Від Atari до Doom: Як Google переінакшує відеоігри за допомогою штучного інтелекту

Індустрія відеоігор, яка зараз коштує 347 мільярдів доларів, виросла у значного гравця у світі розваг, залучаючи понад три мільярди людей по всьому світу. Все почалося зі простих ігор, таких як Pong і Space Invaders, і розвинулося у більш складні ігри, такі як Doom, який встановив нові стандарти завдяки своїм 3D-візуальним ефектам і домашньому консольному досвіду. Сьогодні індустрія стоїть на порозі нової ери, яку впливають досягнення в галузі штучного інтелекту (ШІ). На чолі цієї трансформації стоїть Google, який використовує свої величезні ресурси і технології для переінакшення того, як створюються, граються і переживаються відеоігри. Ця стаття досліджує шлях Google у переінакшенні відеоігор.

Початок: ШІ для гри в ігри Atari

Використання Google штучного інтелекту у відеоіграх почалося з критичного розвитку: створення ШІ, здатного розпізнавати ігрові середовища і реагувати як людина. У цій ранній роботі вони представили глибокий агент підкріплення, який міг вивчати стратегії контролю безпосередньо з ігрового процесу. Центральним у цьому розвитку був конволюційний нейронний мережа, навчений за допомогою Q-навчання, який обробляв сурові пікселі екрана і перетворював їх у ігрові дії на основі поточного стану.

Дослідники застосували цю модель до семи Atari 2600 ігор без зміни архітектури або алгоритму навчання. Результати були вражаючими – модель перевершила попередні методи у шести іграх і перевищила людську продуктивність у трьох. Цей розвиток підкреслив потенціал ШІ для обробки складних, інтерактивних відеоігор з нічого більше, ніж візуальними входами.

Ця прорив стала основою для пізніших досягнень, таких як перемога AlphaGo над чемпіоном світу з го. Успіх ШІ-агентів у освоєнні складних ігор спонукав подальші дослідження реальних застосувань, включаючи інтерактивні системи і робототехніку. Вплив цього розвитку все ще відчувається у сфері машинного навчання і ШІ сьогодні.

AlphaStar: ШІ для вивчення складної стратегії гри StarCraft II

Розробляючи свої ранні успіхи у ШІ, Google поставила собі більш складну задачу: StarCraft II. Ця гра у реальному часі відома своєю складністю, оскільки гравці повинні контролювати армії, керувати ресурсами і виконувати стратегії у реальному часі. У 2019 році Google представила AlphaStar, ШІ-агент, здатний грати у StarCraft II на професійному рівні.

Розвиток AlphaStar використовував поєднання глибокого підкріплення і імітаційного навчання. Спочатку він вивчав, спостерігаючи за повторами професійних гравців, а потім покращував через самоігру, проводячи мільйони матчів для вдосконалення своїх стратегій. Це досягнення продемонструвало здатність ШІ обробляти складні, реальні стратегічні ігри, досягнувши результатів, порівнянних з людськими гравцями.

Поза окремими іграми: До більш загального ШІ для ігор

Останнє досягнення Google свідчить про перехід від освоєння окремих ігор до створення більш універсального ШІ-агента. Нещодавно дослідники Google представили SIMA, скорочення від Scalable Instructable Multiworld Agent, нової моделі ШІ, призначеної для навігації у різних ігрових середовищах за допомогою природної мови. На відміну від попередніх моделей, які вимагали доступу до джерельного коду гри або спеціальних API, SIMA працює з двома входами: зображеннями на екрані і простими мовними командами.

SIMA перекладає ці команди у дії клавіатури і миші для контролю головного персонажа гри. Цей метод дозволяє йому взаємодіяти з різними віртуальними середовищами так, як це робить людина. Дослідження показали, що ШІ, навчений на декількох іграх, працює краще, ніж той, який навчений на одній грі, підкреслюючи потенціал SIMA для запуску нової ери загального або фундаментального ШІ для ігор.

Триває робота Google з розширенням можливостей SIMA, дослідженням того, як такі універсальні, мовно-керовані агенти можуть бути розроблені у різних ігрових середовищах. Це досягнення представляє собою значний крок до створення ШІ, який може адаптуватися і процвітати у різних інтерактивних контекстах.

Генеративний ШІ для дизайну ігор

Нещодавно Google розширив свій фокус від покращення ігрового процесу до розробки інструментів, які підтримують дизайн ігор. Цей зсув спричинений досягненнями у сфері генеративного ШІ, особливо у генерації зображень і відео. Одним із значних досягнень є використання ШІ для створення адаптивних неігрових персонажів (NPC), які реагують на дії гравця більш реалістично і непередбачувано.

Крім того, Google досліджував процедурну генерацію контенту, коли ШІ допомагає у проектуванні рівнів, середовищ і цілих ігрових світів на основі певних правил або шаблонів. Цей метод може спростити розробку і пропонувати гравцям унікальні, персоналізовані досвіди з кожним проходженням, викликаючи відчуття цікавості і очікування. Одним із примітних прикладів є Genie, інструмент, який дозволяє користувачам проектувати 2D-відеоігри, надаючи зображення або опис. Цей підхід робить розробку ігор більш доступною, навіть для тих, хто не має програмних навичок.

Інновація Genie полягає у його здатності вивчати з різних відеозаписів 2D-платформерних ігор, а не покладатися на явні інструкції або позначені дані. Це дозволяє Genie краще розуміти ігрову механіку, фізику і елементи дизайну. Користувачі можуть почати з базової ідеї або ескізу, і Genie згенерує повне ігрове середовище, включаючи обстановку, персонажів, перешкоди і ігрову механіку.

Генеративний ШІ для розробки ігор

Розробляючи попередні досягнення, Google нещодавно представила свій найбільш амбітний проект, спрямований на спрощення складного і тривалого процесу розробки ігор, який традиційно вимагав обширного програмування і спеціалізованих навичок. Нещодавно вони представили GameNGen, інструмент генеративного ШІ, призначений для спрощення процесу розробки ігор. GameNGen дозволяє розробникам створювати цілі ігрові світи і сюжети, використовуючи природні мовні промови, суттєво скорочуючи час і зусилля, необхідні для створення гри. Використовуючи генеративний ШІ, GameNGen може генерувати унікальні ігрові активи, середовища і сюжети, дозволяючи розробникам зосередитися на творчості, а не на технічних аспектах. Наприклад, дослідники використали GameNGen для розробки повної версії Doom, демонструючи його можливості і прокладаючи шлях для більш ефективного і доступного процесу розробки ігор.

Технологія, що лежить в основі GameNGen, включає двофазовий процес навчання. Спочатку ШІ-агент навчається грати у Doom, створюючи дані про ігровий процес. Ці дані потім навчають генеративну модель ШІ, яка передбачає майбутні кадри на основі попередніх дій і візуальних ефектів. Результатом є генеративна дифузійна модель, здатна генерувати ігровий процес у реальному часі без традиційних компонентів ігрового двигуна. Цей перехід від ручного програмування до генерації ШІ позначає значний етап у розробці ігор, пропонуючи більш ефективний і доступний спосіб створення високоякісних ігор для менших студій і окремих творців.

Висновок

Останні досягнення Google у сфері ШІ мають потенціал фундаментально змінити індустрію відеоігор. З інструментами, такими як GameNGen, які дозволяють створювати детальні ігрові світи, і SIMA, яка пропонує універсальні ігрові взаємодії, ШІ перетворює не тільки сам процес створення ігор, а й досвід гри.

По мірі розвитку ШІ обіцяє покращити творчість і ефективність у розробці ігор. Розробники матимуть нові можливості для дослідження інноваційних ідей і надання більш привабливих і іммерсивних досвідів. Цей зсув позначає значний момент у тривалій еволюції відеоігор, підкреслюючи зростаючу роль ШІ у формуванні майбутнього інтерактивної розваги.