Кадыров П.Р.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА КРУПНЫМИ ИГРОВЫМИ СТУДИЯМИ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ИГР *
Аннотация:
в работе проведено обзорное исследование использования генеративного искусственного интеллекта для разработки игр. Рассмотрены стартап проекты крупных игровых студий в области искусственного интеллекта.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, компьютерные игры, игровые студии, геймдев
По итогам 2022 года объём игровой индустрии имеет стоимость составила около 187 млрд. долларов. В прошлом году 184 млрд. долларов [1]. Беря во внимание, что игры являются весьма прибыльным делом, его следует развивать с учетом современных технологий. В данной статье будут исследован ряд крупных игровых студий, которые используют технологии искусственного интеллекта при разработке игр, а также являющихся непосредственной частью игрового процесса. Генеративный искусственный интеллект это - тип системы искусственного интеллекта (ИИ), способной генерировать текст, изображения или другие медиаданные в ответ на подсказки [2]. Генеративный ИИ использует генеративные модели, такие как большие языковые модели, для статистической выборки новых данных на основе набора обучающих данных, который использовался для их создания [3]. На данный момент технология еще очень далека от идеала, но она уже захватила воображение мейнстрима.Некоторые из самых плодовитых студий видеоигр используют генеративный искусственный интеллект для автоматизации утомительных элементов игрового дизайна, таких как диалоги с NPC и создание новых уровней детализации внутриигровых рендеров - и все это в попытке ускорить разработку и сосредоточить человеческий талант на более важных элементах.Начнем исследование с Blizzard Entertainment - студия, стоящая за такими проектами как Diablo, World of Warcraft и Overwatch. Компания подала патент на создание своей нейросети Blizzard Diffusion для генерации игровых ассетов. Как утверждается, технология будет напоминать известные нейросети Midjourney или Stable Diffusion. Первое и второе реализуют свою работу на уже готовых изображениях, так что можно предложить, что Blizzard Entertainment будет использовать наработки из своих игровых проектов. Главный дизайнер Blizzard Аллен Адхам написал в New York Times: “Приготовьтесь к изумлению, мы находимся на пороге серьезной эволюции в том, как мы создаем наши игры и управляем ими” [4]. На данный момент существует лишь одно представленное изображение (рисунок 1) работы Blizzard Diffusion, на котором показан концепт орка, его брони и тотема. Если принять как факт, что нейросеть обучалась исключительно по материалу «World of Warcraft», и сравнивать опубликованный результат работы и скриншот (рисунок 2), можно смело сказать, что Blizzard Diffusion не плохо имитирует стилистику и элементы игры.Рисунок 1. Пример работы Blizzard Diffusion.Рисунок 2. Скриншот из world of warcraft.Следующий игровой гигант на рассмотрение станет Square Enix. Первой попыткой использовать искусственный интеллект стала игра «Square Enix AI Tech Preview: The Portopia Serial Murder Case». Игра является римейком The Portopia Serial Murder Case выпущенной в 1983 году для NES. Square Enix использовали данную новеллу как платформу для использования современных технологий. В игре представлены ряд различных технологий машинного обучения:NLP (natural language processing), или обработка естественного языка, — это область искусственного интеллекта, задача которой — дать компьютерам возможность понимать и обрабатывать естественный язык. Это тот язык, который мы — люди — используем для общения между собой [5].Понимание естественного языка (NLU) или интерпретация естественного языка (NLI) — подраздел обработки естественного языка в искусственном интеллекте, который имеет дело с машинным пониманием текста [6].ASR, или automatic speech recognition, — это технология, которая помогает переводить устную речь в текст. После этого с текстом можно делать почти что угодно: передавать в поиск или переводить в голосовые команды для техники, использовать для управления в играх и сервисах.Изначально планировалась включение генерирование текста (NLG) на подобии чат ботов или Chat-GPT, но от нее отказались из-за несовершенной технологии, которое вызывало нелогичные и не этичных ответов. На данный момент игра на площадке Steam имеет обзоры «Очень отрицательные», основываясь на том, что игра не работает, а персонажи говорят бессмыслицу.Рисунок 3. Скриншот The Portopia Serial Murder Case.Более перспективным стартап проектом Square Enix является Atlas [7]. Он будет разрабатывать более совершенные модели искусственного интеллекта для игровой индустрии, где он уже сокращает обычно длительный процесс разработки до нескольких подсказок и нескольких часов генерации искусственного интеллекта, что делает отрасль доступной для гораздо большего числа создателей.Рисунок 4. Локация созданная Atlas.Atlas обучался на собственных данных, а не на наборах данных других разработчиков игр, используя разреженное представление, метод кодирования информации, при котором используется лишь небольшое количество элементов вместо множества. Это помогает сконцентрироваться на тематики своей игры, симулируя как бы собственную модель, что помогает как крупным компаниям, так и независимым разработчикам. Atlas создает чистые геометрические модели с семантическими сегментами и UV-отображениями, чтоб гарантировать, что выходные данные будут визуально привлекательными и структурированными со всеми необходимыми картами материалов PBR, а так же имеет совместимость с основными игровыми и 3D-движками, обеспечивая плавный, непрерывный рабочий процесс для разработчика.Рассмотрев технологии создание концептов и ассетов, переведем внимание на программный код. Компания Roblox предоставила для своего игрового движка изложила свое видение создания контента с помощью искусственного интеллекта, запустив проект Code Assist. При помощи написания подсказок, разработчик может получить кусок рабочего кода. В качестве примера продемонстрировано на рисунках 5 и 6 как Code Assist преобразовывает естественный язык в программный код. Ссылаясь на более ранний код, описывающий первый шар, Code Assist написал код для добавления новых шаров и настройки того, как он реагирует на взаимодействие с игроком. Инструмент не работает без использования другого кода, но может помочь в заполнении деталей или, по крайней мере, более повторяющихся аспектов кодирования.Не смотря на еще несовершенство технологии Code Assist, это наглядный пример того, что в возможном бедующем весь код в программах будет генерироваться по желанию разработчика.Рисунок 5. Созданный код при помощи Code Assist.Рисунок 6. Результат работы кода при помощи Code Assist.Некоторую часть разработки игры при помощи искусственного интеллекта мы исследовали, остались NPC. Компанию Ubisoft предлагает две новых технологии под названием Ghostwriter и NEO NPC. Так как игры с каждым годом становятся все масштабнее, необходимо наполнять мир персонажам, которые будут отличаться друг от друга. Ghostwriter искусственного интеллекта, созданный научно-исследовательским отделом Ubisoft La Forge[8]. Ghostwriter не заменяет разработчика видеоигр, а, напротив, облегчает одну из самых трудоемких задач разработчика видеоигр: написание лающих текстов. Ghostwriter эффективно генерирует первые наброски лаев - фраз или звуков, издаваемых неигровыми персонажами во время запускаемого события, - что дает сценаристам больше времени на доработку повествования в другом месте.Подводя итог своего процесса, сценаристы сначала создают персонажа и тип взаимодействия или высказывания, которые они хотели бы сгенерировать. Затем Ghostwriter предлагает определенное количество вариантов, которые сценарист затем может свободно выбирать и редактировать в соответствии со своими потребностями. В этом процессе используется попарное сравнение как метод оценки и улучшения. Это означает, что для каждого сгенерированного варианта Ghostwriter предоставляет два варианта, которые будут сравнены и выбраны сценаристом. Как только один из них выбран, инструмент извлекает уроки из предпочтительного выбора и после тысяч выборок, сделанных людьми, становится более эффективным и точным.Теперь рассмотрим NEO NPC. Эта технология позволит говорить с игровыми персонажами во время игры, хотя у нее есть ряд своих ограничений. Характеры NPC создает человек, а не машина. Сценарист сам формирует личность, биографию, стиль речи, и только после этого NEO NPC приступает к работе, выдавая не скучные роботизированные ответы, а более натуральные и естественные эмоции с определёнными чертами характера. Так же стоит заметить, что NPC обучены не отклоняться от заданных им сценариев, если игрок захочет сменить тему разговора и еще обучены определять враждебность игрока от сценарной и от «токсичного поведения». Как отмечается, NEO NPC часто склонен склоняться к стереотипам персонажей. Например, при создании привлекательной женщины, ИИ начинает флиртовать, при том, что такой задачи в сценарии не стояло.Как видно, данная технология в перспективы значительно может оживить игровой процесс при помощи разговоров с NPC. Но встает вопрос этического характера, когда эта технология получит дальнейшее развитие и игровой персонаж сможет заменить в общении живого человека.Рисунок 7. Кадр из презентации NEO NPC.Исследовав все вышеперечисленных технологии, ясно понятно, что искусственный интеллект будет все глубже внедряться в игровую индустрию. Основной задачей ИИ будет облегчить разработку игровых проектов как для больших студий, так и для независимых разработчиков. В глубокой перспективе искусственный интеллект сможет покрыть за собой весь процесс работы, где человеку придется лишь вносить правки и коррективы в конечный результат.
Номер журнала Вестник науки №6 (75) том 2
Ссылка для цитирования:
Кадыров П.Р. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА КРУПНЫМИ ИГРОВЫМИ СТУДИЯМИ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ИГР // Вестник науки №6 (75) том 2. С. 1531 - 1540. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/15719 (дата обращения: 16.05.2025 г.)
Вестник науки © 2024. 16+