Oyunlardaki üretici yapay zeka devrimine ilişkin ilk tartışmaların çoğu, yapay zeka araçlarının oyun yaratıcılarının verimliliğini nasıl artırabileceğine odaklandı ve oyunların eskisinden daha hızlı ve daha büyük ölçekte üretilmesine olanak sağladı. Uzun vadede, yapay zekanın yalnızca oyunların yaratılma şeklini değil, oyunların doğasını da değiştireceğine inanıyoruz.
AI her zaman yeni oyun biçimleri oluşturmaya yardımcı oluyor. Rogue'daki (1980) yöntemsel olarak oluşturulmuş zindanlardan Half-Life'daki (1998) sonlu durum makinelerine ve Left 4 Dead'deki (2008) AI oyun yönetmenlerine. Daha yakın zamanlarda, derin öğrenme teknolojisindeki gelişmeler, bilgisayarların kullanıcı istemlerine ve büyük veri kümelerine dayalı olarak yeni içerik oluşturmasını sağlayarak oyunu daha da değiştirdi.
Henüz ilk günler, ancak üretici aracılar, kişiselleştirme, yapay zeka hikaye anlatımı, dinamik dünyalar ve yapay zeka yardımcı pilotları dahil olmak üzere yapay zeka odaklı oyunların bazı ilginç alanlarını şimdiden görüyoruz. Başarılı olursa, bu sistemler, sadık oyuncu kadrolarını elinde tutan gelişmekte olan AI oyunları oluşturmak için birleştirilebilir.
Üretken Ajan
1989'da Maxis'in SimCity'sinin öncülüğünü yaptığı simülasyon oyunu, oyuncuların sanal bir şehir kurmasına ve yönetmesine olanak tanır. Bugün en popüler simülasyon oyunu, dünya çapında 70 milyondan fazla oyuncunun "sims" olarak bilinen sanal insanları yönettiği ve günlük yaşamlarına devam etmelerine izin verdiği The Sims'dir. Tasarımcı Will Wright bir keresinde The Sims'i "etkileşimli bir oyuncak bebek evi" olarak tanımlamıştı.
Üretken yapay zeka, büyük dil modelleri (LLM'ler) tarafından yönlendirilen ortaya çıkan sosyal davranışlar yoluyla aracıları daha gerçekçi hale getirerek simülasyon oyunlarının gelişimini büyük ölçüde ilerletebilir.
Bu yılın başlarında, Stanford Üniversitesi ve Google'dan bir araştırma ekibi, LLM'nin oyunlarda temsilcilere nasıl uygulanacağını gösteren bir makale yayınladı. Doktora öğrencisi Joon Sung Park liderliğindeki araştırma ekibi, davranışları ChatGPT ve LLM'yi bir temsilcinin deneyiminin eksiksiz bir kaydını depolamak, bu anıları daha üst düzey yansımada sentezlemek ve davranışı planlamak için dinamik olarak almak üzere doğal dili kullanacak şekilde genişleten bir mimari tarafından belirlenen piksel sanatı sanal bir dünyada 25 Sims benzeri temsilciyi bir araya getirdi.
Bu sonuçlar, simülasyon oyunlarının potansiyel geleceğinin mükemmel bir önizlemesidir. Bir temsilcinin bir Sevgililer Günü partisine ev sahipliği yapmak istediğine dair kullanıcı tarafından belirlenen bir öneriyle başlayarak, aracılar bağımsız olarak parti davetiyeleri dağıtır, yeni arkadaşlıklar kurar, tarihlerde birbirlerini davet eder ve iki gün sonra partiye zamanında varmak için koordinasyon sağlar.
Bu davranış mümkündür, çünkü LLM'ler sosyal ağ verileri üzerinde eğitilirler, bu nedenle modelleri, insanların birbirleriyle nasıl konuştuğuna ve çeşitli sosyal bağlamlarda nasıl davrandığına dair temelleri içerir. Ve analog oyunlar gibi etkileşimli dijital ortamlarda, bu tepkiler gerçeğe yakın davranışlar oluşturmak için tetiklenebilir.
Oyuncunun bakış açısından, sonuç daha sürükleyici bir oyun deneyimidir. The Sims veya koloni sim RimWorld oynamanın eğlencesinin çoğu, beklenmedik olaylardan geliyor. Sosyal ağlardaki aracı davranışıyla, yalnızca oyun tasarımcılarının hayal gücünü sergilemekle kalmayan, aynı zamanda insan toplumunun öngörülemezliğini de yansıtan simülasyon oyunları görebiliriz. Bu simülasyonları izlemek, günümüzün önceden üretilmiş TV veya filmlerinde mümkün olmayan yeni nesil The Truman Show'u izlemek kadar eğlence sağlayabilir.
Aracıların kendileri de bir "Dollhouse" oyununa yönelik hayali arzularımızdan yararlanılarak kişiselleştirilebilir. Oyuncular, kendilerine veya kurgusal karakterlere göre ideal bir ajan tasarlayabilirler. "Ready Player Me", kullanıcıların bir selfie çekerek kendi 3D avatarlarını oluşturmalarına ve avatarı 9000'den fazla oyuna/uygulamaya aktarmalarına olanak tanır. AI karakter platformları Character.ai, InWorld ve Convai kendi geçmiş hikayeleri, kişilikleri ve davranış kontrolleri ile özel NPC'ler oluşturabilir.
Doğal dil yetenekleriyle aracılarla etkileşim kurma şeklimiz de genişletildi. Bugün geliştiriciler, aracıları için gerçekçi sesler oluşturmak üzere Eleven Labs'ın metinden konuşmaya modellerini kullanabilir. Convai kısa süre önce Nvidia ile, oyuncuların bir yapay zeka ramen şefi NPC ile gerçek zamanlı olarak oluşturulan diyalog ve eşleşen yüz ifadeleriyle doğal bir sesli sohbete girebilecekleri iyi duyurulan bir demo için ortaklık kurdu. AI yardımcı uygulaması Replika, kullanıcıların arkadaşlarıyla ses, video ve AR/VR aracılığıyla sohbet etmesine zaten olanak tanıyor. Gelecekte, oyuncuların seyahat ederken telefon veya görüntülü sohbet yoluyla temsilcileriyle iletişimde kalabilecekleri ve ardından bilgisayarlarına döndüklerinde daha sürükleyici bir oyuna tıklayabilecekleri bir simülasyon oyunu hayal edilebilir.
Ancak, The Sims'in tamamen oluşturulmuş bir versiyonunu görmeden önce çözülmesi gereken birçok zorluk var. LLM'ler için eğitim verileri, aracı davranışına yansıtılabilecek doğal önyargılara sahiptir. 7 gün 24 saat gerçek zamanlı hizmet oyunları Büyük ölçekli simülasyonları çalıştırmanın maliyeti ekonomik olarak uygun olmayabilir, 2 günde 25 aracı çalıştırmak araştırma ekibine binlerce dolara mal olur. Model iş yüklerini cihazlara boşaltma çabaları ümit vericidir, ancak yine de nispeten erkendir. Temsilcilerle yarı-sosyal ilişkiler etrafında yeni normlar geliştirmemiz de gerekebilir.
Ancak kesin olan bir şey var ki, şu anda üretici ajanlara büyük bir talep var. Son anketimizde, oyun stüdyolarının %61'i yapay zeka NPC'leri ile denemeler yapmayı planlıyor. Ajanlar günlük sosyal alanlarımıza girerken yapay zeka refakatçilerinin yakında sıradan hale geleceğine inanıyoruz. Simülasyon oyunları, en sevdiğimiz yapay zeka arkadaşlarımızla eğlenceli ve öngörülemez şekillerde etkileşim kurabileceğimiz dijital bir sanal alan sağlar. Uzun vadede simülasyon oyunlarının doğası, bu aracıların sadece oyuncaklarla değil, aynı zamanda potansiyel arkadaşlar, aile üyeleri, meslektaşlar, danışmanlar ve hatta sevgililerle değişmesi muhtemeldir.
Kişiselleştirme
Kişiselleştirilmiş bir oyunun nihai hedefi, her oyuncuya benzersiz bir oyun deneyimi sağlamaktır. Örneğin, karakter yaratma ile başlayalım - orijinal Dungeons & Dragons masa oyunundan Mihoyo'nun Genshin Impact'ine kadar, karakter yaratma neredeyse her rol yapma oyununun (RPG) bel kemiği olmuştur. Çoğu RPG, oyuncunun görünümü, cinsiyeti, sınıfı vb. özelleştirmek için önceden ayarlanmış seçenekler arasından seçim yapmasına izin verir. Peki, her oyuncu ve oynanış için benzersiz bir karakter oluşturmak üzere ön ayarların ötesine nasıl geçersiniz? LLM'yi metinden görüntüye yayma modeliyle birleştiren kişiselleştirilmiş bir karakter oluşturucu bunu mümkün kılar.
Spellbrush's Arrowmancer, şirketin özel GAN tabanlı animasyon modeli tarafından desteklenen bir RPG'dir. Arrowmancer'da oyuncular, sanat ve dövüş yetenekleri de dahil olmak üzere eksiksiz bir benzersiz anime karakterleri seti oluşturabilir. Bu kişiselleştirme aynı zamanda para kazanma sisteminin bir parçası, oyuncular AI tarafından oluşturulan karakterleri özel gacha afişlerine aktarıyor ve burada rütbelerini güçlendirmek için yinelenen karakterler kazanabiliyorlar.
Kişiselleştirme, oyun içi öğeleri de kapsar. Örneğin yapay zeka, yalnızca belirli görevleri tamamlayan oyuncuların kullanabileceği benzersiz silahlar ve zırhlar oluşturmaya yardımcı olabilir. Azra Games, oyun içi ve dünya öğelerinden oluşan geniş bir kitaplığı hızla tasarlamak ve oluşturmak için yapay zeka destekli bir varlık ardışık düzeni oluşturarak daha çeşitli bir oyun deneyiminin yolunu açtı. Tanınmış AAA geliştiricisi Activision Blizzard, çeşitli karakterler ve kıyafetler için konsept çizimi oluşturmaya yardımcı olmak üzere, görüntü oluşturucu Stable Diffusion'ın bir kopyası olan Blizzard Diffusion sistemini oluşturdu.
Oyun içi metin ve diyalog da kişiselleştirilebilir. Dünyadaki amblemler, oyuncunun elde ettiği bir tür unvan veya statüyü yansıtabilir. NPC'ler, oyuncunun davranışına uyum sağlayan benzersiz kişiliklere sahip LLM ajanları olarak kurulabilir. Örneğin diyalog, oyuncunun menajerle geçmişteki davranışlarına göre değişebilir. Bu konseptin bir üçlü A oyununda başarılı bir şekilde uygulandığını gördük ve Monolith'in Shadow of Mordor'u, oyuncu eylemlerine dayalı olarak kötü adamlar için dinamik olarak ilginç arka plan hikayeleri yaratan bir intikam sistemine sahip. Bu kişiselleştirme öğeleri, her oyun deneyimini benzersiz kılar.
Oyun yayıncısı Ubisoft kısa süre önce LLM'ler tarafından desteklenen bir konuşma aracı olan Ghostwriter'ı ortaya çıkardı. Bugün, yayıncılar bu aracı, oyuncuların etrafındaki canlı dünyayı simüle etmeye yardımcı olan diyalogları otomatik olarak oluşturmak için kullanıyor.
Oyuncunun bakış açısından, yapay zeka, oyunun sürükleyiciliğine ve oynanabilirliğine katkıda bulunur. Skyrim ve Grand Theft Auto V gibi sürükleyici açık dünya oyunlarında rol yapma modlarının süregelen popülaritesi, kişiselleştirilmiş hikayelere olan gizli ihtiyacı gösteriyor. Bugün bile GTA V, rol yapma sunucularında orijinal oyundan daha yüksek oyuncu sayısına sahiptir. Gelecekte, kişiselleştirme sistemlerinin tüm oyunlarda oyuncuları çekmek ve elde tutmak için entegre bir gerçek zamanlı operasyonel araç haline geleceğine inanıyoruz.
Yapay Zeka Anlatımı
Tabii ki, iyi bir oyunda karakterler ve diyalogdan daha fazlası var. Bir başka ilginç senaryo, daha iyi, daha kişisel hikayeler anlatmak için üretken yapay zekadan yararlanmaktır.
Dungeons & Dragons, "zindan ustası" olarak bilinen bir kişinin, her biri hikayede rol oynayan bir grup arkadaşa bir hikaye anlatmaya hazırlandığı, oyunlarda kişiselleştirilmiş hikaye anlatımının atasıdır. Ortaya çıkan hikaye, kısmen doğaçlama drama, kısmen RPG'dir, yani her oyun benzersizdir. Kişiselleştirilmiş hikaye anlatımına duyulan ihtiyacın bir işareti olarak Dungeons & Dragons, dijital ve analog satışların rekor seviyelere ulaşmasıyla bugün her zamankinden daha popüler.
Bugün birçok şirket, Dungeons & Dragons hikaye moduna LLM uyguluyor. Buradaki fırsat, oyuncuların zamanlarını en sevdikleri oyuncu tarafından yaratılmış veya IP evrenlerinde sonsuz sabırlı bir AI hikaye anlatıcısının rehberliğinde geçirme fırsatıdır. 2019'da piyasaya sürülen Latitude's AI Dungeon, yapay zekanın zindan ustasını oynadığı açık uçlu, metin tabanlı bir macera oyunudur. Kullanıcılar ayrıca Dungeons & Dragons'u umut verici sonuçlarla oynamak için OpenAI'nin GPT-4 sürümünde ince ayar yaptı. Character.AI'nin metin macera oyunu, uygulamanın en popüler modlarından biridir.
Hidden Door, belirli bir kaynak materyal seti (Oz Büyücüsü gibi) üzerinde bir makine öğrenimi modeli eğiterek ve oyuncuların belirli bir IP evreninde macera yaşamasına izin vererek bir adım daha ileri gider. Bu şekilde Hidden Door, yeni, etkileşimli bir marka yayma biçimi sağlamak için fikri mülkiyet sahibiyle birlikte çalıştı. Hayranlar bir filmi veya kitabı izlemeyi bitirir bitirmez, Dungeons & Dragons'a benzer özel etkinlikler aracılığıyla en sevdikleri dünyalarda maceralarına devam edebilirler. Yalnızca Mayıs ayında sırasıyla 354 milyondan fazla ve 146 milyondan fazla web sitesi ziyareti alan en büyük iki çevrimiçi hayran kurgu deposu olan Archiveofourown.org ve Wattpad ile hayran deneyimine olan talep hızla artıyor.
NovelAI, insan yazarların yazma bloğu sorunlarının üstesinden gelmesine yardımcı olmak için sanal alan modunda hikayeler anlatmak için kullanarak kendi LLM Clio'sunu geliştirdi. En seçici yazarlar için NovelAI, kullanıcıların Clio'da kendi çalışmalarına ve hatta HP Lovecraft veya Jules Verne gibi ünlü yazarların çalışmalarına göre ince ayar yapmasına olanak tanır.
AI hikaye üretiminin tamamen hazır hale gelmesinin önünde birçok engel olduğunu belirtmekte fayda var. Bugün iyi bir yapay zeka hikaye anlatıcısı oluşturmak, iyi bir hikayeyi tanımlayan anlatı çizgilerini oluşturmak için çok sayıda insan kuralı belirlemeyi gerektirir. Hafıza ve tutarlılık çok önemlidir, hikaye anlatıcısının hikayede daha önce olanları hatırlaması ve gerçekler ve üslupta tutarlı olması gerekir. Yorumlanabilirlik, bir kara kutu gibi çalışan çoğu kapalı kaynak kodu için bir sorun olmaya devam ediyor ve oyun tasarımcılarının, oyun deneyimini geliştirmek için sistemlerin nasıl davrandığını anlamaları gerekiyor.
Ancak yapay zeka, bu engellerin üstesinden gelirken insan hikaye anlatıcılarının yardımcı pilotu haline geldi. Bugün milyonlarca yazar, hikayelerine ilham vermek için ChatGPT'yi kullanıyor. Eğlence stüdyosu ic, şu anda Netflix'te yayınlanmakta olan interaktif, kendi maceranı kendin seç bir şov oluşturmak için DALL-E, ChatGPT, Midjourney, Eleven Labs ve Runway'i bir insan editör ekibiyle bir araya getirdi.
Dinamik dünya oluşturma
Metin tabanlı hikayeler popüler olsa da, birçok oyuncu hikayelerinin görsel olarak hayata geçirildiğini görmek için can atıyor. Belki de oyunlarda üretken yapay zeka için en büyük fırsatlardan biri, oyuncuların kendilerini kaptırmak için sayısız saat harcadıkları canlı dünyalar yaratmaya yardımcı olmaktır.
Nihai vizyon, oyuncu oyunda ilerledikçe gerçek zamanlı olarak seviyeler ve içerik üretebilmektir. Bilimkurgu romanı "Ender's Game" (Ender's Game)'deki "Akıl Oyunu" bu tür oyunların tipik bir örneğidir. Akıl Oyunu, öğrencinin davranışına ve yapay zekanın çıkardığı diğer tüm zihinsel bilgilere bağlı olarak oyun dünyasının sürekli değiştiği, her öğrencinin ilgi alanına gerçek zamanlı olarak uyum sağlayan yapay zeka destekli bir oyundur.
Muhtemelen bugün bir "beyin oyununa" en yakın şey, oyun hızını ve zorluğunu dinamik olarak ayarlamak için AI rehberliğini kullanan Valve'ın Left 4 Dead serisidir. AI yönetmeni, düşmanın (zombi) ortaya çıkma noktasını belirlemedi, ancak zombileri her oyuncunun durumuna, becerilerine ve konumuna göre farklı konumlara yerleştirdi ve böylece her oyunda benzersiz bir deneyim yarattı.Yönetmen ayrıca dinamik görsel efektler ve müzik aracılığıyla oyun atmosferini oluşturdu. Valve'ın kurucusu Gabe Newell bu sistemi "programlanmış hikaye anlatımı" olarak adlandırıyor. EA'nın eleştirmenlerce beğenilen Dead Space yeniden yapımı, korkuyu uç noktalara taşımak için AI yönetmen sisteminin bir varyantını kullanıyor.
Bu, bugün bir bilim kurgu komplosu gibi görünse de, bir gün üretken modellerin geliştirilmesi ve yeterli hesaplama ve verinin elde edilmesiyle, yalnızca korku yaratmakla kalmayıp aynı zamanda dünyanın kendisini de yaratabilen bir AI yönetmeni yaratabiliriz.
Oyunlarda makine tarafından oluşturulan seviyeler kavramının yeni olmadığını belirtmekte fayda var. Supergiant'ın Hades'inden Blizzard'ın Diablo'suna ve Mojang'ın Minecraft'ına kadar günümüzün en popüler oyunlarının çoğu, her seferinde farklı olan seviyeleri rastgele oluşturmak için insan tasarımcılar tarafından yürütülen denklemleri ve kural kümelerini kullanan prosedürel oluşturmayı kullanır. Program üretimine yardımcı olmak için eksiksiz bir yazılım kitaplıkları seti oluşturulmuştur. Unity'nin SpeedTree'si, geliştiricilerin Avatar'daki Pandora ormanlarında veya Elden Ring manzaralarında görmüş olabileceğiniz sanal bitki örtüsünü oluşturmasına yardımcı olur.
Bir oyun, kullanıcı arayüzünde prosedürel bir varlık oluşturucuyu LLM ile birleştirebilir. "Townscaper" oyunu, oyuncunun yalnızca iki parça bilgi (blokların konumu ve rengi) girmesine ihtiyaç duyan bir prosedür sistemi kullanır ve hızlı bir şekilde muhteşem bir şehir manzarasına dönüştürülebilir. Kullanıcı arayüzüne LLM'nin Townscaper'ını eklediğinizi ve oyuncuların doğal dil komutlarıyla daha incelikli ve zarif işleri yinelemelerine yardımcı olduğunu hayal edin.
Birçok geliştirici, program oluşturmayı geliştirmek için makine öğrenimini kullanma potansiyeli konusunda da heyecanlı. Bir gün tasarımcılar, benzer stillere sahip mevcut düzeyler üzerinde eğitilmiş modelleri kullanarak yinelemeli olarak düzeylerin uygulanabilir ilk taslaklarını oluşturabildiler. Bu yılın başlarında Shyam Sudhakaran, Kopenhag Üniversitesi'nde Super Mario 1 ve 2'deki orijinal seviyelerde eğitilmiş bir model kullanarak Super Mario seviyeleri oluşturan bir GPT2 aracı olan MarioGPT'yi yaratan bir ekibe liderlik etti. Birinci şahıs nişancı oyunu DOOM'un seviyelerini tasarlamak için üretken rakip ağlar (GAN'lar) kullanan bir 2018 projesi de dahil olmak üzere, bu alandaki akademik araştırmalar bir süredir devam ediyor.
Prosedürel sistemlerle birlikte kullanılan üretken modeller, varlık oluşturmayı büyük ölçüde hızlandırabilir. Sanatçılar, yapay zeka destekli konsept sanatı ve storyboard oluşturma için zaten metinden görüntüye difüzyon modellerini kullanıyor. Bu blog yazısında, ana bilgisayar görsel efekt süpervizörü Jussi Kemppainen, Midjourney ve Adobe Firefly'ın yardımıyla bir 2.5D macera oyunu için dünyayı ve karakterleri nasıl oluşturduğunu anlatıyor.
3B üretken teknikler de yoğun bir şekilde araştırılmıştır. Luma, tüketicilerin bir iPhone'da çekilen 2D görüntülerden fotogerçekçi 3D varlıklar oluşturmasına olanak sağlamak için Nöral Radyasyon Alanlarından (NeRF'ler) yararlanır. Kaedim, üretime hazır 3B ağlar oluşturmak için yapay zeka ve insan kalite kontrolünün bir kombinasyonunu kullanıyor ve şu anda 225'ten fazla oyun geliştiricisi tarafından kullanılıyor. CSM kısa süre önce video ve görüntülerden 3B modeller oluşturabilen tescilli bir model yayınladı.
AI modelleri ile gerçek zamanlı dünya inşası, uzun vadede önemli olan şeydir. Bize göre, gelecekte oyunun tamamının işlenmesi gerekmeyecek, bunun yerine sinir ağları kullanılarak çalışma zamanında oluşturulacak. Nvidia'nın DLSS teknolojisi, tüketici sınıfı GPU'ları kullanarak anında yeni yüksek çözünürlüklü oyun kareleri oluşturabiliyor. Belki bir gün bir Netflix filminde "etkileşime geç" düğmesine basabilecek ve her sahnenin anında oluşturulduğu ve oyuncuya göre uyarlandığı bir dünyaya adım atabileceksiniz. Gelecekte oyunların filmlerden hiçbir farkı olmayacak.
No Man's Sky incelemesinden de anlaşılacağı gibi, dinamik olarak oluşturulmuş bir dünyanın tek başına iyi bir oyun yapmak için yeterli olmadığını belirtmekte fayda var. Dinamik dünyalar vaadi, yeni hikaye anlatımı biçimleri açmak için diğer oyun sistemleriyle (kişiselleştirme, üretici aracılar vb.) kombinasyonunda yatmaktadır. Ne de olsa, "Akıl Oyunları"nın en ilgi çekici yanı, dünyanın kendisi için değil, kendisini Ed için nasıl şekillendirdiğidir.
AI "yardımcı pilot"
Daha önce simüle edilmiş oyunlarda üretici aracıların kullanımını ele almış olsak da, yapay zekanın oyun yardımcı pilotu olarak hareket ettiği, bize oyun boyunca rehberlik ettiği ve hatta bazı durumlarda yanımızda savaştığı yeni ortaya çıkan başka bir kullanım durumu var.
Karmaşık oyunlara yeni başlayan oyuncular için yapay zeka yardımcı pilotunun rolü ölçülemez. Örneğin, Minecraft, Roblox veya Rec Room gibi bir UGC sandbox oyunu, oyuncuların doğru malzemeler ve beceriler verildiğinde hayal edebilecekleri hemen hemen her şeyi inşa edebilecekleri zengin bir ortamdır. Ancak öğrenme eşiği çok yüksektir ve çoğu oyuncunun başlamanın bir yolunu bulması kolay değildir.
AI yardımcı pilotu, herhangi bir oyuncuyu UGC oyunlarında usta bir kurucu yapabilir, metin istemlerine veya resimlere dayalı adım adım rehberlik sağlar ve oyuncuları hataların üstesinden gelmeleri için yönlendirir. İyi bir referans noktası, Lego dünyasındaki "usta inşaatçılar" kavramıdır; bu, ihtiyaç duyulduğunda hayal edebilecekleri herhangi bir yaratılışın planlarını görebilme yeteneğine sahip olan bu ender varlıklardır.
Microsoft, oyuncuların doğal dil istemleri aracılığıyla Minecraft oturumlarına varlık ve mantık eklemesine izin vermek için DALL-E ve Github Copilot kullanan Minecraft için yapay zeka destekli bir sistem geliştirmeye başladı. Roblox, "her kullanıcının bir yaratıcı olmasını" sağlama misyonuyla yapay zeka oluşturma araçlarını Roblox platformuna aktif olarak entegre ediyor. Github Copilot ile kodlamadan ChatGPT ile yazmaya kadar, AI yardımcı pilotlarının birlikte oluşturmadaki etkinliği birçok alanda kanıtlanmıştır.
Birlikte yazmaya ek olarak, insan oyun verileri üzerine eğitilmiş bir LLM, çeşitli oyunlarda nasıl davranılacağını anlayabilmelidir. Uygun entegrasyonla temsilci, oyuncunun arkadaşları katılamadığında ortak olarak veya FIFA ve NBA 2k gibi kafa kafaya oyunlarda karşı taraf olarak hareket edebilir. Böyle bir ajan, kazansa da kaybetse de oyuna her an katılabilir, cana yakındır ve oyuncuyu suçlamaz. Bireysel oyun geçmişlerimize dayalı olarak ince ayar yapılan bu tür aracılar, tam olarak bizim yaptığımız gibi veya tamamlayıcı şekillerde oynayarak mevcut botlardan çok daha iyi performans gösterebilir.
Kısıtlı ortamlarda benzer projeler başarıyla yürütülmüştür. Popüler yarış oyunu Forza, her insan oyuncu için sürüş davranışlarını taklit eden bir AI sürücüsü oluşturmak için makine öğrenimini kullanan bir "Drivatar" sistemi geliştirdi. Drivatar'lar buluta yüklenir ve insan ortak çevrimdışı olduğunda, diğer oyunculara karşı yarışmak ve hatta zafer puanları kazanmak için Drivatar'lar çağrılabilir. Google'ın DeepMind'ın AlphaStar'ı, insan e-spor profesyonellerine karşı oynayabilecek ve onları yenebilecek bir aracı oluşturmak için "200 yıllık" bir StarCraft II oyun veri seti üzerinde eğitildi.
Bir oyun mekanizması olarak AI yardımcı pilotu, yeni bir oyun modu bile oluşturabilir. Fortnite'ı hayal edin, ancak her oyuncunun istemlerle anında keskin nişancı kuleleri veya yanan kayalar inşa edebilen bir "usta inşaatçı" asası vardır. Bu oyun modunda sonuç, silahı nişan alma yeteneğinden çok asanın ne yaptığına (ipucuna) bağlı olabilir.
Oyunlardaki mükemmel AI "ortağı", birçok popüler oyun serisinin unutulmaz bir parçası olmuştur. Örnekler arasında Halo evrenindeki Cortana, The Last of Us'taki Elle veya BioShock Infinite'deki Elizabeth sayılabilir. Space Invaders'daki uzaylıları kızartmaktan, sonunda kendi oyun modu olan Co-op Commander'a dönüşen StarCraft'taki ezici mücadeleye kadar, bilgisayar robotlarını alt etmenin asla modası geçmez.
Oyun, yeni nesil sosyal ağlara dönüşürken, AI yardımcı pilotunun giderek daha önemli bir sosyal rol oynamasını bekliyoruz. Arkadaşları olan oyuncular için 5 kata kadar daha yüksek elde tutma oranlarıyla, sosyal özellikler eklemenin oyun yapışkanlığını artırabileceği iyi bir şekilde belgelenmiştir. Bize göre, gelecekte her oyunda bir yapay zeka yardımcı pilotu olacak.
Sonuç olarak
Yapay zekayı oyunlara uygulamak söz konusu olduğunda hâlâ ilk günlerdeyiz ve bu fikirlerin hayata geçirilmesinden önce birçok yasal, etik ve teknik engelin çözülmesi gerekiyor. Şu anda, yapay zeka tarafından oluşturulan varlıkları kullanan oyunların yasal mülkiyeti ve telif hakkı koruması, geliştiriciler modelleri eğitmek için kullanılan tüm verilerin sahipliğini kanıtlayamadığı sürece büyük ölçüde belirsizdir. Bu, mevcut lisanslı fikri mülkiyet sahiplerinin üretim boru hatlarında üçüncü taraf yapay zeka modellerini kullanmasını zorlaştırır.
Eğitim verilerinin arkasındaki orijinal yazarların, sanatçıların ve içerik oluşturucuların nasıl tazmin edileceği de önemli bir konudur. Buradaki zorluk, çoğu AI modelinin, çoğu telif hakkıyla korunan eserler olan, İnternet'teki herkese açık veriler üzerinde eğitilmiş olmasıdır. Bazı durumlarda, kullanıcılar üretken modelleri kullanarak bir sanatçının stilini bile yeniden üretebilmişlerdir. Hala erken günler ve içerik oluşturucular için tazminat konusunun uygun şekilde çözülmesi gerekiyor.
Üretken modellerin çoğu, modern oyun operasyonları için gerekli olan küresel ölçekte 7/24 bulutta çalıştırmak için şu anda çok pahalı. Maliyetleri düşük tutmak için, uygulama geliştiricilerin model iş yüklerini son kullanıcı cihazlarına aktarmanın yollarını bulması gerekebilir, ancak bu zaman alacaktır.
Bununla birlikte, oyun geliştiricilerinin ve oyuncularının oyunlar için üretken yapay zekaya büyük ilgi duyduğu artık açıktır. Çok fazla yutturmaca olsa da, bu alanda kaç tane yetenekli ekibin yenilikçi ürünler oluşturmak için fazla mesai yaptığını görmekten heyecan duyuyoruz.
Fırsat sadece mevcut oyunları daha hızlı ve daha ucuz hale getirmek değil, daha önce mümkün olmayan yepyeni bir AI oyunu yaratmaktır. Bu oyunların nasıl bir biçim alacağını henüz bilmiyoruz, ancak oyun endüstrisinin tarihinin, yeni oyun biçimlerini mümkün kılan teknolojilerden biri olduğunu biliyoruz. Üretken aracılar, kişiselleştirme, AI hikaye anlatımı, dinamik dünya inşası ve AI yardımcı pilotları gibi sistemlerle, AI geliştiricileri tarafından yaratılan ilk "bitmeyen" oyunları görmenin eşiğinde olabiliriz.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
a16z derinlemesine analiz: AI hangi yeni oynanışı yaratacak?
kaynak/a16z
Derleme/Nick
Oyunlardaki üretici yapay zeka devrimine ilişkin ilk tartışmaların çoğu, yapay zeka araçlarının oyun yaratıcılarının verimliliğini nasıl artırabileceğine odaklandı ve oyunların eskisinden daha hızlı ve daha büyük ölçekte üretilmesine olanak sağladı. Uzun vadede, yapay zekanın yalnızca oyunların yaratılma şeklini değil, oyunların doğasını da değiştireceğine inanıyoruz.
AI her zaman yeni oyun biçimleri oluşturmaya yardımcı oluyor. Rogue'daki (1980) yöntemsel olarak oluşturulmuş zindanlardan Half-Life'daki (1998) sonlu durum makinelerine ve Left 4 Dead'deki (2008) AI oyun yönetmenlerine. Daha yakın zamanlarda, derin öğrenme teknolojisindeki gelişmeler, bilgisayarların kullanıcı istemlerine ve büyük veri kümelerine dayalı olarak yeni içerik oluşturmasını sağlayarak oyunu daha da değiştirdi.
Henüz ilk günler, ancak üretici aracılar, kişiselleştirme, yapay zeka hikaye anlatımı, dinamik dünyalar ve yapay zeka yardımcı pilotları dahil olmak üzere yapay zeka odaklı oyunların bazı ilginç alanlarını şimdiden görüyoruz. Başarılı olursa, bu sistemler, sadık oyuncu kadrolarını elinde tutan gelişmekte olan AI oyunları oluşturmak için birleştirilebilir.
Üretken Ajan
1989'da Maxis'in SimCity'sinin öncülüğünü yaptığı simülasyon oyunu, oyuncuların sanal bir şehir kurmasına ve yönetmesine olanak tanır. Bugün en popüler simülasyon oyunu, dünya çapında 70 milyondan fazla oyuncunun "sims" olarak bilinen sanal insanları yönettiği ve günlük yaşamlarına devam etmelerine izin verdiği The Sims'dir. Tasarımcı Will Wright bir keresinde The Sims'i "etkileşimli bir oyuncak bebek evi" olarak tanımlamıştı.
Üretken yapay zeka, büyük dil modelleri (LLM'ler) tarafından yönlendirilen ortaya çıkan sosyal davranışlar yoluyla aracıları daha gerçekçi hale getirerek simülasyon oyunlarının gelişimini büyük ölçüde ilerletebilir.
Bu yılın başlarında, Stanford Üniversitesi ve Google'dan bir araştırma ekibi, LLM'nin oyunlarda temsilcilere nasıl uygulanacağını gösteren bir makale yayınladı. Doktora öğrencisi Joon Sung Park liderliğindeki araştırma ekibi, davranışları ChatGPT ve LLM'yi bir temsilcinin deneyiminin eksiksiz bir kaydını depolamak, bu anıları daha üst düzey yansımada sentezlemek ve davranışı planlamak için dinamik olarak almak üzere doğal dili kullanacak şekilde genişleten bir mimari tarafından belirlenen piksel sanatı sanal bir dünyada 25 Sims benzeri temsilciyi bir araya getirdi.
Bu sonuçlar, simülasyon oyunlarının potansiyel geleceğinin mükemmel bir önizlemesidir. Bir temsilcinin bir Sevgililer Günü partisine ev sahipliği yapmak istediğine dair kullanıcı tarafından belirlenen bir öneriyle başlayarak, aracılar bağımsız olarak parti davetiyeleri dağıtır, yeni arkadaşlıklar kurar, tarihlerde birbirlerini davet eder ve iki gün sonra partiye zamanında varmak için koordinasyon sağlar.
Bu davranış mümkündür, çünkü LLM'ler sosyal ağ verileri üzerinde eğitilirler, bu nedenle modelleri, insanların birbirleriyle nasıl konuştuğuna ve çeşitli sosyal bağlamlarda nasıl davrandığına dair temelleri içerir. Ve analog oyunlar gibi etkileşimli dijital ortamlarda, bu tepkiler gerçeğe yakın davranışlar oluşturmak için tetiklenebilir.
Oyuncunun bakış açısından, sonuç daha sürükleyici bir oyun deneyimidir. The Sims veya koloni sim RimWorld oynamanın eğlencesinin çoğu, beklenmedik olaylardan geliyor. Sosyal ağlardaki aracı davranışıyla, yalnızca oyun tasarımcılarının hayal gücünü sergilemekle kalmayan, aynı zamanda insan toplumunun öngörülemezliğini de yansıtan simülasyon oyunları görebiliriz. Bu simülasyonları izlemek, günümüzün önceden üretilmiş TV veya filmlerinde mümkün olmayan yeni nesil The Truman Show'u izlemek kadar eğlence sağlayabilir.
Aracıların kendileri de bir "Dollhouse" oyununa yönelik hayali arzularımızdan yararlanılarak kişiselleştirilebilir. Oyuncular, kendilerine veya kurgusal karakterlere göre ideal bir ajan tasarlayabilirler. "Ready Player Me", kullanıcıların bir selfie çekerek kendi 3D avatarlarını oluşturmalarına ve avatarı 9000'den fazla oyuna/uygulamaya aktarmalarına olanak tanır. AI karakter platformları Character.ai, InWorld ve Convai kendi geçmiş hikayeleri, kişilikleri ve davranış kontrolleri ile özel NPC'ler oluşturabilir.
Doğal dil yetenekleriyle aracılarla etkileşim kurma şeklimiz de genişletildi. Bugün geliştiriciler, aracıları için gerçekçi sesler oluşturmak üzere Eleven Labs'ın metinden konuşmaya modellerini kullanabilir. Convai kısa süre önce Nvidia ile, oyuncuların bir yapay zeka ramen şefi NPC ile gerçek zamanlı olarak oluşturulan diyalog ve eşleşen yüz ifadeleriyle doğal bir sesli sohbete girebilecekleri iyi duyurulan bir demo için ortaklık kurdu. AI yardımcı uygulaması Replika, kullanıcıların arkadaşlarıyla ses, video ve AR/VR aracılığıyla sohbet etmesine zaten olanak tanıyor. Gelecekte, oyuncuların seyahat ederken telefon veya görüntülü sohbet yoluyla temsilcileriyle iletişimde kalabilecekleri ve ardından bilgisayarlarına döndüklerinde daha sürükleyici bir oyuna tıklayabilecekleri bir simülasyon oyunu hayal edilebilir.
Ancak, The Sims'in tamamen oluşturulmuş bir versiyonunu görmeden önce çözülmesi gereken birçok zorluk var. LLM'ler için eğitim verileri, aracı davranışına yansıtılabilecek doğal önyargılara sahiptir. 7 gün 24 saat gerçek zamanlı hizmet oyunları Büyük ölçekli simülasyonları çalıştırmanın maliyeti ekonomik olarak uygun olmayabilir, 2 günde 25 aracı çalıştırmak araştırma ekibine binlerce dolara mal olur. Model iş yüklerini cihazlara boşaltma çabaları ümit vericidir, ancak yine de nispeten erkendir. Temsilcilerle yarı-sosyal ilişkiler etrafında yeni normlar geliştirmemiz de gerekebilir.
Ancak kesin olan bir şey var ki, şu anda üretici ajanlara büyük bir talep var. Son anketimizde, oyun stüdyolarının %61'i yapay zeka NPC'leri ile denemeler yapmayı planlıyor. Ajanlar günlük sosyal alanlarımıza girerken yapay zeka refakatçilerinin yakında sıradan hale geleceğine inanıyoruz. Simülasyon oyunları, en sevdiğimiz yapay zeka arkadaşlarımızla eğlenceli ve öngörülemez şekillerde etkileşim kurabileceğimiz dijital bir sanal alan sağlar. Uzun vadede simülasyon oyunlarının doğası, bu aracıların sadece oyuncaklarla değil, aynı zamanda potansiyel arkadaşlar, aile üyeleri, meslektaşlar, danışmanlar ve hatta sevgililerle değişmesi muhtemeldir.
Kişiselleştirme
Kişiselleştirilmiş bir oyunun nihai hedefi, her oyuncuya benzersiz bir oyun deneyimi sağlamaktır. Örneğin, karakter yaratma ile başlayalım - orijinal Dungeons & Dragons masa oyunundan Mihoyo'nun Genshin Impact'ine kadar, karakter yaratma neredeyse her rol yapma oyununun (RPG) bel kemiği olmuştur. Çoğu RPG, oyuncunun görünümü, cinsiyeti, sınıfı vb. özelleştirmek için önceden ayarlanmış seçenekler arasından seçim yapmasına izin verir. Peki, her oyuncu ve oynanış için benzersiz bir karakter oluşturmak üzere ön ayarların ötesine nasıl geçersiniz? LLM'yi metinden görüntüye yayma modeliyle birleştiren kişiselleştirilmiş bir karakter oluşturucu bunu mümkün kılar.
Spellbrush's Arrowmancer, şirketin özel GAN tabanlı animasyon modeli tarafından desteklenen bir RPG'dir. Arrowmancer'da oyuncular, sanat ve dövüş yetenekleri de dahil olmak üzere eksiksiz bir benzersiz anime karakterleri seti oluşturabilir. Bu kişiselleştirme aynı zamanda para kazanma sisteminin bir parçası, oyuncular AI tarafından oluşturulan karakterleri özel gacha afişlerine aktarıyor ve burada rütbelerini güçlendirmek için yinelenen karakterler kazanabiliyorlar.
Kişiselleştirme, oyun içi öğeleri de kapsar. Örneğin yapay zeka, yalnızca belirli görevleri tamamlayan oyuncuların kullanabileceği benzersiz silahlar ve zırhlar oluşturmaya yardımcı olabilir. Azra Games, oyun içi ve dünya öğelerinden oluşan geniş bir kitaplığı hızla tasarlamak ve oluşturmak için yapay zeka destekli bir varlık ardışık düzeni oluşturarak daha çeşitli bir oyun deneyiminin yolunu açtı. Tanınmış AAA geliştiricisi Activision Blizzard, çeşitli karakterler ve kıyafetler için konsept çizimi oluşturmaya yardımcı olmak üzere, görüntü oluşturucu Stable Diffusion'ın bir kopyası olan Blizzard Diffusion sistemini oluşturdu.
Oyun içi metin ve diyalog da kişiselleştirilebilir. Dünyadaki amblemler, oyuncunun elde ettiği bir tür unvan veya statüyü yansıtabilir. NPC'ler, oyuncunun davranışına uyum sağlayan benzersiz kişiliklere sahip LLM ajanları olarak kurulabilir. Örneğin diyalog, oyuncunun menajerle geçmişteki davranışlarına göre değişebilir. Bu konseptin bir üçlü A oyununda başarılı bir şekilde uygulandığını gördük ve Monolith'in Shadow of Mordor'u, oyuncu eylemlerine dayalı olarak kötü adamlar için dinamik olarak ilginç arka plan hikayeleri yaratan bir intikam sistemine sahip. Bu kişiselleştirme öğeleri, her oyun deneyimini benzersiz kılar.
Oyun yayıncısı Ubisoft kısa süre önce LLM'ler tarafından desteklenen bir konuşma aracı olan Ghostwriter'ı ortaya çıkardı. Bugün, yayıncılar bu aracı, oyuncuların etrafındaki canlı dünyayı simüle etmeye yardımcı olan diyalogları otomatik olarak oluşturmak için kullanıyor.
Oyuncunun bakış açısından, yapay zeka, oyunun sürükleyiciliğine ve oynanabilirliğine katkıda bulunur. Skyrim ve Grand Theft Auto V gibi sürükleyici açık dünya oyunlarında rol yapma modlarının süregelen popülaritesi, kişiselleştirilmiş hikayelere olan gizli ihtiyacı gösteriyor. Bugün bile GTA V, rol yapma sunucularında orijinal oyundan daha yüksek oyuncu sayısına sahiptir. Gelecekte, kişiselleştirme sistemlerinin tüm oyunlarda oyuncuları çekmek ve elde tutmak için entegre bir gerçek zamanlı operasyonel araç haline geleceğine inanıyoruz.
Yapay Zeka Anlatımı
Tabii ki, iyi bir oyunda karakterler ve diyalogdan daha fazlası var. Bir başka ilginç senaryo, daha iyi, daha kişisel hikayeler anlatmak için üretken yapay zekadan yararlanmaktır.
Dungeons & Dragons, "zindan ustası" olarak bilinen bir kişinin, her biri hikayede rol oynayan bir grup arkadaşa bir hikaye anlatmaya hazırlandığı, oyunlarda kişiselleştirilmiş hikaye anlatımının atasıdır. Ortaya çıkan hikaye, kısmen doğaçlama drama, kısmen RPG'dir, yani her oyun benzersizdir. Kişiselleştirilmiş hikaye anlatımına duyulan ihtiyacın bir işareti olarak Dungeons & Dragons, dijital ve analog satışların rekor seviyelere ulaşmasıyla bugün her zamankinden daha popüler.
Bugün birçok şirket, Dungeons & Dragons hikaye moduna LLM uyguluyor. Buradaki fırsat, oyuncuların zamanlarını en sevdikleri oyuncu tarafından yaratılmış veya IP evrenlerinde sonsuz sabırlı bir AI hikaye anlatıcısının rehberliğinde geçirme fırsatıdır. 2019'da piyasaya sürülen Latitude's AI Dungeon, yapay zekanın zindan ustasını oynadığı açık uçlu, metin tabanlı bir macera oyunudur. Kullanıcılar ayrıca Dungeons & Dragons'u umut verici sonuçlarla oynamak için OpenAI'nin GPT-4 sürümünde ince ayar yaptı. Character.AI'nin metin macera oyunu, uygulamanın en popüler modlarından biridir.
Hidden Door, belirli bir kaynak materyal seti (Oz Büyücüsü gibi) üzerinde bir makine öğrenimi modeli eğiterek ve oyuncuların belirli bir IP evreninde macera yaşamasına izin vererek bir adım daha ileri gider. Bu şekilde Hidden Door, yeni, etkileşimli bir marka yayma biçimi sağlamak için fikri mülkiyet sahibiyle birlikte çalıştı. Hayranlar bir filmi veya kitabı izlemeyi bitirir bitirmez, Dungeons & Dragons'a benzer özel etkinlikler aracılığıyla en sevdikleri dünyalarda maceralarına devam edebilirler. Yalnızca Mayıs ayında sırasıyla 354 milyondan fazla ve 146 milyondan fazla web sitesi ziyareti alan en büyük iki çevrimiçi hayran kurgu deposu olan Archiveofourown.org ve Wattpad ile hayran deneyimine olan talep hızla artıyor.
NovelAI, insan yazarların yazma bloğu sorunlarının üstesinden gelmesine yardımcı olmak için sanal alan modunda hikayeler anlatmak için kullanarak kendi LLM Clio'sunu geliştirdi. En seçici yazarlar için NovelAI, kullanıcıların Clio'da kendi çalışmalarına ve hatta HP Lovecraft veya Jules Verne gibi ünlü yazarların çalışmalarına göre ince ayar yapmasına olanak tanır.
AI hikaye üretiminin tamamen hazır hale gelmesinin önünde birçok engel olduğunu belirtmekte fayda var. Bugün iyi bir yapay zeka hikaye anlatıcısı oluşturmak, iyi bir hikayeyi tanımlayan anlatı çizgilerini oluşturmak için çok sayıda insan kuralı belirlemeyi gerektirir. Hafıza ve tutarlılık çok önemlidir, hikaye anlatıcısının hikayede daha önce olanları hatırlaması ve gerçekler ve üslupta tutarlı olması gerekir. Yorumlanabilirlik, bir kara kutu gibi çalışan çoğu kapalı kaynak kodu için bir sorun olmaya devam ediyor ve oyun tasarımcılarının, oyun deneyimini geliştirmek için sistemlerin nasıl davrandığını anlamaları gerekiyor.
Ancak yapay zeka, bu engellerin üstesinden gelirken insan hikaye anlatıcılarının yardımcı pilotu haline geldi. Bugün milyonlarca yazar, hikayelerine ilham vermek için ChatGPT'yi kullanıyor. Eğlence stüdyosu ic, şu anda Netflix'te yayınlanmakta olan interaktif, kendi maceranı kendin seç bir şov oluşturmak için DALL-E, ChatGPT, Midjourney, Eleven Labs ve Runway'i bir insan editör ekibiyle bir araya getirdi.
Dinamik dünya oluşturma
Metin tabanlı hikayeler popüler olsa da, birçok oyuncu hikayelerinin görsel olarak hayata geçirildiğini görmek için can atıyor. Belki de oyunlarda üretken yapay zeka için en büyük fırsatlardan biri, oyuncuların kendilerini kaptırmak için sayısız saat harcadıkları canlı dünyalar yaratmaya yardımcı olmaktır.
Nihai vizyon, oyuncu oyunda ilerledikçe gerçek zamanlı olarak seviyeler ve içerik üretebilmektir. Bilimkurgu romanı "Ender's Game" (Ender's Game)'deki "Akıl Oyunu" bu tür oyunların tipik bir örneğidir. Akıl Oyunu, öğrencinin davranışına ve yapay zekanın çıkardığı diğer tüm zihinsel bilgilere bağlı olarak oyun dünyasının sürekli değiştiği, her öğrencinin ilgi alanına gerçek zamanlı olarak uyum sağlayan yapay zeka destekli bir oyundur.
Muhtemelen bugün bir "beyin oyununa" en yakın şey, oyun hızını ve zorluğunu dinamik olarak ayarlamak için AI rehberliğini kullanan Valve'ın Left 4 Dead serisidir. AI yönetmeni, düşmanın (zombi) ortaya çıkma noktasını belirlemedi, ancak zombileri her oyuncunun durumuna, becerilerine ve konumuna göre farklı konumlara yerleştirdi ve böylece her oyunda benzersiz bir deneyim yarattı.Yönetmen ayrıca dinamik görsel efektler ve müzik aracılığıyla oyun atmosferini oluşturdu. Valve'ın kurucusu Gabe Newell bu sistemi "programlanmış hikaye anlatımı" olarak adlandırıyor. EA'nın eleştirmenlerce beğenilen Dead Space yeniden yapımı, korkuyu uç noktalara taşımak için AI yönetmen sisteminin bir varyantını kullanıyor.
Bu, bugün bir bilim kurgu komplosu gibi görünse de, bir gün üretken modellerin geliştirilmesi ve yeterli hesaplama ve verinin elde edilmesiyle, yalnızca korku yaratmakla kalmayıp aynı zamanda dünyanın kendisini de yaratabilen bir AI yönetmeni yaratabiliriz.
Oyunlarda makine tarafından oluşturulan seviyeler kavramının yeni olmadığını belirtmekte fayda var. Supergiant'ın Hades'inden Blizzard'ın Diablo'suna ve Mojang'ın Minecraft'ına kadar günümüzün en popüler oyunlarının çoğu, her seferinde farklı olan seviyeleri rastgele oluşturmak için insan tasarımcılar tarafından yürütülen denklemleri ve kural kümelerini kullanan prosedürel oluşturmayı kullanır. Program üretimine yardımcı olmak için eksiksiz bir yazılım kitaplıkları seti oluşturulmuştur. Unity'nin SpeedTree'si, geliştiricilerin Avatar'daki Pandora ormanlarında veya Elden Ring manzaralarında görmüş olabileceğiniz sanal bitki örtüsünü oluşturmasına yardımcı olur.
Bir oyun, kullanıcı arayüzünde prosedürel bir varlık oluşturucuyu LLM ile birleştirebilir. "Townscaper" oyunu, oyuncunun yalnızca iki parça bilgi (blokların konumu ve rengi) girmesine ihtiyaç duyan bir prosedür sistemi kullanır ve hızlı bir şekilde muhteşem bir şehir manzarasına dönüştürülebilir. Kullanıcı arayüzüne LLM'nin Townscaper'ını eklediğinizi ve oyuncuların doğal dil komutlarıyla daha incelikli ve zarif işleri yinelemelerine yardımcı olduğunu hayal edin.
Birçok geliştirici, program oluşturmayı geliştirmek için makine öğrenimini kullanma potansiyeli konusunda da heyecanlı. Bir gün tasarımcılar, benzer stillere sahip mevcut düzeyler üzerinde eğitilmiş modelleri kullanarak yinelemeli olarak düzeylerin uygulanabilir ilk taslaklarını oluşturabildiler. Bu yılın başlarında Shyam Sudhakaran, Kopenhag Üniversitesi'nde Super Mario 1 ve 2'deki orijinal seviyelerde eğitilmiş bir model kullanarak Super Mario seviyeleri oluşturan bir GPT2 aracı olan MarioGPT'yi yaratan bir ekibe liderlik etti. Birinci şahıs nişancı oyunu DOOM'un seviyelerini tasarlamak için üretken rakip ağlar (GAN'lar) kullanan bir 2018 projesi de dahil olmak üzere, bu alandaki akademik araştırmalar bir süredir devam ediyor.
Prosedürel sistemlerle birlikte kullanılan üretken modeller, varlık oluşturmayı büyük ölçüde hızlandırabilir. Sanatçılar, yapay zeka destekli konsept sanatı ve storyboard oluşturma için zaten metinden görüntüye difüzyon modellerini kullanıyor. Bu blog yazısında, ana bilgisayar görsel efekt süpervizörü Jussi Kemppainen, Midjourney ve Adobe Firefly'ın yardımıyla bir 2.5D macera oyunu için dünyayı ve karakterleri nasıl oluşturduğunu anlatıyor.
3B üretken teknikler de yoğun bir şekilde araştırılmıştır. Luma, tüketicilerin bir iPhone'da çekilen 2D görüntülerden fotogerçekçi 3D varlıklar oluşturmasına olanak sağlamak için Nöral Radyasyon Alanlarından (NeRF'ler) yararlanır. Kaedim, üretime hazır 3B ağlar oluşturmak için yapay zeka ve insan kalite kontrolünün bir kombinasyonunu kullanıyor ve şu anda 225'ten fazla oyun geliştiricisi tarafından kullanılıyor. CSM kısa süre önce video ve görüntülerden 3B modeller oluşturabilen tescilli bir model yayınladı.
AI modelleri ile gerçek zamanlı dünya inşası, uzun vadede önemli olan şeydir. Bize göre, gelecekte oyunun tamamının işlenmesi gerekmeyecek, bunun yerine sinir ağları kullanılarak çalışma zamanında oluşturulacak. Nvidia'nın DLSS teknolojisi, tüketici sınıfı GPU'ları kullanarak anında yeni yüksek çözünürlüklü oyun kareleri oluşturabiliyor. Belki bir gün bir Netflix filminde "etkileşime geç" düğmesine basabilecek ve her sahnenin anında oluşturulduğu ve oyuncuya göre uyarlandığı bir dünyaya adım atabileceksiniz. Gelecekte oyunların filmlerden hiçbir farkı olmayacak.
No Man's Sky incelemesinden de anlaşılacağı gibi, dinamik olarak oluşturulmuş bir dünyanın tek başına iyi bir oyun yapmak için yeterli olmadığını belirtmekte fayda var. Dinamik dünyalar vaadi, yeni hikaye anlatımı biçimleri açmak için diğer oyun sistemleriyle (kişiselleştirme, üretici aracılar vb.) kombinasyonunda yatmaktadır. Ne de olsa, "Akıl Oyunları"nın en ilgi çekici yanı, dünyanın kendisi için değil, kendisini Ed için nasıl şekillendirdiğidir.
AI "yardımcı pilot"
Daha önce simüle edilmiş oyunlarda üretici aracıların kullanımını ele almış olsak da, yapay zekanın oyun yardımcı pilotu olarak hareket ettiği, bize oyun boyunca rehberlik ettiği ve hatta bazı durumlarda yanımızda savaştığı yeni ortaya çıkan başka bir kullanım durumu var.
Karmaşık oyunlara yeni başlayan oyuncular için yapay zeka yardımcı pilotunun rolü ölçülemez. Örneğin, Minecraft, Roblox veya Rec Room gibi bir UGC sandbox oyunu, oyuncuların doğru malzemeler ve beceriler verildiğinde hayal edebilecekleri hemen hemen her şeyi inşa edebilecekleri zengin bir ortamdır. Ancak öğrenme eşiği çok yüksektir ve çoğu oyuncunun başlamanın bir yolunu bulması kolay değildir.
AI yardımcı pilotu, herhangi bir oyuncuyu UGC oyunlarında usta bir kurucu yapabilir, metin istemlerine veya resimlere dayalı adım adım rehberlik sağlar ve oyuncuları hataların üstesinden gelmeleri için yönlendirir. İyi bir referans noktası, Lego dünyasındaki "usta inşaatçılar" kavramıdır; bu, ihtiyaç duyulduğunda hayal edebilecekleri herhangi bir yaratılışın planlarını görebilme yeteneğine sahip olan bu ender varlıklardır.
Microsoft, oyuncuların doğal dil istemleri aracılığıyla Minecraft oturumlarına varlık ve mantık eklemesine izin vermek için DALL-E ve Github Copilot kullanan Minecraft için yapay zeka destekli bir sistem geliştirmeye başladı. Roblox, "her kullanıcının bir yaratıcı olmasını" sağlama misyonuyla yapay zeka oluşturma araçlarını Roblox platformuna aktif olarak entegre ediyor. Github Copilot ile kodlamadan ChatGPT ile yazmaya kadar, AI yardımcı pilotlarının birlikte oluşturmadaki etkinliği birçok alanda kanıtlanmıştır.
Birlikte yazmaya ek olarak, insan oyun verileri üzerine eğitilmiş bir LLM, çeşitli oyunlarda nasıl davranılacağını anlayabilmelidir. Uygun entegrasyonla temsilci, oyuncunun arkadaşları katılamadığında ortak olarak veya FIFA ve NBA 2k gibi kafa kafaya oyunlarda karşı taraf olarak hareket edebilir. Böyle bir ajan, kazansa da kaybetse de oyuna her an katılabilir, cana yakındır ve oyuncuyu suçlamaz. Bireysel oyun geçmişlerimize dayalı olarak ince ayar yapılan bu tür aracılar, tam olarak bizim yaptığımız gibi veya tamamlayıcı şekillerde oynayarak mevcut botlardan çok daha iyi performans gösterebilir.
Kısıtlı ortamlarda benzer projeler başarıyla yürütülmüştür. Popüler yarış oyunu Forza, her insan oyuncu için sürüş davranışlarını taklit eden bir AI sürücüsü oluşturmak için makine öğrenimini kullanan bir "Drivatar" sistemi geliştirdi. Drivatar'lar buluta yüklenir ve insan ortak çevrimdışı olduğunda, diğer oyunculara karşı yarışmak ve hatta zafer puanları kazanmak için Drivatar'lar çağrılabilir. Google'ın DeepMind'ın AlphaStar'ı, insan e-spor profesyonellerine karşı oynayabilecek ve onları yenebilecek bir aracı oluşturmak için "200 yıllık" bir StarCraft II oyun veri seti üzerinde eğitildi.
Bir oyun mekanizması olarak AI yardımcı pilotu, yeni bir oyun modu bile oluşturabilir. Fortnite'ı hayal edin, ancak her oyuncunun istemlerle anında keskin nişancı kuleleri veya yanan kayalar inşa edebilen bir "usta inşaatçı" asası vardır. Bu oyun modunda sonuç, silahı nişan alma yeteneğinden çok asanın ne yaptığına (ipucuna) bağlı olabilir.
Oyunlardaki mükemmel AI "ortağı", birçok popüler oyun serisinin unutulmaz bir parçası olmuştur. Örnekler arasında Halo evrenindeki Cortana, The Last of Us'taki Elle veya BioShock Infinite'deki Elizabeth sayılabilir. Space Invaders'daki uzaylıları kızartmaktan, sonunda kendi oyun modu olan Co-op Commander'a dönüşen StarCraft'taki ezici mücadeleye kadar, bilgisayar robotlarını alt etmenin asla modası geçmez.
Oyun, yeni nesil sosyal ağlara dönüşürken, AI yardımcı pilotunun giderek daha önemli bir sosyal rol oynamasını bekliyoruz. Arkadaşları olan oyuncular için 5 kata kadar daha yüksek elde tutma oranlarıyla, sosyal özellikler eklemenin oyun yapışkanlığını artırabileceği iyi bir şekilde belgelenmiştir. Bize göre, gelecekte her oyunda bir yapay zeka yardımcı pilotu olacak.
Sonuç olarak
Yapay zekayı oyunlara uygulamak söz konusu olduğunda hâlâ ilk günlerdeyiz ve bu fikirlerin hayata geçirilmesinden önce birçok yasal, etik ve teknik engelin çözülmesi gerekiyor. Şu anda, yapay zeka tarafından oluşturulan varlıkları kullanan oyunların yasal mülkiyeti ve telif hakkı koruması, geliştiriciler modelleri eğitmek için kullanılan tüm verilerin sahipliğini kanıtlayamadığı sürece büyük ölçüde belirsizdir. Bu, mevcut lisanslı fikri mülkiyet sahiplerinin üretim boru hatlarında üçüncü taraf yapay zeka modellerini kullanmasını zorlaştırır.
Eğitim verilerinin arkasındaki orijinal yazarların, sanatçıların ve içerik oluşturucuların nasıl tazmin edileceği de önemli bir konudur. Buradaki zorluk, çoğu AI modelinin, çoğu telif hakkıyla korunan eserler olan, İnternet'teki herkese açık veriler üzerinde eğitilmiş olmasıdır. Bazı durumlarda, kullanıcılar üretken modelleri kullanarak bir sanatçının stilini bile yeniden üretebilmişlerdir. Hala erken günler ve içerik oluşturucular için tazminat konusunun uygun şekilde çözülmesi gerekiyor.
Üretken modellerin çoğu, modern oyun operasyonları için gerekli olan küresel ölçekte 7/24 bulutta çalıştırmak için şu anda çok pahalı. Maliyetleri düşük tutmak için, uygulama geliştiricilerin model iş yüklerini son kullanıcı cihazlarına aktarmanın yollarını bulması gerekebilir, ancak bu zaman alacaktır.
Bununla birlikte, oyun geliştiricilerinin ve oyuncularının oyunlar için üretken yapay zekaya büyük ilgi duyduğu artık açıktır. Çok fazla yutturmaca olsa da, bu alanda kaç tane yetenekli ekibin yenilikçi ürünler oluşturmak için fazla mesai yaptığını görmekten heyecan duyuyoruz.
Fırsat sadece mevcut oyunları daha hızlı ve daha ucuz hale getirmek değil, daha önce mümkün olmayan yepyeni bir AI oyunu yaratmaktır. Bu oyunların nasıl bir biçim alacağını henüz bilmiyoruz, ancak oyun endüstrisinin tarihinin, yeni oyun biçimlerini mümkün kılan teknolojilerden biri olduğunu biliyoruz. Üretken aracılar, kişiselleştirme, AI hikaye anlatımı, dinamik dünya inşası ve AI yardımcı pilotları gibi sistemlerle, AI geliştiricileri tarafından yaratılan ilk "bitmeyen" oyunları görmenin eşiğinde olabiliriz.