Các nhà nghiên cứu tạo công cụ AI có thể tạo ra các cấp độ trò chơi điện tử mới

Khi học máy và trí tuệ nhân tạo trở nên tinh vi hơn, trò chơi điện tử đã chứng minh là một môi trường tự nhiên và hữu ích để kiểm tra các thuật toán và mô hình AI. Bởi vì trò chơi điện tử có cơ chế, đối tượng và chỉ số quan sát được và có thể đo lường được, chúng cung cấp cách thức tiện lợi để các nhà phát triển AI kiểm tra sự linh hoạt và độ tin cậy của các mô hình của họ. Trong khi trò chơi điện tử đã giúp các kỹ sư AI phát triển các mô hình của họ, AI có thể giúp các nhà thiết kế trò chơi điện tử tạo ra trò chơi của riêng họ. Gần đây, một nhóm các nhà nghiên cứu tại Đại học Alberta đã thiết kế một tập hợp các thuật toán có thể tự động hóa việc tạo ra các trò chơi điện tử nền tảng đơn giản.

Matthew Guzdial là một giáo sư trợ lý và nhà nghiên cứu AI tại Đại học Alberta, và theo Time magazine, Guzdial và nhóm của ông đã làm việc trên một thuật toán AI có thể tạo tự động các cấp độ trong trò chơi điện tử nền tảng cuộn ngang. Việc thiết kế cấp độ tự động này có thể giúp tiết kiệm thời gian và năng lượng cho các nhà thiết kế trò chơi, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ đòi hỏi hơn.

Guzdial và nhóm của ông đã đào tạo một AI để tạo ra các cấp độ trò chơi điện tử nền tảng bằng cách cho AI đào tạo trên nhiều giờ chơi trò chơi điện tử nền tảng. Guzdial, bao gồm cả trò chơi như Super Mario Bros. gốc, Kirby’s Adventure, và Mega Man. Sau khi đào tạo ban đầu, AI được giao nhiệm vụ đưa ra dự đoán về các quy tắc/cơ chế của trò chơi, so sánh các giả định của nó với các đoạn phim thử nghiệm của trò chơi. Sau khi AI đã quản lý để diễn giải các quy tắc mà một trò chơi hoạt động, các nhà nghiên cứu sau đó sử dụng một phương pháp đào tạo tương tự để xây dựng hoàn toàn các cấp độ mới mà các quy tắc của mô hình được kiểm tra.

Guzdial và nhóm của ông đã tạo ra một “đồ thị trò chơi”, là sự kết hợp của cả niềm tin của mô hình về các quy tắc và các giả định của nó về cách các cấp độ sử dụng các quy tắc này được thiết kế. Đồ thị trò chơi kết hợp tất cả các tính năng quan trọng về một trò chơi vào một biểu diễn, và biểu diễn này, do đó, nó chứa tất cả thông tin cần thiết để trò chơi được tái tạo từ đầu. Tất cả thông tin chứa trong đồ thị trò chơi sau đó được sử dụng để thiết kế các cấp độ và trò chơi mới. Nội dung của các quan sát của mô hình được kết hợp theo những cách mới, độc đáo. Ví dụ, AI kết hợp các khía cạnh của cả Super Mario Bros và Mega Man để tạo ra một cấp độ mới dựa trên cơ chế nền tảng của cả hai trò chơi. Khi quá trình này được lặp lại nhiều lần, kết quả cuối cùng có thể là một trò chơi hoàn toàn mới cảm giác rất giống với các trò chơi nền tảng cổ điển nhưng vẫn độc đáo.

Theo Guzdial, như được trích dẫn bởi Time, ý tưởng đằng sau dự án là tạo ra một công cụ mà các nhà phát triển trò chơi có thể sử dụng để bắt đầu thiết kế các cấp độ và trò chơi của riêng họ mà không cần phải học cách mã hóa. Guzdial chỉ ra rằng Super Mario Maker đã thực hiện khái niệm này và đang chạy với nó.

Guzdial và các thành viên khác của nhóm nghiên cứu hy vọng sẽ đưa khái niệm này đi xa hơn, có khả năng tạo ra một công cụ có thể cho phép mọi người tạo ra các cấp độ hoặc trò chơi mới chỉ bằng cách chỉ định một “cảm giác” hoặc “hình ảnh” nhất định mà họ muốn. Một khi mô hình nhận được các thông số kỹ thuật này, nó có thể tạo ra một trò chơi mới với các cấp độ và quy tắc độc đáo. Mô hình rõ ràng chỉ cần hai khung hình của một trò chơi để làm điều này, vì nó sẽ suy diễn từ sự khác biệt giữa hai khung hình. Người dùng sẽ có thể cung cấp phản hồi cho mô hình khi nó tạo ra các cấp độ, và mô hình sẽ tạo ra các cấp độ mới dựa trên phản hồi được cung cấp.

“Chúng tôi đang thêm một số điểm hoàn thiện vào giao diện và sau đó chúng tôi sẽ chạy một nghiên cứu đối tượng con người để tìm ra xem chúng tôi đang trên đúng hướng,” Guzdial nói với Time.

Mặc dù bất kỳ phiên bản sẵn sàng cho người tiêu dùng nào của ứng dụng đó vẫn còn cách xa trong tương lai, Guzdial đã bày tỏ lo ngại rằng ngành công nghiệp trò chơi có thể chậm trong việc áp dụng công nghệ này do lo ngại rằng nó có thể giảm nhu cầu về các nhà thiết kế trò chơi con người. Mặc dù vậy, Guzdial vẫn nghĩ rằng nếu ai đó có khả năng sử dụng công cụ này, những người đầu tiên làm như vậy có khả năng là các nhà phát triển trò chơi độc lập, những người có thể sử dụng nó để tạo ra các trò chơi thú vị, thử nghiệm.

“Tôi hoàn toàn có thể tưởng tượng rằng những gì chúng tôi nhận được là một số nhà phát triển độc lập đam mê đang làm việc với các công nghệ này và tạo ra những trải nghiệm nhỏ, thú vị, độc đáo,” Guzdial nói. “Nhưng tôi không nghĩ rằng họ sẽ ảnh hưởng đến sự phát triển trò chơi triple-A trong thời gian gần.”