Як насправді використовується ШІ в індустрії відеоігор

Aнатолій_Іванченко · 30 червня

Використання штучного інтелекту (ШІ) в індустрії відеоігор викликало численні дискусії в Інтернеті — від оптимістичних прогнозів до спекулятивних теорій і непорозумінь. Ця стаття має на меті надати стислий огляд того, як ШІ застосовується у відеоіграх, у тому числі про інтелектуальних персонажів, генерацію процедур, моделювання гравців, масштабування текстур, виявлення шахрайства та обробку природної мови, та деяких інших застосувань.

Що таке штучний інтелект в іграх

Визначення поняття штучного інтелекту

Термін «штучний інтелект» був запроваджений у 1956 році. Він являє собою сукупність алгоритмів, філософії та методів, які дозволяють комп'ютерам приймати розумні рішення. ШІ поділяється на дві основні категорії: символічний ШІ та машинне навчання.

Символічний ШІ передбачає вбудовування знань про проблеми в низку станів і дій, що дозволяє системам знаходити послідовності дій для розв'язання конкретних проблем.
Машинне навчання включає алгоритми, які вивчають рішення, аналізуючи наявні дані, самостійно та без нагляду, або повторюють явища, або діють шляхом спроб та помилок.

Машинне та глибинне навчання

Машинне навчання, як напрямок штучного інтелекту, існує з 1959 року. Воно охоплює методи, в яких алгоритми навчаються на основі даних та вдосконалюють ітеративні рішення. Глибинне навчання, ще одна підгалузь машинного навчання, передбачає самонавчання великомасштабних штучних нейронних мереж і зазнала значних проривів з кінця 2000-х років. Генеративний ШІ, ще одне досягнення в рамках глибинного навчання, зосереджується на створенні контенту, такого як історії, діалоги, аудіоматеріали та мистецтво. Такі інструменти, як ChatGPT від OpenAI, є прикладом генеративного ШІ, який швидко набирає обертів в ігровій індустрії.

Останні досягнення в галузі ШІ

Кілька років тому ШІ пережив ренесанс з появою великих мовних моделей (LLM), таких як ChatGPT, і генераторів зображень, таких як Stable Diffusion. Попри свої недоліки, ці технології виявилися корисними в багатьох сферах. У зв'язку з цим виникає питання: а як щодо ШІ у відеоіграх? Приголомшлива графіка не може сильно захопити, якщо діалоги та поведінка ШІ настільки погані, що відвертають увагу гравця від сюжету або дії.

Проблеми з ШІ в іграх та спроби його покращити

ШІ неігрових персонажів незмінно є найбільш проблемним, нудним і таким, що порушує атмосферу у більшості ААА-ігор, випущених за останнє десятиліття. Існують тисячі відео з такими іграми, як Starfield, Cyberpunk та Assassin's Creed, що демонструють помилки ШІ (деякі з них були виправлені в оновленнях). Часто ШІ або вдається до шахрайства, щоб збалансувати навички гравця, або виконує дії з точністю до пікселя і в однаковий час, що призводить до розчарування, а не до відчуття виклику.

У минулому система Radiant від Bethesda мала на меті зробити ігровий світ більш живим, змушуючи неігрових персонажів поводитися природно відповідно до їхніх потреб та звичаїв. Попри свою амбітність, вона не досягла поставленої мети, що призвело до появи неігрових персонажів з усталеними патернами поведінки, які не виглядали справді живими. Однак такі ігри, як Rain World, F.E.A.R., Alien Isolation та Stalker вирізняються своїми дивовижними системами штучного інтелекту, які адаптуються до дій гравця та мінливого ігрового світу.

Як насправді використовується ШІ в іграх?

1. Забезпечення якості та тестування

ШІ значно покращує забезпечення якості (QA) і тестування, автоматизуючи повторювані завдання і виявляючи помилки з більшою ефективністю. Наприклад, Ubisoft використовує ботів, керованих ШІ, для тестування різних сценаріїв у таких іграх, як Assassin's Creed, де ШІ може імітувати тисячі взаємодій гравців, щоб виявити помилки та збої, які люди-тестери можуть пропустити. Аналогічно, Electronic Arts (EA) використовує ШІ для тестування спортивних ігор, таких як FIFA, де ШІ може зіграти незліченну кількість матчів, щоб виявити проблеми в механіці та фізиці геймплея. Така автоматизація прискорює процес тестування і дозволяє отримати повніше покриття, виявляючи граничні випадки та малопомітні помилки. Інді-розробники також отримують вигоду: інструменти ШІ дають їм змогу проводити ретельне тестування без залучення великих команд контролю якості, гарантуючи, що їхні ігри будуть відшліфовані та позбавлені помилок перед випуском.

2. Створення та вдосконалення графіки

Штучний інтелект прискорює створення контенту в іграх, полегшуючи різні аспекти, такі як анімація, покращення текстур, доступність і генерація коду. Наприклад, у Hitman і The Last of Us Part Two технологія зіставлення рухів використовує ШІ для створення реалістичної анімації, вибираючи найкращі кліпи, що відповідають рухам персонажа. У Mass Effect: Legendary Edition масштабування текстур, кероване ШІ, перетворює текстури з низькою роздільною здатністю на високоякісні візуальні ефекти, зменшуючи потребу в ручній праці. Крім того, інструменти ШІ допомагають розробникам генерувати код і елементи дизайну, тим самим спрощуючи процес розробки. Ці досягнення дозволяють розробникам більше зосередитися на творчих завданнях, підвищуючи загальну ефективність, якість і доступність виробництва ігор.

3. Генеративний ШІ та процедурна генерація

Процедурна генерація вже багато років є основним інструментом в іграх, що дозволяє розробникам створювати просторі та різноманітні ігрові світи з обмеженими ресурсами. Такі ігри, як Minecraft, No Man's Sky та Elite Dangerous, використовують процедурні алгоритми для створення величезних, унікальних середовищ. Генеративний ШІ робить ще один крок вперед, дозволяючи створювати цілі ігрові елементи, від діалогів до квестів, на основі взаємодії та вподобань гравців. Така динамічна генерація контенту може призвести до створення високо персоналізованого ігрового досвіду, коли гра адаптується до стилю та вибору гравця.

4. ШІ та неігрові персонажі

ШІ відіграє вирішальну роль у поведінці та взаємодії неігрових персонажів (NPC) у відеоіграх. Вдосконалені алгоритми ШІ дозволяють NPC демонструвати більш реалістичну та динамічну поведінку, осмислено реагуючи на дії гравця. Наприклад, в останньому доповненні до The Elder Scrolls V: Skyrim під назвою Inworld Skyrim — AI NPCS, неігрові персонажі, керовані ШІ, можуть виконувати складні рутинні дії, взаємодіяти з гравцем на основі попередніх зустрічей і адаптувати свою поведінку до ігрового світу, що еволюціонує. Такі ігри, як Red Dead Redemption 2, йдуть далі, створюючи NPC з багатими передісторіями та повсякденними справами, які роблять ігровий світ живим і захопливим. Ці досягнення в галузі штучного інтелекту не тільки підвищують реалістичність ігрового світу, але й створюють цікавіший і непередбачуваний ігровий досвід.

https://youtu.be/d6sVWEu9HWU

5. Боротьба із шахрайством та токсичністю

Алгоритми машинного навчання відіграють вирішальну роль у виявленні та пом'якшенні наслідків шахрайства та токсичної поведінки в онлайн-іграх. Наприклад, Valve використовує методи глибокого навчання в Counter-Strike: Global Offensive, щоб виявляти та банити читерів. ШІ аналізує дані ігрового процесу, щоб виявити аномальні патерни, такі як неймовірно точне прицілювання або неможливі рухи, які вказують на наявність шахрайського програмного забезпечення. Крім того, ці алгоритми можуть відстежувати комунікації гравців, щоб виявити та усунути токсичну поведінку, таку як переслідування або мова ворожнечі. Такий проактивний підхід допомагає підтримувати чесне та приємне ігрове середовище, швидко реагуючи на недобросовісних гравців, тим самим покращуючи загальний досвід гравців та здоров'я спільноти.

6. Моделювання та аналітика гравців

Для моделювання та аналітики гравців розробники покладаються на ШІ для аналізу поведінки та вподобань гравців у грі, надаючи уявлення про те, як гравці взаємодіють з грою. Наприклад, у Tomb Raider: Underworld розробники відстежували навігацію гравців, розв'язання головоломок і патерни взаємодії, щоб здійснити поліпшення на основі цих даних. Цей аналіз допомагає розробникам оптимізувати дизайн гри, регулюючи складність, покращуючи популярні елементи та створюючи більш захопливий досвід, що призводить до підвищення задоволеності гравців та утримання їх у грі.

Майбутні напрямки використання ШІ в іграх

Потенційні можливості застосування ШІ в іграх

Оскільки технологія штучного інтелекту продовжує розвиватися, кілька потенційних варіантів її застосування можуть зробити революцію в іграх:

Динамічні програми NPC: неігрові персонажі та їх фракції можуть мати еволюційні плани, що ґрунтуються на їхніх передісторіях та стані світу у грі. Наприклад, такий NPC, як Тім, фермер, який втратив свою сім'ю на війні, може вирішити подорожувати, приєднатися до гвардії або заснувати культ, відповідно до своїх особистісних рис та досвіду.
Покращена взаємодія: ШІ може покращити взаємодію з NPC, забезпечуючи більш природні реакції та різноманітні діалоги, як у Nvidia ACE. Наприклад, NPC може унікально реагувати на повторювані дії гравця або приєднатися до нього за допомогою діалогу.

https://youtu.be/5R8xZb6J3r0

Управління станом ігрового світу: Ігровий світ може врівноважувати себе, заохочуючи мирну поведінку в хаотичні часи або розпалюючи конфлікти, коли гра стає надто спокійною, забезпечуючи динамічний та захопливий досвід.
Створення процедурного контенту: Майбутні досягнення в галузі штучного інтелекту можуть уможливити процедурну генерацію мап та ігрового контенту, створюючи захопливе та відповідне до історії середовище в режимі реального часу. Unreal Engine 5 вже підтримує деякі функції процедурної генерації контенту. Крім того, генеративний ШІ має потенціал для створення цілих ігор з нуля. Нещодавній проєкт Google Genie демонструє, як ШІ може створювати цілі ігри, використовуючи комп'ютерний зір і мовні моделі. Аналізуючи мільйони коротких кліпів з ігор-платформерів, Genie може передбачати майбутні кадри та дії гравців, ефективно генеруючи ігри, в які можна грати, на основі простих описів.

Технічні проблеми та їх рішення

Хоча потенціал штучного інтелекту в іграх величезний, існують значні технічні проблеми, які потрібно подолати. Запуск моделей ШІ, особливо LLM, вимагає значних обчислювальних потужностей. Для цього часто потрібні потужні графічні процесори, які можуть бути дорогими та вимогливими до ресурсів. Розробники досліджують різні рішення для розв'язання цих проблем, включаючи хмарні обчислення і децентралізовані підходи. Хмарні сервіси штучного інтелекту можуть зняти обчислювальне навантаження з пристрою гравця, забезпечуючи високоякісну взаємодію з ШІ без шкоди для продуктивності. Децентралізовані обчислення, коли навантаження розподіляється між кількома пристроями гравців, є ще одним інноваційним підходом, який може зробити просунутий ШІ доступнішим.

Етичні міркування

Оскільки ШІ продовжує інтегруватися в ігри, етичні міркування стають все більш важливими. Необхідно розв'язувати такі питання, як конфіденційність даних, упередженість ШІ та потенціал ігрового процесу, що викликає звикання. Розробники повинні переконатися, що ШІ покращує ігровий досвід, не наражаючи на загрозу добробут гравців. Забігаючи наперед, можна сказати, що майбутнє ШІ в іграх перспективне. Постійний прогрес у машинному навчанні, обробці природної мови та генеративному ШІ призведе до більш захопливого, динамічного та персоналізованого ігрового досвіду. Ігрова індустрія стоїть на порозі нової ери, де ШІ відіграє центральну роль у формуванні майбутнього інтерактивних розваг.

Висновок

Штучний інтелект трансформує індустрію відеоігор, покращуючи досвід гравців, вдосконалюючи процеси виробництва ігор та уможливлюючи створення інноваційного контенту. Оскільки технологія ШІ продовжує розвиватися, вона, безсумнівно, відіграватиме дедалі важливішу роль у формуванні майбутнього ігор.

Гра продовжується: отримуйте останні новини про нові ігри та глибоко поринайте в ексклюзивні технології відеоігор з нашим дайджестом Acer Corner Email. Підтримуйте актуальність своєї ігрової стратегії та знань актуальними. Підпишіться зараз і будьте на крок попереду.