Naukowcy tworzą narzędzie AI, które może tworzyć nowe poziomy gier wideo

Ponieważ machine learning i sztuczna inteligencja stały się bardziej zaawansowane, gry wideo okazały się naturalnym i użytecznym polem doświadczalnym dla algorytmów i modeli AI. Ponieważ gry wideo mają obserwowalne i ilościowe mechaniki, obiekty i metryki, stanowią one wygodny sposób dla inżynierów AI, aby przetestować wszechstronność i niezawodność swoich modeli. Chociaż gry wideo pomogły inżynierom AI rozwijać swoje modele, AI może potencjalnie pomóc projektantom gier w tworzeniu własnych gier. Niedawno grupa naukowców z University of Alberta zaprojektowała zestaw algorytmów, które mogą zautomatyzować tworzenie prostych gier platformowych.

Matthew Guzdial jest asystentem profesora i naukowcem AI na University of Alberta, a według czasopisma Time, Guzdial i jego zespół pracowali nad algorytmem AI, który może automatycznie tworzyć poziomy w grach platformowych z przewijaniem bocznym. Ten zautomatyzowany projekt poziomów mógłby zaoszczędzić projektantom gier czas i energię, pozwalając im skupić się na bardziej wymagających zadaniach.

Guzdial i jego zespół przeszkolili AI do generowania poziomów gier platformowych, ucząc je na wielu godzinach rozgrywki gier platformowych. Guzdial, w tym gry takie jak oryginalna Super Mario Bros., Kirby’s Adventure i Mega Man. Po początkowym szkoleniu AI zostało poinstruowane do renderowania przewidywań dotyczących zasad/mechanik gry, porównując swoje założenia z testowymi nagraniami gry. Po tym, jak AI zinterpretowało zasady, na których opiera się gra, naukowcy użyli podobnej metody szkoleniowej do skonstruowania całkowicie nowych poziomów, w których przetestowano zasady modelu.

Guzdial i jego zespół stworzyli „wykres gry”, który jest połączeniem zarówno przekonań modelu dotyczących zasad, jak i jego założeń dotyczących tego, jak są zaprojektowane poziomy, które wykorzystują te zasady. Wykres gry połączył wszystkie kluczowe cechy gry w jedną reprezentację, a ta reprezentacja zawierała wszystkie niezbędne informacje do odtworzenia gry od podstaw. Wszystkie informacje zawarte w wykresie gry zostały następnie wykorzystane do zaprojektowania nowych poziomów i gier. Zawartość obserwacji modelu została połączona w nowe, unikalne sposoby. Na przykład, AI połączyło aspekty Super Mario Bros i Mega Man, aby stworzyć nowy poziom, który wykorzystywał mechanikę platformową obu gier. Kiedy ten proces jest powtarzany wielokrotnie, końcowym wynikiem może być całkowicie nowa gra, która wygląda bardzo podobnie do klasycznych platformerek, ale jest niezależna.

Zdaniem Guzdiala, cytowanego przez Time, pomysł projektu polega na stworzeniu narzędzia, które deweloperzy gier mogą wykorzystać do rozpoczęcia projektowania własnych poziomów i gier bez konieczności nauki programowania. Guzdial wskazał na fakt, że Super Mario Maker już wykorzystuje ten koncept.

Guzdial i inni członkowie zespołu badawczego mają nadzieję kontynuować ten koncept, potencjalnie tworząc narzędzie, które pozwoli ludziom tworzyć nowe poziomy lub gry, określając tylko pewne „uczucie” lub „wygląd”, które chcą osiągnąć. Kiedy model otrzyma te specyfikacje, może następnie stworzyć nową grę z unikalnymi poziomami i zasadami. Model mógłby potrzebować tylko dwóch klatek gry, aby to zrobić, ponieważ mógłby wywnioskować różnice między dwiema klatkami. Użytkownik mógłby również dostarczyć modelowi informacje zwrotne, gdy generował poziomy, a model mógłby tworzyć nowe poziomy na podstawie otrzymanych informacji zwrotnych.

„Dodajemy ostatnie szlifty do interfejsu, a następnie będziemy prowadzić badanie z udziałem ludzi, aby sprawdzić, czy idziemy w dobrym kierunku”, powiedział Guzdial czasopismu Time.

Mimo że jakakolwiek wersja konsumencka tego aplikacji jest jeszcze daleko w przyszłości, Guzdial wyraził obawy, że branża gier może być powolna w przyjęciu tej technologii ze względu na obawy, że może to zmniejszyć potrzebę ludzkich projektantów gier. Pomimo tego, Guzdial uważa, że jeśli ktoś zdecyduje się wykorzystać to narzędzie, to najprawdopodobniej będą to niezależni deweloperzy gier, którzy mogą je wykorzystać do tworzenia interesujących, eksperymentalnych gier.

„Całkowicie mogę sobie wyobrazić, że to, co otrzymamy, to są pasjonujący niezależni [deweloperzy] bawiący się tymi technologiami i tworzący dziwne, fajne, interesujące małe doświadczenia”, powiedział Guzdial. „Ale nie myślę, że będą one miały wpływ na rozwój gier triple-A w najbliższej przyszłości”.