10 лучших генераторов игр на основе искусственного интеллекта (ноябрь 2024 г. )

Бонус: GANimator

Hotpot.ai также предлагает ряд шаблонов для создания макетов устройств, сообщений в социальных сетях, маркетинговых изображений, значков приложений и многого другого. Эти шаблоны можно легко редактировать в соответствии с вашими потребностями, что упрощает создание графики профессионального качества.

С появлением пользовательских нейросетей популярность искусственного интеллекта стремительно возросла. Однако на практике разработчики используют его уже давно, например для создания игр. Как ИИ помогает развлекать игроков и к каким проблемам это может привести — читайте в этой статье.

В семидесятых появился Pong, где искусственный интеллект управлял ракеткой, в восьмидесятых — легендарный Pac-Man. Однако на тот момент ИИ еще не умел адаптироваться к поведению игроков. В большинстве игр NPC были просто запрограммированы на конкретное поведение.

Разработчики использовали систему Nemesis, которая генерирует врагов с уникальными именами, внешностью и даже особенным словарным запасом. Игра проработана настолько, что внутриигровое сообщество живет своей жизнью и может функционировать без главного героя.

В «дереве поведения» у монстра прописано более 100 разных узлов, из которых начинающему геймеру доступно лишь 30. Но чем больше времени он проводит внутри игры, тем больше поведенческих характеристик проявляет Чужой. Благодаря этому создается ощущение, что монстр учится на своих ошибках и становится умнее.

GANimator — это инновационный инструмент, который использует нейронную последовательность движений, чтобы оживить ваших игровых персонажей. Он использует возможности генеративно-состязательных сетей (GAN) для создания реалистичных и плавных анимаций на основе вашего ввода. С GANimator вы можете создавать широкий спектр анимаций, от простых движений до сложных последовательностей, с высокой степенью контроля и точности. Этот инструмент меняет правила игры для разработчиков игр, аниматоров и художников, предлагая новый уровень творчества и эффективности в создании анимации.

Как работает ИИ в играх

Сегодня искусственный интеллект не только управляет игровым процессом, но и помогает разработчикам выпускать игры. При помощи нейросетей создают картинки, куски кода, а также целые диалоги и сюжетные линии, которые используются в играх. Искусственный интеллект делает процесс производства более быстрым, а результат — интересным и необычным.

При попытке внедрить современные технологии игры становятся слишком сложными. Так, в 2019 году ИИ обыграл профессиональную команду киберспортсменов в Dota 2. Оказалось, что у искусственного интеллекта есть множество преимуществ перед реальными игроками, например многозадачность и способность молниеносно реагировать на новые обстоятельства.

В постоянно меняющемся ландшафте разработки игр искусственный интеллект (ИИ) изменил правила игры. Инструменты искусственного интеллекта революционизируют способы разработки игр, делая процесс более эффективным, креативным и динамичным. Здесь мы рассмотрим десять инструментов искусственного интеллекта, которые произвели фурор в отрасли.

Одной из первых игр, где искусственный интеллект начал учиться новому, была Petz. Игроки дрессировали своего виртуального питомца, подобно тому как обучают настоящую кошку или собаку. Поведение животных стало персонифицированным, что сделало игру очень популярной.

InWorld — это инструмент на базе искусственного интеллекта, призванный помочь разработчикам игр создавать реалистичных персонажей. Он использует искусственный интеллект для создания фотореалистичных персонажей на основе ваших требований, что упрощает создание уникальных высококачественных персонажей для ваших игр.

Meshy — это инструмент на базе искусственного интеллекта, упрощающий процесс работы с 3D-сетками. Он разработан, чтобы помочь разработчикам игр управлять, анализировать и оптимизировать свои 3D-активы, что делает его бесценным инструментом для любого проекта 3D-игры.

Одной из первых игр, в которых использовался ИИ, стал Turochamp — компьютерные шахматы. В 1950-х годах Алан Тьюринг создал программное обеспечение, которое анализировало расположение шахматных фигур и выбирало наиболее удачный ход. Программа могла «думать» только на два шага вперед, в то время как профессиональные шахматисты просчитывали исход партии до 12–14 шагов.

В отличие от FSM, дерево поведения предотвращает ситуации повторения и делает игру более интересной. Такой алгоритм использовался в Deep Blue — первом шахматном суперкомпьютере, обыгравшем чемпиона мира Гарри Каспарова. А также в стратегии Civilization, где у компьютерного соперника появляется практически неограниченное число доступных сценариев.