Ойын әзірлеудегі AI: ойын тестерлерін тиімді ауыстыру

• автор:
• Автордың аты-жөні

  Кванттық болжау
• Шілде 12, 2022

Түсінікті қорытынды

Көп ойыншыға арналған интернет ойындары үлкен танымалдыққа ие болған сайын, ойын әзірлеушілер қызықтырақ, қатесіз ойындарды жылдам жасау үшін жасанды интеллект (AI) және машиналық оқытуға (ML) жүгінеді. Бұл технологиялар жылдам тестілеу мен нақтылау мүмкіндігін беру арқылы ойынның дамуын өзгертеді, адамның кең ауқымды ойын сынағы қажеттілігін азайтады және жекелендірілген және әртүрлі ойын тәжірибесіне мүмкіндік береді. Бұл ауысым білім мен маркетингтен бастап экологиялық тұрақтылық пен мәдени түсінуге дейінгі басқа секторларға да әсер етуі мүмкін.

Ойын әзірлеу контекстіндегі AI

Интернеттегі көп ойыншы ойындары 2000 жылдардың ортасынан бері танымал болып, бүкіл әлем бойынша миллиондаған ойыншыларды қызықтырды. Дегенмен, бұл сәттілік ойын жасаушыларға барған сайын жақсы жасалған, қатесіз, құрылымды бейне ойындарын шығаруға қысым жасайды. Егер жанкүйерлер мен пайдаланушылар ойынның жеткілікті қиын емес екенін, қайталап ойнатуға болмайтынын немесе дизайнында кемшіліктерді сезінсе, ойындар танымалдылығын тез жоғалтуы мүмкін. 

Жасанды интеллект пен ML ойын әзірлеуге барған сайын интеграциялануда, мұнда ойын дизайнерлері даму процесін дәл баптау үшін адам ойын-тестерлерін ML үлгілерімен алмастыруда. Ойынды әзірлеу барысында жаңа прототиптелген ойындағы теңсіздіктерді анықтау үшін әдетте бірнеше айлар қажет. Қате немесе теңгерімсіздік анықталғанда, мәселені жеңілдету үшін бірнеше күн қажет болуы мүмкін.

Бұл мәселемен күресудің соңғы стратегиясында ойын тепе-теңдігін өзгерту үшін қолданылған ML құралдары қарастырылады, ML ойын тестерлері ретінде әрекет ету үшін табыс табу алгоритмдерін пайдаланады. Бұл сынақтан өткен ойынның мысалы ретінде бұрын ML-генерацияланған өнер үшін сынақ алаңы ретінде пайдаланылған сандық карта ойынының прототипі Chimera болды. ML негізіндегі тестілеу процесі ойын дизайнерлеріне ойынды қызықтырақ, әділетті және оның бастапқы тұжырымдамасына сәйкес етуге мүмкіндік береді. Зерттеу жүргізу үшін оқытылған ML агенттерін пайдалана отырып, миллиондаған модельдеу эксперименттерін жүргізу арқылы әдіс аз уақыт алады.

Деструктивті әсер

Жаңа ойыншыларға тәлімгерлік ету және инновациялық ойын стратегияларын жасау арқылы ML агенттері ойын тәжірибесін жақсарта алады. Олардың ойын тестілеуінде қолданылуы да назар аударарлық; сәтті болса, әзірлеушілер ойын жасау үшін де, жұмыс жүктемесін азайту үшін де ML-ге көбірек сенім артуы мүмкін. Бұл ауысым әсіресе жаңа әзірлеушілерге пайдасын тигізуі мүмкін, өйткені ML құралдары көбінесе терең кодтау білімін қажет етпейді, бұл оларға күрделі сценарийлер кедергісіз ойын әзірлеуге қатысуға мүмкіндік береді. Бұл қолжетімділік ойын дизайнын демократияландырып, әр түрлі жанрларда, соның ішінде білім беру, ғылыми және ойын-сауық салаларында ойындарды дамыту үшін авторлардың кең ауқымына есік ашады.

Ойын әзірлеуде AI интеграциясы әзірлеушілерге жақсартуларды жылдам енгізуге мүмкіндік беретін тестілеу және нақтылау процесін жеңілдетеді деп күтілуде. Жетілдірілген AI жүйелері болжамды үлгілерді пайдалана отырып, негізгі кадрлар және тұтынушы деректері сияқты шектеулі кірістерге негізделген бүкіл ойындарды әлеуетті түрде жобалай алады. Бұл пайдаланушы қалаулары мен үрдістерін талдау және қолдану мүмкіндігі ойыншылардың қызығушылықтары мен тәжірибесіне жоғары бейімделген ойындарды жасауға әкелуі мүмкін. Сонымен қатар, АИ-нің бұл болжау мүмкіндігі әзірлеушілерге нарықтық үрдістер мен тұтынушылардың қажеттіліктерін болжауға мүмкіндік береді, бұл ойынның сәтті шығуына әкеледі.

Алдағы уақытта ойын әзірлеудегі AI ауқымы шығармашылық аспектілерді қамту үшін кеңейе алады. AI жүйелері, сайып келгенде, саланы өзгерте алатын автоматтандыру деңгейін ұсына отырып, ойын ішіндегі графиканы, дыбысты және тіпті әңгімелерді жасауға қабілетті болуы мүмкін. Мұндай жетістіктер бұрынғыдан да тиімдірек дамыған инновациялық және күрделі ойындардың көбеюіне әкелуі мүмкін. Бұл эволюция сонымен қатар интерактивті әңгімелер мен иммерсивті тәжірибелердің жаңа түрлеріне әкелуі мүмкін, өйткені AI-генерацияланған мазмұн қазіргі уақытта тек адам әзірлеушілері үшін мүмкін емес элементтерді енгізуі мүмкін. 

Ойын әзірлеудегі AI тестілеуінің салдары

Ойын әзірлеуде AI тестілеу және талдау жүйелерін пайдаланудың кеңірек салдары мыналарды қамтиды: 

• Компаниялар жылдам дамып, жыл сайын көбірек ойындар шығарады, бұл пайданың артуына және ойын нарығының серпінді болуына әкеледі.
• AI жүйелері арқылы тестілеудің жақсаруына байланысты нашар қабылдауы бар ойындардың төмендеуі, нәтижесінде кодтау қателері азаяды және жалпы ойын сапасы жоғарылайды.
• Әртүрлі жанрлардағы орташа ойын ұзақтығы ұзағырақ, өйткені өндіріс шығындарының төмендеуі кеңірек сюжеттік желілер мен кең әлем орталарына мүмкіндік береді.
• Брендтер мен маркетологтар жарнамалық мақсатта ойын әзірлеуді көбірек қолданады, өйткені төмен шығындар брендтік ойындарды өміршең маркетингтік стратегияға айналдырады.
• Медиа компаниялар интерактивті ойын-сауықтың өсіп келе жатқан тартымдылығын мойындай отырып, фильмдер мен теледидар бюджеттерінің маңызды бөлігін бейне ойындар өндірісіне қайта бөледі.
• AI негізіндегі ойын әзірлеу дәстүрлі кодтау рөлдерін азайта отырып, шығармашылық дизайн мен деректерді талдауда жаңа жұмыс мүмкіндіктерін жасайды.
• Деректерді этикалық пайдалануды қамтамасыз ету және ықтимал теріс пайдаланудан қорғау үшін ойындарды әзірлеуде AI үшін жаңа ережелерді әзірлеуде үкіметтер.
• Білім беру мекемелері AI әзірлеген ойындарды оқу бағдарламаларына біріктіріп, интерактивті және жекелендірілген оқыту тәжірибесін ұсынады.
• Физикалық ойын өндірісін азайтудың экологиялық пайдасы, өйткені AI цифрлық таратуға ауысуды тездетеді.
• Жасанды интеллект ойындары әртүрлі әңгімелер мен тәжірибелерді ұсынатын мәдени ауысу, бұл әртүрлі мәдениеттер мен перспективаларды кеңірек түсінуге және бағалауға әкелуі мүмкін.

Қарастырылатын сұрақтар

• Жоғарыда айтылған AI қатысуының арқасында жаңа ойын тәжірибесінің түрлері мүмкін бола ма?
• Бейне ойынындағы ең нашар немесе ең күлкілі қате тәжірибеңізбен бөлісіңіз.