AI spēļu izstrādē: efektīvs spēļu testētāju aizstājējs

• Autors:
• Autors nosaukums

  Quantumrun Foresight
• Jūlijs 12, 2022

Ieskata kopsavilkums

Tā kā vairāku spēlētāju interneta spēles iegūst milzīgu popularitāti, spēļu izstrādātāji pievēršas mākslīgajam intelektam (AI) un mašīnmācībai (ML), lai ātrāk radītu saistošākas spēles bez kļūdām. Šīs tehnoloģijas pārveido spēļu izstrādi, nodrošinot ātru testēšanu un uzlabošanu, samazinot vajadzību pēc plašas cilvēka spēles pārbaudes un ļaujot iegūt personalizētāku un daudzveidīgāku spēļu pieredzi. Šīs pārmaiņas var ietekmēt arī citas nozares, sākot no izglītības un mārketinga līdz vides ilgtspējībai un kultūras izpratnei.

AI spēļu izstrādes kontekstā

Interneta vairāku spēlētāju spēļu popularitāte kopš 2000. gadu vidus ir kļuvusi populāra, aizraujot miljoniem spēlētāju visā pasaulē. Tomēr šie panākumi rada spiedienu uz spēļu veidotājiem, lai viņi izlaida arvien labāk izstrādātas, bez kļūdām strukturētas videospēles. Spēles var ātri zaudēt popularitāti, ja faniem un lietotājiem šķiet, ka spēle nav pietiekami izaicinoša, nav atkārtoti spēlējama vai tai ir trūkumi tās dizainā. 

Mākslīgais intelekts un ML arvien vairāk tiek integrēti spēļu izstrādē, kur spēļu dizaineri aizstāj cilvēku spēles testētājus ar ML modeļiem, lai precīzi noregulētu izstrādes procesu. Parasti spēles izstrādes procesa laikā ir nepieciešami mēneši, lai atklātu nevienlīdzību tikko izveidotā spēlē. Ja tiek konstatēta kļūda vai nelīdzsvarotība, problēmas novēršana var ilgt vairākas dienas.

Nesenā stratēģija šīs problēmas apkarošanai paredz, ka ML rīki ir izvietoti, lai mainītu spēles līdzsvaru, un ML izmanto savus peļņas algoritmus, lai darbotos kā spēles pārbaudītāji. Spēles piemērs, kurā tas tika izmēģināts, bija digitālās kāršu spēles prototips Chimera, kas iepriekš tika izmantots kā ML radītās mākslas izmēģinājumu laukums. Uz ML balstītais testēšanas process ļauj spēļu dizaineriem padarīt spēli interesantāku, vienlīdzīgāku un atbilstošāku tās sākotnējai koncepcijai. Šī metode arī aizņem mazāk laika, veicot miljoniem simulācijas eksperimentu, izmantojot apmācītus ML aģentus, lai veiktu pētījumus.

Traucējoša ietekme

Mentorējot jaunus spēlētājus un izstrādājot novatoriskas spēles stratēģijas, ML aģenti var uzlabot spēļu pieredzi. Ievērības cienīga ir arī to izmantošana spēļu testēšanā; ja tas izdosies, izstrādātāji varētu arvien vairāk paļauties uz ML gan spēļu izveidē, gan darba slodzes samazināšanā. Šī maiņa var īpaši gūt labumu jaunajiem izstrādātājiem, jo ​​ML rīkiem bieži vien nav vajadzīgas dziļas kodēšanas zināšanas, ļaujot viņiem iesaistīties spēļu izstrādē bez sarežģītas skriptēšanas barjeras. Šī vienkāršā piekļuve varētu demokratizēt spēļu dizainu, paverot durvis plašākam veidotāju lokam, lai izstrādātu spēles dažādos žanros, tostarp izglītības, zinātnes un izklaides jomā.

Paredzams, ka AI integrācija spēļu izstrādē racionalizēs testēšanas un pilnveidošanas procesu, ļaujot izstrādātājiem ātri ieviest uzlabojumus. Uzlabotas mākslīgā intelekta sistēmas, izmantojot paredzamos modeļus, potenciāli varētu izstrādāt visas spēles, pamatojoties uz ierobežotu ievadi, piemēram, atslēgas kadriem un patērētāju datiem. Šī spēja analizēt un piemērot lietotāju preferences un tendences var radīt spēles, kas ir īpaši pielāgotas spēlētāju interesēm un pieredzei. Turklāt šī mākslīgā intelekta prognozēšanas spēja varētu ļaut izstrādātājiem paredzēt tirgus tendences un patērētāju vajadzības, tādējādi nodrošinot veiksmīgāku spēļu palaišanu.

Raugoties nākotnē, AI darbības joma spēļu izstrādē varētu paplašināties, lai ietvertu radošākus aspektus. AI sistēmas galu galā varētu ģenerēt spēles grafiku, skaņu un pat stāstījumus, piedāvājot automatizācijas līmeni, kas varētu pārveidot nozari. Šādi sasniegumi var izraisīt novatorisku un sarežģītu spēļu pieaugumu, kas izstrādātas efektīvāk nekā jebkad agrāk. Šī evolūcija var radīt arī jaunas interaktīvas stāstu formas un ieskaujošas pieredzes, jo mākslīgā intelekta radītais saturs var ieviest elementus, kas pašlaik nav iespējami tikai izstrādātājiem. 

AI testēšanas ietekme spēļu izstrādē

Plašāka AI testēšanas un analīzes sistēmu izmantošana spēļu izstrādē ietver: 

• Uzņēmumi, kas strauji attīstās un katru gadu izlaiž vairāk spēļu, tādējādi palielinot peļņu un dinamiskāku spēļu tirgu.
• Sliktas uztveršanas spēļu skaita samazināšanās mākslīgā intelekta sistēmu uzlabotās testēšanas dēļ, kā rezultātā ir mazāk kodēšanas kļūdu un augstāka kopējā spēles kvalitāte.
• Garāks vidējais spēļu ilgums dažādos žanros, jo samazinātas ražošanas izmaksas nodrošina plašākas sižeta līnijas un plašu atvērtās pasaules vidi.
• Zīmoli un tirgotāji arvien vairāk izmanto spēļu izstrādi reklāmas nolūkos, jo zemākas izmaksas padara zīmola spēles par dzīvotspējīgāku mārketinga stratēģiju.
• Plašsaziņas līdzekļu uzņēmumi pārdala ievērojamu daļu savu filmu un televīzijas budžeta videospēļu ražošanai, atzīstot interaktīvās izklaides pieaugošo pievilcību.
• AI vadīta spēļu izstrāde, radot jaunas darba iespējas radošā dizainā un datu analīzē, vienlaikus samazinot tradicionālās kodēšanas lomas.
• Valdības izstrādā jaunus noteikumus par mākslīgo intelektu spēļu izstrādē, lai nodrošinātu datu ētisku izmantošanu un aizsargātu pret iespējamu ļaunprātīgu izmantošanu.
• Izglītības iestādes savās mācību programmās integrē mākslīgā intelekta izstrādātas spēles, nodrošinot interaktīvāku un personalizētāku mācību pieredzi.
• Vides ieguvumi no samazinātas fiziskās spēļu ražošanas, jo AI paātrina pāreju uz digitālo izplatīšanu.
• Kultūras maiņa, jo AI radītās spēles piedāvā dažādus stāstījumus un pieredzi, kas, iespējams, var veicināt dažādu kultūru un perspektīvu plašāku izpratni un atzinību.

Jautājumi, kas jāapsver

• Vai, pateicoties iepriekš minētajai AI iesaistei, var kļūt iespējamas jaunas spēļu pieredzes?
• Dalieties ar savu sliktāko vai smieklīgāko videospēļu kļūdu pieredzi.