Штучний інтелект у розробці ігор: ефективна заміна плей-тестерів

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresight
• Липень 12, 2022

Короткий огляд

Оскільки багатокористувацькі інтернет-ігри набувають величезної популярності, розробники ігор звертаються до штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML), щоб швидше створювати більш привабливі ігри без помилок. Ці технології трансформують розробку ігор, уможливлюючи швидке тестування та вдосконалення, зменшуючи потребу в інтенсивному тестуванні людей і створюючи більш персоналізовані та різноманітні ігрові враження. Ця зміна також може вплинути на інші сектори, від освіти та маркетингу до екологічної стійкості та культурного розуміння.

ШІ в контексті розробки ігор

З середини 2000-х років популярність багатокористувацьких ігор в Інтернеті зросла, захоплюючи мільйони геймерів у всьому світі. Однак цей успіх змушує розробників ігор виробляти все більш добре продумані, структуровані відеоігри без помилок. Ігри можуть швидко втратити популярність, якщо шанувальники та користувачі вважають, що гра недостатньо складна, у неї не можна грати багаторазово або вона має недоліки в дизайні. 

Штучний інтелект і ML все більше інтегруються в розробку ігор, де дизайнери ігор замінюють людей-тестерів ігор моделями ML для точного налаштування процесу розробки. Зазвичай потрібні місяці тестування гри, щоб виявити несправедливість у новому прототипі гри під час процесу розробки гри. Коли виявлено помилку або дисбаланс, для усунення проблеми можуть знадобитися дні.

Нещодавня стратегія боротьби з цією проблемою передбачає використання інструментів машинного навчання для зміни рівноваги ігрового процесу, при цьому ML використовує свої алгоритми заробітку, щоб діяти як тестувальники гри. Прикладом гри, де це було випробувано, був прототип цифрової карткової гри Chimera, який раніше використовувався як тестовий полігон для мистецтва, створеного ML. Процес тестування на основі ML дозволяє розробникам ігор зробити гру цікавішою, справедливішою та відповіднішою оригінальній концепції. Ця техніка також займає менше часу, оскільки проводить мільйони експериментів із симуляцією з використанням навчених агентів ML для проведення досліджень.

Руйнівний вплив

Навчаючи нових гравців і розробляючи інноваційні стратегії гри, агенти ML можуть покращити ігровий досвід. Їх використання в тестуванні ігор також заслуговує на увагу; У разі успіху розробники можуть все більше покладатися на ML як для створення ігор, так і для зменшення робочого навантаження. Ця зміна може особливо принести користь новим розробникам, оскільки інструменти ML часто не вимагають глибоких знань кодування, що дозволяє їм брати участь у розробці ігор без бар’єру складних сценаріїв. Така легкість доступу може демократизувати дизайн ігор, відкривши двері для більшого кола авторів для розробки ігор у різних жанрах, зокрема освітніх, наукових і розважальних.

Очікується, що інтеграція штучного інтелекту в розробку ігор спростить процес тестування та вдосконалення, що дозволить розробникам швидко впроваджувати вдосконалення. Вдосконалені системи штучного інтелекту, які використовують прогнозні моделі, потенційно можуть розробляти цілі ігри на основі обмежених вхідних даних, таких як ключові кадри та дані споживачів. Ця здатність аналізувати та застосовувати переваги та тенденції користувачів може призвести до створення ігор, які точно адаптовані до інтересів і досвіду гравців. Крім того, ця передбачувана здатність штучного інтелекту може дозволити розробникам передбачати ринкові тенденції та потреби споживачів, що призведе до більш успішних запусків ігор.

У майбутньому сфера застосування штучного інтелекту в розробці ігор може розширитися, щоб охопити більше творчих аспектів. Системи штучного інтелекту з часом можуть генерувати ігрову графіку, звук і навіть розповіді, пропонуючи рівень автоматизації, який міг би змінити галузь. Такі досягнення можуть призвести до сплеску інноваційних і складних ігор, розроблених ефективніше, ніж будь-коли раніше. Ця еволюція також може призвести до нових форм інтерактивного оповідання і захоплюючих вражень, оскільки контент, створений штучним інтелектом, може ввести елементи, які наразі недоступні для самих розробників. 

Наслідки тестування штучного інтелекту в розробці ігор

Більш широкі наслідки використання систем тестування та аналізу ШІ в розробці ігор включають: 

• Компанії швидко розвиваються та випускають більше ігор щорічно, що призводить до збільшення прибутку та більш динамічного ринку ігор.
• Зменшення кількості ігор із поганим прийомом завдяки розширеному тестуванню систем штучного інтелекту, що призвело до меншої кількості помилок кодування та вищої загальної якості гри.
• Збільшена середня тривалість гри в різних жанрах, оскільки зменшені витрати на виробництво дозволяють розширити сюжетні лінії та просторе середовище відкритого світу.
• Бренди та маркетологи все більше використовують розробку ігор для рекламних цілей, оскільки менші витрати роблять фірмові ігри більш життєздатною маркетинговою стратегією.
• Медіакомпанії перерозподіляють значну частину своїх кіно- та телебюджетів на виробництво відеоігор, визнаючи зростаючу привабливість інтерактивних розваг.
• Розробка ігор на основі штучного інтелекту створює нові можливості для роботи у сфері креативного дизайну та аналізу даних, одночасно зменшуючи традиційні ролі кодувальника.
• Уряди розробляють нові правила для штучного інтелекту в розробці ігор, щоб забезпечити етичне використання даних і захистити від можливого зловживання.
• Освітні установи, які інтегрують ігри, розроблені штучним інтелектом, у свої навчальні програми, забезпечуючи більш інтерактивний та персоналізований досвід навчання.
• Екологічні переваги від зменшення виробництва фізичних ігор, оскільки AI прискорює перехід до цифрового розповсюдження.
• Культурні зміни, оскільки ігри, створені штучним інтелектом, пропонують різноманітні оповіді та досвід, що потенційно може призвести до глибшого розуміння та оцінки різних культур і точок зору.

Питання для розгляду

• Чи можуть нові види ігрового досвіду стати можливими завдяки залученню ШІ, зазначеному вище?
• Поділіться своїм найгіршим чи найсмішнішим досвідом із помилками відеоігор.