ИИгровой механизм: как нейросети изменили индустрию игр

2010-е годы

В современных играх ИИ достиг высокого уровня реалистичности и сложности. Глубокие алгоритмы машинного обучения позволили создать более реалистичных НИП. Противники демонстрируют поведение, близкое к человеческому, они могут адаптироваться к стилю игрока, учиться на своих ошибках и применять разнообразные тактики.

Использование нейронных сетей в играх открыло новый уровень противостояния уже не с человеком, а с искусственным интеллектом, который кажется практически непобедимым. В Dota 2 был проведен матч, в рамках которого нейросеть OpenAI играла против команды реальных игроков, поделился основатель студии разработки Sixhands Василий Калитеевский. — Интересным аспектом этого матча было внедрение задержки в принятии решений для нейросети, чтобы дать преимущество реальным игрокам, но нейросеть в итоге одержала победу. Тем не менее благодаря подобным игровым практикам открывается новый потенциал в создании сильных ИИ-противников и уникальных игровых сценариев, — резюмировал эксперт.

Иммерсивное взаимодействие игроков с цифровым миром существенно развилось благодаря использованию нейронных сетей. Они обеспечивают более быстрое и точное моделирование физических взаимодействий между объектами, что позволяет игрокам ощущать в реальном времени эффекты, особенности окружающей среды.

С появлением трехмерной графики ИИ в играх пришлось делать значительный рывок вперёд. Super Mario 64 и Tomb Raider представили врагов, управляемых компьютером, которые были способны перемещаться в трехмерных средах. Эти враги могли патрулировать области, обнаруживать движения игроков и вступать в бой.

В начале эры компьютерных игр ИИ использовался преимущественно для создания простых алгоритмов, которые позволяли соперничать с компьютером. Шахматы, шашки и другие подобные игры были одними из первых, в которых использовался ИИ. Спорный вопрос, можно ли его называть искусственным интеллектом, ведь ходы делались на основе правил и закономерностей, которые задавались в программе вручную.

В игровой индустрии искусственный интеллект (ИИ) активно интегрируется почти на всех этапах производства. В прошлом разработчики полагались на заранее запрограммированные алгоритмы для создания поведения неигровых персонажей (NPC). Эти NPC следовали заданному шаблону, что делало игровой процесс предсказуемым и часто повторяющимся. Однако с появлением ИИ у разработчиков появилась возможность создавать более реалистичных и динамичных NPC. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать поведение игроков и соответствующим образом адаптировать игру, делая ее более сложной. Так, студия аниме-игры Halcyon Zero запустит генеративные инструменты искусственного интеллекта для создания контента. Как нейросети изменили игровую индустрию — в материале «Известий».

ИИ в современных играх используется в основном в двух направлениях: в области генерирования контента и в повышении уровня реализма графики. ИИ может быстро создавать игровые локации, планеты, населенные жизнью, и разнообразные задания для игроков. Особенно такой способ применения актуален для игр с открытым миром. Основатель и CEO «Бюро цифровых технологий» Виталий Зарубин отметил, что ярким примером такого применения является игра No Man’s Sky, создатели которой заявили, что в игровом мире более миллиона планет — и все планеты были сгенерированы автоматически нейросетью.

Например, в игре «The Last of Us» используются алгоритмы ИИ для создания врагов, реагирующих на окружающую среду, способных координировать свои действия и принимать решения в зависимости от ситуации. Похожее поведение управляемых компьютером персонажей можно увидеть в «Horizon Zero Dawn», «Red Dead Redemption 2», «The Elder Scrolls V: Skyrim».

Хронология развития ИИ в играх

Сегодня ИИ всё так же применяется в разработке игр. Одна из наиболее заметных сфер применения: создание умных ботов. Благодаря совершенствованию ИИ они стали умнее и реалистичнее, с более сложным поведением и реакцией на действия игроков. Боты могут учиться от игроков и адаптироваться к их стилю игры, создавая уникальный и захватывающий опыт для каждого. Ещё ИИ применяется для генерации уровней, предметов и других элементов игры «на лету», создавая персональную игровую среду.

— ИИ помогает сэкономить многие часы разработки, анимации персонажей, генерации контента и всего того, чем наполнена игра. Крайне велик соблазн отдать на откуп ИИ львиную долю игрового контента, заменив писателей и художников. Игрокам такой подход может не понравиться, потому что созданный ИИ мир может оказаться однообразным и скучным. Исключить человека из процесса разработки полностью пока не получается, — рассказал эксперт.

В игровой индустрии нейросети нашли применение также в области тестирования игр. Современные тайтлы огромны по своему объему, а ИИ помогает создавать непредвиденные ситуации, выявлять баги, генерируя большую матрицу различных вариантов развития событий. ИИ создает вариативность одежды, косметики, уровней, событий — это позволяет протестировать все возможные ситуации, которым игрок может подвергнуть игру. По слова Зарубина, ключевой результат интеграции ИИ в процесс тестирования — минимизация багов.

Ещё ИИ используется в онлайн-мультиплеере. Fortnite и League of Legends, например, используют ИИ для сопоставления игроков сравнимого уровня мастерства. ИИ также помогает в механике игры: навигации, обнаружении коллизий и анимации. Также можно вспомнить умные системы античитов, которые позволяют распознавать и банить читеров и других недобросовестных игроков.

ИИ в играх стал более сложным и разнообразным. Противники научились принимать более сложные решения, основанные на анализе игровой ситуации. Например, в знаменитой аркаде «Pac-Man» привидения патрулировали лабиринт, отслеживали местоположение игрока и даже пытались его окружить. Этот уровень сложности ИИ был беспрецедентным на тот момент. Появились и более продвинутые ИИ, например, суперкомпьютер «Deep Blue», который использовала алгоритмы искусственного интеллекта для игры в шахматы на высоком уровне (а в 1997 году смог обыграть человека— Гарри Каспарова). Таким образом появились первые системы, которые могли учиться в процессе игры и адаптировать своё поведение, подстраиваясь под человека.

С появлением более мощных вычислительных систем и развитием алгоритмов машинного обучения возникли новые возможности для более сложной интеграции ИИ в игровую индустрию. Одним из примеров является игра Spacewar, созданная в 1962 году в Массачусетском технологическом институте (MIT). В этой игре ИИ использовался для контроля поведения компьютерного оппонента. Исторические данные показывают, что разработчики продолжали интегрировать ИИ в игры на протяжении десятилетий, вплоть до современных игр с использованием новейших алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. Об этом «Известиям» рассказал операционный директор школы дизайна и технологий Bang Bang Education Владимир Синицын.