GameNGen, מנוע משחקים מבוסס מודלים עצביים, מדגים את הפוטנציאל לחולל מהפכה באופן שבו משחקי וידאו נוצרים ומשחקים. גישה חדשנית שפותחה על ידי חוקרי גוגל מחקרי ואוניברסיטת תל אביב מאפשרת אינטראקציה בזמן אמת עם סביבות משחק מורכבות מבלי להסתמך על מנועי משחק מסורתיים.
כפי שדיווחו המחברים, GameNGen יכולה לדמות את המשחק הקלאסי DOOM במעל 20 פריימים לשנייה, ולהשיג איכות ויזואלית דומה למשחק המקורי.
הליבה של הפונקציונליות של GameNGen נעוצה בשימוש שלה במודלים של דיפוזיה, סוג של AI גנרטיבי שהפך לסטנדרט ביצירת מדיה. התהליך מתחיל בהכשרת סוכן למידת חיזוק (RL) לשחק את המשחק, לרשום את הפעולות והתצפיות שלו. נתונים אלה משמשים לאחר מכן לאימון מודל דיפוזיה לחזות את המסגרת הבאה בהתבסס על רצף של פריימים ופעולות בעבר. שיטה זו מאפשרת למודל לדמות עדכוני מצב משחק מורכבים, כגון ניהול בריאות ותחמושת, תקיפת אויבים ואינטראקציה עם הסביבה לאורך מסלולים ארוכים.
הגישה של GameNGen מתייחסת לאתגרים של הדמיית עולמות אינטראקטיביים, הדורשים התניה בזרם של פעולות קלט הזמינות רק במהלך היצירה. המודל משיג יצירה אוטומטית רגרסיבית יציבה על פני רצפים ארוכים על ידי שימוש בהגדלות של התניה, ממתן בעיות כמו סטיית דגימה שיכולה להתעורר בסימולציות כאלה.
העתיד של המשחקים יכול להיות שנוצר בינה מלאכותית
במבט קדימה, הוכחה לקונספט זו מציעה מספר התקדמות פוטנציאלית בתעשיית המשחקים. מודלים של בינה מלאכותית כמו GameNGen יכולים להוביל לפיתוח של משחקים שנוצרים במקום מקודדים באופן ידני, בדומה לאופן שבו תמונות וסרטונים מיוצרים על ידי מודלים עצביים כיום. זה יכול להפוך את פיתוח המשחקים לנגיש וחסכוני יותר, ולאפשר ליוצרים לעצב ולשנות משחקים באמצעות תיאורים טקסטואליים או תמונות לדוגמה במקום תכנות מסורתיות.
יתרה מכך, היכולת של מודלים של AI לדמות סביבות אינטראקטיביות בזמן אמת יכולה לשפר את הריאליזם והאינטראקטיביות של המשחקים. ככל שמתודולוגיית הבינה המלאכותית מתקדמת, היא עשויה לאפשר יצירת חוויות משחק סוחפות ומסתגלות יותר, שבהן NPCs מפגינים התנהגויות מציאותיות וסביבות מגיבות באופן דינמי לפעולות השחקנים. זה יכול להוביל לסיפור עשיר יותר ולמשחק מרתק יותר, כאשר משחקים מונעי בינה מלאכותית מסתגלים להעדפות ורמות מיומנות של שחקן בודדים.
בנוסף, השילוב של AI בפיתוח משחקים עשוי להקל על יצירת התוכן הנוהל, ולאפשר למפתחים ליצור עולמות משחקים מגוונים ונרחבים בפחות מאמץ ידני. זה יכול לגרום ליכולת משחק חוזרת אינסופית ולחוויות שחקניות ייחודיות, כאשר מודלים של AI מייצרים רמות, משימות ואתגרים חדשים המבוססים על אינטראקציות והעדפות של שחקנים.
העתיד של הבינה המלאכותית במשחקים טומן בחובו גם הבטחה לניתוח משחק משופר ומודלים של חווית שחקן. על ידי מינוף יכולות הניבוי של AI, מפתחים יכולים לקבל תובנות לגבי התנהגות והעדפות של שחקנים, מה שיאפשר להם להתאים טוב יותר את מכניקת המשחק ורמות הקושי בזמן אמת. גישה מונעת נתונים זו יכולה להוביל לחוויות משחק מותאמות אישית ומרתקות יותר ולשיפור ביצועי המשחק ושימור השחקנים.
בעוד ש-GameNGen מודגמת כעת ב-DOOM, יוצריה מדמיינים ליישם את הטכנולוגיה הזו למשחקים אחרים ומערכות תוכנה אינטראקטיביות, תוך הדגשת הפוטנציאל ליישומים רחבים יותר בתעשיית המשחקים. המחקר המתמשך נועד לחדד את יכולות המודל, כגון הרחבת הזיכרון שלו ושיפור יכולתו להתמודד עם סביבות מורכבות יותר, ולשפר עוד יותר את הריאליזם והאינטראקטיביות של משחקים שנוצרו בינה מלאכותית.
