Как вы можете использовать революцию в сфере ИИ для более эффективного создания игр | GI Sprint
Ни одна индустрия не осталась нетронутой от нависшего присутствия искусственного интеллекта – и игровая индустрия не исключение. Но рост генеративных AI инструментов, таких как ChatGPT и Midjourney, несколько затенил факт, что AI в той или иной форме влиял на разработку игр с как минимум 1980-х годов.
Существует широкое мнение, что AI "нов" для этой области, говорит Томми Томпсон, директор консалтинговой фирмы AI and Games, выступая на панельной дискуссии в рамках нашей новой серии GI Sprint о том, как создавать игры быстрее и дешевле. Но идея о том, что AI является новой инновацией и что он только сейчас начинает угрожать рабочим местам, далека от истины.
Томпсон, который работает с разработчиками по внедрению AI в их процессы, наблюдал за этим "тихим революцией" в индустрии с конца 2000-х годов. В то время разработчики начали включать машинное обучение в свои рабочие процессы. Но AI - это область компьютерной науки, которая насчитывает десятилетия, а игровая индустрия извлекала из нее пользу уже несколько десятилетий.
Шон Купер, технический директор компании Didimo, объясняет: "Я могу вспомнить множество автоматизаций и AI, которые мы использовали с 1980-х годов. А сейчас мы начинаем о них говорить и начинают переживать. Но они всегда были здесь. И AI лишает людей работы. Нам, например, не нужно тестировщика для тестирования игры или нам нужно меньше людей для тестирования игры, чтобы достичь [нашей] цели."
Купер, чья компания разрабатывает инструменты для автоматизации создания персонажей и наполнения игровых миров NPC, добавляет, что не понимает, почему люди сейчас так волнуются – потому что, по его опыту, AI и автоматизация всегда были постоянной величиной. Он говорит, что это всегда позволяло разработчикам быть более эффективными, и также было находкой для студий, которым не хватало финансовых средств для найма сотрудников для повышения качества их продукции.
Томпсон добавляет, что использование сложных AI инструментов традиционно происходило за закрытыми дверями в AAA пространствах. Поэтому такие системы ранее не были широко разрекламированы, так как считались обыденными повседневными инструментами.
Только сейчас, когда AI распространился в общественном сознании, те, кто находится за пределами этих стен, начинают осознавать его потенциальные выгоды и риски. Как же тогда, в эту новую эру, когда AI в моде, могут разработчики игр максимально использовать его для улучшения своих процессов и, в конечном итоге, создания игр с более низкими затратами?
Вы можете посмотреть полный подкаст ниже, скачать его здесь, или найти его на вашей любимой платформе для подкастов.
Не гонитесь за последней модой
Несомненно, сейчас наблюдается бум AI и это предсказуемо приводит к взрыву инструментов и сервисов, которые предлагают AI в той или иной форме. Эта "продуктизация" может затруднить студиям определение, какие инструменты им подходят – и действительно ли генеративный AI так хорош, как о нем говорят.
Наши панелисты согласны, что было бы разумным фильтровать шум и пытаться сосредоточиться на сути.
"Проблема в том, что разговоры об AI в видеоиграх часто ведутся людьми, которые не работают в играх, и чаще всего пытаются продать AI продукт," говорит Томпсон. "И это не только искажает разговор, особенно среди игроков и широкой общественности, но также искажает восприятие внутри индустрии."
"Это, безусловно, то, что я испытываю, общаясь со многими студиями. Они слышат о GPT и других вещах и говорят 'Можем ли мы это использовать в наших играх?', а я им отвечаю 'Ну да – но нет'."
Этично и легально ли использовать некоторые из этих инструментов, учитывая проблемы с авторскими правами, – это еще один вопрос, добавляет он.
"Нет единого универсального решения, которое создаст вашу игру за вас. Я буду удивлен, если мы увидим это в нашей жизни"Люси Минье
Купер также указывает, что если вы просто добавите к названию продукта "AI", он, скорее всего, получит больше инвестиций – даже если это просто простая автоматизация. Это потому, что люди с деньгами вдохновлены инновациями и склонны раздувать новые идеи. Это, в свою очередь, приводит к распространению AI продуктов и услуг, которые разработчики могут видеть как средство для зарабатывания денег. В какой-то степени не имеет значения, действительно ли эти продукты являются AI продуктами.
Между тем, хотя генеративный AI ведет разговор, студии могут обнаружить, что принятие услуг в этой области приводит к новым проблемам, которые они не предвидели – особенно относительно эффективного использования этих инструментов – не говоря уже о потенциальных юридических ловушках, связанных с тем, что неизвестно, на каком данные были обучены модели.
Вместо того чтобы гнаться за инструментами, которые могут представлять ложную надежду, разработчикам следует вместо этого интегрировать проверенные инструменты, такие как автоматизация или машинное обучение, в свои рабочие процессы. Это совет Люси Минье, старшего продюсера в Mighty Build and Test – студии, сосредоточенной на качестве и автоматизации.
"Они, вероятно, обнаружат, как и мы в Keywords [материнская компания Mighty Build and Test] недавно, что инструменты в том состоянии, в котором они находятся сейчас, не обязательно соответствуют своему полному обещанию," говорит она. "И стоимость обучения этому может быть высокой для небольшой команды."
Обратитесь к open source
По мере расширения спектра инструментов ИИ, как студии без ресурсов, чтобы создавать собственные инструменты с нуля, могут участвовать в этом процессе? Разработчики, особенно инди, могут захотеть воспользоваться богатыми ресурсами open source как отправной точкой, говорит Купер.
"Если вы посмотрите на инди-игры, у них маленькие бюджеты, и если привнести системы ИИ, особенно бесплатные open source разработки, их уровень качества значительно повысится, потому что те люди, которых они не могут нанять, теперь заменяются этими генеративными системами ИИ," объясняет он.
Но если не заложить основу для принятия новых инструментов или не обучить персонал правильно их использовать, это приведет к непреднамеренным последствиям, добавляет Мигне. Многие в сообществе open source также предупреждают, что полная стоимость open source не равна нулю — несмотря на то, что деньги не меняются. IBM, например, объясняет, что необходимо учитывать эксплуатационные расходы, а поддержка программного обеспечения с открытым исходным кодом часто является сложной задачей, требующей от волонтеров посвящать свое время, например, на исправление ошибок или добавление новых функций.
"Надо помнить, что общее восприятие инструментов [генеративного] ИИ в глазах общественности заключается в том, что [они] бесплатны для использования — и это явно не так," говорит Мигне. "Это также может искажать восприятие в индустрии, что поскольку они бесплатны, широко доступны и просты в использовании, они являются своего рода панацеей для всех производственных проблем — отсутствие людей, нехватка навыков... практически как ускорение опыта."
Идентифицируйте лучшие задачи для автоматизации
Трудно знать, с чего начать автоматизацию рабочих процессов, говорит Лорен Маслен, директор по производству в Mighty Build and Test, потому что многие части индустрии кажутся созревшими для автоматизации. Но это может не сработать на практике.
Хорошими кандидатами являются любые области, где вы традиционно генерировали контент, говорит она, отмечая NPC и персонажей, случаи, когда у вас есть много дублирования в средах или даже в кодировании и инженерии. Для ее компании, однако, большая часть работы заключается в рассмотрении процесса QA.
"Если вы смотрите на любую игру любого масштаба, то вы имеете дело с огромным количеством тестовых случаев. Вы полагаетесь на точное выполнение их для распределенной команды, чтобы убедиться, что регрессии пойманы на ранней стадии — все такие вещи. И это снова область, где у вас есть повторение работы, [что] может быть местом для автоматизации или ИИ, который идеально вписывается в головоломку."
"Проблема в том, что этот разговор о ИИ в видеоиграх часто ведут люди, которые не работают в играх, и пытаются продать продукт ИИ"Томми Томпсон
В связи с этим Томпсон добавляет, что важно с самого начала определить, какие именно части ваших рабочих процессов зря тратят рабочую силу — "остановиться и подумать о тех частях вашего процесса, которые довольно рутинные и монотонные."
"Так что когда мы говорим о QA, например, тестировщик QA должен столкнуться с дверью 500 раз под 700 разными углами, чтобы убедиться, что вы не можете пройти через дверь — автоматизируйте это," говорит он. "Но вещи типа 'Мне нужно, чтобы кто-то прошёл контроль качества уровня раз в несколько дней, чтобы убедиться, что UV корректны, и текстуры отображаются правильно в игре, и вся визуальная целостность там' — это что-то, что мы можем делать с помощью распознавания изображений, безусловно, но я думаю, что мы можем часто делать это гораздо быстрее с помощью человека."
Знать, как далеко идти и какие инструменты использовать
Когда вы приступаете к внедрению инструментов ИИ или введению элементов автоматизации, важно найти правильные инструменты для правильных целей — и сделать ваше домашнее задание, прежде чем вкладывать время и ресурсы.
"Не все инструменты ИИ или автоматизации полезны для одних и тех же задач," предупреждает Мигне. "Если вы пытаетесь создать бота, который будет биться о дверь, вы не будете использовать тот инструмент, который создаёт повторяющуюся повестку дня. Идентифицируйте те области, которые вы действительно хотите автоматизировать, а затем проведите исследование того, что там доступно — и используйте правильный инструмент для правильной цели.
"Нет ни одной серебряной пули, которая создаст для вас игру. Её ещё не существует. Я был бы удивлён, если бы мы увидели это при нашей жизни."
"Вместо того чтобы слепо прыгать на подножку, сектор в целом должен быть намеренным в том, что автоматизируется"Алена Чиа
Доктор Алена Чиа, преподаватель Голдсмитса в Лондонском Университете, изучает разработчиков игр и как они автоматизируют процессы. Она говорит, что разные члены команды могут смотреть на автоматизацию сквозь разные призмы и что, в конечном итоге, важно знать, как далеко нужно зайти — и когда вы заходите слишком далеко. Она приводит пример создания отдельных деревьев и создания лесного окружения; ИИ не способен на широкое мышление или концептуализацию, и нужно быть осторожным, чтобы элементы генерации контента не были переданы машинам.
"Так что я думаю, что вместо того чтобы слепо или просто прыгать на подножку, руководители и студии — и сектор в целом — должны быть намеренными в том, что автоматизируется."
Не забывайте, что игры — это искусство
В конечном счёте, студии не должны терять из виду свой фирменный стиль или уникальное торговое предложение, когда они обращаются к автоматизации и инструментам ИИ.
Чиа говорит, что при решении, что автоматизировать, ловушкой является думать исключительно с точки зрения того, насколько более эффективно машина может выполнить задачу. Вместо этого, студии должны принимать широкий подход и подумать о том, как каждая дисциплина — от дизайнеров нарратива до художников и программистов — может рассматривать автоматизацию.
Что произойдёт, продолжает Чиа, так это будет движущаяся цель в отношении того, что считается достаточно креативным, чтобы не автоматизировать, и что является "мясом и картошкой". В целом, как мы ценим игры и что потребители ищут, также будет меняться со временем и по мере того, как общая картина автоматизации будет продвигаться вперёд — особенно если игроки ценят знание, что их игра предлагает человеческий подход.
"Я не думаю, что мы можем сейчас расставить все точки над i, но, безусловно, мы можем иметь представление о том, как игры будут выглядеть на разных уровнях," говорит Чиа, сигнализируя, что индустрия увидит больше автоматизации и принятия ИИ в ближайшем будущем. Насколько далеко это зайдёт, однако, остаётся выяснить.
"Я была на GDC, и на круглом столе художник сказал: 'На самом деле, текстурирование не так бездумно, как вы можете себе представить, есть много аспектов текстурирования, которые также рассказывают историю'," добавляет она. "Так что хотя есть консенсус [что можно автоматизировать] такие вещи, как врезание в дверь или тестирование игры, когда дело доходит до более тонких творческих процессов, я не думаю, что мы ещё видим консенсус в том, что должно и что не должно быть автоматизировано."
