Какие новые игровые процессы создаст AI

[Шан 1]

Первые разговоры о революции генеративного ИИ в играх сводились к тому, как инструменты ИИ могут повысить эффективность создателей игр, позволяя создавать игры быстрее и в больших масштабах, чем когда-либо прежде. Однако мы считаем, что в долгосрочной перспективе наибольшие возможности открываются не только при использовании ИИ для изменения способов создания игр, но и при изменении самой природы игр.

Мы с воодушевлением наблюдаем за тем, как генеративный ИИ способствует созданию новых категорий игр, ориентированных на ИИ, и значительно расширяет существующие игровые жанры. Начиная с процедурно генерируемых подземелий Rogue (1980 г.), конечных автоматов состояния Half-Life (1998 г.) и заканчивая системой искусственного интеллекта режиссера игры Left 4 Dead (2008 г.), ИИ приводил к появлению новых форм игрового процесса. Последние достижения в области глубокого обучения позволили компьютерам генерировать новый контент на основе подсказок пользователя и больших массивов данных, что еще больше изменило игру.

Переведено с помощью www.DeepL.com/Translator (бесплатная версия)

Ранее мы уже познакомились с некоторыми интересными направлениями ИИ-геймплея, включая генеративный интеллект, персонализацию, ИИ-повествования, динамические миры и ИИ-ассистентов. В случае успеха эти системы могут быть объединены для создания новых категорий ИИ-геймплея, которые будут развлекать, вовлекать и удерживать игроков в течение длительного времени.

1、Генеративный агент (генеративный интеллект)

В 1989 году игра SimCity от компании Maxis стала пионером жанра симуляторов, в которых игроки могли строить виртуальный город и управлять им. Сегодня самой популярной игрой-симулятором всех времен является The Sims, в которой более 70 млн. игроков по всему миру управляют "симами" - виртуальными персонажами, живущими своей повседневной жизнью в виртуальном мире. Дизайнер игры Уилл Райт сравнил The Sims с "интерактивным кукольным домиком".

Генеративный ИИ может существенно продвинуть симуляционные игры, сделав интеллекты с эмерджентным социальным поведением более реалистичными с помощью больших языковых моделей LLM.

В начале этого года группа исследователей из Стэнфордского университета и компании Google опубликовала работу о том, как LLM может быть применена к игровым интеллектам. Под руководством аспиранта Джун Сунг Парка группа исследователей заселила мир песочницы в стиле пиксель-арт 25 Sims-подобными интеллектами, поведение которых определялось с помощью ChatGPT, и "расширила архитектуру LLM, чтобы хранить полную запись использования интеллектами естественного языка, синтезировать эти воспоминания в рефлексы более высокого уровня и динамически извлекать их для планирования поведения". планирования поведения".

Это может открыть еще более захватывающее будущее для симуляционных игр. Сначала, при наличии только одного предложения, заданного пользователем, интеллект хочет устроить вечеринку в честь Дня святого Валентина, и каждый интеллект самостоятельно рассылает приглашения, завязывает новые дружеские отношения и взаимно приглашает друг друга явиться на вечеринку вовремя через два дня.

Такое поведение возможно благодаря тому, что LLM обучается на данных социальных сетей, поэтому в модели LLM есть строительные блоки того, как люди разговаривают и ведут себя в различных социальных ситуациях. В интерактивной цифровой среде, такой как игра-симулятор, эти реакции могут быть задействованы для создания невероятно реалистичного эмерджентного поведения.

Конечный результат, с точки зрения игрока, - более захватывающий игровой процесс. Игра в The Sims или симулятор строительства колоний RimWorld во многом интересна благодаря неожиданным сценариям, а также приливу и отливу эмоций. Через поведение разумных организмов, поддерживаемое совокупностью социальных сетей, мы можем увидеть, что игры-симуляторы отражают не только фантазию разработчиков игр, но и непредсказуемость человеческого общества. Наблюдение за этими играми-симуляторами похоже на просмотр нового поколения "Мира Трумана", обеспечивающего игрокам бесконечные часы веселья, чего не могут сделать современные заранее написанные теле- или кинофильмы.

Используя наше стремление к воображаемым "кукольным домикам", можно персонализировать и сами интеллекты. Игроки могут создать идеальный интеллект на основе себя или вымышленного персонажа. ready Player Me позволяет пользователям создавать свой собственный 3D-аватар на основе фотографии и импортировать его в более чем 9000 игр/приложений. платформы искусственного интеллекта Character.ai, InWorld и Convai позволяют создавать пользовательские NPC с собственной предысторией, персонализацией и поведенческим контролем. Поведенческий контроль.Хотите создать симулятор Хогвартса, в котором вы будете соседом Гарри Поттера по комнате? Теперь это возможно.

Способы взаимодействия с интеллектами также расширились благодаря их превосходным возможностям естественного языка. Сегодня разработчики могут использовать модель "текст в речь" компании Eleven Labs для генерации реалистичных голосов для своих интеллектов. Недавно компания convai совместно с NVIDIA разработала вирусную демонстрацию, в которой игроки могут вести естественный голосовой диалог с ИИ-поваром лапши рамен NPC, причем диалог и соответствующая мимика генерируются в режиме реального времени. Генерируется. Приложение-компаньон для искусственного интеллекта Replika уже позволяет пользователям общаться с ИИ-партнером посредством голоса, видео и AR/VR. В будущем мы можем представить себе игру-симуляцию, в которой игроки смогут поддерживать связь со своими интеллектами с помощью телефонных звонков или видеочатов в любое время и в любом месте на ходу, а затем переходить к более захватывающему игровому процессу, когда они вернутся к своим компьютерам.

Разумеется, до появления полноценной версии Sims предстоит решить еще немало головоломок.LLM имеет внутреннюю погрешность в обучающих данных, которая проявляется в поведении интеллектов. Стоимость запуска масштабной симуляционной игры в облаке круглосуточно в реальном времени может оказаться нецелесообразной с финансовой точки зрения - запуск 25 интеллектов за 2 дня обойдется исследовательской группе в тысячи долларов вычислительных затрат. Перенос моделирующих рабочих нагрузок на устройства перспективен, но соответствующие работы еще находятся на относительно ранней стадии. Возможно, нам также придется открыть новые нормы для квазисоциальных отношений с интеллектом.

Но ясно одно - сегодня существует огромный спрос на генеративные интеллекты. По данным нашего недавнего опроса, 61% игровых компаний планируют экспериментировать с ИИ NPC, и мы считаем, что ИИ-компаньоны скоро станут обычным явлением, поскольку разумные тела войдут в нашу повседневную социальную сферу. Игры-симуляторы представляют собой цифровую песочницу, в которой мы можем весело и непредсказуемо взаимодействовать с нашими любимыми ИИ-компаньонами. В перспективе характер игр-симуляторов может измениться и отразить тот факт, что эти интеллекты - не просто игрушечные куклы, но и потенциальные друзья, члены семьи, коллеги, советчики и даже возлюбленные.

2, персонализация

Конечной целью персонализированных игр является создание уникального игрового опыта для каждого игрока. Начнем, например, с создания персонажа - основы практически всех ролевых игр (РПГ), будь то оригинальная настольная игра Dungeons & Dragons или Genshin Impact от Mihoyo. Большинство ролевых игр позволяют игрокам настраивать свою внешность, пол, профессию и т.д. с помощью предустановленных параметров. Но что если выйти за рамки предустановок и создать уникального персонажа для каждого игрока и прохождения? Создатели персональных персонажей, сочетающие LLM с моделями диффузии текста в изображение, такими как Stable Diffusion или Midjourney, могут сделать это.

Arrowmancer от компании Spellbrush - это ролевая игра, в которой используются индивидуальные анимационные модели на основе GAN. Игроки Arrowmancer могут создавать целый набор уникальных анимационных персонажей, отличающихся художественным стилем и боевыми способностями.

Эта персонализация также является частью системы монетизации - игроки импортируют своих AI-персонажей в пользовательский баннер gacha, используя его для копирования персонажей, чтобы усилить свою команду.

3. ИИ-повествование

Конечно, отличные игры - это не только персонажи и диалоги. Существует также потрясающая возможность рассказывать более качественные и персонализированные истории с помощью генеративного ИИ.

Дедушкой персонализированного повествования в играх является Dungeons & Dragons, в которой человек, известный как мастер подземелья, готовил историю, чтобы рассказать ее группе людей, игравших различные роли в этой истории. Такие истории были частично импровизацией, частично ролевой игрой, что означало уникальность каждого прохождения. Как свидетельство востребованности персонализированных историй, D&D пользуется огромной популярностью и сегодня: рекордные продажи как цифровых, так и аналоговых продуктов.

Сегодня многие компании применяют LLM к моделям повествования D&D, и их возможности заключаются в том, чтобы позволить игрокам проводить как можно больше времени в своих любимых мирах, созданных игроками или IP, под руководством чрезвычайно терпеливого генератора повествования AI. AI Dungeon компании Latitude, выходящая в 2019 году, представляет собой бессрочное текстовое приключение, в котором AI играет роль мастера подземелья. Пользователи также доработали версию OpenAI GPT-4, чтобы получить удовольствие от игры в D&D. Текстовая приключенческая игра Character.AI - один из самых популярных режимов приложения.