Компьютерные игры давно превратились из несерьёзного развлечения в процветающую индустрию, приносящую миллионные доходы. Этот сектор также способствует развитию технологий искусственного интеллекта и виртуальной реальности. Разработка компьютерных игр объединяет художественные и научные элементы с такими дисциплинами, как психология, антропология, культурология и социология. В результате геймеры с невероятной скоростью оттачивают как социальные, так и технические навыки.

Индустрия разработки игр даже породила новое движение, известное как креативный кодинг. Хотя некоторые источники определяют его исключительно как создание цифрового искусства с помощью кода, игровой мир значительно расширяет это понятие. Креативный кодинг активно практикуется на конференциях по разработке игр и включён в учебную программу многих школ разработки ПО. Это уникальное сочетание искусства, дизайна и научных принципов, выходящее за рамки традиционного мышления, способствующее созданию необыкновенного опыта, объединяющего физическую и цифровую сферы.

Разработчики игр стремятся преодолеть разрыв между цифровым и физическим мирами, обогащая цифровые элементы способностью взаимодействовать с реальной средой. Это позволяет программному коду «воплощаться», реагируя на запросы зрителя, динамически изменяя контекст и устанавливая сложные формы взаимодействия и поведения. Системы искусственного интеллекта изучают поведение игроков во время игры, выходя за рамки заранее запрограммированных ответов, что позволяет им динамически адаптироваться и обеспечивать оптимальный персонализированный игровой опыт. Давайте посмотрим, как ИИ в настоящее время трансформируют игровую индустрию.

Роль ИИ в игровой индустрии

Вероятная причина стремительного внедрения ИИ в игровую индустрию может быть связана не только с тем фактом, что это прибыльный рынок стоимостью в миллиарды долларов. Корни этого интереса могут проистекать из человеческого природного желания получить преимущество в конкурентной среде для достижения целей. Помните теорию игр? Это математический метод, который стимулирует принятие стратегических решений отдельными людьми и более крупными организациями, такими как компании или даже целые общества. 

Хотя игры традиционно относят к развлечениям, учёные работают над серьёзными применениями ИИ, обучая модели в игровой среде. Возможные реальные сценарии включают в себя военную подготовку, образование, обучение вождению, медицинскую подготовку и терапию психического здоровья. 

Более того, создание игр находится в авангарде масштабных инноваций в области разработки программного обеспечения. Например, на ежегодной конференции IEEE игровой гигант Electronic Arts сообщил:

Техническое автоматическое тестирование Battlefield V требует проверки 601 различной функции, что составляет около 0,5 миллиона часов ручного тестирования. Это соответствует примерно 300 трудогодам.

В ответ на эти вызовы исследователи используют машинное обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) и другие модели, стремясь таким образом выйти за пределы ограничений скриптовых ботов (в то время как ручное тестирование всё больше устаревает). Кроме того, разработчики тратят тысячи часов на рутинные задачи, такие как программирование жестов персонажей, которые можно автоматизировать с помощью ИИ, освобождая время для более интересных задач. В этом смысле ИИ в гейминге и тестировании кажется не просто желательным, а необходимым.

Как ИИ используется в гейминге?

По некоторым оценкам, игровая индустрия лидирует в создании и развитии искусственного интеллекта. Рынок процветает благодаря ИИ-алгоритмам, которые работают на облачных игровых платформах и постоянно масштабируются.

Неигровые персонажи (НИП, NPC)

НИПы старшего поколения известны своим неестественным языком тела. Инженеры искусственного интеллекта придумали несколько способов улучшить поведение «не̒писей», чтобы сделать игры приятнее. Например, в Unreal Engine были реализованы «умные» НИПы. Учёные разработали алгоритм, использующий конечные автоматы и нечёткие конечные автоматы. Первые корректируют поведение НИПов на основе набора состояний (патрулирование, погоня и т. д.), которые запускаются событиями (обзором игрока, шумом). А вторые обеспечивают плавные и тонкие переходы между состояниями на основе нечёткой логики (спектр переменных). Дополнительные нейросети позволяют НИПам учиться на основе опыта, а генетические алгоритмы развивают их поведение с течением времени.

Процедурная генерация контента

Алгоритмы машинного обучения могут генерировать новые уровни, предметы и квесты. Это помогает сохранить свежесть и интересность игр для геймеров. Процедурность означает, что ИИ создаёт контент на основе заранее определённого набора правил, но при этом разработчики не позволяют ему выходить за некие рамки. Это помогает избежать неэтичных ситуаций. При этом генеративно-состязательные сети работают как механизм улучшения, в котором генератор и дискриминатор работают «против» друг друга, что приводит к созданию более реалистичного и креативного контента.

Обнаружение мошенничества

ИИ помогает обнаружить нечестных игроков. Он делает это с помощью нахождения аномалий для выявления и изоляции отклонений в закономерностях. Алгоритмы контролируемого машинного обучения можно обучать на мошеннических и немошеннических данных, чтобы ИИ мог понимать разницу между ними.

Динамическая корректировка сложности

Подобно динамическим онлайн-экзаменам, где вопросы адаптируются к уровню знаний учащегося, ИИ в гейминге может регулировать сложность игры в зависимости от уровня навыков игрока. Это помогает делать игру достаточно сложной и интересной, но в то же время не разочаровывающей. Прежде всего определяются ключевые показатели и активируются механизмы отслеживания. Например, это может быть длительность прохождения уровня, количество убитых врагов, использованное оружие и т. д. Затем создаётся модель уровня навыков игрока. Её можно использовать для прогнозирования того, как игрок будет выполнять будущие задачи, и соответствующим образом корректировать их сложность.

Персонализированный игровой опыт

В облачных играх также реализованы рекомендации по контенту. Когда пользователь входит в игру, ему могут быть предложены предметы, герои и квесты, которые ему, скорее всего, понравятся. Более того, весь игровой мир может настраиваться в зависимости от предпочтений пользователя, включая ландшафт, квесты и ИИ-компаньонов. Например, в No Man’s Sky появилась возможность создания с помощью процедурной генерации 18 квинтиллионов открытых миров, которые изменяются на основе опыта игрока.

Улучшенная графика с ИИ-масштабированием

Облачные среды позволяют играть в высококачественные игры на устройствах, которые обычно недостаточно производительны. Но поток данных от мощных удалённых серверов может быть огромным и требовать хорошей пропускной способности интернета. Здесь на помощь приходит ИИ-масштабирование: сервер визуализирует игру с более низким разрешением, сокращая объём данных, необходимых для передачи, в то время как модель искусственного интеллекта анализирует входящее изображение с более низким разрешением и прогнозирует недостающие детали, которые потребуются для получения более высокого разрешения. Эти недостающие детали генерируются, и улучшенное изображение отображается на вашем ноутбуке или другом устройстве.

Генеративный ИИ

При разработке открытых миров и персонализированных сюжетных линий создатели игр полагаются на генеративный искусственный интеллект в процедурной генерации контента и анимации речи в жестах, что освобождает разработчиков от огромного количества утомительной рутинной работы. Сегодня это один из самых распространённых типов ИИ в гейминге: он может адаптировать жесты и тон речи персонажа к его словам. 

Технологии дополненной (AR) и виртуальной реальности (VR)

Они позволяют создавать более захватывающий игровой процесс. AR применяется для наложения игровых элементов на реальный мир, а при помощи VR создаются полностью виртуальные миры, которые игроки могут исследовать. С точки зрения технологий, качество оборудования резко возросло за последние несколько лет. Крупные бренды предлагают по-настоящему захватывающий опыт с фотореалистичным качеством изображения, отслеживанием движений глаз и тела, пространственным звуком и датчиками, обеспечивающими тактильные ощущения.

Игры с поддержкой BCI

Некоторые производители EEG-гарнитур утверждают, что они внедрили в игры нейронные интерфейсы для искусственного интеллекта, которые позволяют пользователям играть силой своего разума. Крупные игроки, такие как Valve (владелец Steam), активно исследуют эту нишу. Тем временем известные стримеры с Twitch пытаются играть в игры с помощью своих DIY-гарнитур с поддержкой BCI, а критики считают это шуткой, потому что EEG-гарнитуры не могут отличить состояние медитации от суеты оживлённого конференц-зала. 

Многопользовательские игры

Облачный гейминг изменил всю индустрию, позволив пользователям играть в несколько игр на одной платформе независимо от вычислительной мощности их устройства. Учитывая, что во всём мире насчитывается около 1,86 миллиарда компьютерных игроков, развитие ИИ, позволяющих объединять в играх всё больше пользователей — это то, что стимулирует рост отрасли.

ИИ-оппоненты

«Умные» НИПы — это, конечно, весело, но как насчёт умных оппонентов? Конечно, мы все знакомы с игрой «против компьютера», которая для многих была сложной задачей. Игровой ИИ позволяет сделать этот опыт более адаптивным и захватывающим. Например, системы рассуждения на основе прецедентов хранят прошлый опыт и используют его для принятия решений в новых ситуациях. Благодаря этому ИИ-оппонент учится на своих ошибках и соответствующим образом адаптирует своё поведение.

Преимущества и недостатки ИИ в гейминге

Несмотря на все вышеописанные прелести, ИИ — палка о двух концах. Да, он может создавать обширные открытые миры, обогащать взаимодействие с неигровыми персонажами и создавать потрясающие визуальные эффекты. Он также оказывается ценным для разработчиков, автоматизируя простые повторяющиеся задачи и выполняя контроль качества на огромных объёмах игрового материала. Однако для создания контента может потребоваться помощь, чтобы выйти за рамки простых задач. Процедурное генерируемое содержимое, хотя оно и обширно, может получится непредсказуемым и повторяющимся. Например, открытые миры могут выглядеть типовыми, как хрущёвки, а человеческие персонажи могут иметь три руки или две головы.

Обучение ИИ разработке игр требует значительных вычислительных ресурсов, что потенциально увеличивает стоимость конечного продукта. Кроме того, все ещё сохраняются этические проблемы, поскольку ИИ с трудом различает преднамеренные и непреднамеренные действия. Например, при модерации контента шутка в чате может быть расценена как ненависть, и пользователь будет забанен, при этом игрок, проявляющий токсичное поведение во время квеста, останется в игре.

Будущее ИИ в игровой индустрии

Будущие применения ИИ в гейминге предполагают использование новых аппаратных возможностей. С появлением периферийных ИИ-устройств эта технология становится ближе к источникам собираемых данных (таким как пульс, артериальное давление, движение глаз и т. д.). Если это дополнить VR/AR- интерфейсами типа «мозг-компьютер» и квантовыми вычислениями, то игры, вероятно, станут даже увлекательнее, чем реальная жизнь. Расширенные возможности открытых миров и развитие персонажей в виртуальных реальностях позволят людям взаимодействовать друг с другом и творчески реализовываться. Но этические опасения по поводу такого побега из реального мира растут пропорционально популярности игр с использованием искусственного интеллекта.

Заключение

Искусственный интеллект в игровой индустрии обеспечивает беспрецедентные темпы улучшения пользовательского опыта и масштабируемости программного обеспечения. Поэтому, похоже, мы скоро увидим, что это станет мейнстримом. Некоторые применения ИИ в играх носят чисто практический характер (например, тестирование), тогда как другие весьма надуманны (например, BCI). Одно мы знаем наверняка: внедрение ИИ требует множества исследований и экспериментов. Итеративный подход может способствовать развитию этой технологии, потому что, как сказал Лао-Цзы, «путь в тысячу вёрст начинается с одного шага».