Нейросеть - это метод машинного обучения в искусственном интеллекте, который учит компьютеры обрабатывать данные по тем же принципам, как это делает человеческий мозг. Нейросеть создает адаптивную систему, позволяющую обучаться на своих ошибках и успехах и непрерывно совершенствоваться. Это позволяет ей принимать правильные решения с ограниченным участием человека или полностью самостоятельно.
Основа для нейросетей была заложена почти 70 лет назад. Это было скорее идея на грани научной фантастики, чем направление исследования, поэтому со временем сошло на нет. Тем не менее оно получило свое возрождение на волне развития графических чипов и их обрабатывающей мощности. На данном этапе развития нейросети уже научились сочинять музыку, делать прогнозы, подделывать лица и голоса, создавать изображения и многое другое. Тогда почему их редко используют в игровой индустрии?
Ответ кроется в ограничениях, которые присущи любой нейросети. Как бы человек не старался создавать системы, копирующие работу нашего мозга - он это сделать не в состоянии. Даже самые передовые нейросети представляют из себя математическую модель, которая выполняет крайне специализированную задачу при определенных условиях. И даже в этом случае полученный результат будет укладываться в определенную область точности. Таким образом, результаты в некоторых областях недостаточно точны или не подходят по ряду параметров для широкого применения в игровой индустрии.
Однако, уже сегодня нейросети дают значительные конкурентные преимущества при создании игр. Разработка видеоигр – это очень долгий и утомительный процесс, который растягивается на несколько лет. Каждая деталь, каждая механика механика требуют месяцев работы, поэтому весь процесс разработки становится крайне сложным и напряженным. Количество специалистов, участвующих в разработке, нередко достигает нескольких сотен. Именно поэтому любые инструменты, позволяющие уменьшить объем работы и ускорить процесс производства, будут использовать и используются уже сейчас.
Роль нейросетей в разработке игр давно выходит за рамки ИИ и применяется в таких задачах, как генерация 3D-моделей, анимация персонажа, 2D изображения, генерация игровых локаций и многое другое. Так в какой области геймдева применяются нейросети?
Стилизация изображений
Преследует задачу модификации входного изображения в соответствии с выбранным стилем. В зависимости от нейросети это может быть как определенный стиль, так и устанавливаемый словами или другим изображением, взятому за пример. По итогу нейросеть выдает ряд изображений, которые можно использовать в игре или “допиливать” вручную, что все равно снижает затрачиваемое время. Таким образом уже делаются аватары, предметы, фоновые изображения, картины и прочая 2D графика в нужном стиле.
Генерация 3D изображений также плотно входит в повседневную работу дизайнеров как внутри видеоигровой индустрии, так и за ее пределами. Процесс создание 3D-модели крайне длительный и трудоемкий. С помощью нейросетей возможно значительно его упростить. Достаточно подобрать необходимые изображения, после чего нейросеть создает по ней 3D-модель. К сожалению, нейросети редко выдают идеальный результат, поэтому доводить до приемлемого состояние приходится уже специалистам. Наглядный пример того, что нейросети не являются заменой человеку, а лишь инструментом в его руках.
Левел-дизайн
Также нейросети пользуются популярностью в области генераций уровней и локаций. Левел-дизайн — сложный и трудоемкий процесс создания игрового пространства, которое должно мотивировать игрока на определенные действия через окружение. С помощью нейросетей возможно создание таких уровней за считанные дни, а не месяцы. Нечто подобное реализовано в “Microsoft Flight Simulator”, где 2D изображения из Google Maps преобразовывались в основной ландшафт. Более продвинутые нейросети могут создавать целые уровни самостоятельно, как в Forza Horizon 5.
Анимации
Лицевые анимации используются не только в киноиндустрии, но и в игровой. Они позволяют анимировать модели и аватары на основе простых изображений. Также доступна генерация голоса, что значительно увеличивает привлекательность подобных нововведений. Что-то подобное мы давно можем наблюдать на просторах Интернета, когда видим фейк-видео с известным актером или политиком. Такие технологии могут персонализировать определенные элементы игры, добавляя “знакомые” лица в игровой процесс. Кому бы не хотелось создать персонажа на основе своей внешности?
К подобной категории относятся и анимация персонажей, позволяющая разнообразить набор движений, а также сделать каждую модель уникальной со свойственными ей движениями, жестами, походкой и формой. Это будут не обычные болванчики, не отличимые друг от друга, а совершенно разные персонажи, даже если они являются “клонами-штурмовиками”. И для этого не придется анимировать каждого отдельного персонажа - достаточно довериться нейросети.
Модерация
Еще одно применение нейросети находят в выявлении мошенничества, жульничества и неподобающего поведения в играх. Засилье ботов в различных играх, имитирующих пользователей и нарушающих игровой баланс, до появления нейросетей являлась вечной и неразрешимой задачей. На данным момент поведение ботов, мошенников и токсичных игроков анализируется некоторыми нейросетями, что в дальнейшем позволит снизить присутствие подобного в крупных проектах.
Также нейросети медленно, но уверенно пробираются на территорию нарративных дизайнеров, помогая им в формировании историй и заданий. Нейросети уже научились писать статьи, которые практически невозможно отличить от тех, что написаны людьми. Это позволяет предполагать, что генерирование диалогов и побочных заданий для игр уже не за горами. Нейросеть сможет не только выдавать большое количество вариантов, но и адаптировать их непосредственно под индивидуальность игрока. Еще один вариант интерактивности, когда игра идет тем путем, которые наиболее интересен кокретно этому игроку.
Анализ
Нейросети уже вовсю используются не только в самом продакшене, но и пре-продакшене. Они анализируют поведение и предпочтения пользователей и формируют шаблоны на основе собранных данных, что позволяет понять свою аудиторию. Внедрение нейросетей во все аспекты игровой индустрии лишь вопрос времени, так как они удешевляют и ускоряют производство без потери качества.
Нейросети находятся на своем начальном периоде развития. Им еще много предстоит научиться, но уже сейчас можно наблюдать увеличение количества задач, которые они решают. Нейросети могут быть ограничены только мощностями железа. Нам остается только наблюдать, а порой и участвовать в их обучении. Как будут развиваться события - покажет время.
