Generatywna sztuczna inteligencja, ekscytujący aspekt sztucznej inteligencji, wykorzystuje metody takie jak głębokie uczenie, sieci neuronowe i różne strategie uczenia maszynowego do tworzenia nowych treści, czerpiąc z określonych zbiorów danych i danych wejściowych. To innowacyjne podejście wstrząsa wieloma sektorami wraz z pojawieniem się bardziej dostępnych dla konsumentów sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT, DALL-E 2, Bing AI, Google Bard i wiele innych. Obejmuje to również branżę gier, ponieważ wyposaża twórców gier w niesamowity zestaw narzędzi do tworzenia wyróżniających się treści - modeli 3D, animacji i fabuł - a wszystko to w usprawniony, zautomatyzowany sposób. Ale to nie wszystko; usprawnia również procedury testowania gier, a nawet fundamentalną mechanikę samych gier. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej o ekscytującym potencjale generatywnej sztucznej inteligencji dla twórców gier.

Tylko uprzedzamy: Potencjał generatywnej sztucznej inteligencji do przekształcenia branży gier jest ogromny. Oferuje ona deweloperom bogactwo nowatorskich narzędzi i technik tworzenia treści. Istnieją jednak obawy etyczne związane z generatywną sztuczną inteligencją. Jedną z nich jest ryzyko nieumyślnego skopiowania grafiki, dźwięków lub zasobów z innych gier - jest to rodzaj plagiatu opartego na sztucznej inteligencji. Aby uniknąć tej pułapki, kluczowe jest trenowanie modeli generatywnej sztucznej inteligencji na szerokiej gamie zestawów danych. Ponadto należy zawsze sprawdzać, czy generowana zawartość jest zarówno unikalna, jak i zgodna z prawami własności intelektualnej innych osób.

Generatywna sztuczna inteligencja w proceduralnym generowaniu treści

Proceduralne generowanie zawartości (PCG) to technika wykorzystywana w tworzeniu gier do algorytmicznego, a nie ręcznego, tworzenia zawartości gry. Stosując tę metodę, twórcy gier mogą tworzyć światy, przedmioty, wrogów i przejścia, które są unikalne dla każdego gracza.

Chociaż PCG istnieje w grach od lat, na przykład w No Man's Sky, Minecraft i Dwarf Fortress, generatywna sztuczna inteligencja oferuje znaczący postęp w PCG, umożliwiając programistom tworzenie jeszcze bardziej unikalnych i złożonych treści w oparciu o algorytmy uczenia maszynowego i sieci neuronowe. Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji deweloperzy mogą tworzyć rozległe, skomplikowane światy przy minimalnym ręcznym wkładzie, co skutkuje bardziej dynamicznymi i powtarzalnymi wrażeniami z gry, zachęcając do powtarzalności i tworząc poczucie przynależności do społeczności.

Generatywna sztuczna inteligencja i dynamiczne opowiadanie historii

Generatywna sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do tworzenia adaptacyjnych, interaktywnych narracji, które ewoluują w oparciu o wybory i działania gracza. Kilka gier zaczęło badać wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w tworzeniu dynamicznych narracji lub pokazując potencjał tego podejścia.

Facade to interaktywna gra narracyjna, która wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego i techniki sztucznej inteligencji do tworzenia dynamicznej historii, która dostosowuje się do wyborów gracza i dialogów, z wieloma możliwymi zakończeniami. AI Dungeon to tekstowa gra przygodowa oparta na modelu GPT-3.5 OpenAI, która generuje unikalną, interaktywną historię dla każdego gracza w oparciu o jego tekst i wybory.

Te i inne gry zaczynają odchodzić od statycznych, z góry określonych narracji na rzecz dynamicznych, ewoluujących historii, które dostosowują się do działań i wyborów graczy. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego i sieci neuronowe, generatywna sztuczna inteligencja może generować fabuły, które reagują na zachowanie gracza, oferując bardziej wciągające i spersonalizowane wrażenia z gry.

Rola generatywnej sztucznej inteligencji w testowaniu i zapewnianiu jakości

Oprócz zastosowań w generowaniu treści i opowiadaniu historii, generatywna sztuczna inteligencja może również odgrywać kluczową rolę w usprawnianiu procesów testowania i zapewniania jakości (QA) w tworzeniu gier.

Generatywna sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do automatyzacji różnych aspektów testowania gier, oferując szereg korzyści pod względem wydajności i dokładności.

• Generowanie przypadków testowych: Modele sztucznej inteligencji mogą być szkolone w celu tworzenia różnorodnych przypadków testowych, zapewniając, że różne aspekty gry są dokładnie testowane.

• Identyfikacja i priorytetyzacja błędów: Sztuczna inteligencja może pomóc deweloperom szybciej i dokładniej identyfikować błędy, a także nadawać im priorytety w oparciu o ich wagę i wpływ na grę.

• Analiza predykcyjna: Sztuczna inteligencja może analizować dane rozgrywki w celu przewidywania potencjalnych problemów, umożliwiając deweloperom proaktywne ich rozwiązywanie, zanim staną się one krytycznymi problemami.

Kilka firm zajmujących się tworzeniem gier zaczęło badać wykorzystanie sztucznej inteligencji w swoich procesach testowania i kontroli jakości. Ubisoft eksperymentuje z narzędziami do testowania opartymi na sztucznej inteligencji, aby usprawnić proces kontroli jakości swoich gier, mając na celu zmniejszenie wysiłków związanych z ręcznym testowaniem i poprawę ogólnej jakości swoich produktów. SEED (Search for Extraordinary Experiences Division), dział badawczy Electronic Arts, pracuje nad technikami testowania i zapewniania jakości opartymi na sztucznej inteligencji, mając na celu stworzenie bardziej realistycznych i dynamicznych wrażeń z rozgrywki dla graczy.

Wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji i techniki uczenia maszynowego, deweloperzy mogą usprawnić wykrywanie i naprawianie błędów i innych błędów, co skutkuje bardziej dopracowanymi i dopracowanymi wrażeniami z gry dla graczy.

Generatywna sztuczna inteligencja dla adaptacji w czasie rzeczywistym

Analizując preferencje graczy, ich poziom umiejętności i styl gry, generatywna sztuczna inteligencja może dynamicznie dostosowywać poziom trudności i doświadczenia w grach, co przekłada się na bardziej wciągającą i spersonalizowaną rozgrywkę.

Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do adaptacji w czasie rzeczywistym oferuje szereg korzyści zarówno dla zaangażowania graczy, jak i powtarzalności gry:

• Spersonalizowany poziom trudności: Sztuczna inteligencja może analizować wyniki gracza i odpowiednio dostosowywać poziom wyzwania w grze, zapewniając, że gracze są stale zaangażowani, nie czując się przytłoczeni lub znudzeni.

• Dynamiczna zawartość: Generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć nową zawartość na bieżąco w oparciu o zachowanie gracza, zapewniając, że każda rozgrywka jest wyjątkowa i oferuje nowe wyzwania i doświadczenia.

• Dopasowane doświadczenia: Analizując preferencje graczy i ich styl gry, sztuczna inteligencja może generować zawartość dostosowaną do indywidualnych preferencji, zwiększając satysfakcję graczy i zachęcając ich do dłuższej gry.

Kilka gier i narzędzi zbadało wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do adaptacji w czasie rzeczywistym, pokazując jej potencjał w tworzeniu angażujących i spersonalizowanych doświadczeń w grach Left 4 Dead, kooperacyjna strzelanka pierwszoosobowa Valve, wykorzystuje system oparty na sztucznej inteligencji zwany "AI Director" do dynamicznego dostosowywania częstotliwości odradzania się wrogów, rozmieszczenia przedmiotów i innych elementów gry w oparciu o wyniki i działania graczy. Hello Neighbor, skradankowy horror, wykorzystuje zaawansowany system sztucznej inteligencji do uczenia się na podstawie działań graczy i dostosowywania trudności i wyzwań w grze, aby stworzyć unikalne i spersonalizowane doświadczenie dla każdego gracza. Spirit AI's Ally to narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które można zintegrować z grami, aby zapewnić graczom adaptacyjne, spersonalizowane doświadczenia, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe do zrozumienia zachowań i preferencji graczy.

W miarę rozwoju sztucznej inteligencji generatywnej, twórcy gier mogą wykorzystać jej potencjał do tworzenia jeszcze bardziej wciągających i dynamicznych doświadczeń w grach, które dostosowują się do indywidualnych preferencji graczy i stylu gry, zwiększając regrywalność i długowieczność gry.

Generatywna sztuczna inteligencja dla grafiki i animacji

Z pomocą zaawansowanych technologii, takich jak uczenie maszynowe i sieci neuronowe, a także metody głębokiego uczenia się, artyści mogą tworzyć i ożywiać postacie, ustawienia i efekty specjalne. To nie tylko sprawia, że gry są bardziej oszałamiające wizualnie, ale także dodaje niepowtarzalnego smaku do rozgrywki.

• Wydajność: Proces tworzenia modeli 3D, tekstur i animacji jest bardziej płynny, ograniczając ciężką pracę tradycyjnie wykonywaną przez artystów i animatorów.

• Różnorodność: Generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć szeroką gamę unikalnych i atrakcyjnych wizualnie zasobów, zapewniając, że światy gier są wciągające i zróżnicowane.

• Zdolność adaptacji: Sztuczna inteligencja może dynamicznie generować nowe zasoby w oparciu o działania gracza, wydarzenia w grze lub inne czynniki, co skutkuje bardziej angażującymi i dynamicznymi wrażeniami wizualnymi.

Wiele narzędzi i platform zaczyna obecnie eksperymentować z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do tworzenia grafiki i animacji. NVIDIA GauGAN firmy NVIDIA to narzędzie, które pozwala tworzyć realistyczne obrazy krajobrazów na podstawie zaledwie kilku wstępnych szkiców. Pokazuje to, jak duży potencjał ma sztuczna inteligencja w tworzeniu przyciągających wzrok krajobrazów w grach. Promethean AI to narzędzie zaprojektowane, aby pomóc artystom w tworzeniu zasobów i środowisk w grach, automatyzując niektóre części procesu twórczego, aby zaoszczędzić czas i zasoby. Artbreeder to kolejna interesująca platforma, która wykorzystuje coś, co nazywa się generatywnymi sieciami przeciwstawnymi (w skrócie GAN) do tworzenia jedynych w swoim rodzaju, wizualnie uderzających obrazów. Można je następnie wykorzystać jako punkt wyjścia dla zasobów gry i grafiki. Midjourney, DALL-E 2 i Bing Image Creator to generatywne SI, które mogą generować obrazy na podstawie opisów w języku naturalnym, które oferują zarówno interfejsy API, jak i interfejsy użytkownika do interakcji z ich platformą.

Ponieważ technologia sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej zaawansowana, z pewnością zobaczymy jeszcze bardziej kreatywne jej zastosowania w grafice i animacji w grach wideo. Może to prowadzić do jeszcze bardziej wciągających i ekscytujących wizualnie doświadczeń w grach.

Generatywna sztuczna inteligencja w tworzeniu dźwięku i muzyki

Generatywna sztuczna inteligencja może potencjalnie zmienić proces tworzenia efektów dźwiękowych i ścieżek muzycznych w grach. Korzystając z algorytmów uczenia maszynowego, sieci neuronowych i technik głębokiego uczenia, sztuczna inteligencja może generować unikalne i wciągające wrażenia dźwiękowe, które poprawiają rozgrywkę i wciągają gracza.

Integracja generatywnej sztucznej inteligencji z tworzeniem dźwięku i muzyki oferuje kilka korzyści dla twórców gier.

• Wydajność: Sztuczna inteligencja może usprawnić proces tworzenia efektów dźwiękowych i ścieżek muzycznych, zmniejszając ilość ręcznej pracy wymaganej przez projektantów dźwięku i kompozytorów.

• Różnorodność: Generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć szeroką gamę unikalnych i wciągających zasobów audio, zapewniając, że światy gier będą żywe i odrębne.

• Zdolność adaptacji: Sztuczna inteligencja może dynamicznie generować nowe zasoby audio w oparciu o działania gracza, wydarzenia w grze lub inne czynniki, co skutkuje bardziej angażującymi i wciągającymi wrażeniami dźwiękowymi.

Kilka platform i technologii zaczęło badać wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia efektów dźwiękowych i muzyki. WaveNet, opracowany przez DeepMind, to głęboki model generatywny do tworzenia surowych przebiegów audio, który może być wykorzystywany do generowania realistycznych i różnorodnych efektów dźwiękowych w grach. Melodrive to silnik muzyczny oparty na sztucznej inteligencji, który tworzy adaptacyjną muzykę do interaktywnych doświadczeń, takich jak gry, w oparciu o parametry zdefiniowane przez użytkownika i dane wejściowe w czasie rzeczywistym.

Wraz z dalszym rozwojem technologii generatywnej sztucznej inteligencji, możemy spodziewać się jeszcze bardziej innowacyjnych zastosowań w tworzeniu dźwięku i muzyki do gier wideo, co zaowocuje bogatszymi i bardziej wciągającymi wrażeniami dźwiękowymi dla graczy.

Generatywna sztuczna inteligencja dla spersonalizowanych treści

Generatywna sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana w tworzeniu gier do generowania treści dostosowanych do indywidualnych potrzeb graczy. Analizując preferencje graczy, poziomy umiejętności i style gry, sztuczna inteligencja może tworzyć unikalne elementy gry i doświadczenia, które zwiększają satysfakcję graczy i wydłużają żywotność gry.

Spersonalizowana zawartość, generowana przy użyciu generatywnej sztucznej inteligencji, oferuje kilka korzyści zarówno dla satysfakcji gracza, jak i długowieczności gry.

• Personalizacja: Sztuczna inteligencja może tworzyć elementy gry, takie jak przedmioty, zadania lub wrogowie, które zaspokajają indywidualne preferencje gracza, co skutkuje przyjemniejszym i bardziej angażującym doświadczeniem.

• Powtarzalność: Spersonalizowana zawartość może zachęcić graczy do ponownego przechodzenia gier, ponieważ każda rozgrywka oferuje nowe i unikalne doświadczenia dostosowane do ich preferencji i stylu gry.

• Zatrzymywanie graczy: Dostosowując się do indywidualnych preferencji graczy, gry mogą zwiększyć ich satysfakcję, prowadząc do wyższych wskaźników utrzymania graczy i dłuższej żywotności gry.

Kilka gier zaczęło badać wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia spersonalizowanej zawartości. The Elder Scrolls V: Skyrim zawiera dynamiczny system zadań o nazwie Radiant Story, który generuje zadania w oparciu o wybory, działania i preferencje gracza. Shadow of Mordor wykorzystuje system oparty na sztucznej inteligencji o nazwie Nemesis System, który generuje unikalnych, spersonalizowanych wrogów i spotkania w oparciu o działania i wybory gracza. Dishonored 2 zawiera system narracji oparty na sztucznej inteligencji, który dostosowuje fabułę i świat gry w oparciu o wybory, działania i styl gry gracza.

W miarę rozwoju sztucznej inteligencji generatywnej możemy spodziewać się jeszcze większej liczby gier wykorzystujących jej potencjał do tworzenia spersonalizowanej zawartości dostosowanej do indywidualnych preferencji i stylu gry.

Co dalej

Jak widzieliśmy, generatywna sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał do zrewolucjonizowania różnych aspektów tworzenia gier, od tworzenia treści i opowiadania historii po testowanie i personalizację. Należy tylko pamiętać, że generowana zawartość należy do gracza i nie narusza niczyjej własności.

Deweloperzy zainteresowani wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji w swoich projektach mogą zapoznać się z zasobami i narzędziami takimi jak:

• OpenAI: Organizacja badawcza skupiająca się na rozwoju sztucznej inteligencji i oferująca różne modele i narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak GPT-4 i DALL-E-2.

• Google Bard: Konwersacyjna generatywna sztuczna inteligencja podobna do ChatGPT.

• NovelAI: Autorstwo i opowiadanie historii wspomagane przez sztuczną inteligencję.

• Midjourney, Bing Image Creator: Generatywna sztuczna inteligencja

• NVIDIA AI Playground: Zbiór narzędzi i wersji demonstracyjnych opartych na sztucznej inteligencji firmy NVIDIA, w tym GauGAN do generowania obrazów krajobrazów.

• DeepMind: Wiodąca organizacja zajmująca się badaniami nad sztuczną inteligencją z różnymi projektami i zasobami związanymi z generatywną sztuczną inteligencją, takimi jak WaveNet do generowania surowych przebiegów audio.

Będąc na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji i rozumiejąc, jak odpowiedzialnie wdrażać tę technologię, deweloperzy mogą odblokować nowe możliwości w tworzeniu gier, tworząc innowacyjne i angażujące doświadczenia dla graczy na całym świecie.

Treść

Generatywna sztuczna inteligencjaw proceduralnym generowaniu treściGeneratywna sztuczna inteligencjai dynamiczne opowiadaniehistoriiRola generatywnej sztucznej inteligencji w testowaniu i zapewnianiu jakościGeneratywna sztuczna inteligencja doadaptacji w czasie rzeczywistymGeneratywna sztuczna inteligencjado grafiki i animacjiGeneratywna sztuczna inteligencjado tworzenia dźwięku i muzykiGeneratywnasztuczna inteligencja do personalizacji treściCodalej?

Jak PubNub może ci pomóc?

Ten artykuł został pierwotnie opublikowany na PubNub.com

Nasza platforma pomaga programistom tworzyć, dostarczać i zarządzać interaktywnością w czasie rzeczywistym dla aplikacji internetowych, aplikacji mobilnych i urządzeń IoT.

Podstawą naszej platformy jest największa w branży i najbardziej skalowalna sieć komunikacyjna w czasie rzeczywistym. Dzięki ponad 15 punktom obecności na całym świecie obsługującym 800 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie i niezawodności na poziomie 99,999%, nigdy nie będziesz musiał martwić się o przestoje, limity współbieżności lub jakiekolwiek opóźnienia spowodowane skokami ruchu.

Poznaj PubNub

Sprawdź Live Tour, aby zrozumieć podstawowe koncepcje każdej aplikacji opartej na PubNub w mniej niż 5 minut.

Rozpocznij konfigurację

Załóż konto PubNub, aby uzyskać natychmiastowy i bezpłatny dostęp do kluczy PubNub.

Rozpocznij

Dokumenty PubNub pozwolą Ci rozpocząć pracę, niezależnie od przypadku użycia lub zestawu SDK.