Игры с разумом: как разработчики применяют нейросети в гейм-индустрии
![Игры с разумом: как разработчики применяют нейросети в гейм-индустрии Игры с разумом: как разработчики применяют нейросети в гейм-индустрии](https://images.techinsider.ru/upload/img_cache/010/01023b0f198e2db5de0d8122089abd35_ce_4500x3000x177x0_cropped_510x340.webp)
Искусственный интеллект в играх начали применять еще во второй половине XX века – задолго до массового распространения персональных компьютеров. Но появление нейросетевых технологий подняло ИИ на качественно новый уровень и начало менять как процесс разработки игр, так и сами игры. Однако, прежде всего, стоит разграничить понятия «искусственный интеллект» и «нейросеть».
- ИИ – имитация разумности, которая может быть достигнута разными средствами. И совсем не обязательно степень этой разумности будет высокой.
- А нейросеть – система, подражающая работе человеческого мозга и обученная на большом объеме данных. Как следствие, она способна выдавать нелинейный, в хорошем смысле непредсказуемый результат. Сегодня нейросеть – лучшая основа для искусственного интеллекта.
Воспитание чувств и реакций
Самый очевидный вариант использования нейросетей в гейм-индустрии – создание текстового контента, прежде всего речи неигровых персонажей (non-player character, NPC). Шаблонные ответы убивают все настроение, нейросети же предлагают оригинальные фразы, имитируя живое общение. Не всегда успешно, но все лучше и лучше.
Потом эту текстовую импровизацию нужно трансформировать в речь, причем с соответствующей мимикой. Для этого существует нейросетевой сервис ACE for Games от Nvidia, который объединяет три оптимизированные базовые ИИ-модели.
- Nvidia NeMo пишет реалистичную речь персонажа с учетом его истории. Обучают эту модель разработчики на собственных наборах данных.
- Nvidia Omniverse Audio2Face создает анимацию лица персонажа в соответствии с произносимой им речью. Этот модуль включает коннекторы Omniverse для MetaHuman Animator – программы лицевой анимации, работающей с популярным игровым движком Unreal Engine 5.
- Nvidia Riva служит для распознавания речи игрока и трансформации ее в текст для общения с игровым ИИ.
![Для демонстрации нейросетевой технологии ACE (реплики + мимика рта) Nvidia выбрала сюжет с барменом. Для демонстрации нейросетевой технологии ACE (реплики + мимика рта) Nvidia выбрала сюжет с барменом.](https://images.techinsider.ru/upload/img_cache/617/617c10bf0f6498a0edd2f7e56c6bda6a_cropped_510x287.webp)
Лепим и рисуем
Модная тема создания изображений с помощью нейросетевых инструментов гейм-индустрию тоже стороной не обошла. Правда, профессионалы используют более сложные инструменты, чем Midjourney, хотя и его тоже.
![](https://images.techinsider.ru/upload/img_cache/d54/d54e0ce120efe61f3ff9450b14b1f935_cropped_510x233.webp)
В частности, среди игровых художников популярна нейросеть Stable Diffusion. Ее особенность – широчайший диапазон настроек. Есть фильтры, есть задающие стиль рисования модели, есть масса написанных сторонними разработчиками расширений. Кроме того, Stable Diffusion можно обучить на собственных референсных изображениях, получив на выходе картинки в своем же авторском стиле. Добиться нужного результата непросто, так что уже можно говорить о появлении профессии AI-художника. Но и при всех сложностях скорость создания персонажей возрастает на порядок.
![Нарисовать в Stable Diffusion персонажей, используя в качестве референсов изображения из Minecraft? Легко! Нарисовать в Stable Diffusion персонажей, используя в качестве референсов изображения из Minecraft? Легко!](https://images.techinsider.ru/upload/img_cache/911/911797cfe69f6094834c3cf0a7168401_cropped_365x578.webp)
Существуют и нейросетевые генераторы 3D-моделей, например Mesh. Достаточно дать программе текстовое задание, чтобы получить на выходе объект с заданными текстурами. Конечно, сходу шедевр не создать, и все же выходит намного быстрее, чем вручную. А некоторые нейросети, в частности Instant NeRF, строят 3D-модели по набору картинок.
Квесты с текстом
Еще один вариант применения нейросетей в играх – придумывание несложных квестов. Более того, существуют текстовые ролевые игры на основе ChatGPT. Там игрок определяет стиль приключения, выбирает тип персонажа, а затем словами описывает свои реакции на сюжетные повороты. И в зависимости от этих описаний нейросеть генерирует цепочку событий. Самую известную из таких игр, AI Dungeon, с 2019 года из Google Play скачали более 1 млн раз. Любопытно, что некоторые пользователи указывали на склонность этой игры к созданию сексуализированного контента без соответствующего запроса – видимо, нейросеть ориентировалась на пожелания других пользователей или ее обучали на таком материале.
![В последней версии текстового квеста AI Dungeon есть возможность генерации изображений. В последней версии текстового квеста AI Dungeon есть возможность генерации изображений.](https://images.techinsider.ru/upload/img_cache/fd6/fd624b4965f0569eb05e709ca40995d2_cropped_510x309.webp)
Творцы миров
Нейросети, генерирующие изображения, перестают выглядеть чудом после знакомства с такими инструментами, как Promethean AI, – создающими трехмерные игровые миры. Принцип управления у них аналогичный: нужный стиль изображения можно описать текстом или задать референсной картинкой. Нейросеть предложит варианты, а потом трансформирует выбранное изображение в 3D. И так на каждом этапе сотворения игрового мира: начинаем с ландшафта, затем дополняем его всем необходимым. Нейросеть сама вписывает объекты в пейзаж и размещает персонажей в пространстве. И фигуры действительно становятся объемными, с какой стороны ни посмотри. Promethean AI позволяет любому желающему почувствовать себя демиургом: с таким инструментом можно не только сотворить собственный мир, но и сделать это гораздо быстрее, чем за шесть дней.
![](https://images.techinsider.ru/upload/img_cache/732/732ecab6713274ab115c8b0a7fbf5972_cropped_510x287.webp)
Эксперты рассказывают
Мы вели исследования в области нейросетей, оценивали их потенциал для работы, но на данный момент решили все-таки не вводить их в повседневные пайплайны. Мы убеждены в важности сохранения баланса между технологиями и человеческим творчеством и верим, что, несмотря на потенциальные преимущества нейросетей, наша команда способна достичь успеха без их использования на ежедневной основе. Тем не менее мы продолжаем внимательно отслеживать развитие ИИ и не исключаем возможности его внедрения в будущем.
В любом случае нейросети способны значительно упростить как минимум этап препродакшена проектов. Они позволяют быстрее находить лучшие способы реализации идей и уменьшить общее время разработки. Мы думаем, что скоро многие компании имплементируют подобные инструменты в свой пайплайн в том или ином виде. Помимо того же ChatGPT, помогающего в обработке текстов, мы считаем перспективными множество нейросетевых инструментов. Если для теста или вдохновения нужно сгенерировать изображение, есть Stable Diffusion, Midjourney, Magnific, Automatic1111, Fooocus и плагин Krita AI Diffusion. Особняком стоит FORGE – абсолютно новый, революционный интерфейс для генерации картинок от автора Fooocus. Его «фишкой» является прекрасная оптимизация, прямая работа со слоями изображений и другие интересные функции. Среди инструментов для работы со звуком или голосом можно выделить RVC и ElevenLabs, а для генерации видео – SVD (Stable Video Diffusion) и Runway.
Если говорить об удачных примерах масштабного применения нейросетей при разработке игр, то вспоминается прежде всего Ubisoft. Этот гигант гейм-индустрии использует для своих проектов нейросеть Ghostwriter, пишущую реплики для NPC. Однако представители Ubisoft подчеркивают, что они ни в коем случае не планируют заменять своих сценаристов, а лишь избавляют их от рутинных задач. Сценарист продолжает играть ключевую роль, просто теперь определенный пласт реплик он генерирует с помощью ИИ, а потом выбирает лучший вариант и, если нужно, редактирует.
В прошлом году большинство наших сотрудников начали использовать ИИ на регулярной основе. Художники – для прототипирования концепт-артов и интерфейса, продакт-менеджеры – для работы с документацией и большим количеством данных.
Сам я регулярно создаю тестовые прототипы для наших продуктов. Тут главное – хорошо разбираться в предмете, чтобы донести задание до «виртуального программиста». Большую задачу необходимо разбивать на множество маленьких, потому что нейросети тяжело концентрироваться на нескольких вопросах сразу.
Успех применения нейросетей во многом зависит от качества и количества данных, а также от правильного подхода к выбору и настройке архитектуры для каждой отдельной задачи. Я, как гейм-дизайнер, использую ИИ для повседневных мелких задач – когда нужно быстро изобразить прототип в дизайн-документе, собрать шаблон для интерфейса, оперативно найти ошибку в коде, составить список или выдать резюме по большому объему информации.
Но не всегда все идет гладко. Внедрить искусственный интеллект в пайплайн разработки достаточно сложно: разным специалистам требуются разные нейросети. Процессы надо стандартизировать и отслеживать, сотрудников – обучать. И в любом случае работа, сделанная ИИ, всегда требует приложения рук.
![](https://images.techinsider.ru/upload/img_cache/34b/34bfdbab5762ab0a8679490b4dd7fa2c_cropped_510x338.webp)
Убийца мечты
Самый ужасный вариант применения нейросетей в игровой индустрии – использование их при тестировании. Ведь есть люди, работа которых заключается в том, чтобы играть, попутно выявляя баги и недочеты. И вот эту-то удивительную профессию нейросети уничтожают на наших глазах, справляясь с задачей лучше и быстрее. И куда, скажите на милость, теперь податься тестировщикам игр?
Нейробрат следит за тобой
Известно, что ИИ в играх активно используют для анализа поведения пользователей: это позволяет разработчику сделать игру интереснее. Однако применяют здесь нейросетевые технологии или довольствуются сложными алгоритмическими схемами, неизвестно. Впрочем, даже если нейросетей тут пока нет, их появление лишь вопрос времени.
А Steam против
С юридической точки зрения продукты, созданные с помощью нейросетей, можно разделить на две группы: полученные на основе собственной обучающей базы данных или на датасетах из открытых источников. Второе действительно этически небезупречно, поэтому компания Valve, владелец крупнейшего онлайн-магазина игр, требует от разработчиков доказательства того, что нейросети были обучены на их массивах данных. Выглядит такое требование вполне корректно, но есть два нюанса. Во-первых, если компания сама не заявила об использовании нейросетей, доказать этот факт непросто. А во-вторых, ведь и люди творческих профессий опираются на опыт предшественников.