AI가 게임 개발을 근본적으로 바꾸는 방법

이 이야기는 PC 게임 및 하드웨어의 세계를 다루는 Jacob Roach의 ReSpec 시리즈의 일부입니다.

생성 AI의 모든 사용 사례 중에서 비디오 게임보다 더 중요한 것은 생각할 수 없습니다. 물론, 우리는 사람들을 보았다 GPT-4에서 간단한 게임 만들기 — 하지만 분명히 이렇게 강력한 기술이 논의되고 있다고 가정했습니다. 더 높은 수준의 게임 개발에서도.

이것이 얼마나 큰 변화가 될 수 있는지 알아보기 위해 기술 수준에서 게임이 어떻게 만들어지는지 실제로 이해하는 사람과 이야기하고 싶었습니다. Unity Create의 수석 부사장 겸 제너럴 매니저인 Marc Whitten은 확실히 그러한 사람 중 한 명입니다. 그는 특히 AI가 게임 개발을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대해 흥분했으며 우리는 그 혁명을 가능하게 할 수 있는 도구가 어떻게 이미 크리에이터에게 다가갑니다.

더 빠른 생성 시간

게임은 개발하는 데 막대한 시간과 노력이 필요하지만 대부분의 시간은 게임의 모든 콘텐츠를 만드는 데 할애됩니다. Whitten은 일반적인 300명의 AAA 스튜디오를 보면 약 80%가 콘텐츠 제작에 전념하고 있다고 말합니다. AI는 이 프로세스의 속도를 크게 높일 수 있습니다.

Whitten은 이에 대한 명확한 예를 제공했습니다. Ziva Face Trainer. Ziva는 Unity가 2022년 초에 인수한 회사로, Face Trainer 도구를 2년 조금 넘게 작업해 왔습니다. 모델을 가져와 다양한 감정과 움직임에 대해 훈련시키고 유용한 것을 생성합니다.

얼마나 많은 시간이 절약됩니까? Whitten은 캐릭터의 하이엔드 리깅 작업에 4~6명의 아티스트로 구성된 팀이 4~6개월이 걸릴 수 있다고 말합니다. [그래서] 지난 10년 동안 캐릭터의 최첨단 품질이 실제로 그렇게 많이 발전하지 않은 이유 또는 그래서."

Ziva Face Trainer를 사용하여 개발자는 "메쉬를 제공하고 우리는 많은 데이터 세트에 대해 해당 메쉬를 훈련합니다... 그래서 5분 안에 실시간으로 실행할 수 있는 장비 모델을 얻을 수 있습니다.” 지바테크는 사용된 많이, 도. 에서 수트 변형 뒤에 있습니다. 스파이더맨: 마일즈 모랄레스, 트롤 뿐만 아니라 세누아의 사가: 헬블레이드 2 트레일러. 아마 몇 편의 영화와 TV 프로그램에서도 본 적이 있을 것입니다. 캡틴 마블, 존 윅 3, 그리고 왕좌의 게임 목록에 있습니다.

그것은 놀라운 일이 아닙니다. 기계 학습 및 절차적 기술(예: SpeedTree와 같은 도구)은 게임 개발 세계에서 완전히 새로운 것은 아닙니다. AI 모델에 대한 더 많은 연구가 훨씬 더 효율적인 생성 파이프라인으로 이어질 수 있다는 것은 사실이지만, 우리는 생성 AI. 우리는 대규모 언어 모델(LLM)에 대해 이야기하고 있습니다. GPT-4처럼 그리고 Midjourney와 같은 확산 모델, 그들은 우리가 보는 게임을 근본적으로 바꿀 수 있습니다.

게임 변경

Whitten은 AI의 희망은 게임을 "10에서 3분의 1로 더 좋게" 만드는 것이라고 말합니다. 즉, 게임을 10배 더 빠르고, 10배 더 쉽고, 10배 더 저렴한 개발 비용을 의미합니다. 하지만 그 결과는 우리가 가지고 있는 동일한 게임의 홍수가 아닙니다. Whitten은 그 결과가 "더 넓고, 더 크고, 더 깊은 세계"라고 믿습니다.

나는 예를 들어 물었고 Whitten은 무엇을 숙고했습니다. 스카이 림 그 뒤에 생성 AI 모델이 있는 것처럼 보일 것입니다. 우리는 모두 게임에서 "무릎에 화살"이라는 밈을 들었지만 Whitten은 그 일회용 라인이 더 많은 것을 의미하는 게임을 상상했습니다.

“음, 각 경비원이 실제로 Myers-Briggs 유형의 차트를 가지고 있다면 어떨까요? 약간의 뒷이야기와 솔직히 말해서 그것에 의해 영향을 받을 수 있는 뒷이야기입니다. 도중에 캐릭터에게 무슨 일이 있었습니까? 그런 다음 모든 특정 이벤트가 주어졌을 때 합리적인 응답을 생성하는 AI 모델입니다.”

다음과 같은 게임에서 약간의 노력을 기울이고 있습니다. 포토피아 연쇄살인사건, 직설적으로 만들지 않은 게임에서 AI를 위한 최상의 사례. 하지만 잠재력을 보는 것은 어렵지 않습니다. 특히 설정된 퀘스트나 철저한 대화가 없는 NPC가 있는 대규모 게임에서는 더욱 그렇습니다.

샌드박스 스타일의 게임에도 많은 잠재력이 있습니다. Whitten은 "전당포에 가서 책상 뒤에 있는 사람을 모집하고 아마도 게임 제작자는 게임에서 일어난 다른 일 때문에 가능성으로 생각조차 하지 않았습니다.” 휘튼도 생각했다 ~에 대한 Scribblenauts, 진정으로 무엇이든 만들고 속성을 할당할 수 있는 세상을 제외하고 말입니다.

지금 문제는 그것이 실제로 작동하도록 하는 것입니다. 포토피아 연쇄살인사건. Whitten은 Microsoft Xbox 팀의 창립 멤버 중 한 명으로 Kinect 추진을 이끌었습니다. Kinect에 대해 Whitten은 다음과 같이 말했습니다. 특정 방식으로 메시지를 표시해야 하며, 이탈하면 작동하지 않습니다.

그것은 다음과 같은 스마트 비서와 함께 AI 전체가 직면한 큰 문제입니다. 알렉사 좁은 범위 내에서만 작동합니다. LLM은 그러한 역학을 변화시키고 모든 프롬프트를 허용하며, 이것이 더 깊은 게임 세계를 만드는 데 흥미로운 점입니다. 그래도 거기까지 갈 길이 있습니다.

“만약 당신이 도구를 거기에 놓으면 … [창작자들은] 경계가 무엇이든 부딪치고 '글쎄, 그건 아니야. fun.' 그러나 그들은 실제로 아무도 생각조차 하지 않는 공간을 찾으러 갈 것입니다.”라고 Whitten이 말했습니다.

더 많은 도구가 출시됨에 따라 내년 안에 AI에 대한 초기 실험을 볼 수 있습니다. 우리는 이미 매우 인기 있는 AI 던전 2. 그러나 이러한 종류의 몰입형 세계를 대규모로 가능하게 하려면 중개인이 필요합니다. 그리고 Unity의 경우 그 중개자는 Barracuda입니다.

바라쿠다

Unity에는 Barracuda라는 신경망 추론 라이브러리가 포함되어 있습니다. Whitten은 다음과 같이 설명합니다. 클라우드에 도달하지 않고 고성능으로 장치에서 런타임에 생성 콘텐츠 생성 속도."

오 그래, 성능. AI가 콘텐츠를 영원히 바꿀 수 있다는 점에 대해 이야기하고 싶은 만큼 막대한 계산 비용이 듭니다. ChatGPT 구축을 위한 수만 개의 GPU). Barracuda를 사용하면 이러한 모델을 CPU 또는 GPU에서 실행할 수 있으므로 클라우드로 이동할 필요가 없습니다.

Unity는 Barracuda를 위한 더 많은 기능을 개발하고 있으며 Whitten은 "게임 제작자 커뮤니티의 관심이 엄청나게 높다." 특히 게임 개발 및 디자인에서 생성 AI를 가능하게 하는 핵심입니다. 특정 하드웨어.

Whitten은 팀이 "크리에이터가 '오, 이거'가 아니라 게임 디자인의 크고 핵심적인 부분을 실제로 목표로 시작할 수 있도록 하는 기술 구축을 시작하고 싶다"고 말했습니다. 내가 그것을 위해 디자인한다면 내 청중이 정말 줄어들 것입니다.'” 언리얼 엔진은 그 부분에서 비슷한 도구(적절한 이름의 NeuralNetworkInference 도구, 또는 NNI).

Whitten에 따르면 이러한 라이브러리는 대규모 생성 AI 모델과 콘텐츠 개발의 가속화를 만나면 "창의성 폭발"로 이어질 수 있습니다. 그리고 그것은 게임의 미래에 대해 흥분되는 것입니다.

이 글은 ReSpec – PC 게임 이면의 기술에 대한 토론, 조언 및 심층 보고가 포함된 격주 칼럼입니다.

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