Як ШІ збирається радикально змінити розробку ігор

Ця історія є частиною серії ReSpec Джейкоба Роуча, яка охоплює світ комп’ютерних ігор та апаратного забезпечення.

З усіх варіантів використання генеративного штучного інтелекту я не можу придумати жодного більш важливого, ніж відеоігри. Звичайно, ми бачили людей створювати прості ігри з GPT-4 — але, звичайно, я припустив, що обговорюється така потужна технологія на вищих рівнях розробки гри.

Щоб отримати уявлення про те, наскільки це може бути великим зрушенням, я хотів поговорити з кимось, хто насправді розуміє, як створюються ігри на технічному рівні. Марк Віттен, старший віце-президент і генеральний менеджер Unity Create, безумовно, є однією з таких людей. Він особливо в захваті від того, як штучний інтелект може змінити розробку ігор, і ми говорили про те, як інструменти, які можуть уможливити цю революцію, вже прокладаючи свій шлях до творців.

Швидше створити час

Розробка ігор вимагає багато часу та зусиль, але більша частина цього часу присвячена створенню всього вмісту для гри. Віттен каже, що якщо ви подивитеся на звичайну студію AAA на 300 осіб, десь близько 80% з них займаються створенням контенту. ШІ може значно прискорити цей процес.

Віттен навів яскравий тому приклад: Ziva Face Trainer. Ziva — це компанія, яку Unity придбала на початку 2022 року, і вона працювала над своїм інструментом Face Trainer трохи більше двох років. Він бере модель, тренує її на великому наборі емоцій і рухів і створює щось придатне для використання.

Скільки часу це економить? Віттен каже, що високоякісна підстановка персонажа може зайняти команду з чотирьох-шести художників від чотирьох до шести місяців: «Відверто кажучи, [ось] чому найсучасніша якість персонажів насправді не прогресувала настільки за останні десять років чи так."

За допомогою Ziva Face Trainer розробники «надають йому сітку, і ми навчаємо цю сітку на великому наборі даних… тому за п’ять хвилин ви отримуєте модель установки, яка дає змогу запускати її в режимі реального часу». Ziva tech є використовується багато, теж. Це за деформацією костюма Людина-павук: Майлз Моралес, а також Троль в Сага Сенуа: Пекельний клинок 2 трейлер. Ви, напевно, навіть бачили це в кількох фільмах і телешоу… Капітан Марвел, Джон Вік 3, і Гра престолів є в списку.

Це не повинно бути несподіванкою. Машинне навчання та процедурні методи (такі як інструменти на зразок SpeedTree) не зовсім нові у світі розробки ігор. Це правда, що додаткові дослідження моделей штучного інтелекту можуть призвести до ще ефективніших конвеєрів створення, але ми бачимо зрушення з генеративний ШІ. Ми говоримо про великі мовні моделі (LLM) як ГПТ-4 і дифузійні моделі, такі як Midjourney, і вони можуть радикально змінити ігри, які ми бачимо.

Зміна гри

Віттен каже, що надія зі штучним інтелектом полягає в тому, щоб зробити ігри «в десять разів кращими», що означає ігри, які в десять разів швидші, у десять разів простіші та в десять разів дешевші для розробки. Результатом цього є не потік тих самих ігор, які ми маємо. Віттен вважає, що результатом цього є «ширші, більші, глибші світи».

Я попросив навести приклад, і Віттен розмірковував про що Skyrim виглядав би так, якби за ним стояла генеративна модель ШІ. Ми всі чули мем «стріла в коліно» з гри, але Віттен уявив гру, у якій ця репліка, що викидається, означала щось більше.

«Ну, а якби у кожного з цих охоронців була таблиця типу Майєрса-Брігса? Трохи передісторії та, чесно кажучи, передісторії, на яку це могло вплинути. Що сталося з персонажем на цьому шляху? А потім модель штучного інтелекту для генерації того, що було б раціональною реакцією на це, враховуючи всі ці конкретні події».

Ми бачимо певні зусилля в подібних іграх Справа про серійне вбивство Portopia, які, відверто кажучи, не зробили найкращий варіант для ШІ в іграх. Однак не важко побачити потенціал, особливо у великих іграх з NPC, які не мають заданих квестів або вичерпних діалогів.

Ігри в стилі пісочниці також мають великий потенціал. Віттен уявив гру в стилі GTA, де ви «заходите в ломбард і наймаєте людину за столом і, знаєте, з, можливо, творець гри навіть не думав про це як про можливість через щось інше, що сталося в грі». Віттен теж подумав приблизно Scribblenauts, за винятком світу, де ви справді можете створити що завгодно та призначити цьому будь-які властивості.

Проблема зараз полягає в тому, щоб змусити це дійсно працювати, про що свідчить Справа про серійне вбивство Portopia. Віттен був одним із засновників команди Xbox у Microsoft, і він допоміг очолити Kinect. Про Kinect Віттен сказав: «Я б сказав усім, що він чудово працює, якщо я сиджу поруч з вами». Вам потрібно було підказати це певним чином, і якщо ви відхилитесь, це не спрацює.

Це велика проблема, з якою зіткнувся ШІ в цілому, з розумними помічниками на зразок Алекса діючи лише у вузькому діапазоні. LLMs змінюють цю динаміку та дозволяють будь-які підказки, і це те, що цікаво у створенні глибших ігрових світів. Але до нього ще є дорога.

«Якщо ви запропонуєте інструмент… [творці] досягнуть будь-яких меж і скажуть: «Ну, це не весело». Але тоді вони справді підуть шукати простір, про який ніхто навіть не думає», — сказав Віттен.

З появою нових інструментів ми можемо побачити деякі ранні експерименти зі штучним інтелектом протягом наступного року. Ми вже маємо в деяких випадках, наприклад, шалено популярні AI Dungeon 2. Але щоб зробити такий захоплюючий світ можливим у масштабі, вам потрібен посередник. А для Unity цим посередником є ​​Barracuda.

Барракуда

Unity містить бібліотеку нейронних мереж під назвою Barracuda. Як пояснює Уіттен: «Це механізм висновків, який дозволяє керувати дифузією або іншими формами генеративного вмісту під час виконання на пристрої без потрапляння в хмару та з високою продуктивністю темп.»

О так, продуктивність. Як би ми не хотіли говорити про те, що штучний інтелект може назавжди змінити вміст, це вимагає величезних обчислювальних витрат (є причина, чому це зайняло десятки тисяч графічних процесорів для створення ChatGPT). Barracuda дозволяє запускати ці моделі на вашому процесорі або графічному процесорі, тож вам не доведеться виходити в хмару, яка, до речі, буде величезною втратою грошей для розробників.

Unity працює над додатковими функціями для Barracuda, і Віттен каже, що «інтерес з боку спільноти творців ігор був підвищений». надзвичайно високо». Це ключ, який робить можливим генеративний штучний інтелект у розробці та дизайні ігор, особливо без жодних потреб специфічне обладнання.

Віттен каже, що команда хоче розпочати «створення методів, які дозволять творцям почати дійсно націлюватися на велику та основну частину дизайну своєї гри, а не на «О, це справді зменшить мою аудиторію, якщо я розроблю для неї». Unreal Engine, зі свого боку, має подібний інструмент (інструмент NeuralNetworkInference з влучною назвою або NNI).

За словами Віттена, коли ці бібліотеки зустрічаються з великими генеративними моделями штучного інтелекту та прискоренням розробки контенту, вони можуть призвести до «вибуху творчості». І це те, чим варто хвилюватися для майбутнього ігор.

Ця стаття є частиною ReSpec – безперервна колонка, що виходить раз на два тижні та містить обговорення, поради та детальні звіти про технології, що стоять за комп’ютерними іграми.

Рекомендації редакції

• Я спробував знову пережити забуту спадщину Halo як франшизу Mac — і це була катастрофа
• Завдяки ексклюзивному партнерству з ПК програють усі
• Найгірші порти ПК усіх часів — і чому вони були такими поганими
• Консолі все ще мають одну велику перевагу, і вона шкодить комп’ютерним іграм
• Як вірусна гра з бодікамерою змусила Інтернет подумати, що це справжні кадри