Внимание
У Вас отключена поддержка Cookie в браузере. Возможно некорректное отображение сайта!
en ru de
В блог

Зачем использовать искусственный интеллект в геймдеве

Зачем использовать искусственный интеллект в геймдеве

Индустрия видеоигр — один из самых динамичных IT-рынков в мире.

Его объём ежегодно увеличивается на 9–10 %. В условиях растущей конкуренции производители заинтересованы в том, чтобы первыми предложить пользователю самый качественный продукт и самые яркие впечатления. Здесь им на помощь приходят передовые технологии, и прежде всего — искусственный интеллект.

Благодаря искусственному интеллекту разработчики получают новые инструменты для усовершенствования игр — от чат-ботов и анализа больших данных до автоматической генерации сценариев. Но вместе с новыми инструментами приходят и новые вызовы: усложняется процесс проектирования и, как следствие, сама среда разработки.

Рассмотрим несколько сценариев использования искусственного интеллекта в современном геймдеве и те требования, которые они предъявляют к производителям.

Проектирование интерфейса

Проектирование интерфейса современной игры — трудоёмкий процесс, требующий работы целой команды UI/UX-специалистов, геймдизайнеров, художников и продюсеров, которые могут потратить месяцы и даже годы для достижения нужного результата.

Понимая это, исследователи из Политехнического университета Милана обучили искусственный интеллект самостоятельному проектированию интерфейса для видеоигр.

Технология тут же была успешно применена разработчиками Doom для автоматического создания новых уровней. По словам исследователей, алгоритм, созданный на основе анализа уже существующих интерфейсов, способен значительно упростить работу геймдизайнеров, ускорив тем самым релиз игр.

Усовершенствование графики

При помощи искусственного интеллекта можно не только спроектировать интерфейс, но и сделать его максимально реалистичным. Это очень ценится среди геймеров.

Специалисты компании Nvidia научили нейросеть генерировать графику для игр на основе фото- и видеосъёмки реального мира.

Проектирование новых 3D-сред нейросетью происходит в три этапа:

  1. Загрузка фото- и видеоконтента, на основе которого производится «отрисовка».
  2. Анализ отдельных объектов: машин, деревьев, зданий.
  3. Перенос объектов в созданную разработчиками модель виртуального интерфейса.

Применение этого алгоритма способно существенно снизить стоимость создания контента, а пользователю — обеспечить эффект присутствия в реальном мире в момент игры.

Стоит отметить, что у этой технологии большое будущее не только в игровой, но и в киноиндустрии, а также при создании VR-продуктов.

Модерация пользовательского контента

Как и в реальной жизни, в мире сетевых игр есть зачинщики конфликтов и нарушители правил.

Особенно ярко такие персонажи проявляют себя в групповых чатах, где для поддержания порядка нужна непрерывная модерация. Изначально игровые чаты модерировались вручную сотрудниками или игроками-волонтёрами, которые отвечали за контроль обсуждения и поддержание адекватного стиля общения.

В современных играх для этих целей применяется искусственный интеллект в формате чат-бота. Как правило, основные задачи, которые решает бот, — это автоматическая чистка комментариев от нежелательного текста, отправка нарушителей в бан и последующая их разблокировка при условии соблюдения принципов сообщества.

Однако по мере развития и усложнения игр появляются не только текстовые, но и голосовые чаты, в которых тоже надо наводить порядок.

Компания Spirit AI, два года назад выпустившая бота Ally для модерации текста, недавно заявила о создании искусственного интеллекта для голосовых чатов в играх, который будет следить за порядком.

Поначалу бот будет записывать оскорбления и отправлять их модератору. Со временем, когда бот «наберётся опыта», он сможет банить токсичных игроков самостоятельно. При этом, как уточняют в Spirit AI, разработчики игр смогут настраивать степень «строгости» фильтров, применяемых алгоритмом, индивидуально под свой продукт.

Поведение персонажей и изменение сценария

Особый способ применения искусственного интеллекта — программирование поведения противников — сложился в жанрах шутеров и стратегий, где реалистичная реакция виртуального соперника лежит в основе зрелищности игры.

Традиционно игровой AI строился на анализе действий пользователя в режиме онлайн и выдаче той или иной реакции соперника в ответ на эти действия. Однако по мере усложнения игровых технологий возникла потребность в постоянном самообучении алгоритма и его адаптивности, чтобы не только реагировать на действия геймеров, но и предугадывать их.

Первопроходцами самообучающегося игрового искусственного интеллекта стали создатели шутера Half-Life. Усовершенствовав систему навигационных меток, разработчики второго эпизода игры смогли сделать действия персонажей, в том числе стрельбу, перемещения и использование укрытий, более продуманными и правдоподобными.

В отличие от шутеров, где действия разворачиваются между игроком и противостоящим ему виртуальным миром, в многопользовательских играх искусственный интеллект может брать на себя роль одного из соперников и противостоять сразу нескольким реальным игрокам.

Этот сценарий был успешно протестирован три года назад компанией Илона Маска OpenAI, которая создала алгоритм, победивший нескольких профессиональных игроков в Dota 2.

По словам представителей OpenAI, на то, чтобы обучить бота ведению игры с нуля, понадобилось две недели. За это время алгоритм протестировал множество тактик, соревнуясь в игре с виртуальной копией самого себя. Разработчики утверждают, что за время такой «тренировки» бот закончил больше партий в Dota 2, чем любой человек.

Удержание игроков и повышение вовлечённости

Удержание и повторное вовлечение игроков — задача, актуальная для создателей игр любого жанра. Здесь на помощь разработчикам вновь приходят боты на основе искусственного интеллекта, так называемые retention-боты.

Один из показательных примеров применения такого алгоритма — компания Nordeus.

Разработчику симулятора Тop Eleven Football Manager удалось повысить уровень удержания игроков на 35 % благодаря использованию бота для автоматической отправки напоминаний пользователям, которые давно не заходили в игру.

Как правило, бот, в чьи задачи входит повышение вовлечённости геймеров, вступает с ними в переписку вне игры, предлагая запустить её, или же внутри игры, чтобы напомнить об очерёдности хода и порекомендовать друзей.

Также retention-боты могут ежедневно сообщать новости, рассказывать интерактивные истории, публиковать списки лидеров, сообщать о программах лояльности и совершать другие действия, направленные на повышение интереса аудитории к продукту.

Как ускорить разработку игр

Перечисленные сценарии применения искусственного интеллекта в видеоиграх требуют от разработчика или специалиста по работе с данными возможности создавать, тренировать и развёртывать модели машинного обучения максимально быстро.

В таких условиях встаёт вопрос о выборе максимально комфортной среды для разработки, которая не только будет бесперебойно работать и легко масштабироваться, но и не потребует больших затрат на поддержание сетевой инфраструктуры и интеграцию с дата-центрами.

Именно такую среду мы предлагаем нашим клиентам.

Облачные сервисы G-Core Labs просты в подключении и работе и позволяют сократить капитальные затраты и время выхода на рынок.

Руководитель направления облачных платформ
G-Core Labs

Всеволод Вайнер

«Мы запустили G-Core Labs Cloud, чтобы дать возможность компаниям гейм-индустрии получить уникальную платформу для работы с приложениями на базе AI.

Посредством облака мы предоставляем клиентам готовую инфраструктуру для разработки с GPU, фреймворком и необходимым функционалом для тренинга и инференса моделей машинного обучения.

При этом управление всеми необходимыми ресурсами осуществляется с помощью интуитивно понятного интерфейса, а оплата производится по модели Pay-as-you-go с поминутной тарификацией.

Облако G-Core Labs расположено в высоконадёжных дата-центрах уровней Tier IV и Tier III в Люксембурге и Москве и надёжно защищено от любых видов кибератак»

Руководитель направления облачных платформ
G-Core Labs

Всеволод Вайнер

Подпишитесь на полезную рассылку

Выгодные предложения и важные новости раз в месяц. Без спама