Как генеративный ИИ будет создавать игры с «более широкими, большими и глубокими мирами»

Из всех возможных вариантов использования генеративного ИИ я не могу придумать более значимого, чем видеоигры. Конечно, мы видели, как люди создавали простые игры на основе GPT-4 , но, конечно же, я полагал, что такая мощная технология обсуждалась и на более высоких уровнях разработки игр .

Чтобы понять, насколько большим может быть сдвиг, я хотел поговорить с кем-то, кто действительно понимает, как игры создаются на техническом уровне. Марк Уиттен, старший вице-президент и генеральный директор Unity Create, безусловно, один из таких людей. Он особенно взволнован тем, как ИИ может преобразовать разработку игр, и мы говорили о том, как инструменты, которые могут сделать эту революцию, уже доступны создателям.

Более быстрое время создания

Ziva Face Trainer в Unity.

Разработка игр требует огромного количества времени и усилий, но большая часть этого времени посвящена созданию всего контента для игры. Уиттон говорит, что если вы посмотрите на обычную студию AAA на 300 человек, то около 80% из них посвящены созданию контента. ИИ может значительно ускорить этот процесс.

Уиттон представила яркий пример этого: Ziva Face Trainer. Ziva — это компания, которую Unity приобрела в начале 2022 года, и она работает над своим инструментом Face Trainer чуть более двух лет. Он берет модель, обучает ее большому набору эмоций и движений и создает что-то полезное.

Сколько времени это экономит? Уиттон говорит, что высококлассный ригинг персонажа может занять у команды из четырех-шести художников четыре-шесть месяцев: «Откровенно говоря, [вот] почему современное качество персонажей на самом деле не улучшилось так сильно за последнее время. десять лет или около того».

С помощью Ziva Face Trainer разработчики «задают ему сетку, и мы обучаем эту сетку на большом наборе данных… так что через пять минут вы получаете модель установки, которую затем можно запускать в режиме реального времени». Технология Ziva также широко используется. Это стоит за деформацией костюма в «Человеке-пауке: Майлз Моралес», а также за троллем в трейлере Senua's Saga: Hellblade 2 . Вы, наверное, видели его даже в нескольких фильмах и сериалах — в списке есть «Капитан Марвел», «Джон Уик 3» и «Игра престолов» .

Это не должно быть сюрпризом. Машинное обучение и процедурные методы (например, такие инструменты, как SpeedTree) не совсем новы в мире разработки игр. Это правда, что дополнительные исследования моделей ИИ могут привести к еще более эффективным конвейерам создания, но мы наблюдаем сдвиг с генеративным ИИ. Мы говорим о больших языковых моделях (LLM) , таких как GPT-4 , и моделях распространения, таких как Midjourney , и они могут радикально изменить игры, которые мы видим.

Изменение игры

Уиттон говорит, что надежда на ИИ состоит в том, чтобы сделать игры «на десять к третьему лучше», что означает игры, которые в десять раз быстрее, в десять раз проще и в десять раз дешевле в разработке. Однако результатом этого является не поток тех же игр, что и у нас. Уиттон считает, что результатом этого являются «более широкие, большие и глубокие миры».

Я попросил привести пример, и Уиттон задумался, как бы выглядел Skyrim , если бы за ним стояла генеративная модель ИИ. Мы все слышали мем «стрела в колено» из игры, но Уиттон представлял себе игру, в которой эта мимолетная фраза означает нечто большее.

«Ну, а что, если бы у каждого из этих охранников была карта типа Майерс-Бриггс? Немного предыстории и, честно говоря, предыстории, на которую это могло повлиять. Что случилось с персонажем на этом пути? А затем модель ИИ для создания того, что будет рациональным ответом на все эти конкретные события».

Мы видим некоторые усилия в таких играх, как The Portopia Serial Murder Case, которые, откровенно говоря, не являются лучшим примером использования ИИ в играх . Однако нетрудно увидеть потенциал, особенно в больших играх с неигровыми персонажами, в которых нет заданных квестов или исчерпывающих диалогов.

Игрок разговаривает с NPC в деле о серийном убийстве в Портопии.

В играх в стиле песочницы также есть большой потенциал. Уиттон представил себе игру в стиле GTA, в которой вы «заходите в ломбард и нанимаете человека за конторкой, и, знаете ли, создатель игры даже не задумывается об этом как о возможности из-за чего-то еще, что произошло в игра." Уиттон также думал о Scribblenauts, за исключением мира, где вы действительно могли создать что угодно и присвоить ему любые свойства.

Проблема сейчас в том, чтобы заставить это работать, о чем свидетельствует дело о серийном убийстве в Портопии. Уиттен был одним из основателей команды Xbox в Microsoft и помогал продвигать Kinect. О Kinect Уиттен сказал: «Я бы сказал всем, что он работает потрясающе, если я сижу рядом с вами». Вам нужно было подсказать это определенным образом, и если вы отклонились, это не сработало.

Это большая проблема, с которой столкнулся ИИ в целом, поскольку умные помощники, такие как Alexa, работают только в узком диапазоне. LLM меняют эту динамику и допускают любую подсказку, и это то, что интересно в создании более глубоких игровых миров. Хотя до него еще есть дорога.

«Если вы разместите инструмент там… [создатели] выйдут за любые границы и скажут: «Ну, это не весело». Но тогда они на самом деле найдут пространство, о котором никто даже не думает», — сказал Уиттен.

С появлением большего количества инструментов мы можем увидеть некоторые ранние эксперименты с ИИ в течение следующего года. В некоторых случаях у нас уже есть, например, в чрезвычайно популярной AI Dungeon 2. Но чтобы сделать такой захватывающий мир возможным в масштабе, вам нужен посредник. А для Unity таким посредником является Barracuda.

Барракуда

Изображение из Книги Мертвых Unity.

Unity включает в себя библиотеку вывода нейронных сетей под названием Barracuda. Как объясняет Уиттен, «это механизм логического вывода, который позволяет вам управлять либо распространением, либо другими формами генеративного контента во время выполнения на устройстве без обращения к облаку и с высокой производительностью».

Ах да, производительность. Как бы мы ни любили говорить о том, что ИИ может навсегда изменить контент, это связано с огромными вычислительными затратами (по этой причине для создания ChatGPT понадобились десятки тысяч графических процессоров ). Barracuda позволяет запускать эти модели на вашем процессоре или графическом процессоре, поэтому вам не нужно выходить в облако, что, к слову, было бы огромной тратой денег для разработчиков.

Unity работает над дополнительными функциями для Barracuda, и Уиттен говорит, что «интерес со стороны сообщества создателей игр был необычайно высок». Это ключ, который делает возможным генеративный ИИ в разработке и дизайне игр, особенно без использования какого-либо специального оборудования.

Уиттен говорит, что команда хочет начать «создавать методы, которые позволят создателям начать действительно нацеливаться на большую и основную часть своего игрового дизайна, а не на «О, это действительно сократит мою аудиторию, если я буду разрабатывать для этого». Unreal Engine, со своей стороны, имеет аналогичный инструмент (метко названный инструмент NeuralNetworkInference, или NNI).

По словам Уиттена, эти библиотеки при наличии крупных генеративных моделей ИИ и ускорении разработки контента могут привести к «взрыву творчества». И это то, что должно волновать будущее игр.

Эта статья является частью ReSpec — продолжающейся раз в две недели колонки, которая включает обсуждения, советы и подробные отчеты о технологиях, лежащих в основе компьютерных игр.