Как могут помочь нейросети разработчикам и нужна ли им такая помощь вообще – выясняем с пристрастием.
Перед тем как выяснить полезность нейросетей для игр, нам стоит узнать: что такое нейросеть? Если собрать в одной комнате тысячу человек и попросить написать на листочке серьезное определение, то можно получить самые разные ответы. И проблема в том, что люди привыкли называть искусственным интеллектом.
Для кого-то искусственный интеллект – это та самая богоподобная машина, что обладает разумом. Для менее категоричных людей искусственный интеллект – это программы, которые компенсируют лень человека и выполняют вместо него задачи, которые требуют определенного уровня квалификации.
Чтобы добраться до этого уровня квалификации, надо программу обучить имитировать человека – другого эталона мы не знаем. И методы обучения, моделирование ИИ как квазимозга, это разработки чуть ли не начала прошлого века. Самым ярким примером забот ученых, вероятно, можно назвать SHRDLU. Программа научилась общаться с людьми на естественном языке! Но создатель признал эксперимент тупиковым и ушел в философию. Хотя недавно вернулся с очень хорошим поводом.
А что-то недавно произошло?
Ученые и исследователи пробили тупик – аж в 2012 году. Основной подвох оказался в том, что если уж имитировать мышление человека, нужно воссоздать его процессы. Ни технической возможности, ни понимания процессов у ученых не было. А теперь есть, но чуть-чуть – и они могут создать систему для вычислений, которая работает по аналогии с мозгом человека, то есть искусственную нейронную сеть.
Например, в 2012 году ученые смогли научить нейросеть AlexNet распознавать картинки и обрабатывать огромные объемы информации. И дело не в самом процессе распознавания, а в высокой точности. Благодаря описанным еще в 80-х годах принципам работы сверхточных нейросетей, которые, в свою очередь, основаны на анализе зрительного восприятия у кошечек. Спасибо, котики – теперь каждый год появляются все более мощные фреймворки для глубокого обучения не только картинкам, но и всяким другим штукам!
В популярной культуре теперь искусственный интеллект и нейросеть – почти синоним из-за поразительных достижений этих самых сетей. Они водят машины, помогают врачам, анализируют спортивные события, предсказывают результаты, пишут рассказы, рисуют картины, становятся популярными блогерами. Но могут ли создать игру? Или хотя бы помочь прорваться через современные ограничения игр? 8 лет активной разработки – это миллионы часов, потраченные крутыми специалистами на развитие одной из самых перспективных областей науки. Что пригодится геймерам?
Сможет ли нейросеть создать игру?
Ну, создать игру или снять фильм нейросети не могут. Без человека уж точно. Важнейшая проблема текущего уровня развития ИИ – ему недостает здравого смысла и понимания. А забить весь-весь-весь мир в одну базу – непосильная задача уже для инженеров. Например, Балабоба от Yandex может написать связный текст, но не знает, о чем пишет. Она работает на поверхностных закономерностях, выбирая наиболее вероятные варианты тексты из доступной базы. Например, если задать Балабобе вопрос о спичке, она сперва выберет огонь, потом дым, потом тепло.
Но бывают забавные исключения. Например, инженеры Nvidia добились интересного результата – нейросеть GameGAN смогла воссоздать PAC-MAN даже без доступа к движку, просто играя в нее.
Но если вернуться к постановке вопроса, как «создать игру», то нет – никакой артефактный интеллект не способен создать игру или снять фильм без участия в процессе людей, которые не просто контролируют его, но также еще вплетают свою собственную идею.
Игра-нейросеть?
Если нейросеть может раздеть вашу соседку и прилепить лицо Эммы Уотсон на видео сомнительной художественной ценности, то может ли она сама стать игрой, опосредованно задействовав уже разработанные алгоритмы? Тоже нет, но не так категорично.
Единственный существующий приличный представитель – это AI Dungeon. Это текстовое приключение, где игрок задает несколько параметров, а дальше погружается в мир бесконечно генерируемого приключения.
Определенно перед нами не игра, а интерактивная книга, причем достаточно ограниченная. Алгоритмы WuDao 2.0 и GPT-3 уже давно способные к куда более впечатляющим способам взаимодействия с людьми: оценивать их реакцию, анализировать, изучать, предсказывать, а не просто генерировать бесконечную историю в рамках указанного жанра.
Может, нейросети помогут создавать игры?
Может быть. Что приходит в голову? Умный ИИ-бот! Достойные противники в мультиплеере, чтобы в каждой игре как в F.E.A.R! Практика показала, что ИИ не может быть умным в играх. Если он не дает спуску игроку, то игрок теряет весь вкус от процесса. Если ИИ играет в поддавки, игрок это замечает и уже не так рад из-за предвзятого отношения. Короче, это вообще отдельная проблема.
А что насчет имитации не соперника, а друга? Визуальные новеллы, в которых можно будет флиртовать с аниме-девочками и мальчиками, полностью исключив общение с неприятными личностями в социальных сетях? Не-а. Даже крупнейшие ИТ-компании неспособны обеспечить полноценную замену разговора с человеком из-за пресловутого здравого смысла – общение ИИ это разговор с эхом других людей. Общение требует глубокого погружения, но глубокое обучение неспособно его обеспечить.
Последняя попытка – пусть игры создает геймплей. То есть генерирует уровни, моделирует набеги мобов, подбрасывает лут, подкручивает сложность в зависимости от стиля игрока. Ох, и тут беда-огорчение. Процедурная генерация уже существует, а регулировать геймплей искусственный интеллект научился еще в первой части Left 4 Dead. Да, Valve смогла, но издатель бросил разработчиков и сконцентрировался на железе и нейроинтерфейсах как на более реальной задаче.
Ну, вам нужно создать инструментарий, обучить нейросеть и создать на основе этих дел игру. У вас есть пара лишних миллиардов долларов и 10 лет свободного времени? У Amazon и Xbox есть! Но, как и Valve, они заняты более перспективными разработками. Хотя облачка в играх тоже не показывают успех, спросите у разработчиков SpatialOS.
Можно хотя бы один конкретный пример нейросетей в разработке?
Без проблем. У Патрика Содерлунда есть. Этот бывший вице-президент EA решил сделать с помощью нейросетей свою версию Battlefield. Кажется, у дяди все шансы: связи, деньги, талант. Отказавшись от работы с тормозящими индустрию бездарями и приспособленцами, он решил, что ИИ поможет сделать ему игру.
А что дальше? Абсолютный провал и ноль подвижек за 3 года. Задавшись проблемами ИИ, Патрик занялся совсем другими вещами: приступил к работе с GLSL, потом понял, что ничего не выходит и перешел на Rust. Вероятно, через год он решит, что OpenGl это прошлый век и ему нужен Vulkan. А разработка игры при помощи ИИ как стояла на месте, так и стоит.
Аналогично cо студией бывшего сценариста Valve и Riot Чета Фалисека, который вместе c крупным специалистом в области искусственного интеллекта Кимберли Волл решил сделать игру под управлением ИИ. У игры есть название и даже шансы на релиз. И это не единственный проект подобного толка – чего стоит только Back 4 Blood. Да, маленькие студии могут сделать то, что 10 лет назад считалось прорывной ААА-игрой. Но повтор старого опыта на новых технология – скорее регресс в ущерб интересам игрока.
Итог
Несмотря на прорыв в обучении ИИ, революция в игровой индустрии не свершилась. Наоборот, скорее произошел шаг назад в целях освоения новых технологий и воссоздания на них уже пройденных этапов.
Сейчас применение нейросетей в играх – это доступное 1% геймеров улучшение графики нейросетью DLSS, а также неуклюжие попытки мелких студий улучшить текстуры старых игр технологиями прошлого десятилетия.
У энтузиастов подвижек больше, например, они не только вытаскивают картинку, но также советуются с нейросетями в вопросах разработки и умеют воспроизводить голоса для любительской озвучки. Но там другая проблема – нейросети плевать на авторские права.
По факту, нейросети даже вредят геймерскому опыту: получаемый от них контент может соперничать только с контетом от низкоквалифицированных сотрудников аутсорс-студии. А высококвалифицированному специалисту удобнее использовать сеть для обработки личных данных и аналитики вкусовых предпочтений игроков, как в случае с алгоритмами подбора контента для социальных сетей и стриминговых сервисов.
Игровым издателям надежнее не учить нейросеть или ИИ создавать хорошие игры, а учить геймеров быть послушным, быть стадом, упорно поглощающим один и тот же бесконечно воспроизводимый продукт, принося тому самому спецу гарантированные деньги вне зависимости от творческих успехов его команды. И если нейросети сами по себе выбралась из тупика, то сейчас с их помощью в потребительский тупик активно загоняют людей, обучая их потреблять выбранный ИИ контент и создавая новую модель здравого смысла у человечества.
- Нейросети пока что не могут создавать видеоигры
- Даже переложение части геймдизайнерских функций на ИИ потребует огромных ресурсов
- Нейросети в текущем состоянии нерационально использовать для замены дизайнеров
- Локомотивы индустрии заняты облачными технологиями и другими интересными штуками
- Скорее всего, с внедрением в разработку нейросетей игры станут только хуже, так как ИИ будет воссоздавать по трафаретам уже существующие разработки
- Серая зона: работа по трафаретам опасна нарушением прав и разорением дизайнера в суде
Верите ли вы в светлое будущее индустрии? Если да, оставляйте свои предсказания в комментариях, а также делитесь своим мнением о нейросетях и игровой индустрии в комментариях. Что они еще могут улучшить?
