო ტექნიკის შექმნა, რომელიც შემქმნელებს საშუალებას მისცემს რეალურად დაიწყონ მათი თამაშის დიზაინის დიდი და ძირითადი ნაწილის მიზანმიმართვა და არა „ოჰ, ეს ნამდვილად შეამცირებს ჩემს აუდიტორიას, თუ მე შევქმნი მის დიზაინს.” Unreal Engine-ს, თავის მხრივ, აქვს მსგავსი ინსტრუმენტი (სწორად სახელწოდებით NeuralNetworkInference ინსტრუმენტი, ან NNI).

ეს ბიბლიოთეკები, როდესაც შეხვდებიან დიდი გენერაციული AI მოდელების და შინაარსის განვითარების აჩქარებას, შეიძლება გამოიწვიოს "კრეატიულობის აფეთქება", შესაბამისად Whitten. და ეს არის რაღაც აღფრთოვანებული თამაშების მომავლისთვის.

ეს სტატია არის ნაწილი ReSpec – მიმდინარე ორკვირეული სვეტი, რომელიც მოიცავს დისკუსიებს, რჩევებს და სიღრმისეულ მოხსენებას PC თამაშების მიღმა არსებული ტექნოლოგიების შესახებ.

რედაქტორების რეკომენდაციები

• მე შევეცადე გამეცოცხლებინა Halo-ს მივიწყებული მემკვიდრეობა, როგორც Mac-ის ფრენჩაიზია - და ეს კატასტროფა იყო
• კომპიუტერის ექსკლუზიური პარტნიორობით, ყველა აგებს
• ყველა დროის ყველაზე ცუდი კომპიუტერის პორტები - და რატომ იყო ისინი ასე ცუდი
• კონსოლებს ჯერ კიდევ აქვთ ერთი დიდი უპირატესობა და ეს ზიანს აყენებს PC თამაშს
• როგორ მოატყუა ვირუსულმა ბოდიკამერის თამაშმა ინტერნეტი, რომ ეს რეალური კადრები იყო