Üretken yapay zekanın tüm kullanım durumları arasında video oyunlarından daha önemli bir şey düşünemiyorum. Elbette, insanların GPT-4’ten basit oyunlar yarattığını gördük – ama kesinlikle, bu kadar güçlü bir teknolojinin oyun geliştirmenin daha yüksek seviyelerinde de tartışıldığını varsaydım.
Bunun ne kadar büyük bir değişim olabileceğine dair bir fikir edinmek için, oyunların teknik düzeyde nasıl yapıldığını gerçekten anlayan biriyle konuşmak istedim. Unity Create Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Genel Müdürü Marc Whitten kesinlikle böyle bir kişidir. Yapay zekanın oyun geliştirmeyi nasıl dönüştürebileceği konusunda özellikle heyecanlı ve bu devrimi mümkün kılabilecek araçların nasıl geliştirildiğinden bahsettik. çoktan yaratıcılara doğru yol alıyor.
Daha hızlı oluşturma süresi
Oyunların geliştirilmesi çok fazla zaman ve çaba gerektirir, ancak bu zamanın çoğu, oyun için tüm içeriği oluşturmaya adanmıştır. Whitton, 300 kişilik ortak bir AAA stüdyosuna bakarsanız, bunların yaklaşık %80’inin içerik oluşturmaya adanmış olduğunu söylüyor. AI bu süreci büyük ölçüde hızlandırabilir.
Whitton bunun net bir örneğini verdi: Ziva Face Trainer. Ziva, Unity’nin 2022’nin başlarında satın aldığı bir şirkettir ve iki yılı aşkın bir süredir Face Trainer aracı üzerinde çalışmaktadır. Bir model alır, onu çok sayıda duygu ve hareketle eğitir ve kullanılabilir bir şey üretir.
Bu ne kadar zaman kazandırır? Whitton, bir karakterin üst düzey donanımının dört ila altı sanatçıdan oluşan bir ekibin dört ila altı ay sürebileceğini söylüyor: “Açıkçası, [that’s] son on yılda karakterlerin son teknoloji kalitesi neden bu kadar ilerlemedi?
Geliştiriciler, Ziva Face Trainer ile “ona bir ağ veriyor ve biz de bu ağı büyük bir veri kümesine göre eğitiyoruz… böylece beş dakika içinde onu gerçek zamanlı olarak çalıştırmanıza izin veren bir teçhizat modelini geri alıyorsunuz.” Ziva teknolojisi kullanılıyor çok fazla, fazla. Takım elbise deformasyonunun arkasında Örümcek Adam: Miles Morales, yanı sıra Troll içinde Senua’nın Efsanesi: Hellblade 2 römork. Muhtemelen birkaç filmde ve TV şovunda bile görmüşsünüzdür – Kaptan Marvel, John Wick 3, Ve Game of Thrones listede
Bu sürpriz olmamalı. Makine öğrenimi ve prosedürel teknikler (SpeedTree gibi araçlar gibi) oyun geliştirme dünyasında tam olarak yeni değil. Yapay zeka modelleriyle ilgili daha fazla araştırmanın daha verimli oluşturma ardışık düzenlerine yol açabileceği doğrudur, ancak şu anda bir değişim görüyoruz. üretken AI. GPT-4 gibi büyük dil modellerinden (LLM’ler) ve Midjourney gibi yayılma modellerinden bahsediyoruz ve gördüğümüz oyunları kökten değiştirebilirler.
oyunu değiştirmek
Whitton, AI ile ümidin oyunları “üçte bir ondan daha iyi” hale getirmek olduğunu söylüyor, bu da oyunların geliştirilmesinin on kat daha hızlı, on kat daha kolay ve on kat daha ucuz olması anlamına geliyor. Bunun sonucu, sahip olduğumuz aynı oyunların bir seli değil. Whitton, bunun sonuçlarının “daha geniş, daha büyük, daha derin dünyalar” olduğuna inanıyor.
Bir örnek istedim ve Whitton ne olduğunu düşündü. Skyrim arkasında üretken bir yapay zeka modeli varmış gibi görünürdü. Hepimiz oyundan “dizdeki ok” memesini duyduk, ancak Whitton bu atılan çizginin daha fazlasını ifade ettiği bir oyun hayal etti.
“Peki ya o gardiyanların her birinin gerçekten Myers-Briggs tipi bir haritası varsa? Biraz arka plan hikayesi ve açıkçası, bundan etkilenmiş olabilecek bir arka plan hikayesi. Yol boyunca karaktere ne oldu? Ve sonra, tüm bu belirli olaylar göz önüne alındığında, bundan çıkacak rasyonel bir yanıtın ne olacağını üretmek için bir AI modeli.
Orada gibi oyunlarda biraz çaba görüyoruz. Portopia Seri Cinayet Davası, bu, açıkça, oyunlarda yapay zeka için en iyi durumu oluşturmadı. Yine de potansiyeli görmek zor değil, özellikle belirlenmiş görevleri veya kapsamlı diyalogu olmayan NPC’lerin olduğu daha büyük oyunlarda.
Sandbox tarzı oyunlarda da çok fazla potansiyel var. Whitton, “rehinci dükkânına gidip masanın arkasındaki kişiyi işe aldığınız ve bilirsiniz, belki de oyun yaratıcısının, oyun sırasında olan başka bir şey yüzünden bunu bir olasılık olarak asla düşünmediği GTA tarzı bir oyun hayal etti. oyun.” Whitton da düşündü karalamalar, gerçekten her şeyi yapabileceğiniz ve ona herhangi bir özellik atayabileceğiniz bir dünya dışında.
Şu andaki sorun, kanıtladığı gibi, bunun gerçekten işe yaramasıdır. Portopia Seri Cinayet Vakası. Whitten, Microsoft’ta Xbox ekibinin kurucu üyelerinden biriydi ve Kinect hamlesinin yönetilmesine yardımcı oldu. Whitten, Kinect hakkında şunları söyledi: “Yanında oturursam herkese harika çalıştığını söylerdim.” Bunu belirli bir şekilde yönlendirmeniz gerekiyordu ve saparsanız işe yaramazdı.
Alexa gibi akıllı asistanların yalnızca dar bir aralıkta çalışmasıyla yapay zekanın bir bütün olarak karşılaştığı en büyük sorun bu. LLM’ler bu dinamiği değiştirir ve herhangi bir yönlendirmeye izin verir ve daha derin oyun dünyaları yaratmanın heyecan verici yanı da budur. Yine de oraya gitmek için bir yol var.
“Eğer aleti oraya koyarsan… [creators will] sınırlar ne olursa olsun vurun ve ‘Eh, bu eğlenceli değil’ deyin. Ama sonra gidip kimsenin aklına bile gelmeyen o alanı bulacaklar,” dedi Whitten.
Daha fazla aracın kullanıma sunulmasıyla birlikte, önümüzdeki yıl içinde AI ile ilgili bazı erken deneyler görebiliriz. Çılgınca popüler olan bazı durumlarda zaten var. AI Zindanı 2. Ancak bu tür sürükleyici bir dünyayı geniş ölçekte mümkün kılmak için bir aracıya ihtiyacınız var. Ve Unity için bu aracı Barracuda’dır.
Barracuda
Unity, Barracuda adlı bir sinir ağı çıkarım kitaplığı içerir. Whitten’ın açıkladığı gibi, “Bulut, buluta çarpmadan ve yüksek performanslı bir hızda cihaz üzerinde çalışma zamanında difüzyonu veya diğer üretici içerik biçimlerini yürütmenize izin veren bir çıkarım motorudur.”
Ah evet performans. Yapay zekanın içeriği sonsuza kadar değiştirebileceği hakkında konuşmayı ne kadar sevsek de, çok büyük bir hesaplama maliyeti var (ChatGPT’yi oluşturmak için on binlerce GPU gerektirmesinin bir nedeni var). Barracuda, bu modellerin CPU veya GPU’nuzda çalışmasına izin verir, böylece buluta çıkmak zorunda kalmazsınız ki bu, kayıtlara geçsin, geliştiriciler için çok büyük bir para kaybı olacaktır.
Unity, Barracuda için daha fazla özellik üzerinde çalışıyor ve Whitten, “oyun yaratıcısı topluluğundan gelen ilginin olağanüstü yüksek olduğunu” söylüyor. Özellikle herhangi bir özel donanım gerektirmeden, oyun geliştirme ve tasarımında üretken yapay zekayı mümkün kılan anahtardır.
Whitten, ekibin “yaratıcıların oyun tasarımlarının büyük ve temel bir bölümünü gerçekten hedeflemeye başlamalarına olanak tanıyan teknikler oluşturmaya başlamak istediğini söylüyor, ‘Oh, bunun için tasarım yaparsam bu, izleyici kitlemi gerçekten azaltacak’ değil.” Unreal Engine, kendi adına benzer bir araca sahiptir (uygun olarak adlandırılan NeuralNetworkInference aracı veya NNI).
Whitten’e göre bu kitaplıklar, büyük üretken yapay zeka modelleri ve içerik geliştirmede hızlanma ile bir araya geldiğinde “yaratıcılık patlamasına” yol açabilir. Ve bu, oyunların geleceği için heyecanlanacak bir şey.
Bu makale, PC oyunlarının arkasındaki teknoloji hakkında tartışmalar, tavsiyeler ve derinlemesine raporlar içeren iki haftada bir devam eden bir sütun olan ReSpec’in bir parçasıdır.
