AI u razvoju igara: efikasna zamjena za testere za igru

• Autor:
• Ime autora

  Quantumrun Foresight
• Juli 12, 2022

Sažetak uvida

Kako internetske igre za više igrača dobijaju ogromnu popularnost, programeri igara se okreću umjetnoj inteligenciji (AI) i strojnom učenju (ML) kako bi brže kreirali zanimljivije igre bez grešaka. Ove tehnologije transformišu razvoj igara omogućavajući brzo testiranje i usavršavanje, smanjujući potrebu za opsežnim ljudskim testiranjem igranja i omogućavajući personalizovanija i raznovrsnija iskustva igara. Ovaj pomak može uticati i na druge sektore, od obrazovanja i marketinga do ekološke održivosti i kulturnog razumijevanja.

AI u kontekstu razvoja igara

Internetske igre za više igrača porasle su u popularnosti od sredine 2000-ih, očaravajući milione gejmera širom svijeta. Međutim, ovaj uspjeh stavlja pritisak na kreatore igara da proizvode sve bolje izrađene, strukturirane video igre bez grešaka. Igre mogu brzo izgubiti popularnost ako fanovi i korisnici smatraju da igra nije dovoljno izazovna, ne može se igrati više puta ili ima nedostatke u svom dizajnu. 

Umjetna inteligencija i ML se sve više integriraju u razvoj igara, gdje dizajneri igara zamjenjuju ljudske testere za ML modele kako bi fino podesili proces razvoja. Obično su potrebni mjeseci testiranja kako bi se otkrile nejednakosti u novoprototipiranoj igri tokom procesa razvoja igre. Kada se identifikuje greška ili neravnoteža, može proći nekoliko dana da se problem ublaži.

Nedavna strategija za borbu protiv ovog problema vidi ML alate koji se koriste za promjenu ravnoteže igranja, pri čemu ML koristi svoje algoritme za zaradu da djeluje kao testeri igre. Primjer igre u kojoj je ovo isprobano bio je prototip digitalne igre s kartama Chimera, koja je ranije korištena kao poligon za testiranje umjetnosti generirane ML-om. Proces testiranja zasnovan na ML-u omogućava dizajnerima igara da igru ​​učine zanimljivijom, pravednijom i u skladu sa njenim originalnim konceptom. Tehnika takođe oduzima manje vremena izvođenjem miliona simulacionih eksperimenata koristeći obučene ML agente za sprovođenje istraživanja.

Ometajući uticaj

Mentorstvom novih igrača i osmišljavanjem inovativnih strategija igranja, ML agenti mogu poboljšati iskustvo igranja. Njihovo korištenje u testiranju igara je također vrijedno pažnje; ako budu uspješni, programeri bi se mogli sve više oslanjati na ML i za kreiranje igara i za smanjenje radnog opterećenja. Ova promjena može posebno koristiti novim programerima, jer alati za ML često ne zahtijevaju duboko znanje kodiranja, što im omogućava da se uključe u razvoj igara bez barijere složenog skriptiranja. Ova lakoća pristupa mogla bi demokratizirati dizajn igara, otvarajući vrata širem krugu kreatora za razvoj igara u različitim žanrovima, uključujući obrazovne, naučne i zabavne.

Očekuje se da će integracija AI u razvoj igara pojednostaviti proces testiranja i usavršavanja, omogućavajući programerima da brzo implementiraju poboljšanja. Napredni AI sistemi, koristeći prediktivne modele, potencijalno bi mogli dizajnirati čitave igre zasnovane na ograničenim ulazima poput ključnih kadrova i podataka korisnika. Ova sposobnost analize i primjene korisničkih preferencija i trendova mogla bi dovesti do stvaranja igara koje su u velikoj mjeri prilagođene interesima i iskustvima igrača. Štaviše, ovaj prediktivni kapacitet AI bi mogao omogućiti programerima da predvide tržišne trendove i potrebe potrošača, što bi dovelo do uspješnijih lansiranja igara.

Gledajući naprijed, opseg AI u razvoju igara mogao bi se proširiti kako bi obuhvatio kreativnije aspekte. Sistemi veštačke inteligencije bi na kraju mogli da generišu grafiku u igrici, zvuk, pa čak i narative, nudeći nivo automatizacije koji bi mogao da transformiše industriju. Takav napredak mogao bi rezultirati naletom inovativnih i složenih igara, razvijenih efikasnije nego ikada prije. Ova evolucija također može dovesti do novih oblika interaktivnog pripovijedanja i imerzivnih iskustava, budući da sadržaj generiran umjetnom inteligencijom može uvesti elemente koji su trenutno neizvodljivi samo za ljudske programere. 

Implikacije AI testiranja u razvoju igara

Šire implikacije upotrebe AI sistema za testiranje i analizu u razvoju igara uključuju: 

• Kompanije koje se brzo razvijaju i izdaju više igara godišnje, što dovodi do povećanja profita i dinamičnijeg tržišta igara.
• Pad igara sa lošim prijemom zbog poboljšanog testiranja od strane AI sistema, što rezultira manjim brojem grešaka u kodiranju i većim ukupnim kvalitetom igre.
• Duže prosječno trajanje igre u različitim žanrovima, jer smanjeni troškovi proizvodnje omogućavaju opsežnije priče i ekspanzivna okruženja otvorenog svijeta.
• Brendovi i trgovci sve više prihvaćaju razvoj igara u promotivne svrhe, jer niži troškovi čine brendirane igre održivijom marketinškom strategijom.
• Medijske kompanije preusmjeravaju značajan dio svojih filmskih i televizijskih budžeta na produkciju video igrica, prepoznajući rastuću privlačnost interaktivne zabave.
• Razvoj igara vođen umjetnom inteligencijom stvara nove mogućnosti za posao u kreativnom dizajnu i analizi podataka, uz smanjenje tradicionalnih uloga kodiranja.
• Vlade formulišu nove propise za AI u razvoju igara kako bi osigurale etičku upotrebu podataka i zaštitile od potencijalne zloupotrebe.
• Obrazovne institucije koje integriraju igre razvijene od umjetne inteligencije u svoje nastavne planove i programe, pružajući interaktivnije i personaliziranije iskustvo učenja.
• Ekološka korist od smanjene fizičke proizvodnje igara, jer AI ubrzava prelazak na digitalnu distribuciju.
• Kulturna promjena jer igre generirane umjetnom inteligencijom nude različite narative i iskustva, potencijalno dovodeći do šireg razumijevanja i uvažavanja različitih kultura i perspektiva.

Pitanja koja treba razmotriti

• Mogu li vrste novih iskustava u igricama postati moguće zahvaljujući gore navedenom uključivanju AI?
• Podijelite svoje najgore ili najsmješnije iskustvo s greškom u videoigri.