Kecerdasan buatan
Peneliti Membuat Alat AI yang Dapat Membuat Tingkat Permainan Video Baru

Ketika pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan menjadi lebih canggih, permainan video terbukti menjadi tempat yang alami dan berguna untuk algoritma dan model AI. Karena permainan video memiliki mekanika, objek, dan metrik yang dapat diamati dan diukur, mereka membuat cara yang nyaman bagi pengembang AI untuk menguji kelenturan dan keandalan model mereka. Sementara permainan video telah membantu insinyur AI mengembangkan model mereka, AI berpotensi membantu desainer permainan video membuat permainan mereka sendiri. Baru-baru ini, sekelompok peneliti di Universitas Alberta merancang serangkaian algoritma yang dapat mengotomatisasi pembuatan permainan platform sederhana.
Matthew Guzdial adalah asisten profesor dan peneliti AI di Universitas Alberta, dan menurut Time magazine, Guzdial dan timnya telah bekerja pada algoritma AI yang dapat secara otomatis membuat tingkat permainan di permainan platform side-scrolling. Desain tingkat otomatis ini dapat menghemat waktu dan energi desainer permainan, memungkinkan mereka untuk fokus pada tugas yang lebih menantang.
Guzdial dan timnya melatih AI untuk menghasilkan tingkat permainan platform dengan melatih AI pada banyak jam gameplay permainan platform. Guzdial, termasuk permainan seperti Super Mario Bros. asli, Kirby’s Adventure, dan Mega Man. Setelah pelatihan awal, AI diberi tugas untuk membuat prediksi tentang aturan/mekanika permainan, membandingkan asumsinya dengan cuplikan tes permainan. Setelah AI berhasil menafsirkan aturan yang berlaku pada permainan, peneliti kemudian menggunakan metode pelatihan yang sama untuk membangun tingkat baru yang sepenuhnya baru yang diuji pada model.
Guzdial dan timnya membuat “grafik permainan”, yang merupakan penggabungan antara keyakinan model tentang aturan dan asumsinya tentang bagaimana tingkat yang menggunakan aturan ini dirancang. Grafik permainan menggabungkan semua fitur penting tentang permainan menjadi satu representasi, dan representasi ini, oleh karena itu, berisi semua informasi yang diperlukan untuk mereproduksi permainan dari awal. Semua informasi yang terkandung dalam grafik permainan kemudian digunakan untuk merancang tingkat dan permainan baru. Isi pengamatan model digabungkan dalam cara baru dan unik. Misalnya, AI menggabungkan aspek Super Mario Bros dan Mega Man untuk membuat tingkat baru yang mengambil mekanika platform dari kedua permainan. Ketika proses ini diulangi berulang kali, hasil akhirnya bisa menjadi permainan yang sepenuhnya baru yang terasa sangat mirip dengan platformer klasik tetapi masih unik.
Menurut Guzdial, seperti yang dikutip oleh Time, ide di balik proyek ini adalah untuk membuat alat yang dapat digunakan pengembang permainan untuk memulai merancang tingkat dan permainan mereka sendiri tanpa perlu belajar cara mengkode. Guzdial menunjukkan bahwa Super Mario Maker sudah mengambil konsep ini dan menjalankannya.
Guzdial dan anggota tim penelitian lainnya berharap untuk membawa konsep ini lebih jauh, potensial membuat alat yang dapat membuat orang-orang menciptakan tingkat atau permainan baru hanya dengan menentukan “rasa” atau “tampilan” tertentu yang mereka inginkan. Setelah model menerima spesifikasi ini, maka dapat membuat permainan baru dengan tingkat dan aturan unik. Model ini hanya perlu dua frame permainan untuk melakukan ini, karena akan melakukan ekstrapolasi dari perbedaan antara dua frame. Pengguna dapat memberikan umpan balik kepada model saat menghasilkan tingkat, dan model akan membuat tingkat baru berdasarkan umpan balik yang diberikan.
“Kami sedang menambahkan sentuhan akhir pada antarmuka dan kemudian kami akan menjalankan studi subjek manusia untuk mengetahui apakah kami berada di jalur yang benar,” kata Guzdial kepada Time.
Meskipun versi aplikasi yang siap konsumen masih jauh di masa depan, Guzdial mengungkapkan kekhawatiran bahwa industri permainan mungkin lambat untuk mengadopsi teknologi ini karena kekhawatiran bahwa itu mungkin mengurangi kebutuhan akan desainer permainan manusia. Meskipun demikian, Guzdial berpikir bahwa jika ada yang mungkin menggunakan alat ini, orang-orang pertama yang akan melakukannya kemungkinan adalah pengembang permainan independen, yang mungkin menggunakan alat ini untuk membuat permainan eksperimental yang menarik.
“Aku bisa membayangkan bahwa apa yang kami dapatkan adalah beberapa pengembang indie yang bersemangat yang bermain-main dengan teknologi ini dan membuat pengalaman kecil yang aneh, keren, dan menarik,” kata Guzdial. “Tapi aku tidak berpikir bahwa mereka akan mempengaruhi pengembangan permainan triple-A dalam waktu dekat.”












