Phần lớn cuộc thảo luận ban đầu về cuộc cách mạng AI sáng tạo trong trò chơi tập trung vào cách các công cụ AI có thể tăng hiệu quả của người tạo trò chơi, cho phép trò chơi được sản xuất nhanh hơn và trên quy mô lớn hơn trước. Về lâu dài, chúng tôi tin rằng AI sẽ không chỉ thay đổi cách tạo trò chơi mà còn thay đổi bản chất của trò chơi.
Lúc nào cũng vậy, AI đang giúp tạo ra các dạng trò chơi mới. Từ những ngục tối được tạo theo thủ tục trong Rogue (1980), đến những cỗ máy trạng thái hữu hạn trong Half-Life (1998), đến những giám đốc trò chơi AI trong Left 4 Dead (2008). Gần đây, những tiến bộ trong công nghệ học sâu đã tiếp tục thay đổi cuộc chơi bằng cách cho phép máy tính tạo nội dung mới dựa trên lời nhắc của người dùng và tập dữ liệu lớn.
Vẫn còn sớm, nhưng chúng ta đã thấy một số lĩnh vực thú vị của trò chơi do AI điều khiển, bao gồm tác nhân tổng quát, cá nhân hóa, kể chuyện bằng AI, thế giới động và đồng điều khiển AI. Nếu thành công, các hệ thống này có thể kết hợp để tạo ra các trò chơi AI mới nổi nhằm giữ chân những người chơi trung thành.
Đại lý sáng tạo
Được tiên phong bởi Maxis' SimCity vào năm 1989, trò chơi mô phỏng cho phép người chơi xây dựng và quản lý một thành phố ảo. Ngày nay, trò chơi mô phỏng phổ biến nhất là The Sims, nơi có hơn 70 triệu người chơi trên toàn thế giới quản lý những người ảo được gọi là "sim" và để họ tiếp tục cuộc sống hàng ngày của họ. Nhà thiết kế Will Wright từng mô tả The Sims là một "ngôi nhà búp bê tương tác".
AI sáng tạo có thể thúc đẩy đáng kể sự phát triển của trò chơi mô phỏng bằng cách làm cho các tác nhân trở nên thực tế hơn thông qua các hành vi xã hội mới nổi được thúc đẩy bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Đầu năm nay, một nhóm nghiên cứu từ Đại học Stanford và Google đã xuất bản một bài báo chỉ ra cách áp dụng LLM cho các tác nhân trong trò chơi. Được dẫn dắt bởi nghiên cứu sinh tiến sĩ Joon Sung Park, nhóm nghiên cứu đã kết hợp 25 tác nhân giống Sims vào một thế giới hộp cát nghệ thuật pixel có hành vi được xác định bởi ChatGPT và một kiến trúc mở rộng LLM để sử dụng ngôn ngữ tự nhiên nhằm lưu trữ bản ghi đầy đủ về trải nghiệm của một tác nhân, tổng hợp những ký ức này thành phản ánh cấp cao hơn và tự động truy xuất chúng để lập kế hoạch hành vi.
Những kết quả này là một bản xem trước tuyệt vời về tương lai tiềm năng của trò chơi mô phỏng. Bắt đầu với một đề xuất do người dùng chỉ định rằng một đại lý muốn tổ chức một bữa tiệc Ngày lễ tình nhân, các đại lý sẽ phân phát độc lập lời mời dự tiệc, hình thành tình bạn mới, mời nhau hẹn hò và phối hợp để đến bữa tiệc đúng giờ hai ngày sau đó.
Hành vi này có thể xảy ra vì các LLM được đào tạo về dữ liệu mạng xã hội, vì vậy các mô hình của họ bao gồm các nguyên tắc cơ bản về cách con người nói chuyện với nhau và hành xử trong các bối cảnh xã hội khác nhau. Và trong môi trường kỹ thuật số tương tác như trò chơi tương tự, những phản hồi này có thể được kích hoạt để tạo ra hành vi giống như thật.
Từ quan điểm của người chơi, kết quả cuối cùng là một trải nghiệm chơi game hấp dẫn hơn. Phần lớn niềm vui khi chơi The Sims hoặc sim thuộc địa RimWorld đến từ những điều bất ngờ xảy ra. Với hành vi của tác nhân trong mạng xã hội, chúng ta có thể thấy các trò chơi mô phỏng không chỉ thể hiện trí tưởng tượng của các nhà thiết kế trò chơi mà còn phản ánh sự khó đoán của xã hội loài người. Xem những sim này có thể mang lại nhiều giải trí như xem The Truman Show thế hệ tiếp theo theo cách không thể thực hiện được với TV hoặc phim được sản xuất trước ngày nay.
Bản thân các đặc vụ cũng có thể được cá nhân hóa, dựa trên khát vọng tưởng tượng của chúng ta về trò chơi "Ngôi nhà búp bê". Người chơi có thể thiết kế một đặc vụ lý tưởng dựa trên chính họ hoặc các nhân vật hư cấu. "Ready Player Me" cho phép người dùng tạo hình đại diện 3D của riêng họ bằng cách chụp ảnh tự sướng và nhập hình đại diện vào hơn 9000 trò chơi/ứng dụng. Nền tảng nhân vật AI Character.ai, InWorld và Convai có thể tạo các NPC tùy chỉnh với cốt truyện, tính cách và kiểm soát hành vi của riêng họ.
Với khả năng ngôn ngữ tự nhiên, cách chúng ta tương tác với các đại lý cũng đã được mở rộng. Ngày nay, các nhà phát triển có thể sử dụng các mô hình chuyển văn bản thành giọng nói của Eleven Labs để tạo ra giọng nói thực tế cho các đại lý của họ. Convai gần đây đã hợp tác với Nvidia để tạo ra một bản demo được công bố rộng rãi, trong đó người chơi có thể tham gia vào một cuộc trò chuyện bằng giọng nói tự nhiên với NPC đầu bếp ramen AI, với lời thoại và biểu cảm khuôn mặt phù hợp được tạo ra trong thời gian thực. Ứng dụng đồng hành AI Replika đã cho phép người dùng trò chuyện với bạn bè của họ thông qua giọng nói, video và AR/VR. Trong tương lai, người ta có thể tưởng tượng một trò chơi mô phỏng nơi người chơi có thể giữ liên lạc với đại lý của họ qua điện thoại hoặc trò chuyện video khi đi du lịch, sau đó nhấp vào một trò chơi nhập vai hơn khi họ quay lại máy tính của mình.
Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết trước khi chúng ta có thể thấy một phiên bản hoàn chỉnh của The Sims. Dữ liệu đào tạo cho LLM có những sai lệch cố hữu có thể được phản ánh trong hành vi của đại lý. Trò chơi dịch vụ thời gian thực 24x7 Chi phí chạy mô phỏng quy mô lớn có thể không khả thi về mặt kinh tế, việc chạy 25 tác nhân trong 2 ngày sẽ tiêu tốn của nhóm nghiên cứu hàng nghìn đô la tiền điện toán. Những nỗ lực giảm tải khối lượng công việc của mô hình cho các thiết bị đầy hứa hẹn nhưng vẫn còn khá sớm. Chúng tôi cũng có thể cần phát triển các chuẩn mực mới xung quanh các mối quan hệ gần như xã hội với các đại lý.
Nhưng có một điều rõ ràng là hiện nay nhu cầu về các đại lý thế hệ là rất lớn. Trong cuộc khảo sát gần đây của chúng tôi, 61% studio trò chơi có kế hoạch thử nghiệm với AI NPC. Chúng tôi tin rằng những người bạn đồng hành của AI sẽ sớm trở nên phổ biến khi các tác nhân tham gia vào các lĩnh vực xã hội hàng ngày của chúng ta. Trò chơi mô phỏng cung cấp một hộp cát kỹ thuật số trong đó chúng ta có thể tương tác với những người bạn đồng hành AI yêu thích của mình theo những cách thú vị và không thể đoán trước. Về lâu dài, bản chất của trò chơi mô phỏng có thể sẽ thay đổi, với những tác nhân này không chỉ là đồ chơi mà còn là những người bạn tiềm năng, thành viên gia đình, đồng nghiệp, cố vấn và thậm chí cả người yêu.
Tùy chỉnh được cá nhân hóa
Mục tiêu cuối cùng của trò chơi được cá nhân hóa là cung cấp cho mỗi người chơi trải nghiệm chơi trò chơi độc đáo. Ví dụ: hãy bắt đầu với việc tạo nhân vật - từ trò chơi hội đồng gốc Dungeons & Dragons cho đến Genshin Impact của Mihoyo, việc tạo nhân vật đã trở thành xương sống của hầu hết mọi trò chơi nhập vai (RPG). Hầu hết các game nhập vai cho phép người chơi chọn từ các tùy chọn cài sẵn để tùy chỉnh ngoại hình, giới tính, đẳng cấp, v.v. Vậy làm thế nào để bạn vượt qua các cài đặt trước để tạo ra một nhân vật duy nhất cho mỗi người chơi và lối chơi? Trình tạo ký tự được cá nhân hóa kết hợp LLM với mô hình khuếch tán văn bản thành hình ảnh cho phép điều này.
Spellbrush's Arrowmancer là một game nhập vai được hỗ trợ bởi mô hình hoạt hình dựa trên GAN tùy chỉnh của công ty. Trong Arrowmancer, người chơi có thể tạo ra một bộ hoàn chỉnh các nhân vật anime độc đáo, bao gồm cả nghệ thuật và khả năng chiến đấu. Cá nhân hóa này cũng là một phần của hệ thống kiếm tiền của nó, với việc người chơi nhập các ký tự do AI tạo vào các biểu ngữ gacha tùy chỉnh, nơi họ có thể kiếm các ký tự trùng lặp để củng cố thứ hạng của mình.
Cá nhân hóa cũng mở rộng đến các vật phẩm trong trò chơi. Ví dụ: AI có thể giúp tạo ra vũ khí và áo giáp độc nhất chỉ dành cho những người chơi hoàn thành một số nhiệm vụ nhất định. Azra Games đã xây dựng một hệ thống tài sản do AI cung cấp để nhanh chóng lên ý tưởng và tạo ra một thư viện rộng lớn gồm các vật phẩm trong trò chơi và thế giới, mở đường cho trải nghiệm chơi trò chơi đa dạng hơn. Nhà phát triển AAA nổi tiếng Activision Blizzard đã xây dựng hệ thống Blizzard Diffusion, một bản sao của trình tạo hình ảnh Stable Diffusion, để giúp tạo ý tưởng nghệ thuật cho các nhân vật và trang phục khác nhau.
Văn bản và hội thoại trong trò chơi cũng có thể được cá nhân hóa. Các biểu tượng trên thế giới có thể phản ánh một số loại danh hiệu hoặc trạng thái mà người chơi đã đạt được. Các NPC có thể được thiết lập làm đại lý LLM với những tính cách độc đáo thích ứng với hành vi của người chơi. Ví dụ: đối thoại có thể thay đổi dựa trên hành vi trong quá khứ của người chơi với người đại diện. Chúng ta đã thấy khái niệm này được triển khai thành công trong trò chơi triple-A và Monolith's Shadow of Mordor có một hệ thống trả thù tự động tạo ra những câu chuyện thú vị về nhân vật phản diện dựa trên hành động của người chơi. Những yếu tố cá nhân hóa này làm cho mọi trải nghiệm chơi trò chơi trở nên độc đáo.
Nhà phát hành trò chơi Ubisoft gần đây đã tiết lộ Ghostwriter, một công cụ đàm thoại được cung cấp bởi LLM. Ngày nay, các nhà phát hành sử dụng công cụ này để tự động tạo ra các đoạn hội thoại giúp mô phỏng thế giới sống xung quanh người chơi.
Từ quan điểm của người chơi, AI bổ sung thêm tính nhập vai và khả năng chơi của trò chơi. Sự phổ biến lâu dài của các mod nhập vai trong các trò chơi nhập vai thế giới mở như Skyrim và Grand Theft Auto V cho thấy nhu cầu tiềm ẩn đối với các câu chuyện được cá nhân hóa. Thậm chí ngày nay, GTA V luôn có số lượng người chơi cao hơn trên các máy chủ nhập vai so với trò chơi gốc. Chúng tôi tin rằng trong tương lai, các hệ thống cá nhân hóa sẽ trở thành một công cụ hoạt động theo thời gian thực không thể thiếu để thu hút và giữ chân người chơi trên tất cả các trò chơi.
** Tường thuật AI **
Tất nhiên, một trò chơi hay không chỉ có nhân vật và lời thoại. Một kịch bản thú vị khác là tận dụng trí tuệ nhân tạo để kể những câu chuyện hay hơn, mang tính cá nhân hơn.
Dungeons & Dragons là cha đẻ của cách kể chuyện được cá nhân hóa trong trò chơi, trong đó một người được gọi là "bậc thầy ngục tối" chuẩn bị kể một câu chuyện cho một nhóm bạn, mỗi người đóng một vai trong câu chuyện. Câu chuyện kết quả là một phần chính kịch ngẫu hứng, một phần RPG, nghĩa là mỗi phần chơi là duy nhất. Dấu hiệu cho thấy nhu cầu kể chuyện được cá nhân hóa, ngày nay Dungeons & Dragons trở nên phổ biến hơn bao giờ hết, với doanh số bán hàng kỹ thuật số và tương tự đạt mức cao kỷ lục.
Ngày nay, nhiều công ty đang áp dụng LLM cho chế độ câu chuyện Dungeons & Dragons. Cơ hội ở đây là dành cho người chơi dành thời gian của họ trong các vũ trụ IP hoặc do người chơi yêu thích của họ, được hướng dẫn bởi một người kể chuyện AI vô cùng kiên nhẫn. Ra mắt vào năm 2019, Dungeon AI của Latitude là một trò chơi phiêu lưu dựa trên văn bản, có kết thúc mở, trong đó AI đóng vai chủ nhân của hầm ngục. Người dùng cũng đã tinh chỉnh phiên bản GPT-4 của OpenAI để chơi Dungeons & Dragons với kết quả đầy hứa hẹn. Trò chơi phiêu lưu văn bản của Character.AI là một trong những chế độ phổ biến nhất của ứng dụng.
Hidden Door tiến thêm một bước bằng cách đào tạo một mô hình máy học trên một bộ tài liệu nguồn cụ thể (chẳng hạn như The Wizard of Oz) và cho phép người chơi phiêu lưu trong một vũ trụ IP nhất định. Bằng cách này, Hidden Door đã làm việc với chủ sở hữu tài sản trí tuệ để kích hoạt một hình thức mở rộng thương hiệu mới, mang tính tương tác. Ngay sau khi người hâm mộ xem xong một bộ phim hoặc cuốn sách, họ có thể tiếp tục cuộc phiêu lưu trong thế giới yêu thích của mình thông qua các sự kiện tùy chỉnh tương tự như Dungeons & Dragons. Nhu cầu về trải nghiệm của người hâm mộ đang bùng nổ, với Archiveofourown.org và Wattpad, hai kho lưu trữ tiểu thuyết trực tuyến lớn nhất dành cho người hâm mộ, lần lượt nhận được hơn 354 triệu và 146 triệu lượt truy cập trang web chỉ trong tháng 5.
NovelAI đã phát triển LLM Clio của riêng mình, sử dụng nó để kể chuyện ở chế độ hộp cát nhằm giúp các nhà văn con người vượt qua các vấn đề về khối viết. Đối với những nhà văn sành điệu nhất, NovelAI cho phép người dùng tinh chỉnh Clio dựa trên tác phẩm của chính họ hoặc thậm chí là tác phẩm của các tác giả nổi tiếng như HP Lovecraft hoặc Jules Verne.
Điều đáng chú ý là có nhiều rào cản trước khi quá trình sản xuất câu chuyện AI hoàn toàn sẵn sàng. Ngày nay, để trở thành một người kể chuyện AI giỏi đòi hỏi rất nhiều sự thiết lập quy tắc của con người để tạo ra các dòng tường thuật xác định một câu chuyện hay. Trí nhớ và sự mạch lạc là rất quan trọng, người kể chuyện cần nhớ những gì đã xảy ra trước đó trong câu chuyện và nhất quán về thực tế và văn phong. Khả năng diễn giải vẫn là một thách thức đối với nhiều mã nguồn đóng hoạt động như một hộp đen và các nhà thiết kế trò chơi cần hiểu cách hệ thống hoạt động để cải thiện trải nghiệm chơi trò chơi.
Tuy nhiên, để vượt qua những rào cản này, AI đã trở thành người đồng hành cùng con người kể chuyện. Ngày nay, hàng triệu nhà văn sử dụng ChatGPT để truyền cảm hứng cho câu chuyện của họ. Studio giải trí ic đã tập hợp DALL-E, ChatGPT, MidjTHER, Eleven Labs và Runway với một nhóm biên tập con người để tạo ra một chương trình phiêu lưu tương tác, do bạn chọn, hiện đang phát trực tuyến trên Netflix.
Xây dựng thế giới năng động
Trong khi các câu chuyện dựa trên văn bản rất phổ biến, nhiều người chơi cũng háo hức muốn thấy những câu chuyện của họ được đưa vào cuộc sống một cách trực quan. Có lẽ một trong những cơ hội lớn nhất cho AI sáng tạo trong chơi game là giúp tạo ra những thế giới sống động mà người chơi dành vô số thời gian để đắm mình trong đó.
Tầm nhìn cuối cùng là có thể tạo các cấp độ và nội dung trong thời gian thực khi người chơi tiến bộ trong trò chơi. "Trò chơi đấu trí" trong tiểu thuyết khoa học viễn tưởng "Trò chơi của Ender" (Ender's Game) là một ví dụ điển hình của loại trò chơi này. Trò chơi trí tuệ là một trò chơi do AI hướng dẫn, thích ứng trong thời gian thực theo sở thích của từng học sinh, với thế giới trò chơi liên tục thay đổi dựa trên hành vi của học sinh và bất kỳ thông tin tinh thần nào khác mà AI suy luận.
Có lẽ thứ gần nhất với "trò chơi đấu trí" ngày nay là sê-ri Left 4 Dead của Valve, sử dụng hướng dẫn của AI để tự động điều chỉnh tốc độ và độ khó của trò chơi. Thay vì đặt điểm sinh sản của kẻ thù (thây ma), đạo diễn AI đặt zombie ở các vị trí khác nhau tùy theo trạng thái, kỹ năng và vị trí của từng người chơi, tạo ra trải nghiệm độc đáo trong mỗi trò chơi. Người sáng lập Valve Gabe Newell gọi hệ thống này là "kể chuyện được lập trình". Bản làm lại Dead Space được giới phê bình đánh giá cao của EA sử dụng một biến thể của hệ thống đạo diễn AI để đưa sự kinh hoàng lên đến cực độ.
Mặc dù ngày nay điều này có vẻ giống như một cốt truyện khoa học viễn tưởng, nhưng một ngày nào đó, với sự cải tiến của các mô hình tổng quát và việc thu thập đủ các tính toán và dữ liệu, chúng ta có thể tạo ra một giám đốc AI không chỉ có thể tạo ra sự sợ hãi mà còn có thể tạo ra chính thế giới đó.
Điều đáng chú ý là khái niệm cấp độ do máy tạo ra trong trò chơi không phải là mới. Từ Hades của Supergiant đến Diablo của Blizzard đến Minecraft của Mojang, nhiều trò chơi phổ biến nhất hiện nay sử dụng cách tạo thủ tục, sử dụng các phương trình và bộ quy tắc do các nhà thiết kế con người điều hành để tạo ngẫu nhiên các cấp độ khác nhau mỗi lần. Một bộ thư viện phần mềm hoàn chỉnh đã được thiết lập để hỗ trợ tạo chương trình. Unity's SpeedTree giúp các nhà phát triển tạo ra những tán lá ảo mà bạn có thể đã thấy trong các khu rừng của Pandora trong Avatar hoặc phong cảnh của Elden Ring.
Một trò chơi có thể kết hợp trình tạo tài sản theo thủ tục với LLM trong giao diện người dùng. Trò chơi "Townscaper" sử dụng một hệ thống quy trình chỉ cần người chơi nhập hai thông tin (vị trí và màu sắc của các khối) là có thể nhanh chóng chuyển đổi thành một cảnh quan thị trấn tuyệt đẹp. Hãy tưởng tượng việc thêm Townscaper của LLM vào giao diện người dùng để giúp người chơi lặp lại các tác phẩm tinh tế và tinh tế hơn thông qua lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Nhiều nhà phát triển cũng hào hứng với tiềm năng sử dụng máy học để nâng cao khả năng tạo chương trình. Một ngày nào đó, các nhà thiết kế có thể tạo lặp đi lặp lại các bản nháp đầu tiên khả thi của các cấp độ bằng cách sử dụng các mô hình được đào tạo trên các cấp độ hiện có với các kiểu tương tự. Đầu năm nay, Shyam Sudhakaran đã lãnh đạo một nhóm tại Đại học Copenhagen tạo ra MarioGPT — một công cụ GPT2 tạo ra các cấp độ Super Mario bằng cách sử dụng một mô hình được đào tạo trên các cấp độ ban đầu từ Super Mario 1 và 2. Nghiên cứu học thuật trong lĩnh vực này đã diễn ra được một thời gian, bao gồm một dự án năm 2018 sử dụng mạng đối thủ chung (GAN) để thiết kế các cấp độ cho game bắn súng góc nhìn thứ nhất DOOM.
Các mô hình tổng quát, được sử dụng cùng với các hệ thống thủ tục, có thể tăng tốc đáng kể việc tạo tài sản. Các nghệ sĩ đã bắt đầu sử dụng các mô hình khuếch tán chuyển văn bản thành hình ảnh cho nghệ thuật ý tưởng và kịch bản phân cảnh được hỗ trợ bởi AI. Trong bài đăng trên blog này, người giám sát hiệu ứng hình ảnh máy tính lớn Jussi Kemppainen mô tả cách anh ấy xây dựng thế giới và nhân vật cho trò chơi phiêu lưu 2.5D với sự trợ giúp của Midjourney và Adobe Firefly.
Các kỹ thuật tạo 3D cũng đã được nghiên cứu rất nhiều. Luma tận dụng Trường bức xạ thần kinh (NeRF) để cho phép người tiêu dùng xây dựng nội dung 3D giống như ảnh chụp từ hình ảnh 2D được chụp trên iPhone. Kaedim sử dụng kết hợp AI và kiểm soát chất lượng của con người để tạo ra các mắt lưới 3D sẵn sàng sản xuất và hiện đang được hơn 225 nhà phát triển trò chơi sử dụng. CSM gần đây đã phát hành một mô hình độc quyền có thể tạo mô hình 3D từ video và hình ảnh.
Xây dựng thế giới thời gian thực với các mô hình AI là điều quan trọng về lâu dài. Theo ý kiến của chúng tôi, trong tương lai, toàn bộ trò chơi sẽ không cần phải kết xuất nữa mà sẽ được tạo trong thời gian chạy bằng mạng thần kinh. Công nghệ DLSS của Nvidia đã có thể tạo ra các khung hình trò chơi mới có độ phân giải cao một cách nhanh chóng bằng cách sử dụng GPU cấp độ người tiêu dùng. Có thể một ngày nào đó, bạn sẽ có thể nhấn nút "tương tác" trong một bộ phim Netflix và bước vào một thế giới nơi mọi cảnh được tạo nhanh chóng và phù hợp với người chơi. Trong tương lai, trò chơi sẽ không khác gì phim ảnh.
Điều đáng chú ý là chỉ một thế giới được tạo ra một cách linh hoạt là không đủ để tạo nên một trò chơi hay, bằng chứng là bài đánh giá dành cho No Man's Sky. Lời hứa về thế giới năng động nằm ở sự kết hợp của nó với các hệ thống trò chơi khác (cá nhân hóa, tác nhân tạo, v.v.) để mở ra các hình thức kể chuyện mới lạ. Xét cho cùng, phần hấp dẫn nhất của "Trò chơi trí óc" là cách nó tự nhào nặn cho Ed, chứ không phải cho chính thế giới.
AI "Phi công phụ"
Mặc dù trước đây chúng tôi đã đề cập đến việc sử dụng các tác nhân tạo ra trong trò chơi mô phỏng, nhưng có một trường hợp sử dụng mới nổi khác trong đó AI đóng vai trò là người điều khiển trò chơi đồng hành, hướng dẫn chúng tôi trong trò chơi và trong một số trường hợp thậm chí chiến đấu bên cạnh chúng tôi.
Đối với những người chơi bắt đầu tham gia các trò chơi phức tạp, vai trò của đồng điều khiển AI là vô cùng lớn. Ví dụ: trò chơi hộp cát UGC như Minecraft, Roblox hoặc Rec Room là một môi trường phong phú, nơi người chơi có thể xây dựng hầu hết mọi thứ họ có thể tưởng tượng với các vật liệu và kỹ năng phù hợp. Nhưng ngưỡng học tập rất cao và không dễ để hầu hết người chơi tìm ra cách bắt đầu.
Đồng thí điểm AI có thể biến bất kỳ người chơi nào trở thành người xây dựng bậc thầy trong các trò chơi UGC, cung cấp hướng dẫn từng bước dựa trên lời nhắc bằng văn bản hoặc hình ảnh và hướng dẫn người chơi vượt qua những sai lầm. Một điểm đáng tham khảo là khái niệm "thợ xây bậc thầy" trong thế giới Lego, những sinh vật hiếm hoi này có năng khiếu nhìn thấy bản thiết kế của bất kỳ tác phẩm nào mà họ có thể tưởng tượng khi cần.
Microsoft đã bắt đầu phát triển một hệ thống hỗ trợ AI cho Minecraft sử dụng DALL-E và Github Copilot để cho phép người chơi đưa nội dung và logic vào các phiên Minecraft thông qua lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên. Roblox đang tích cực tích hợp các công cụ tạo trí tuệ nhân tạo vào nền tảng Roblox với sứ mệnh cho phép "mọi người dùng trở thành người sáng tạo". Từ viết mã với Github Copilot đến viết bằng ChatGPT, tính hiệu quả của AI copilot đối với việc đồng sáng tạo đã được chứng minh trong nhiều lĩnh vực.
Ngoài việc đồng tác giả, một LLM được đào tạo về dữ liệu trò chơi của con người sẽ có thể hiểu cách hành xử trong các trò chơi khác nhau. Với sự tích hợp thích hợp, người đại diện có thể hoạt động như một đối tác khi bạn bè của người chơi không thể tham gia hoặc với tư cách là phía bên kia trong các trò chơi đối đầu như FIFA và NBA 2k. Người đại diện như vậy có thể tham gia trò chơi bất cứ lúc nào, bất kể thắng hay thua, đều hòa nhã và sẽ không trách cứ người chơi. Được tinh chỉnh dựa trên lịch sử chơi cá nhân của chúng tôi, những tác nhân như vậy có thể vượt trội hơn rất nhiều so với các bot hiện có, chơi chính xác theo cách chúng tôi làm hoặc chơi theo những cách bổ sung.
Các dự án tương tự đã được chạy thành công trong môi trường hạn chế. Trò chơi đua xe nổi tiếng Forza đã phát triển một hệ thống "Drivatar" sử dụng máy học để tạo trình điều khiển AI cho mỗi người chơi bắt chước hành vi lái xe của họ. Drivatars được tải lên đám mây và khi đối tác của con người ngoại tuyến, Drivatars có thể được gọi để chạy đua với những người chơi khác và thậm chí kiếm điểm chiến thắng. AlphaStar của DeepMind của Google được đào tạo dựa trên bộ dữ liệu trò chơi StarCraft II "200 tuổi" để tạo ra một đặc vụ có thể đối đầu và đánh bại các chuyên gia thể thao điện tử của con người.
Là một thợ máy trò chơi, đồng điều khiển AI thậm chí có thể tạo ra các chế độ trò chơi hoàn toàn mới. Hãy tưởng tượng Fortnite, nhưng mỗi người chơi có một cây đũa phép "thợ xây bậc thầy" có thể ngay lập tức xây tháp bắn tỉa hoặc tảng đá rực lửa bằng lời nhắc. Trong chế độ trò chơi này, kết quả có thể phụ thuộc nhiều vào tác dụng của cây đũa phép (gợi ý) hơn là khả năng nhắm của súng.
"Đối tác" AI hoàn hảo trong trò chơi đã là một phần đáng nhớ của nhiều thương hiệu trò chơi nổi tiếng. Ví dụ bao gồm Cortana trong vũ trụ Halo, Elle trong The Last of Us hoặc Elizabeth trong BioShock Infinite. Đánh bại các bot máy tính không bao giờ là lỗi thời đối với trò chơi cạnh tranh -- từ việc nướng thịt người ngoài hành tinh trong Space Invaders đến chiến đấu bằng cách dậm chân trong StarCraft, chế độ này cuối cùng đã biến thành chế độ trò chơi của riêng nó, Co-op Commander.
Khi trò chơi phát triển thành thế hệ tiếp theo của mạng xã hội, chúng tôi hy vọng đồng thí điểm AI sẽ đóng một vai trò xã hội ngày càng quan trọng. Đã có tài liệu rõ ràng rằng việc bổ sung các tính năng xã hội có thể làm tăng tính hấp dẫn của trò chơi, với tỷ lệ duy trì cao hơn tới 5 lần đối với những người chơi có bạn bè. Theo chúng tôi, mọi trò chơi trong tương lai sẽ có một đồng điều khiển AI.
Tóm lại là
Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu khi áp dụng AI vào trò chơi và có nhiều rào cản pháp lý, đạo đức và kỹ thuật cần được giải quyết trước khi những ý tưởng này có thể được đưa vào cuộc sống. Hiện tại, quyền sở hữu hợp pháp và bảo vệ bản quyền đối với trò chơi sử dụng nội dung do AI tạo phần lớn không rõ ràng trừ khi nhà phát triển có thể chứng minh quyền sở hữu tất cả dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình. Điều này gây khó khăn cho chủ sở hữu tài sản trí tuệ được cấp phép hiện có trong việc sử dụng các mô hình AI của bên thứ ba trong quy trình sản xuất của họ.
Làm thế nào để bồi thường cho các tác giả, nghệ sĩ và người sáng tạo ban đầu đằng sau dữ liệu đào tạo cũng là một vấn đề lớn. Thách thức là hầu hết các mô hình AI đều được đào tạo trên dữ liệu công khai trên internet, hầu hết là các tác phẩm có bản quyền. Trong một số trường hợp, người dùng thậm chí có thể tái tạo phong cách của một nghệ sĩ bằng cách sử dụng các mô hình chung. Vẫn còn sớm và vấn đề bồi thường cho người sáng tạo nội dung cần được giải quyết thỏa đáng.
Hầu hết các mô hình tổng quát hiện quá đắt để chạy trên đám mây ở quy mô toàn cầu 24/7, điều này cần thiết cho các hoạt động trò chơi hiện đại. Để giảm chi phí, các nhà phát triển ứng dụng có thể cần tìm cách giảm tải khối lượng công việc của mô hình cho các thiết bị của người dùng cuối, nhưng điều này sẽ mất thời gian.
Tuy nhiên, giờ đây rõ ràng là các nhà phát triển trò chơi và người chơi rất quan tâm đến AI sáng tạo cho trò chơi. Mặc dù cũng có rất nhiều sự cường điệu, nhưng chúng tôi rất vui mừng khi thấy rất nhiều đội ngũ tài năng trong không gian này làm việc ngoài giờ để xây dựng các sản phẩm sáng tạo.
Cơ hội không chỉ là làm cho các trò chơi hiện có nhanh hơn và rẻ hơn, mà còn tạo ra một loại trò chơi AI hoàn toàn mới mà trước đây không thể thực hiện được. Chúng tôi vẫn chưa biết những trò chơi này sẽ ở dạng nào, nhưng chúng tôi biết rằng lịch sử của ngành công nghiệp trò chơi là một trong những công nghệ cho phép các hình thức chơi mới. Với các hệ thống như tác nhân tổng hợp, cá nhân hóa, kể chuyện bằng AI, xây dựng thế giới năng động và đồng điều khiển AI, chúng ta có thể sắp được chứng kiến những trò chơi "không bao giờ kết thúc" đầu tiên do các nhà phát triển AI tạo ra.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
a16z phân tích chuyên sâu: AI sẽ tạo ra lối chơi mới nào?
Nguồn: a16z
Biên soạn: Nick
Phần lớn cuộc thảo luận ban đầu về cuộc cách mạng AI sáng tạo trong trò chơi tập trung vào cách các công cụ AI có thể tăng hiệu quả của người tạo trò chơi, cho phép trò chơi được sản xuất nhanh hơn và trên quy mô lớn hơn trước. Về lâu dài, chúng tôi tin rằng AI sẽ không chỉ thay đổi cách tạo trò chơi mà còn thay đổi bản chất của trò chơi.
Lúc nào cũng vậy, AI đang giúp tạo ra các dạng trò chơi mới. Từ những ngục tối được tạo theo thủ tục trong Rogue (1980), đến những cỗ máy trạng thái hữu hạn trong Half-Life (1998), đến những giám đốc trò chơi AI trong Left 4 Dead (2008). Gần đây, những tiến bộ trong công nghệ học sâu đã tiếp tục thay đổi cuộc chơi bằng cách cho phép máy tính tạo nội dung mới dựa trên lời nhắc của người dùng và tập dữ liệu lớn.
Đại lý sáng tạo
Được tiên phong bởi Maxis' SimCity vào năm 1989, trò chơi mô phỏng cho phép người chơi xây dựng và quản lý một thành phố ảo. Ngày nay, trò chơi mô phỏng phổ biến nhất là The Sims, nơi có hơn 70 triệu người chơi trên toàn thế giới quản lý những người ảo được gọi là "sim" và để họ tiếp tục cuộc sống hàng ngày của họ. Nhà thiết kế Will Wright từng mô tả The Sims là một "ngôi nhà búp bê tương tác".
Đầu năm nay, một nhóm nghiên cứu từ Đại học Stanford và Google đã xuất bản một bài báo chỉ ra cách áp dụng LLM cho các tác nhân trong trò chơi. Được dẫn dắt bởi nghiên cứu sinh tiến sĩ Joon Sung Park, nhóm nghiên cứu đã kết hợp 25 tác nhân giống Sims vào một thế giới hộp cát nghệ thuật pixel có hành vi được xác định bởi ChatGPT và một kiến trúc mở rộng LLM để sử dụng ngôn ngữ tự nhiên nhằm lưu trữ bản ghi đầy đủ về trải nghiệm của một tác nhân, tổng hợp những ký ức này thành phản ánh cấp cao hơn và tự động truy xuất chúng để lập kế hoạch hành vi.
Những kết quả này là một bản xem trước tuyệt vời về tương lai tiềm năng của trò chơi mô phỏng. Bắt đầu với một đề xuất do người dùng chỉ định rằng một đại lý muốn tổ chức một bữa tiệc Ngày lễ tình nhân, các đại lý sẽ phân phát độc lập lời mời dự tiệc, hình thành tình bạn mới, mời nhau hẹn hò và phối hợp để đến bữa tiệc đúng giờ hai ngày sau đó.
Hành vi này có thể xảy ra vì các LLM được đào tạo về dữ liệu mạng xã hội, vì vậy các mô hình của họ bao gồm các nguyên tắc cơ bản về cách con người nói chuyện với nhau và hành xử trong các bối cảnh xã hội khác nhau. Và trong môi trường kỹ thuật số tương tác như trò chơi tương tự, những phản hồi này có thể được kích hoạt để tạo ra hành vi giống như thật.
Bản thân các đặc vụ cũng có thể được cá nhân hóa, dựa trên khát vọng tưởng tượng của chúng ta về trò chơi "Ngôi nhà búp bê". Người chơi có thể thiết kế một đặc vụ lý tưởng dựa trên chính họ hoặc các nhân vật hư cấu. "Ready Player Me" cho phép người dùng tạo hình đại diện 3D của riêng họ bằng cách chụp ảnh tự sướng và nhập hình đại diện vào hơn 9000 trò chơi/ứng dụng. Nền tảng nhân vật AI Character.ai, InWorld và Convai có thể tạo các NPC tùy chỉnh với cốt truyện, tính cách và kiểm soát hành vi của riêng họ.
Với khả năng ngôn ngữ tự nhiên, cách chúng ta tương tác với các đại lý cũng đã được mở rộng. Ngày nay, các nhà phát triển có thể sử dụng các mô hình chuyển văn bản thành giọng nói của Eleven Labs để tạo ra giọng nói thực tế cho các đại lý của họ. Convai gần đây đã hợp tác với Nvidia để tạo ra một bản demo được công bố rộng rãi, trong đó người chơi có thể tham gia vào một cuộc trò chuyện bằng giọng nói tự nhiên với NPC đầu bếp ramen AI, với lời thoại và biểu cảm khuôn mặt phù hợp được tạo ra trong thời gian thực. Ứng dụng đồng hành AI Replika đã cho phép người dùng trò chuyện với bạn bè của họ thông qua giọng nói, video và AR/VR. Trong tương lai, người ta có thể tưởng tượng một trò chơi mô phỏng nơi người chơi có thể giữ liên lạc với đại lý của họ qua điện thoại hoặc trò chuyện video khi đi du lịch, sau đó nhấp vào một trò chơi nhập vai hơn khi họ quay lại máy tính của mình.
Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết trước khi chúng ta có thể thấy một phiên bản hoàn chỉnh của The Sims. Dữ liệu đào tạo cho LLM có những sai lệch cố hữu có thể được phản ánh trong hành vi của đại lý. Trò chơi dịch vụ thời gian thực 24x7 Chi phí chạy mô phỏng quy mô lớn có thể không khả thi về mặt kinh tế, việc chạy 25 tác nhân trong 2 ngày sẽ tiêu tốn của nhóm nghiên cứu hàng nghìn đô la tiền điện toán. Những nỗ lực giảm tải khối lượng công việc của mô hình cho các thiết bị đầy hứa hẹn nhưng vẫn còn khá sớm. Chúng tôi cũng có thể cần phát triển các chuẩn mực mới xung quanh các mối quan hệ gần như xã hội với các đại lý.
Nhưng có một điều rõ ràng là hiện nay nhu cầu về các đại lý thế hệ là rất lớn. Trong cuộc khảo sát gần đây của chúng tôi, 61% studio trò chơi có kế hoạch thử nghiệm với AI NPC. Chúng tôi tin rằng những người bạn đồng hành của AI sẽ sớm trở nên phổ biến khi các tác nhân tham gia vào các lĩnh vực xã hội hàng ngày của chúng ta. Trò chơi mô phỏng cung cấp một hộp cát kỹ thuật số trong đó chúng ta có thể tương tác với những người bạn đồng hành AI yêu thích của mình theo những cách thú vị và không thể đoán trước. Về lâu dài, bản chất của trò chơi mô phỏng có thể sẽ thay đổi, với những tác nhân này không chỉ là đồ chơi mà còn là những người bạn tiềm năng, thành viên gia đình, đồng nghiệp, cố vấn và thậm chí cả người yêu.
Tùy chỉnh được cá nhân hóa
Mục tiêu cuối cùng của trò chơi được cá nhân hóa là cung cấp cho mỗi người chơi trải nghiệm chơi trò chơi độc đáo. Ví dụ: hãy bắt đầu với việc tạo nhân vật - từ trò chơi hội đồng gốc Dungeons & Dragons cho đến Genshin Impact của Mihoyo, việc tạo nhân vật đã trở thành xương sống của hầu hết mọi trò chơi nhập vai (RPG). Hầu hết các game nhập vai cho phép người chơi chọn từ các tùy chọn cài sẵn để tùy chỉnh ngoại hình, giới tính, đẳng cấp, v.v. Vậy làm thế nào để bạn vượt qua các cài đặt trước để tạo ra một nhân vật duy nhất cho mỗi người chơi và lối chơi? Trình tạo ký tự được cá nhân hóa kết hợp LLM với mô hình khuếch tán văn bản thành hình ảnh cho phép điều này.
Spellbrush's Arrowmancer là một game nhập vai được hỗ trợ bởi mô hình hoạt hình dựa trên GAN tùy chỉnh của công ty. Trong Arrowmancer, người chơi có thể tạo ra một bộ hoàn chỉnh các nhân vật anime độc đáo, bao gồm cả nghệ thuật và khả năng chiến đấu. Cá nhân hóa này cũng là một phần của hệ thống kiếm tiền của nó, với việc người chơi nhập các ký tự do AI tạo vào các biểu ngữ gacha tùy chỉnh, nơi họ có thể kiếm các ký tự trùng lặp để củng cố thứ hạng của mình.
Văn bản và hội thoại trong trò chơi cũng có thể được cá nhân hóa. Các biểu tượng trên thế giới có thể phản ánh một số loại danh hiệu hoặc trạng thái mà người chơi đã đạt được. Các NPC có thể được thiết lập làm đại lý LLM với những tính cách độc đáo thích ứng với hành vi của người chơi. Ví dụ: đối thoại có thể thay đổi dựa trên hành vi trong quá khứ của người chơi với người đại diện. Chúng ta đã thấy khái niệm này được triển khai thành công trong trò chơi triple-A và Monolith's Shadow of Mordor có một hệ thống trả thù tự động tạo ra những câu chuyện thú vị về nhân vật phản diện dựa trên hành động của người chơi. Những yếu tố cá nhân hóa này làm cho mọi trải nghiệm chơi trò chơi trở nên độc đáo.
Nhà phát hành trò chơi Ubisoft gần đây đã tiết lộ Ghostwriter, một công cụ đàm thoại được cung cấp bởi LLM. Ngày nay, các nhà phát hành sử dụng công cụ này để tự động tạo ra các đoạn hội thoại giúp mô phỏng thế giới sống xung quanh người chơi.
Từ quan điểm của người chơi, AI bổ sung thêm tính nhập vai và khả năng chơi của trò chơi. Sự phổ biến lâu dài của các mod nhập vai trong các trò chơi nhập vai thế giới mở như Skyrim và Grand Theft Auto V cho thấy nhu cầu tiềm ẩn đối với các câu chuyện được cá nhân hóa. Thậm chí ngày nay, GTA V luôn có số lượng người chơi cao hơn trên các máy chủ nhập vai so với trò chơi gốc. Chúng tôi tin rằng trong tương lai, các hệ thống cá nhân hóa sẽ trở thành một công cụ hoạt động theo thời gian thực không thể thiếu để thu hút và giữ chân người chơi trên tất cả các trò chơi.
** Tường thuật AI **
Tất nhiên, một trò chơi hay không chỉ có nhân vật và lời thoại. Một kịch bản thú vị khác là tận dụng trí tuệ nhân tạo để kể những câu chuyện hay hơn, mang tính cá nhân hơn.
Dungeons & Dragons là cha đẻ của cách kể chuyện được cá nhân hóa trong trò chơi, trong đó một người được gọi là "bậc thầy ngục tối" chuẩn bị kể một câu chuyện cho một nhóm bạn, mỗi người đóng một vai trong câu chuyện. Câu chuyện kết quả là một phần chính kịch ngẫu hứng, một phần RPG, nghĩa là mỗi phần chơi là duy nhất. Dấu hiệu cho thấy nhu cầu kể chuyện được cá nhân hóa, ngày nay Dungeons & Dragons trở nên phổ biến hơn bao giờ hết, với doanh số bán hàng kỹ thuật số và tương tự đạt mức cao kỷ lục.
Ngày nay, nhiều công ty đang áp dụng LLM cho chế độ câu chuyện Dungeons & Dragons. Cơ hội ở đây là dành cho người chơi dành thời gian của họ trong các vũ trụ IP hoặc do người chơi yêu thích của họ, được hướng dẫn bởi một người kể chuyện AI vô cùng kiên nhẫn. Ra mắt vào năm 2019, Dungeon AI của Latitude là một trò chơi phiêu lưu dựa trên văn bản, có kết thúc mở, trong đó AI đóng vai chủ nhân của hầm ngục. Người dùng cũng đã tinh chỉnh phiên bản GPT-4 của OpenAI để chơi Dungeons & Dragons với kết quả đầy hứa hẹn. Trò chơi phiêu lưu văn bản của Character.AI là một trong những chế độ phổ biến nhất của ứng dụng.
Hidden Door tiến thêm một bước bằng cách đào tạo một mô hình máy học trên một bộ tài liệu nguồn cụ thể (chẳng hạn như The Wizard of Oz) và cho phép người chơi phiêu lưu trong một vũ trụ IP nhất định. Bằng cách này, Hidden Door đã làm việc với chủ sở hữu tài sản trí tuệ để kích hoạt một hình thức mở rộng thương hiệu mới, mang tính tương tác. Ngay sau khi người hâm mộ xem xong một bộ phim hoặc cuốn sách, họ có thể tiếp tục cuộc phiêu lưu trong thế giới yêu thích của mình thông qua các sự kiện tùy chỉnh tương tự như Dungeons & Dragons. Nhu cầu về trải nghiệm của người hâm mộ đang bùng nổ, với Archiveofourown.org và Wattpad, hai kho lưu trữ tiểu thuyết trực tuyến lớn nhất dành cho người hâm mộ, lần lượt nhận được hơn 354 triệu và 146 triệu lượt truy cập trang web chỉ trong tháng 5.
Điều đáng chú ý là có nhiều rào cản trước khi quá trình sản xuất câu chuyện AI hoàn toàn sẵn sàng. Ngày nay, để trở thành một người kể chuyện AI giỏi đòi hỏi rất nhiều sự thiết lập quy tắc của con người để tạo ra các dòng tường thuật xác định một câu chuyện hay. Trí nhớ và sự mạch lạc là rất quan trọng, người kể chuyện cần nhớ những gì đã xảy ra trước đó trong câu chuyện và nhất quán về thực tế và văn phong. Khả năng diễn giải vẫn là một thách thức đối với nhiều mã nguồn đóng hoạt động như một hộp đen và các nhà thiết kế trò chơi cần hiểu cách hệ thống hoạt động để cải thiện trải nghiệm chơi trò chơi.
Tuy nhiên, để vượt qua những rào cản này, AI đã trở thành người đồng hành cùng con người kể chuyện. Ngày nay, hàng triệu nhà văn sử dụng ChatGPT để truyền cảm hứng cho câu chuyện của họ. Studio giải trí ic đã tập hợp DALL-E, ChatGPT, MidjTHER, Eleven Labs và Runway với một nhóm biên tập con người để tạo ra một chương trình phiêu lưu tương tác, do bạn chọn, hiện đang phát trực tuyến trên Netflix.
Xây dựng thế giới năng động
Trong khi các câu chuyện dựa trên văn bản rất phổ biến, nhiều người chơi cũng háo hức muốn thấy những câu chuyện của họ được đưa vào cuộc sống một cách trực quan. Có lẽ một trong những cơ hội lớn nhất cho AI sáng tạo trong chơi game là giúp tạo ra những thế giới sống động mà người chơi dành vô số thời gian để đắm mình trong đó.
Tầm nhìn cuối cùng là có thể tạo các cấp độ và nội dung trong thời gian thực khi người chơi tiến bộ trong trò chơi. "Trò chơi đấu trí" trong tiểu thuyết khoa học viễn tưởng "Trò chơi của Ender" (Ender's Game) là một ví dụ điển hình của loại trò chơi này. Trò chơi trí tuệ là một trò chơi do AI hướng dẫn, thích ứng trong thời gian thực theo sở thích của từng học sinh, với thế giới trò chơi liên tục thay đổi dựa trên hành vi của học sinh và bất kỳ thông tin tinh thần nào khác mà AI suy luận.
Có lẽ thứ gần nhất với "trò chơi đấu trí" ngày nay là sê-ri Left 4 Dead của Valve, sử dụng hướng dẫn của AI để tự động điều chỉnh tốc độ và độ khó của trò chơi. Thay vì đặt điểm sinh sản của kẻ thù (thây ma), đạo diễn AI đặt zombie ở các vị trí khác nhau tùy theo trạng thái, kỹ năng và vị trí của từng người chơi, tạo ra trải nghiệm độc đáo trong mỗi trò chơi. Người sáng lập Valve Gabe Newell gọi hệ thống này là "kể chuyện được lập trình". Bản làm lại Dead Space được giới phê bình đánh giá cao của EA sử dụng một biến thể của hệ thống đạo diễn AI để đưa sự kinh hoàng lên đến cực độ.
Mặc dù ngày nay điều này có vẻ giống như một cốt truyện khoa học viễn tưởng, nhưng một ngày nào đó, với sự cải tiến của các mô hình tổng quát và việc thu thập đủ các tính toán và dữ liệu, chúng ta có thể tạo ra một giám đốc AI không chỉ có thể tạo ra sự sợ hãi mà còn có thể tạo ra chính thế giới đó.
Điều đáng chú ý là khái niệm cấp độ do máy tạo ra trong trò chơi không phải là mới. Từ Hades của Supergiant đến Diablo của Blizzard đến Minecraft của Mojang, nhiều trò chơi phổ biến nhất hiện nay sử dụng cách tạo thủ tục, sử dụng các phương trình và bộ quy tắc do các nhà thiết kế con người điều hành để tạo ngẫu nhiên các cấp độ khác nhau mỗi lần. Một bộ thư viện phần mềm hoàn chỉnh đã được thiết lập để hỗ trợ tạo chương trình. Unity's SpeedTree giúp các nhà phát triển tạo ra những tán lá ảo mà bạn có thể đã thấy trong các khu rừng của Pandora trong Avatar hoặc phong cảnh của Elden Ring.
Một trò chơi có thể kết hợp trình tạo tài sản theo thủ tục với LLM trong giao diện người dùng. Trò chơi "Townscaper" sử dụng một hệ thống quy trình chỉ cần người chơi nhập hai thông tin (vị trí và màu sắc của các khối) là có thể nhanh chóng chuyển đổi thành một cảnh quan thị trấn tuyệt đẹp. Hãy tưởng tượng việc thêm Townscaper của LLM vào giao diện người dùng để giúp người chơi lặp lại các tác phẩm tinh tế và tinh tế hơn thông qua lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Các mô hình tổng quát, được sử dụng cùng với các hệ thống thủ tục, có thể tăng tốc đáng kể việc tạo tài sản. Các nghệ sĩ đã bắt đầu sử dụng các mô hình khuếch tán chuyển văn bản thành hình ảnh cho nghệ thuật ý tưởng và kịch bản phân cảnh được hỗ trợ bởi AI. Trong bài đăng trên blog này, người giám sát hiệu ứng hình ảnh máy tính lớn Jussi Kemppainen mô tả cách anh ấy xây dựng thế giới và nhân vật cho trò chơi phiêu lưu 2.5D với sự trợ giúp của Midjourney và Adobe Firefly.
Xây dựng thế giới thời gian thực với các mô hình AI là điều quan trọng về lâu dài. Theo ý kiến của chúng tôi, trong tương lai, toàn bộ trò chơi sẽ không cần phải kết xuất nữa mà sẽ được tạo trong thời gian chạy bằng mạng thần kinh. Công nghệ DLSS của Nvidia đã có thể tạo ra các khung hình trò chơi mới có độ phân giải cao một cách nhanh chóng bằng cách sử dụng GPU cấp độ người tiêu dùng. Có thể một ngày nào đó, bạn sẽ có thể nhấn nút "tương tác" trong một bộ phim Netflix và bước vào một thế giới nơi mọi cảnh được tạo nhanh chóng và phù hợp với người chơi. Trong tương lai, trò chơi sẽ không khác gì phim ảnh.
Điều đáng chú ý là chỉ một thế giới được tạo ra một cách linh hoạt là không đủ để tạo nên một trò chơi hay, bằng chứng là bài đánh giá dành cho No Man's Sky. Lời hứa về thế giới năng động nằm ở sự kết hợp của nó với các hệ thống trò chơi khác (cá nhân hóa, tác nhân tạo, v.v.) để mở ra các hình thức kể chuyện mới lạ. Xét cho cùng, phần hấp dẫn nhất của "Trò chơi trí óc" là cách nó tự nhào nặn cho Ed, chứ không phải cho chính thế giới.
AI "Phi công phụ"
Mặc dù trước đây chúng tôi đã đề cập đến việc sử dụng các tác nhân tạo ra trong trò chơi mô phỏng, nhưng có một trường hợp sử dụng mới nổi khác trong đó AI đóng vai trò là người điều khiển trò chơi đồng hành, hướng dẫn chúng tôi trong trò chơi và trong một số trường hợp thậm chí chiến đấu bên cạnh chúng tôi.
Đối với những người chơi bắt đầu tham gia các trò chơi phức tạp, vai trò của đồng điều khiển AI là vô cùng lớn. Ví dụ: trò chơi hộp cát UGC như Minecraft, Roblox hoặc Rec Room là một môi trường phong phú, nơi người chơi có thể xây dựng hầu hết mọi thứ họ có thể tưởng tượng với các vật liệu và kỹ năng phù hợp. Nhưng ngưỡng học tập rất cao và không dễ để hầu hết người chơi tìm ra cách bắt đầu.
Đồng thí điểm AI có thể biến bất kỳ người chơi nào trở thành người xây dựng bậc thầy trong các trò chơi UGC, cung cấp hướng dẫn từng bước dựa trên lời nhắc bằng văn bản hoặc hình ảnh và hướng dẫn người chơi vượt qua những sai lầm. Một điểm đáng tham khảo là khái niệm "thợ xây bậc thầy" trong thế giới Lego, những sinh vật hiếm hoi này có năng khiếu nhìn thấy bản thiết kế của bất kỳ tác phẩm nào mà họ có thể tưởng tượng khi cần.
Microsoft đã bắt đầu phát triển một hệ thống hỗ trợ AI cho Minecraft sử dụng DALL-E và Github Copilot để cho phép người chơi đưa nội dung và logic vào các phiên Minecraft thông qua lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên. Roblox đang tích cực tích hợp các công cụ tạo trí tuệ nhân tạo vào nền tảng Roblox với sứ mệnh cho phép "mọi người dùng trở thành người sáng tạo". Từ viết mã với Github Copilot đến viết bằng ChatGPT, tính hiệu quả của AI copilot đối với việc đồng sáng tạo đã được chứng minh trong nhiều lĩnh vực.
Các dự án tương tự đã được chạy thành công trong môi trường hạn chế. Trò chơi đua xe nổi tiếng Forza đã phát triển một hệ thống "Drivatar" sử dụng máy học để tạo trình điều khiển AI cho mỗi người chơi bắt chước hành vi lái xe của họ. Drivatars được tải lên đám mây và khi đối tác của con người ngoại tuyến, Drivatars có thể được gọi để chạy đua với những người chơi khác và thậm chí kiếm điểm chiến thắng. AlphaStar của DeepMind của Google được đào tạo dựa trên bộ dữ liệu trò chơi StarCraft II "200 tuổi" để tạo ra một đặc vụ có thể đối đầu và đánh bại các chuyên gia thể thao điện tử của con người.
Là một thợ máy trò chơi, đồng điều khiển AI thậm chí có thể tạo ra các chế độ trò chơi hoàn toàn mới. Hãy tưởng tượng Fortnite, nhưng mỗi người chơi có một cây đũa phép "thợ xây bậc thầy" có thể ngay lập tức xây tháp bắn tỉa hoặc tảng đá rực lửa bằng lời nhắc. Trong chế độ trò chơi này, kết quả có thể phụ thuộc nhiều vào tác dụng của cây đũa phép (gợi ý) hơn là khả năng nhắm của súng.
"Đối tác" AI hoàn hảo trong trò chơi đã là một phần đáng nhớ của nhiều thương hiệu trò chơi nổi tiếng. Ví dụ bao gồm Cortana trong vũ trụ Halo, Elle trong The Last of Us hoặc Elizabeth trong BioShock Infinite. Đánh bại các bot máy tính không bao giờ là lỗi thời đối với trò chơi cạnh tranh -- từ việc nướng thịt người ngoài hành tinh trong Space Invaders đến chiến đấu bằng cách dậm chân trong StarCraft, chế độ này cuối cùng đã biến thành chế độ trò chơi của riêng nó, Co-op Commander.
Tóm lại là
Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu khi áp dụng AI vào trò chơi và có nhiều rào cản pháp lý, đạo đức và kỹ thuật cần được giải quyết trước khi những ý tưởng này có thể được đưa vào cuộc sống. Hiện tại, quyền sở hữu hợp pháp và bảo vệ bản quyền đối với trò chơi sử dụng nội dung do AI tạo phần lớn không rõ ràng trừ khi nhà phát triển có thể chứng minh quyền sở hữu tất cả dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình. Điều này gây khó khăn cho chủ sở hữu tài sản trí tuệ được cấp phép hiện có trong việc sử dụng các mô hình AI của bên thứ ba trong quy trình sản xuất của họ.
Làm thế nào để bồi thường cho các tác giả, nghệ sĩ và người sáng tạo ban đầu đằng sau dữ liệu đào tạo cũng là một vấn đề lớn. Thách thức là hầu hết các mô hình AI đều được đào tạo trên dữ liệu công khai trên internet, hầu hết là các tác phẩm có bản quyền. Trong một số trường hợp, người dùng thậm chí có thể tái tạo phong cách của một nghệ sĩ bằng cách sử dụng các mô hình chung. Vẫn còn sớm và vấn đề bồi thường cho người sáng tạo nội dung cần được giải quyết thỏa đáng.
Hầu hết các mô hình tổng quát hiện quá đắt để chạy trên đám mây ở quy mô toàn cầu 24/7, điều này cần thiết cho các hoạt động trò chơi hiện đại. Để giảm chi phí, các nhà phát triển ứng dụng có thể cần tìm cách giảm tải khối lượng công việc của mô hình cho các thiết bị của người dùng cuối, nhưng điều này sẽ mất thời gian.
Tuy nhiên, giờ đây rõ ràng là các nhà phát triển trò chơi và người chơi rất quan tâm đến AI sáng tạo cho trò chơi. Mặc dù cũng có rất nhiều sự cường điệu, nhưng chúng tôi rất vui mừng khi thấy rất nhiều đội ngũ tài năng trong không gian này làm việc ngoài giờ để xây dựng các sản phẩm sáng tạo.
Cơ hội không chỉ là làm cho các trò chơi hiện có nhanh hơn và rẻ hơn, mà còn tạo ra một loại trò chơi AI hoàn toàn mới mà trước đây không thể thực hiện được. Chúng tôi vẫn chưa biết những trò chơi này sẽ ở dạng nào, nhưng chúng tôi biết rằng lịch sử của ngành công nghiệp trò chơi là một trong những công nghệ cho phép các hình thức chơi mới. Với các hệ thống như tác nhân tổng hợp, cá nhân hóa, kể chuyện bằng AI, xây dựng thế giới năng động và đồng điều khiển AI, chúng ta có thể sắp được chứng kiến những trò chơi "không bao giờ kết thúc" đầu tiên do các nhà phát triển AI tạo ra.