จาก Atari ถึง Doom: วิธีการที่ Google กำลังกำหนดรูปแบบใหม่ของวิดีโอเกมด้วย AI

อุตสาหกรรมวิดีโอเกม ซึ่งมีมูลค่า 347 พันล้านดอลลาร์ ได้เติบโตขึ้นเป็นผู้เล่นที่สำคัญในโลกของความบันเทิง โดยมีผู้เล่นมากกว่า 3 พันล้านคนในระดับโลก สิ่งที่เริ่มต้นด้วยชื่อเรื่องที่ตรงไปตรงมา เช่น Pong และ Space Invaders ได้พัฒนาเป็นเกมที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น Doom ซึ่งกำหนดมาตรฐานใหม่ด้วยกราฟิก 3D และประสบการณ์บนเครื่องเล่นที่บ้าน ในปัจจุบัน อุตสาหกรรมนี้ยืนอยู่ที่จุดเริ่มต้นของยุคใหม่ ซึ่งได้รับอิทธิพลจากความก้าวหน้าในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) Google เป็นผู้นำการเปลี่ยนแปลงนี้ โดยใช้ทรัพยากรและเทคโนโลยีของตนเพื่้นิยามวิดีโอเกมใหม่ในด้านการสร้าง การเล่น และการ体验เกม นี้คือบทความที่สำรวจการเดินทางของ Google ในการกำหนดรูปแบบใหม่ของวิดีโอเกม

จุดเริ่มต้น: AI เพื่อเล่นเกม Atari

การใช้ AI ของ Google ในวิดีโอเกมเริ่มต้นด้วยการพัฒนาครั้งสำคัญ: การสร้าง AI ที่สามารถรับรู้สภาพแวดล้อมของเกมและตอบสนองเหมือนผู้เล่นมนุษย์ ในงานวิจัยชิ้นนี้ พวกเขาได้แนะนำ ตัวแทนการเรียนรู้แบบเสริม ที่สามารถเรียนรู้กลยุทธ์การควบคุมโดยตรงจากเกม ตัวกลางสำคัญของการพัฒนานี้คือเครือข่ายประสาทเทียมที่ถูกฝึกโดยใช้ Q-learning ซึ่งประมวลผลพิกเซลหน้าจอแบบดิบและแปลงเป็นการกระทำที่เฉพาะเจาะจงตามสถานะปัจจุบัน

นักวิจัยได้ใช้แบบจำลองนี้กับเกม Atari 2600 7 เกมโดยไม่ต้องแก้ไขโครงสร้างหรืออัลกอริทึมการเรียนรู้ ผลลัพธ์เป็นที่น่าประทับใจ – แบบจำลองนี้ทำได้ดีกว่าวิธีการก่อนหน้านี้ใน 6 เกมและเกินประสิทธิภาพของมนุษย์ใน 3 เกม การพัฒนานี้เน้นย้ำถึงศักยภาพของ AI ในการรับมือกับวิดีโอเกมที่ซับซ้อนและโต้ตอบได้โดยไม่ต้องมีการป้อนข้อมูลมากกว่าภาพที่เห็น

การผ่านพ้นนี้เป็นรากฐานสำหรับการพัฒนาต่อๆ ไป เช่น AlphaGo ของ DeepMind ที่สามารถเอาชนะแชมป์เปียนโลก Go ได้ ความสำเร็จของตัวแทน AI ในการเอาชนะเกมที่ท้าทายได้กระตุ้นให้เกิดการวิจัยเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้งานในโลกจริง รวมถึงระบบโต้ตอบและหุ่นยนต์ อิทธิพลของการพัฒนานี้ยังคงรู้สึกได้ในสาขาการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ในปัจจุบัน

AlphaStar: AI เพื่อการเรียนรู้กลยุทธ์เกมที่ซับซ้อนสำหรับ StarCraft II

โดยสร้างบนความสำเร็จของ AI ในช่วงแรก Google ได้เล็งเห็นเป้าหมายที่ท้าทายมากขึ้น: StarCraft II เกมยุทธศาสตร์แบบเรียลไทม์ที่มีชื่อเสียงในด้านความซับซ้อน เนื่องจากผู้เล่นต้องควบคุมกองทัพ จัดการทรัพยากร และใช้กลยุทธ์ในเวลาเดียวกัน ในปี 2019 Google ได้เปิดตัว AlphaStar ตัวแทน AI ที่สามารถเล่น StarCraft II ในระดับมืออาชีพได้

การพัฒนาของ AlphaStar ใช้การผสมผสานระหว่างการเรียนรู้แบบเสริมลึกและ การเรียนรู้โดยการลอกเลียน มันเรียนรู้โดยการดูการบันทึกการเล่นของนักเล่นมืออาชีพ จากนั้นปรับปรุงผ่านการฝึกซ้อมด้วยตนเอง โดยการวิ่งหลายล้านแมตช์เพื่อปรับกลยุทธ์ของมัน ความสำเร็จนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของ AI ในการรับมือกับเกมยุทธศาสตร์แบบเรียลไทม์ที่ซับซ้อน โดยสามารถทำได้เทียบเท่ากับผู้เล่นมนุษย์

ไกลกว่าเกมเดียว: สู่ AI ที่มีความสามารถทั่วไปสำหรับเกม

การก้าวหน้าล่าสุดของ Google หมายถึงการเปลี่ยนแปลงจากการจัดการเกมเดียวไปสู่การสร้างตัวแทน AI ที่มีความสามารถทั่วไป最近 นักวิจัยของ Google ได้เปิดตัว SIMA หรือตัวย่อของ Scalable Instructable Multiworld Agent ตัวแทน AI ใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อสำรวจสภาพแวดล้อมเกมต่างๆ โดยใช้คำสั่งภาษาธรรมชาติ ไม่เหมือนกับแบบจำลองก่อนหน้าที่ต้องเข้าถึงโค้ดแหล่งที่มาหรือ API ที่กำหนดเอง SIMA ทำงานด้วยการป้อนข้อมูลสองอย่าง: ภาพบนหน้าจอและคำสั่งภาษาธรรมดาสามัญ

SIMA แปลคำสั่งเหล่านี้เป็นการกระทำของแป้นพิมพ์และเมาส์เพื่อควบคุมตัวละครหลักของเกม วิธีการนี้ทำให้สามารถโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมเสมือนจริงต่างๆ ได้ในลักษณะที่คล้ายกับการเล่นของมนุษย์ การวิจัยแสดงให้เห็นว่า AI ที่ฝึกฝนข้ามหลายเกมมีประสิทธิภาพดีกว่า AI ที่ฝึกฝนในเกมเดียว โดยเน้นถึงศักยภาพของ SIMA ในการขับเคลื่อนยุคใหม่ของ AI ที่มีความสามารถทั่วไปหรือ AI พื้นฐานสำหรับเกม

การทำงานอย่างต่อเนื่องของ Google มุ่งหวังที่จะขยายความสามารถของ SIMA โดยสำรวจว่าตัวแทน AI ที่มีความสามารถทั่วไปและขับเคลื่อนด้วยภาษานี้สามารถพัฒนาได้อย่างไรในสภาพแวดล้อมเกมที่หลากหลาย การพัฒนานี้แสดงถึงขั้นตอนที่สำคัญในการสร้าง AI ที่สามารถปรับตัวและเจริญเติบโตในสภาพแวดล้อมโต้ตอบที่หลากหลาย

AI ที่สร้างสรรค์สำหรับการออกแบบเกม

ล่าสุด Google ได้ขยายการมุ่งเน้นจากการจัดการการเล่นเกมไปสู่การสร้างเครื่องมือที่สนับสนุนการออกแบบเกม การเปลี่ยนแปลงนี้ได้รับแรงผลักดันจากความก้าวหน้าในด้าน AI ที่สร้างสรรค์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการสร้างภาพและวิดีโอ หนึ่งในการพัฒนาที่สำคัญคือการใช้ AI ในการสร้าง ตัวละครที่ไม่ใช่ผู้เล่น (NPCs) ที่ตอบสนองต่อการกระทำของผู้เล่นในลักษณะที่สมจริงและไม่คาดคิดมากขึ้น

นอกจากนี้ Google ยังได้สำรวจการสร้างเนื้อหาด้วยกระบวนการ โดยที่ AI ช่วยในการออกแบบเลเวล สภาพแวดล้อม และโลกเกมโดยอาศัยกฎหรือรูปแบบเฉพาะ วิธีการนี้สามารถทำให้กระบวนการสร้างเกมง่ายขึ้นและให้ผู้เล่นได้รับประสบการณ์ที่เป็นเอกลักษณ์และส่วนตัวในแต่ละครั้งที่เล่น ทำให้เกิดความตื่นเต้นและความคาดหวัง ตัวอย่างที่น่าสนใจคือ Genie เครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถออกแบบเกมวิดีโอ 2 มิติได้โดยการให้ภาพหรือคำอธิบาย นี่ทำให้กระบวนการสร้างเกมเปิดกว้างมากขึ้น แม้กระทั่งสำหรับผู้ที่ไม่มีทักษะในการเขียนโปรแกรม

ความก้าวหน้าของ Genie คือความสามารถในการเรียนรู้จากวิดีโอเกม 2 มิติต่างๆ มากกว่าการอาศัยคำแนะนำหรือข้อมูลที่มีฉลาก ผู้ใช้สามารถเริ่มต้นด้วยแนวคิดพื้นฐานหรือスเก็ตช์ และ Genie จะสร้างสภาพแวดล้อมเกมที่สมบูรณ์ รวมถึงการตั้งค่า ตัวละคร อุปสรรค และกลไกการเล่น

AI ที่สร้างสรรค์สำหรับการพัฒนาเกม

โดยสร้างบนความสำเร็จก่อนหน้า Google ได้เปิดตัวโครงการที่ทะเยอทะยานที่สุดของตน โดยมีเป้าหมายที่จะทำให้กระบวนการสร้างเกมซึ่งเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและใช้เวลานานง่ายขึ้น โดยไม่ต้องใช้ทักษะการเขียนโค้ดหรือทักษะเฉพาะด้าน ล่าสุดพวกเขาได้เปิดตัว GameNGen เครื่องมือ AI ที่สร้างสรรค์ ซึ่งออกแบบมาเพื่อทำให้กระบวนการสร้างเกมง่ายขึ้น GameNGen ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโลกเกมและเรื่องราวทั้งหมดโดยใช้คำสั่งภาษาธรรมชาติ ลดเวลาและความพยายามที่ต้องใช้ในการสร้างเกมอย่างมาก โดยใช้ AI ที่สร้างสรรค์ GameNGen สามารถสร้างทรัพยากรเกมที่เป็นเอกลักษณ์ สภาพแวดล้อม และเรื่องราว ทำให้นักพัฒนามุ่งเน้นไปที่ความคิดสร้างสรรค์มากกว่าด้านเทคนิค ตัวอย่างเช่น นักวิจัยได้ใช้ GameNGen เพื่อสร้างเกม Doom ฉบับเต็ม โดยแสดงให้เห็นถึงความสามารถและเปิดทางสำหรับกระบวนการสร้างเกมที่มีประสิทธิภาพและเปิดกว้างมากขึ้น

เทคโนโลยีเบื้องหลัง GameNGen เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมสองขั้นตอน ขั้นแรก ตัวแทน AI จะถูกฝึกให้เล่นเกม Doom โดยสร้างข้อมูลการเล่นเกม ข้อมูลนี้จะใช้ฝึกโมเดล AI ที่สร้างสรรค์ ซึ่งสามารถคาดการณ์เฟรมในอนาคตตามการกระทำและภาพที่เห็นก่อนหน้า ผลลัพธ์คือโมเดลการกระจายที่สร้างสรรค์ ซึ่งสามารถสร้างการเล่นเกมแบบเรียลไทม์ได้โดยไม่ต้องใช้ส่วนประกอบของเครื่องมือเกมแบบดั้งเดิม การเปลี่ยนแปลงนี้จากโค้ดด้วยมือไปสู่การสร้างด้วย AI เป็น 里程碑ที่สำคัญในการพัฒนาเกม โดยเสนอวิธีการที่มีประสิทธิภาพและเปิดกว้างมากขึ้นสำหรับการสร้างเกมคุณภาพสูงสำหรับสตูดิโอขนาดเล็กและผู้สร้างรายบุคคล

สรุป

ความก้าวหน้าล่าสุดของ Google ในด้าน AI กำลังจะเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมเกมอย่างพื้นฐาน ด้วยเครื่องมืออย่าง GameNGen ที่ช่วยให้สามารถสร้างโลกเกมที่มีรายละเอียด และ SIMA ที่เสนอวิธีการโต้ตอบกับเกมที่หลากหลาย AI กำลังเปลี่ยนแปลงไม่เพียงแต่วิธีการสร้างเกมเท่านั้น แต่ยังรวมถึงวิธีการเล่นและ体验เกมด้วย

เมื่อ AI ยังคงพัฒนา ตัวมันสัญญาว่าจะเพิ่มความสร้างสรรค์และประสิทธิภาพในการพัฒนาเกม นักพัฒนาจะมีโอกาสในการสำรวจความคิดใหม่ๆ และนำเสนอประสบการณ์ที่น่าดึงดูดและสมจริงมากขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้เป็นช่วงเวลาสำคัญในประวัติศาสตร์การพัฒนาเกม โดยเน้นถึงบทบาทที่เพิ่มขึ้นของ AI ในการกำหนดอนาคตของความบันเทิงแบบโต้ตอบ