AI kuriant žaidimus: veiksmingas žaidimų testuotojų pakaitalas

• Autorius:
• autoriaus vardas

  Quantumrun Foresight
• Liepa 12, 2022

Įžvalgos santrauka

Daugelio žaidėjų interneto žaidimams populiarėjant, žaidimų kūrėjai kreipiasi į dirbtinį intelektą (AI) ir mašininį mokymąsi (ML), kad greičiau sukurtų patrauklesnius ir be klaidų žaidimus. Šios technologijos keičia žaidimų kūrimą leisdamos greitą testavimą ir tobulinimą, sumažindamos išsamaus žmogaus žaidimo testavimo poreikį ir suteikdamos daugiau asmeninių bei įvairesnių žaidimų patirties. Šis pokytis taip pat gali turėti įtakos kitiems sektoriams – nuo ​​švietimo ir rinkodaros iki aplinkos tvarumo ir kultūros supratimo.

AI žaidimų kūrimo kontekste

Internetiniai kelių žaidėjų žaidimai populiarėjo nuo 2000-ųjų vidurio ir sužavėjo milijonus žaidėjų visame pasaulyje. Tačiau ši sėkmė verčia žaidimų kūrėjus išleisti vis geriau sukurtus, be klaidų, struktūruotus vaizdo žaidimus. Žaidimai gali greitai prarasti populiarumą, jei gerbėjai ir vartotojai mano, kad žaidimas nėra pakankamai sudėtingas, jo negalima pakartotinai žaisti arba turi trūkumų. 

Dirbtinis intelektas ir ML vis labiau integruojami į žaidimų kūrimą, kai žaidimų dizaineriai žmonių žaidimų testuotojus pakeičia ML modeliais, kad sureguliuotų kūrimo procesą. Paprastai žaidimo kūrimo proceso metu užtrunka kelis mėnesius žaidimo testavimo, kad būtų galima aptikti nelygybę naujai sukurtame žaidime. Nustačius klaidą ar disbalansą, problemai išspręsti gali prireikti dienų.

Naujausioje kovos su šia problema strategijoje numatyta, kad ML įrankiai naudojami žaidimo pusiausvyrai pakeisti, o ML naudoja savo uždarbio algoritmus, kad veiktų kaip žaidimo bandytojai. Žaidimo, kuriame tai buvo išbandyta, pavyzdys buvo skaitmeninio kortų žaidimo prototipas „Chimera“, kuris anksčiau buvo naudojamas kaip ML sukurto meno bandymų poligonas. ML pagrįstas testavimo procesas leidžia žaidimų dizaineriams padaryti žaidimą įdomesnį, teisingesnį ir atitinkantį jo pradinę koncepciją. Ši technika taip pat užtrunka mažiau laiko, nes atlieka milijonus modeliavimo eksperimentų, naudojant apmokytus ML agentus tyrimams atlikti.

Trikdantis poveikis

Kurdami naujus žaidėjus ir kurdami naujoviškas žaidimo strategijas, ML agentai gali pagerinti žaidimų patirtį. Taip pat vertas dėmesio jų panaudojimas žaidimų testavimui; jei pasiseks, kūrėjai gali vis labiau pasikliauti ML tiek žaidimo kūrimui, tiek darbo krūvio mažinimui. Šis pokytis gali būti ypač naudingas naujiems kūrėjams, nes ML įrankiams dažnai nereikia gilių kodavimo žinių, todėl jie gali kurti žaidimus be sudėtingų scenarijų kliūčių. Dėl tokios lengvos prieigos galima demokratizuoti žaidimų dizainą ir atverti duris platesniam kūrėjų ratui kurti įvairių žanrų, įskaitant šviečiamuosius, mokslinius ir pramoginius, žaidimus.

Tikimasi, kad AI integravimas į žaidimų kūrimą supaprastins testavimo ir tobulinimo procesą, todėl kūrėjai galės greitai įgyvendinti patobulinimus. Pažangios AI sistemos, naudodamos nuspėjamuosius modelius, galėtų sukurti ištisus žaidimus remdamosi ribota įvestimi, pvz., pagrindiniais kadrais ir vartotojų duomenimis. Šis gebėjimas analizuoti ir taikyti vartotojų pageidavimus ir tendencijas gali padėti sukurti žaidimus, kurie būtų labai pritaikyti žaidėjų pomėgiams ir patirčiai. Be to, šis nuspėjamas AI pajėgumas gali leisti kūrėjams numatyti rinkos tendencijas ir vartotojų poreikius, o tai lems sėkmingesnį žaidimų paleidimą.

Žvelgiant į ateitį, AI taikymo sritis žaidimų kūrimo srityje galėtų išplėsti, kad apimtų kūrybiškesnius aspektus. AI sistemos galiausiai gali generuoti žaidimo grafiką, garsą ir net pasakojimus, pasiūlydamos automatizavimo lygį, kuris galėtų pakeisti pramonę. Dėl tokios pažangos gali atsirasti naujoviškų ir sudėtingų žaidimų, sukurtų efektyviau nei bet kada anksčiau, antplūdis. Ši evoliucija taip pat gali paskatinti naujas interaktyvaus pasakojimo formas ir įtraukiančius potyrius, nes dirbtinio intelekto sukurtame turinyje gali būti elementų, kurių šiuo metu negali įgyvendinti vien žmogaus kūrėjai. 

AI testavimo įtaka žaidimų kūrimui

Platesnės AI testavimo ir analizės sistemų naudojimo žaidimų kūrimo procese pasekmės yra šios: 

• Įmonės, sparčiai besivystančios ir kasmet išleidžiančios daugiau žaidimų, todėl didėja pelnas ir dinamiškesnė žaidimų rinka.
• Prastai priimamų žaidimų sumažėjimas dėl patobulinto AI sistemų testavimo, todėl mažiau kodavimo klaidų ir geresnė bendra žaidimo kokybė.
• Ilgesnė vidutinė žaidimų trukmė įvairiuose žanruose, nes mažesnės gamybos sąnaudos leidžia sukurti platesnę siužetą ir išplėsti atviro pasaulio aplinką.
• Prekiniai ženklai ir rinkodaros specialistai vis dažniau naudojasi žaidimų kūrimu reklamos tikslais, nes dėl mažesnių sąnaudų firminiai žaidimai tampa perspektyvesne rinkodaros strategija.
• Žiniasklaidos bendrovės, perskirstančios didelę dalį savo filmų ir televizijos biudžetų vaizdo žaidimų gamybai, pripažindamos augančią interaktyvių pramogų patrauklumą.
• AI pagrįstas žaidimų kūrimas sukuria naujas darbo galimybes kūrybinio dizaino ir duomenų analizės srityse, kartu sumažinant tradicinius kodavimo vaidmenis.
• Vyriausybės, rengiančios naujus AI taisykles žaidimų kūrimo srityje, siekdamos užtikrinti etišką duomenų naudojimą ir apsisaugoti nuo galimo piktnaudžiavimo.
• Švietimo institucijos, integruojančios dirbtinio intelekto žaidimus į savo mokymo programas, suteikdamos daugiau interaktyvių ir individualizuotų mokymosi patirties.
• Sumažėjusi fizinė žaidimų gamyba naudinga aplinkai, nes dirbtinis intelektas pagreitina perėjimą prie skaitmeninio platinimo.
• Kultūrinis pokytis, nes dirbtinio intelekto sukurti žaidimai siūlo įvairius pasakojimus ir patirtį, o tai gali paskatinti platesnį skirtingų kultūrų ir perspektyvų supratimą ir vertinimą.

Klausimai, kuriuos reikia apsvarstyti

• Ar dėl pirmiau nurodyto AI dalyvavimo gali atsirasti naujų žaidimų patirties?
• Pasidalykite savo blogiausia ar juokingiausia vaizdo žaidimų klaida.