AI i spillutvikling: En effektiv erstatning for play-testere

• Forfatter:
• forfatternavn

  Quantumrun Foresight
• Juli 12, 2022

Oppsummering av innsikt

Ettersom internettspill for flere spillere får massiv popularitet, tyr spillutviklere til kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) for å lage mer engasjerende, feilfrie spill raskere. Disse teknologiene transformerer spillutviklingen ved å muliggjøre rask testing og foredling, redusere behovet for omfattende menneskelig leketesting og gi mulighet for mer personlige og mangfoldige spillopplevelser. Dette skiftet kan også påvirke andre sektorer, fra utdanning og markedsføring til miljømessig bærekraft og kulturell forståelse.

AI i spillutviklingssammenheng

Internett-flerspillerspill har vokst i popularitet siden midten av 2000-tallet, og trollbundet millioner av spillere over hele verden. Denne suksessen legger imidlertid press på spillskapere for å finne ut stadig mer vellagde, feilfrie, strukturerte videospill. Spill kan raskt miste popularitet hvis fans og brukere føler at spillet ikke er utfordrende nok, ikke kan spilles gjentatte ganger eller har feil i designet. 

Kunstig intelligens og ML blir stadig mer integrert i spillutvikling, der spilldesignere erstatter menneskelige spilltestere med ML-modeller for å finjustere utviklingsprosessen. Det tar vanligvis måneder med playtesting for å oppdage ulikheter i et nylig prototypet spill under spillutviklingsprosessen. Når en feil eller ubalanse blir identifisert, kan det ta dager å lindre problemet.

En nylig strategi for å bekjempe dette problemet ser at ML-verktøy blir distribuert for å endre gameplay-likevekten, med ML som bruker inntjeningsalgoritmene til å fungere som leketestere. Et eksempel på et spill hvor dette ble prøvd ut var den digitale kortspillprototypen Chimera, som tidligere har vært brukt som testområde for ML-generert kunst. Den ML-baserte testprosessen gjør det mulig for spilldesignere å gjøre et spill mer interessant, rettferdig og i samsvar med det opprinnelige konseptet. Teknikken tar også kortere tid ved å kjøre millioner av simuleringseksperimenter med trente ML-agenter for å utføre forskning.

Forstyrrende påvirkning

Ved å veilede nye spillere og utvikle innovative spillestrategier, kan ML-agenter forbedre spillopplevelsen. Bruken deres i spilltesting er også bemerkelsesverdig; hvis det lykkes, kan utviklere i økende grad stole på ML for både spillskaping og arbeidsmengdereduksjon. Dette skiftet kan spesielt være til nytte for nye utviklere, ettersom ML-verktøy ofte ikke krever dyp kodingskunnskap, slik at de kan engasjere seg i spillutvikling uten barrieren for kompleks skripting. Denne enkle tilgangen kan demokratisere spilldesign, og åpne dører for et bredere spekter av skapere for å utvikle spill på tvers av ulike sjangere, inkludert pedagogisk, vitenskapelig og underholdning.

Integreringen av AI i spillutvikling forventes å strømlinjeforme test- og foredlingsprosessen, slik at utviklere raskt kan implementere forbedringer. Avanserte AI-systemer, som bruker prediktive modeller, kan potensielt designe hele spill basert på begrensede innganger som nøkkelbilder og forbrukerdata. Denne evnen til å analysere og bruke brukerpreferanser og trender kan føre til å lage spill som er svært skreddersydd for spillernes interesser og opplevelser. Dessuten kan denne prediktive kapasiteten til AI gjøre det mulig for utviklere å forutse markedstrender og forbrukerbehov, noe som fører til mer vellykkede spilllanseringer.

Ser vi fremover, kan omfanget av AI i spillutvikling utvides til å omfatte mer kreative aspekter. AI-systemer kan etter hvert være i stand til å generere grafikk, lyd og til og med fortellinger i spillet, og tilby et automatiseringsnivå som kan transformere bransjen. Slike fremskritt kan resultere i en bølge av innovative og komplekse spill, utviklet mer effektivt enn noen gang før. Denne utviklingen kan også føre til nye former for interaktiv historiefortelling og oppslukende opplevelser, ettersom AI-generert innhold kan introdusere elementer som for øyeblikket ikke er gjennomførbare for menneskelige utviklere alene. 

Implikasjoner av AI-testing i spillutvikling

Større implikasjoner av bruk av AI-testing og analysesystemer i spillutvikling inkluderer: 

• Selskaper som raskt utvikler og slipper flere spill årlig, noe som fører til økt fortjeneste og et mer dynamisk spillmarked.
• En nedgang i spill med dårlig mottak på grunn av forbedret testing av AI-systemer, noe som resulterer i færre kodefeil og høyere generell spillkvalitet.
• Lengre gjennomsnittlig spillvarighet på tvers av ulike sjangere, ettersom reduserte produksjonskostnader muliggjør mer omfattende historielinjer og ekspansive miljøer i åpen verden.
• Merkevarer og markedsførere omfavner i økende grad spillutvikling for reklameformål, ettersom lavere kostnader gjør merkevarespill til en mer levedyktig markedsføringsstrategi.
• Medieselskaper omdisponerer en betydelig del av film- og TV-budsjettene sine til videospillproduksjon, og anerkjenner den økende appellen til interaktiv underholdning.
• AI-drevet spillutvikling skaper nye jobbmuligheter innen kreativ design og dataanalyse, samtidig som tradisjonelle kodingsroller reduseres.
• Regjeringer formulerer nye regler for AI i spillutvikling for å sikre etisk bruk av data og for å beskytte mot potensielt misbruk.
• Utdanningsinstitusjoner integrerer AI-utviklede spill i læreplanene sine, og gir mer interaktive og personlige læringsopplevelser.
• Miljømessige fordeler av redusert fysisk spillproduksjon, ettersom AI akselererer skiftet mot digital distribusjon.
• Et kulturskifte ettersom AI-genererte spill tilbyr forskjellige fortellinger og opplevelser, som potensielt kan føre til en bredere forståelse og verdsettelse av forskjellige kulturer og perspektiver.

Spørsmål å vurdere

• Kan typer nye spillopplevelser bli mulig takket være AI-engasjementet nevnt ovenfor?
• Del din verste eller morsomste videospillfeilopplevelse.