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

W miarę jak uczenie maszynowe 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 deweloperów AI, aby przetestować wszechstronność i niezawodność swoich modeli. Podczas gdy gry wideo pomogły inżynierom AI rozwijać swoje modele, AI może potencjalnie pomóc projektantom gier wideo 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 badaczem AI na University of Alberta, i według Time magazine, Guzdial i jego zespół pracowali nad algorytmem AI, który może automatycznie tworzyć poziomy w grach platformowych z przewijaniem poziomym. Ten zautomatyzowany projekt poziomów może zaoszczędzić projektantom gier czas i energię, pozwalając im skupić się na bardziej wymagających zadaniach.

Guzdial i jego zespół szkolili AI, aby generować poziomy 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 jest zobowiązany do renderowania przewidywań dotyczących zasad/mechaniki gry, porównując swoje założenia z testowymi nagraniami gry. Po tym, jak AI zinterpretowało zasady, na których opiera się gra, naukowcy użyli podobnej metody szkoleniowej, aby zbudować całkowicie nowe poziomy, w których testowane są reguły modelu.

Guzdial i jego zespół stworzyli „wykres gry”, który jest połączeniem zarówno przekonań modelu dotyczących reguł, jak i założeń dotyczących sposobu, w jaki poziomy korzystają z tych reguł. Wykres gry łączy wszystkie kluczowe cechy gry w jedną reprezentację, a ta reprezentacja zawiera wszystkie niezbędne informacje, aby odtworzyć grę od podstaw. Wszystkie informacje zawarte w wykresie gry są następnie wykorzystywane do inżynierii nowych poziomów i gier. Zawartość obserwacji modelu jest łączona w nowe, unikalne sposoby. Na przykład, AI połączyło aspekty Super Mario Bros i Mega Man, aby stworzyć nowy poziom, który czerpie z mechaniki platformowej obu gier. Kiedy ten proces jest powtarzany wielokrotnie, końcowym wynikiem może być całkowicie nowa gra, która wygląda bardzo podobnie do klasycznych platformerek, ale jest jednocześnie unikalna.

Według Guzdial, cytowanego przez Time, pomysł za tym projektem jest stworzenie 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 realizuje ten koncept.

Guzdial i inni członkowie zespołu badawczego mają nadzieję, że podejdą do tego conceptu jeszcze dalej, potencjalnie tworząc narzędzie, które umożliwi ludziom tworzenie nowych poziomów lub gier, określając tylko pewien „styl” lub „wygląd”. Po otrzymaniu tych specyfikacji model może następnie stworzyć nową grę z unikalnymi poziomami i regułami. Model potrzebowałby tylko dwóch klatek gry, aby to zrobić, ponieważ mógłby ekstrapolować na podstawie różnic między dwiema klatkami. Użytkownik mógłby również dostarczyć modelowi informacje zwrotne, podczas gdy model generował poziomy, a model tworzyłby nowe poziomy na podstawie otrzymanych informacji zwrotnych.

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

Chociaż 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. Mimo to Guzdial uważa, że jeśli ktoś z dużym prawdopodobieństwem wykorzysta to narzędzie, to będą to najprawdopodobniej niezależni deweloperzy gier, którzy mogą je wykorzystać do tworzenia interesujących, eksperymentalnych gier.

„Całkowicie mogę sobie wyobrazić, że to, co otrzymamy, to są pasjonaci indie [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”.