AI mänguarenduses: tõhus asendus mängutestijatele

• Autor:
• autori nimi

  Quantumrun Foresight
• Juuli 12, 2022

Ülevaate kokkuvõte

Kuna mitme mängijaga Interneti-mängud koguvad tohutut populaarsust, pöörduvad mänguarendajad tehisintellekti (AI) ja masinõppe (ML) poole, et kiiremini luua köitvamaid ja veatuid mänge. Need tehnoloogiad muudavad mänguarendust, võimaldades kiiret testimist ja täiustamist, vähendades vajadust ulatuslike inimeste mängutestide järele ning võimaldades rohkem isikupärastatud ja mitmekesisemaid mängukogemusi. See nihe võib mõjutada ka teisi sektoreid, alates haridusest ja turundusest kuni keskkonnasäästlikkuse ja kultuurimõistmiseni.

AI mänguarenduse kontekstis

Interneti mitme mängijaga mängud on alates 2000. aastate keskpaigast populaarsemaks muutunud, lummades miljoneid mängijaid kogu maailmas. See edu sunnib aga mängude loojaid üha paremini välja töötatud, vigadeta ja struktureeritud videomänge välja tooma. Mängud võivad kiiresti populaarsust kaotada, kui fännid ja kasutajad tunnevad, et mäng ei paku piisavalt väljakutseid, ei ole korduvalt mängitav või kui selle kujunduses on vigu. 

Tehisintellekt ja ML integreeritakse üha enam mänguarendusse, kus mängudisainerid asendavad inimeste mängutestijad ML-mudelitega, et arendusprotsessi peenhäälestada. Tavaliselt kulub äsja prototüübitud mängu ebavõrdsuse tuvastamiseks mängu arendusprotsessi käigus mitu kuud mängutestimist. Kui tuvastatakse viga või tasakaalustamatus, võib probleemi leevendamiseks kuluda päevi.

Hiljutine selle probleemiga võitlemise strateegia näeb ette ML-i tööriistu, mis on kasutusele võetud mängutasakaalu muutmiseks, kusjuures ML kasutab oma teenimisalgoritme mängutestijatena. Näide mängust, kus seda prooviti, oli digitaalse kaardimängu prototüüp Chimera, mida on varem kasutatud ML-i loodud kunsti katsepolügoonina. ML-põhine testimisprotsess võimaldab mängudisaineritel muuta mängu huvitavamaks, õiglasemaks ja selle algse kontseptsiooniga kooskõlas olevamaks. See tehnika võtab ka vähem aega, viies läbi miljoneid simulatsioonikatseid, kasutades uuringute läbiviimiseks koolitatud ML agente.

Häiriv mõju

Uute mängijate juhendamisel ja uuenduslike mängustrateegiate väljatöötamisel saavad ML-agendid mängukogemust täiustada. Märkimisväärne on ka nende kasutamine mängude testimisel; Kui see õnnestub, võivad arendajad mängude loomisel ja töökoormuse vähendamisel üha enam loota ML-ile. See nihe võib olla eriti kasulik uutele arendajatele, kuna ML-tööriistad ei nõua sageli sügavaid kodeerimisteadmisi, võimaldades neil osaleda mängude arendamisel ilma keeruka skriptimise takistuseta. See hõlbus juurdepääs võib demokratiseerida mängukujundust, avades uksed laiemale hulgale loojatele, et arendada mänge eri žanrites, sealhulgas haridus-, teadus- ja meelelahutusmänge.

AI integreerimine mänguarendusse peaks testimise ja täiustamise protsessi sujuvamaks muutma, võimaldades arendajatel täiustusi kiiresti rakendada. Täiustatud AI-süsteemid, mis kasutavad ennustavaid mudeleid, võivad potentsiaalselt kavandada terveid mänge piiratud sisendite (nt võtmekaadrid ja tarbijaandmed) põhjal. See võime analüüsida ja rakendada kasutajate eelistusi ja suundumusi võib viia mängude loomiseni, mis on mängija huvidele ja kogemustele väga kohandatud. Lisaks võib see AI ennustamisvõime võimaldada arendajatel prognoosida turusuundumusi ja tarbijate vajadusi, mis toob kaasa edukamate mängude käivitamise.

Tulevikku vaadates võib tehisintellekti ulatus mänguarenduses laieneda, et hõlmata loomingulisemaid aspekte. AI-süsteemid võivad lõpuks olla võimelised genereerima mängusisest graafikat, heli ja isegi narratiive, pakkudes automatiseerimise taset, mis võib tööstust muuta. Sellised edusammud võivad kaasa tuua uuenduslike ja keerukate mängude tõusu, mida arendatakse tõhusamalt kui kunagi varem. See areng võib kaasa tuua ka uusi interaktiivse jutuvestmise vorme ja kaasahaaravaid kogemusi, kuna tehisintellekti loodud sisu võib tuua kaasa elemente, mis praegu ainult inimarendajate jaoks teostamatud on. 

AI testimise mõju mängude arendamisele

AI testimis- ja analüüsisüsteemide kasutamise laiemad tagajärjed mänguarenduses hõlmavad järgmist: 

• Ettevõtted arenevad kiiresti ja annavad igal aastal välja rohkem mänge, mis toob kaasa kasumi suurenemise ja dünaamilisema mänguturu.
• Halva vastuvõtuga mängude vähenemine AI-süsteemide täiustatud testimise tõttu, mille tulemuseks on vähem kodeerimisvigu ja parem üldine mängukvaliteet.
• Pikemad keskmised mänguajad erinevates žanrites, kuna väiksemad tootmiskulud võimaldavad ulatuslikumaid süžeeliine ja ulatuslikke avatud maailma keskkondi.
• Brändid ja turundajad võtavad üha enam omaks mängude arendust reklaami eesmärgil, kuna madalamad kulud muudavad kaubamärgiga mängud elujõulisemaks turundusstrateegiaks.
• Meediaettevõtted suunavad olulise osa oma filmi- ja teleeelarvest ümber videomängude tootmiseks, tunnistades interaktiivse meelelahutuse kasvavat atraktiivsust.
• AI-põhine mänguarendus loob uusi töövõimalusi loomingulise disaini ja andmeanalüüsi alal, vähendades samal ajal traditsioonilisi kodeerimisrolle.
• Valitsused koostavad mängude arendamisel tehisintellekti jaoks uusi eeskirju, et tagada andmete eetiline kasutamine ja kaitsta end võimaliku väärkasutuse eest.
• Haridusasutused, kes integreerivad tehisintellekti arendatud mänge oma õppekavadesse, pakkudes interaktiivsemaid ja isikupärasemaid õppekogemusi.
• Keskkonnale on kasu füüsilise mängude tootmise vähenemisest, kuna tehisintellekt kiirendab üleminekut digitaalsele levitamisele.
• Kultuuriline nihe, kuna tehisintellekti loodud mängud pakuvad erinevaid narratiive ja kogemusi, mis võivad viia erinevate kultuuride ja vaatenurkade laiema mõistmiseni ja väärtustamiseni.

Küsimused, mida kaaluda

• Kas tänu ülalmainitud tehisintellekti kaasamisele võivad uued mängukogemused muutuda võimalikuks?
• Jagage oma halvimat või naljakamat videomängu veakogemust.