Naukowcy tworzą narzędzie AI, które może tworzyć nowe poziomy w grach wideo

W miarę jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja stawały się coraz bardziej wyrafinowane, gier wideo okazały się naturalnym i użytecznym poligonem doświadczalnym dla algorytmów i modeli sztucznej inteligencji. Ponieważ gry wideo mają obserwowalną i wymierną mechanikę, obiekty i metryki, stanowią one wygodny sposób dla twórców sztucznej inteligencji na testowanie wszechstronności i niezawodności swoich modeli. Chociaż gry wideo pomogły inżynierom AI w opracowaniu modeli, sztuczna inteligencja może potencjalnie pomóc projektantom gier wideo w tworzeniu własnych gier. Niedawno grupa badaczy z Uniwersytetu Alberty zaprojektowała zestaw algorytmów, które mogłyby zautomatyzować tworzenie prostych platformowych gier wideo.

Matthew Guzdial jest adiunktem i badaczem sztucznej inteligencji na Uniwersytecie Alberty według magazynu TimeGuzdial i jego zespół pracowali nad algorytmem sztucznej inteligencji, który może automatycznie tworzyć poziomy w platformowych grach wideo typu side-scrolling. Ten zautomatyzowany projekt poziomów może zaoszczędzić czas i energię projektantom gier, pozwalając im skupić się na bardziej wymagających zadaniach.

Guzdial i jego zespół przeszkolili sztuczną inteligencję do generowania poziomów gier platformowych, szkoląc sztuczną inteligencję podczas wielu godzin rozgrywki w gry platformowe. Guzdial, w tym gry takie jak oryginał Super Mario Bros, Przygoda Kirby'ego, Mega Man. Po wstępnym szkoleniu sztuczna inteligencja ma za zadanie wygenerować przewidywania dotyczące zasad/mechaniki gry, porównując jej założenia z materiałami testowymi gry. Gdy sztuczna inteligencja zdołała zinterpretować zasady, na których opiera się gra, badaczom wykorzystano podobną metodę uczenia, aby skonstruować zupełnie nowe poziomy, na których testowane są zasady modelu.

Guzdial i jego zespół stworzyli „wykres gry”, który jest połączeniem zarówno przekonań modelu dotyczących zasad, jak i jego założeń dotyczących sposobu projektowania poziomów korzystających z tych reguł. Wykres gry łączył wszystkie istotne cechy gry w jedną reprezentację i dlatego ta reprezentacja zawierała wszystkie informacje niezbędne do odtworzenia gry od zera. Wszystkie informacje zawarte na wykresie gry zostały następnie wykorzystane do zaprojektowania nowych poziomów i gier. Treść obserwacji modelu łączy się w nowy, unikalny sposób. Na przykład sztuczna inteligencja połączyła aspekty obu Super Mario Bros. i Mega Man stworzyć nowy poziom, który czerpał z mechaniki platformowej obu gier. Kiedy ten proces będzie powtarzany w kółko, efektem końcowym może być zupełnie nowa gra, bardzo podobna do klasycznych platformówek, a mimo to wyjątkowa.

Według Guzdiala, cytowanego przez Time, ideą projektu jest stworzenie narzędzia, za pomocą którego twórcy gier będą mogli zacząć projektować własne poziomy i gry bez konieczności nauki kodowania. Guzdial zwrócił uwagę na fakt, że Super Mario Maker już przyjmuje tę koncepcję i realizuje ją.

Guzdial i pozostali członkowie zespołu badawczego mają nadzieję posunąć tę koncepcję jeszcze dalej, potencjalnie tworząc narzędzie, które zachęci ludzi do tworzenia nowych poziomów lub gier po prostu poprzez określenie określonego „odczucia” lub „wyglądu”. Gdy model otrzyma te specyfikacje, może przystąpić do tworzenia nowej gry z unikalnymi poziomami i zasadami. Model najwyraźniej potrzebowałby do tego tylko dwóch klatek gry, ponieważ ekstrapolowałby różnice między tymi dwiema klatkami. Użytkownik będzie mógł przekazywać informacje zwrotne dotyczące modelu w miarę jego generowania poziomów, a model będzie tworzył nowe poziomy w oparciu o dostarczone informacje zwrotne.

„Wprowadzamy ostatnie poprawki w interfejsie, a następnie przeprowadzimy badanie na ludziach, aby dowiedzieć się, czy podążamy właściwą drogą”, Guzdial powiedział Czasowi.

Chociaż jakakolwiek wersja tej aplikacji gotowa do użytku konsumenckiego to jeszcze przyszłość, Guzdial wyraził obawy, że branża gier może powoli wdrażać tę technologię ze względu na obawy, że może to zmniejszyć zapotrzebowanie na projektantów gier przez ludzi. Mimo to Guzdial pomyślał, że jeśli ktokolwiek miałby skorzystać z tego narzędzia, pierwszymi osobami, które by to zrobiły, byliby prawdopodobnie niezależni twórcy gier, którzy mogliby wykorzystać je do tworzenia ciekawych, eksperymentalnych gier.

„Mogę sobie wyobrazić, że dostajemy niezależnych [programistów] z pasją bawiących się tymi technologiami i tworzących dziwne, fajne i interesujące małe doświadczenia” – powiedział Guzdial. „Ale nie sądzę, że w najbliższym czasie będą one miały wpływ na rozwój gier triple-A”.