Пеганов Н.А.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ В КОМПЬЮТЕРНЫХ ИГРАХ *
Аннотация:
в данной статье исследуются современные тенденции и методы применения искусственных нейронных сетей в разработке компьютерных игр. Рассмотрены основные области внедрения: генерация визуального контента, процедурная генерация уровней, моделирование поведения игровых агентов и озвучивание. На основе анализа отечественных работ Помыткиной и Писарева (2023), Кочуровой (2023) и Сергеева и Микрюковой (2024) выявлены преимущества и ограничения нейросетевых технологий, а также перспективные направления дальнейших исследований.
Ключевые слова:
нейросети, компьютерные игры, генерация контента, процедурная генерация, искусственный интеллект
1. Введение. В современной игровой индустрии происходят быстрые и масштабные изменения: линейные сюжеты, и реакции NPC, определенные единственным скриптом, сменяются динамическими системами, в реальном времени адаптирующимся к действиям игрока. Технологии искусственного интеллекта, в особенности глубокие нейронные сети, играют далеко не последнюю роль в данной эволюции игровой разработки. Обработка больших кластеров данных и процедурная генерация позволяют сильно ускорить процесс в таких этапах разработки, как создание графики, моделирования сложного поведения врагов и спутников игрока и т. д. В данной статье проанализированы ключевые архитектуры и применяемые подходы к использованию искусственного интеллекта в игровой индустрии. 2. Обзор литературы. 2.1. Применение нейросетей для генерации визуального контента. Помыткина и Писарев подробно представляют применение сверточных нейронных сетей (CNN) и генеративных состязательных сетей (GAN) для реализации игровых 3D-моделей, текстур, а также концепт-артов. Основная задумка этого состоит в обучении сетей на наборах реальных изображений и последующем их использовании для генерации новых объектов и поверхностей. Авторы обращают внимание на значительное сокращение времени работы художников и повышение разнообразия создаваемых материалов за счет вариативности, заложенной в процесс обучения GAN-сетей [1].2.2. Процедурная генерация уровней. Касаемо привычных алгоритмов для создания генеративных уровней, нейросетевые возможности продвинули и упростили саму методику разработки. Кочурова определяет автоэнкодеры и рекуррентные нейронные сети как наиболее продвинутые и эффективные инструменты процедурной генерации игровых ландшафтов и уровней. Она показывает, что нейронные сети способны на операции анализа уже существующих карт, как построенных вручную, так и сгенерированных на предыдущей итерации работы нейросети, и на основе этого анализа они могут создавать новые, что повышает ценность перепрохождения проекта игроком для получения нового и уникального игрового опыта. Проведённые эксперименты представляют уникальные результаты того, как использование RNN позволяет учитывать пространственные зависимости между элементами карты и избегать коллизий, характерных для базовых алгоритмов плиточного моделирования [2].2.3. Моделирование поведения игровых агентов. Сергеев и Микрюкова подробно исследовали концепции разработки алгоритмов поведения NPC и изучили эффективность использования технологии глубокого обучения с подкреплением для создания NPC, которые адаптируются к зачастую непредсказуемым действиям игрока. Они сравнивают классические алгоритмы DQN и усовершенствованный подход NoisyNet, демонстрируя, что внедрение стохастических шумовых параметров в архитектуру обучения существенно повышает качество постижение игрового пространства и естественность поведения агентов. В ходе полученных результатов резюмируется, что поведенческие способности игровых агентов поднялись на более высокий уровень проявления «человечности», а также был замечен их улучшенный навык к более эффективном стратегическому планированию [3].3. Архитектуры и методы. 3.1. Генеративные состязательные сети (GAN). Основными элементами GAN являются две нейронные сети, называемые генератором и дискриминатором. Эти нейронные сети обучаются в процессе взаимодействия друг с другом, проводя своеобразное соревнование. Главной задачей генератора является создание изображений, которые дискриминатор не сможет опознать как сгенерированные, в то время как у дискриминатора обратная задача, и в процессе обучения он анализирует и пытается отличать объекты, сгенерированные генератором от сделанных вручную. В игровой индустрии чаще всего GAN применяют для быстрого создания графических ассетов для последующей ручной доработки. Благодаря вариативности GAN-сетей разработчики получают неограниченное множество уникальных объектов.3.2. Рекуррентные нейронные сети и автоэнкодеры. Для анализа и генерации последовательного массива данных широко применяются рекуррентные нейронные сети, как, например, LSTM и GRU, а также вариационные автоэнкодеры (VAE). Части игровых карт представляются в виде последовательности отдельных элементов, из которых формируется обучающая выборка для RNN, чтобы на выходе получить процедурно сгенерированные уровни. Карты являются входными данными для автоэнкодеров, которые отвечают за преобразование данных в компактном виде, а декодер отвечает за генерацию нового варианта карты, получая на вход латентный вектор. Данный процесс обеспечивает разнообразие и согласованность структуры игровых уровней.3.3. Глубокое обучение с подкреплением. Методы глубокого обучения с подкреплением (DRL) включают такие алгоритмы, как DQN, Double DQN и NoisyNet. Агенты приобретают навыки взаимодействия с игровой средой посредством серии пробных действий. Поощрение в виде вознаграждения предоставляется за результативные стратегии. Применение NoisyNet способно обеспечить адаптивное исследование пространства за счет случайных возмущений в параметрах сети, что позволяет NPC находить нестандартные решения и повышает их реалистичность.4. Практические примеры внедрения. 4.1. Генерация текстур в AAA-проектах. В ряде современных AAA-игр разработчики применяют GAN-библиотеки для создания базовых текстур, которые затем дорабатываются художниками. Данный подход позволяет сократить время, затрачиваемое на предварительные стадии разработки, на целых 40%. [1].4.2. Процедурная генерация в инди-играх. Множество инди-разработчиков используют открытые пакеты автоэнкодеров для генерации уровней в жанре rogue-like. Случайные неповторяющиеся сочетания латентных векторов приводят к тому, что нейросети могут создать тысячи уникальных вариаций игровых пространств, что является крайне важным условием обеспечения высокой реиграбельности [2].4.3. Адаптивные NPC в онлайн-играх. DRL модели чаще всего применяются в крупных высокобюджетных MMO-проектах для создания NPC-компаньонов и помощников, которые обучаются при каждом взаимодействии игрока с ними. Исследование нескольких проектов продемонстрировало, что классические глубокое Q-обучение на 25% менее эффективно, чем применение NoisyNet-агентов, которые способны лучше соответствовать различным стилям игры пользователей [3].5. Обсуждение. Стоит отметить, что несмотря на очевидные преимущества, внедрение нейросетей связано с существенными ограничениями. В первую очередь, что хочется выделить это то, что требуется высокая вычислительная мощность для обучения моделей, особенно при работе с 3D-объектами. Немало важным остаётся факт того, что качество генерируемого контента напрямую зависит от исходных данных: неточности в обучающей выборке приводят к артефактам. И последнее, но не по значимости, это процесс интеграции нейросетевых модулей в игровые движки. Зачастую требуется доработки и оптимизационные решения, чтобы обеспечить производительности в реальном времени.Перспективными направлениями являются:• Оптимизация архитектур для встраивания на мобильные и VR-платформы,• Развитие методов «обучения на лету», позволяющих моделям адаптироваться во время геймплея,• Исследование гибридных систем, сочетающих классические алгоритмы ИИ и нейросетевые модули.6. Заключение. В статье были исследованы основные технологии нейронных сетей, широко применяемые как в отечественной, так и в зарубежной игровой индустрии. Благодаря данным технологиям, игровые студии стали тратить гораздо меньше времени и средств на создание визуального контента, автоматическую генерацию уровней, моделирование поведения неигровых персонажей и т.д. Основной перспективой развития данной области является оптимизация затрат на вычисления и представление конечного результата и расширение возможностей адаптации ИИ к действиям игроков.
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 1
Ссылка для цитирования:
Пеганов Н.А. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ В КОМПЬЮТЕРНЫХ ИГРАХ // Вестник науки №6 (87) том 1. С. 1527 - 1533. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/23765 (дата обращения: 09.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+