AI u razvoju igara: Učinkovita zamjena za play-testere

• Autor:
• ime autora

  Quantumrun Foresight
• Srpanj 12, 2022

Sažetak uvida

Kako internetske igre za više igrača dobivaju ogromnu popularnost, programeri igara okreću se umjetnoj inteligenciji (AI) i strojnom učenju (ML) kako bi brže stvorili zanimljivije igre bez grešaka. Ove tehnologije transformiraju razvoj igara omogućujući brzo testiranje i usavršavanje, smanjujući potrebu za opsežnim ljudskim testiranjem igre i dopuštajući personaliziranija i raznolikija iskustva igre. Ova promjena također može utjecati na druge sektore, od obrazovanja i marketinga do održivosti okoliša i kulturnog razumijevanja.

AI u kontekstu razvoja igara

Internet igre za više igrača postale su sve popularnije od sredine 2000-ih, oduševljavajući milijune igrača diljem svijeta. Međutim, ovaj uspjeh stvara pritisak na kreatore igara da izrađuju sve kvalitetnije, strukturirane video igre bez grešaka. Igre mogu brzo izgubiti na popularnosti ako obožavatelji i korisnici smatraju da igra nije dovoljno izazovna, da se ne može igrati više puta ili da ima nedostatke u dizajnu. 

Umjetna inteligencija i ML sve se više integriraju u razvoj igara, pri čemu dizajneri igara zamjenjuju ljudske testere igranja ML modelima kako bi fino prilagodili proces razvoja. Obično su potrebni mjeseci testiranja za otkrivanje nejednakosti u novoprototipiranoj igri tijekom procesa razvoja igre. Kada se otkrije pogreška ili neravnoteža, mogu proći dani da se problem riješi.

Nedavna strategija za borbu protiv ovog problema uključuje ML alate koji se koriste za promjenu ravnoteže igranja, pri čemu ML koristi svoje algoritme za zaradu kao testeri igranja. Primjer igre u kojoj je ovo isprobano bio je prototip digitalne kartaške igre Chimera, koja je prethodno korištena kao poligon za umjetnost generiranu ML-om. Proces testiranja temeljen na ML-u omogućuje dizajnerima igara da igru ​​učine zanimljivijom, ravnopravnijom i dosljednijom izvornom konceptu. Tehnika također oduzima manje vremena izvođenjem milijuna simulacijskih eksperimenata koji koriste obučene ML agente za provođenje istraživanja.

Razarajući učinak

Mentoriranjem novih igrača i osmišljavanjem inovativnih strategija igranja, ML agenti mogu poboljšati iskustvo igranja. Njihova upotreba u testiranju igara također je vrijedna pažnje; ako uspiju, programeri bi se mogli sve više oslanjati na ML i za stvaranje igrica i za smanjenje opterećenja. Ova promjena može posebno koristiti novim razvojnim programerima, budući da ML alati često ne zahtijevaju duboko znanje kodiranja, što im omogućuje da se uključe u razvoj igara bez prepreka složenog skriptiranja. Ova lakoća pristupa mogla bi demokratizirati dizajn igara, otvarajući vrata širem rasponu kreatora za razvoj igara u raznim žanrovima, uključujući obrazovne, znanstvene i zabavne.

Očekuje se da će integracija umjetne inteligencije u razvoj igara pojednostaviti proces testiranja i usavršavanja, omogućujući programerima brzu implementaciju poboljšanja. Napredni AI sustavi, koji koriste prediktivne modele, potencijalno bi mogli dizajnirati čitave igre na temelju ograničenih inputa kao što su ključni okviri i potrošački podaci. Ova sposobnost analiziranja i primjene korisničkih preferencija i trendova mogla bi dovesti do stvaranja igara koje su vrlo skrojene prema interesima i iskustvima igrača. Štoviše, ovaj prediktivni kapacitet umjetne inteligencije mogao bi omogućiti razvojnim programerima da predvide tržišne trendove i potrebe potrošača, što dovodi do uspješnijih lansiranja igara.

Gledajući unaprijed, opseg AI u razvoju igara mogao bi se proširiti i obuhvatiti više kreativnih aspekata. AI sustavi bi s vremenom mogli biti sposobni generirati grafiku, zvuk, pa čak i narative u igri, nudeći razinu automatizacije koja bi mogla transformirati industriju. Takav napredak mogao bi rezultirati valom inovativnih i složenih igara, razvijenih učinkovitije nego ikad prije. Ova evolucija također može dovesti do novih oblika interaktivnog pripovijedanja i impresivnih iskustava, budući da bi sadržaj generiran umjetnom inteligencijom mogao uvesti elemente koji su trenutno neizvedivi samo za ljudske programere. 

Implikacije AI testiranja u razvoju igrica

Šire implikacije korištenja AI sustava za testiranje i analizu u razvoju igara uključuju: 

• Tvrtke se brzo razvijaju i izdaju više igara godišnje, što dovodi do povećanja profita i dinamičnijeg tržišta igara.
• Pad igara s lošim prijemom zbog poboljšanog testiranja AI sustava, što je rezultiralo manjim brojem pogrešaka u kodiranju i višom ukupnom kvalitetom igre.
• Dulje prosječno trajanje igre u različitim žanrovima, jer smanjeni troškovi proizvodnje omogućuju opsežnije priče i ekspanzivna okruženja otvorenog svijeta.
• Robne marke i trgovci sve više prihvaćaju razvoj igara u promotivne svrhe, budući da niži troškovi čine brendirane igre održivijom marketinškom strategijom.
• Medijske tvrtke preusmjeravaju značajan dio svojih filmskih i televizijskih budžeta na proizvodnju videoigara, prepoznajući sve veću privlačnost interaktivne zabave.
• Razvoj igara vođen umjetnom inteligencijom stvara nove prilike za posao u kreativnom dizajnu i analizi podataka, uz smanjenje tradicionalnih uloga kodiranja.
• Vlade formuliraju nove propise za umjetnu inteligenciju u razvoju igara kako bi osigurale etičku upotrebu podataka i zaštitile od potencijalne zlouporabe.
• Obrazovne institucije integriraju igre razvijene umjetnom inteligencijom u svoje nastavne planove i programe, pružajući više interaktivnih i personaliziranih iskustava učenja.
• Prednosti za okoliš od smanjene fizičke proizvodnje igara, jer AI ubrzava prijelaz na digitalnu distribuciju.
• Kulturalni pomak jer igre generirane umjetnom inteligencijom nude različite narative i iskustva, što potencijalno dovodi do šireg razumijevanja i uvažavanja različitih kultura i perspektiva.

Pitanja za razmatranje

• Mogu li vrste novih iskustava igranja postati moguće zahvaljujući uključenosti umjetne inteligencije spomenutom gore?
• Podijelite svoje najgore ili najsmješnije iskustvo s greškama u videoigrama.