Как ИИ собирается радикально изменить разработку игр

Эта история является частью серии ReSpec Джейкоба Роуча, посвященной компьютерным играм и оборудованию.

Из всех возможных вариантов использования генеративного ИИ я не могу придумать более значимого, чем видеоигры. Конечно, мы видели людей создавать простые игры из GPT-4 — но, конечно же, я предполагал, что обсуждается такая мощная технология на более высоких уровнях разработки игр тоже.

Чтобы понять, насколько большим может быть сдвиг, я хотел поговорить с кем-то, кто действительно понимает, как игры создаются на техническом уровне. Марк Уиттен, старший вице-президент и генеральный директор Unity Create, безусловно, один из таких людей. Он особенно взволнован тем, как ИИ может преобразовать разработку игр, и мы говорили о том, какие инструменты могут способствовать этой революции. уже пробиваются к создателям.

Более быстрое время создания

Разработка игр требует огромного количества времени и усилий, но большая часть этого времени посвящена созданию всего контента для игры. Уиттен говорит, что если вы посмотрите на обычную студию AAA на 300 человек, то около 80% из них посвящены созданию контента. ИИ может значительно ускорить этот процесс.

Уиттен привел яркий пример этого: Ziva Face Trainer. Ziva — это компания, которую Unity приобрела в начале 2022 года, и она работает над своим инструментом Face Trainer чуть более двух лет. Он берет модель, обучает ее большому набору эмоций и движений и создает что-то полезное.

Сколько времени это экономит? Уиттен говорит, что высококлассный ригинг персонажа может занять у команды из четырех-шести художников четыре-шесть месяцев: «Честно говоря, [вот] почему современное качество персонажей на самом деле не сильно улучшилось за последние десять лет или так."

С помощью Ziva Face Trainer разработчики «дают ему сетку, и мы обучаем эту сетку на большом наборе данных… так что через пять минут вы получаете модель буровой установки, которую затем можно запускать в режиме реального времени». Технология Ziva использовал много, слишком. Это стоит за деформацией костюма в Человек-паук: Майлз Моралес, а также Тролль в Сага Сенуа: Hellblade 2 трейлер. Вы, наверное, видели это даже в нескольких фильмах и сериалах — Капитан Марвел, Джон Уик 3, и Игра престолов находятся в списке.

Это не должно вызывать удивления. Машинное обучение и процедурные методы (например, такие инструменты, как SpeedTree) не совсем новы в мире разработки игр. Это правда, что дополнительные исследования моделей ИИ могут привести к еще более эффективным конвейерам создания, но мы наблюдаем сдвиг с генеративный ИИ. Мы говорим о больших языковых моделях (LLM). вроде ГПТ-4 и диффузионные модели, такие как Midjourney, и они могут радикально изменить игры, которые мы видим.

Изменение игры

Уиттен говорит, что надежда на ИИ состоит в том, чтобы сделать игры «в десять раз лучше», что означает создание игр в десять раз быстрее, в десять раз проще и в десять раз дешевле в разработке. Однако результатом этого является не поток тех же игр, что и у нас. Уиттен считает, что результатом этого являются «более широкие, большие и глубокие миры».

Я попросил привести пример, и Уиттен задумался над тем, что Скайрим выглядело бы так, если бы за ним стояла генеративная модель ИИ. Мы все слышали мем «стрела в колено» из игры, но Уиттен представлял себе игру, в которой эта мимолетная фраза означает нечто большее.

«Ну, а что, если бы у каждого из этих охранников была карта типа Майерс-Бриггс? Немного предыстории и, честно говоря, предыстории, на которую это могло повлиять. Что случилось с персонажем на этом пути? А затем модель ИИ для создания того, что будет рациональным ответом на все эти конкретные события».

Мы видим некоторые усилия в таких играх, как Дело о серийном убийстве в Портопии, которые, прямо скажем, не сделали лучший вариант для ИИ в играх. Однако нетрудно увидеть потенциал, особенно в больших играх с неигровыми персонажами, в которых нет заданных квестов или исчерпывающих диалогов.

В играх в стиле песочницы также есть большой потенциал. Уиттен представил себе игру в стиле GTA, в которой вы «заходите в ломбард и нанимаете человека за стойкой и, знаете, с, возможно, создатель игры даже не подумал об этом как о возможности из-за чего-то еще, что произошло в игре». Уиттен также считал о писаки, за исключением мира, где вы действительно можете сделать что угодно и присвоить ему любые свойства.

Сейчас проблема заключается в том, чтобы заставить это работать, о чем свидетельствует Дело о серийном убийстве в Портопии. Уиттен был одним из основателей команды Xbox в Microsoft и помогал продвигать Kinect. О Kinect Уиттен сказал: «Я бы сказал всем, что он работает потрясающе, если я сижу рядом с вами». Вам нужно было подсказать это определенным образом, и если вы отклонились, это не сработало.

Это большая проблема, с которой столкнулся ИИ в целом, с такими умными помощниками, как Алекса работает только в узком диапазоне. LLM меняют эту динамику и допускают любую подсказку, и это то, что интересно в создании более глубоких игровых миров. Хотя до него еще есть дорога.

«Если вы разместите инструмент там… [создатели] выйдут за любые границы и скажут: «Ну, это не весело». Но тогда они на самом деле найдут пространство, о котором никто даже не думает», — сказал Уиттен.

С появлением большего количества инструментов мы можем увидеть некоторые ранние эксперименты с ИИ в течение следующего года. У нас уже есть в некоторых случаях, таких как дико популярный Подземелье ИИ 2. Но чтобы сделать такой захватывающий мир возможным в масштабе, вам нужен посредник. А для Unity таким посредником является Barracuda.

Барракуда

Unity включает в себя библиотеку вывода нейронных сетей под названием Barracuda. Как объясняет Уиттен, «это механизм логического вывода, который позволяет вам управлять либо распространением, либо другими формами». генеративного контента во время выполнения на устройстве без обращения к облаку и с высокой производительностью шаг."

Ах да, производительность. Как бы мы ни любили говорить о том, что ИИ может навсегда изменить контент, это связано с огромными вычислительными затратами (есть причина, по которой это заняло десятки тысяч графических процессоров для построения ChatGPT). Barracuda позволяет запускать эти модели на вашем процессоре или графическом процессоре, поэтому вам не нужно выходить в облако, что, к слову, было бы огромной тратой денег для разработчиков.

Unity работает над дополнительными функциями для Barracuda, и Уиттен говорит, что «интерес со стороны сообщества создателей игр был необычайно высок». Это ключ, который делает возможным генеративный ИИ в разработке игр и дизайне, особенно без каких-либо требований. конкретное оборудование.

Уиттен говорит, что команда хочет начать «создавать методы, которые позволят создателям начать действительно нацеливаться на большую и основную часть своего игрового дизайна, а не на «О, это действительно сократит мою аудиторию, если я буду проектировать для нее». Unreal Engine, со своей стороны, имеет аналогичный инструмент (метко названный инструмент NeuralNetworkInference, или ННИ).

По словам Уиттена, эти библиотеки при наличии крупных генеративных моделей ИИ и ускорении разработки контента могут привести к «взрыву творчества». И это то, что должно волновать будущее игр.

Эта статья является частью ReSpec — постоянная двухнедельная колонка, включающая обсуждения, советы и подробные отчеты о технологиях, лежащих в основе компьютерных игр.

Рекомендации редакции

• Я пытался пережить забытое наследие Halo в виде франшизы для Mac — и это была катастрофа.
• При эксклюзивном партнерстве с ПК проигрывают все
• Худшие порты для ПК всех времен — и почему они были такими плохими
• У консолей все еще есть одно большое преимущество, и оно вредит компьютерным играм.
• Как вирусная видеокамера обманула Интернет, заставив его думать, что это настоящие кадры