Модель искусственного интеллекта, созданная Microsoft, способна воспроизводить реалистичные сцены из видеоигр, что, по утверждению компании, может упростить работу дизайнеров игр. Тем не менее, эксперты сомневаются в полезности данного инструмента для широкого круга разработчиков.
Генерация связных и достоверных игровых кадров с помощью нейросетей уже давно не новость. Например, недавно представленный ИИ от Google создал полностью играбельный вариант классической игры Doom без доступа к оригинальному игровому движку. Однако игра Doom была выпущена еще в 1993 году, тогда как современные проекты намного сложнее благодаря продвинутой физике и графике, которую трудно воспроизвести с помощью ИИ.
Исследователи из Microsoft Research во главе с Катей Хофманн разработали новую модель ИИ под названием Muse, способную восстанавливать целые игровые сессии многопользовательской игры Bleeding Edge. Эти последовательности соответствуют физическим законам игры и сохраняют согласованность персонажей и объектов во времени, что свидетельствует о глубоком понимании игры моделью, утверждает Хофманн.
Muse обучалась на данных игрового процесса, собранных за семь лет, включающих записи геймплея и данные контроллеров, предоставленных студией Ninja Studios, принадлежащей Microsoft. Модель функционирует подобно крупным языковым моделям, таким как ChatGPT: получая кадр из игры и соответствующие действия контроллера, она прогнозирует дальнейший ход событий. Как отмечает Хофманн, поразительно, насколько глубоко модель усваивает особенности сложной трёхмерной среды.
Для понимания потенциальных применений Muse команда провела опрос среди разработчиков игр, выявив востребованные функции. Среди них оказалась возможность адаптироваться к изменениям в игре, таким как замена персонажа или добавление новых объектов. Это открывает перспективы для креативных экспериментов и анализа различных сценариев.
Однако Muse всё ещё ограничена рамками оригинальной игры Bleeding Edge и неспособна генерировать принципиально новые идеи или дизайны. Пока непонятно, связано ли это ограничение с самой архитектурой модели или же оно преодолимо с увеличением объема обучающих данных, взятых из других игр, отмечает исследователь Майк Кук из Королевского колледжа Лондона. По его мнению, создание игр искусственным интеллектом остаётся лишь отдалённой перспективой.
Несмотря на впечатляющие результаты, многие разработчики предпочли бы сохранять полный контроль над процессом разработки, подчёркивает Кук. Более того, если тестировать игру непосредственно через её исходный код, проблемы с последовательностью и точностью исчезают сами собой, поскольку запускается настоящая игра. Таким образом, генерирующие ИИ создают новые сложности там, где их могло бы и не быть.
Георгиос Яннакакис из Мальтийского института цифровых игр позитивно оценивает ориентацию модели на потребности разработчиков, однако сомневается, что большинство студий смогут позволить себе сбор столь обширных данных для обучения таких моделей. «Вся суть вопроса заключается в целесообразности таких затрат», — заключает Яннакакис. Хотя Microsoft потратила годы на разработку и обучение своей модели, остается открытым вопрос, готовы ли реальные студии вкладывать подобные ресурсы.
Само отношение Microsoft к возможностям ИИ в разработке игр выглядит неоднозначным. Компания воздерживается от комментариев относительно использования инструментов вроде Muse внутри своего подразделения Xbox.