Я создал видеоигру с помощью нейросетей, но не смог опубликовать ее в Steam

Путь в разработке и выпущенные игры

Из-за развития нейросетей я стал одержим идеей создать игру, которая бы процедурно генерировалась в реальном времени. Такой подход мог значительно увеличить реиграбельность проекта и даже сделать его бесконечным. Но у меня не было технических средств для реализации такой амбициозной игры.

Генерация ответов. В тот момент ChatGPT еще не имела API, то есть сторонние разработчики не могли работать с сервисом напрямую. Поэтому я использовал GPT-3 — эта версия нейросети просто генерирует продолжение текста пользователя. Так что у меня была полная свобода при составлении запроса. Когда OpenAI сделала ChatGPT API публичным, оказалось, что ChatGPT тоже может продолжать текст, поэтому переход с GPT-3 был простым.

В 2013 году начал самостоятельно изучать программирование и игровой движок Unity. Мне тогда было 16 лет, я учился в школе и целыми днями сидел за компьютером. Уже через несколько месяцев опубликовал в Steam первую игру — Drunken Wrestlers. Это был простой 3D-файтинг с ragdoll-физикой. Так называют анимацию «тряпичной куклы» — когда модели реалистично сгибаются при взаимодействии с окружающей средой.

GPT-3 берет во внимание инструкции. Если игрок умирает, рассказчик выводит на экране надпись Game over, а если игрок пытается сделать что⁠-⁠то сверхъестественное, рассказчик отказывает ему. Игра распознает надпись Game over в диалоговом окне и заканчивает игру, но предлагает загрузить последнее сохранение.

Ботофермы, например для Дестени2(игра) на консолях ПС4 ставят бота который управляет(джойстиком) делая какойто минимум действий чтоб получать награды/опыт/доджить АФК кик/бан. Такая ИИ/нейросеть работает очень просто(за чес можешшь собрать из готового) там детектор «врагов»(из картинки на экране) и навод оружия на них, плюс простая ориентация на местности. (очевидно такоеже работает для всех онлайн игр где можно продавать прокачанные аккаунты)

К примеру, игрок мог ответить «я взлетаю» — и рассказчик покорно слушался, даже если мир игры не предусматривал суперспособностей. А без возможности проиграть порой пропадал смысл сеттинга. К примеру, во время зомби-апокалипсиса можно было дразнить врагов без последствий.

Большинство игр, релиз которых был отклонен вместе с моей, упоминали использование нейросетей на своей странице в магазине. А ведь есть разработчики, которые это скрывают. Интересно, собирается ли Valve отказывать в публикации их игр. В общем, в политике компании вижу нестыковки, а решение отказать мне считаю странным и недальновидным.

Впервые я обратил внимание на нейросети в далеком 2015 году, когда они создавали смешные галлюциногенные картинки с собаками. Я подумал, что технология точно пригодится в создании видеоигр — особенно таким соло-разработчикам , как я. Но полноценно познакомился с нейросетями лишь в 2019 году: после релиза GPT-2 пытался создавать чат-ботов .

Увлечение нейросетями

Я с детства интересовался видеоиграми и их разработкой. Помню, что часто рисовал в тетрадях выдуманные уровни и записывал интересные идеи. Когда в 2010 году у меня появился компьютер и доступ в интернет, я редактировал файлы и создавал моды для различных игр. После этого изучал игровые конструкторы вроде Raycasting Game Maker.

Самые популярные видео на ютубе про «нейросети и ИИ» очень часто «ложные» подделки и/или используют «спец условиями».
Как ты сам заметил — в Юнити «не Детерминированная физика» поэтом результат последовательности одних и техже вводов ВСЕГДА будет вести в уникалькому результату, что может оказать влияние на то что нейросеть сделает 100 поднятий с интервалом такимто и в 50 случаях нейросеть «разобьется» на половине пути из за «FLOAT физики».

В общем, идей у меня всегда много — на какой-то конкретной пока не остановился. Но ясно одно: с нейросетями я буду осторожнее. Наверное, вернусь к ним, только когда получу доступ к API безопасных для коммерческого использования нейросетей вроде Adobe Firefly или Llama 2 .

Бот для Трекмании https://youtu.be/iZIPowqm-fo — важное уточнение в Этом видео обучение идет на TMNF и ее можно «ускорить» в бесконечное количество раз (получать результат ввода без задержек и ожидания рендера кадра), также в Трекмании
Детерминированная физика тоесть результат такого «инпута» всегда будет одинаков (физический движок работает на INT и не использует FLOAT).
И на TMNF можно ускорить время «читами» (игре 10 лет там все для этого сделано, утилиты для TAS готовые есть их можно и для ИИ обучения использовать)

(очевидно что тебе не нужна была Юнити, достатчно было на питоне написать функции обработки «прыжка» и прокручивать карту до столкновения опуская координаты, и мгновенно получать результат миллионов поколений)
(а уже после получения рабочего бота записалбы «путь бота» в своем скрипите(сохранив путь как коордынаты) и проигралбы путь с красивыми Аниме девочками для видео) (так и пускают в «продакшон»)

Думаю, с помощью Function calling API в ChatGPT со временем можно будет создавать улучшенных игровых NPC. Они будут взаимодействовать с окружением, а не просто вести себя как чат-боты с лицом. Да и процедурная генерация целых 3D-миров с помощью нейросетей, кажется, тоже не за горами.