מיקרוסופט קופיילוט משחררת דמו משחקי Quake 2 שנוצר על ידי בינה מלאכותית

דמיינו שאתם משחקים ב-Quake II, אבל במקום המנוע המקורי של המשחק, בינה מלאכותית מייצרת פשוטו כמשמעו כל פריים תוך כדי תנועה. זה מה שמיקרוסופט חשפה - דמו של Quake II שניתן לשחק בו, המופעל כולו על ידי בינה מלאכותית. זהו חלק מהמשחק החדש של מיקרוסופט. טייס משנה לניסויי משחקים וזמין לניסיון ישירות בדפדפן האינטרנט שלך. בהדגמה זו, מערכת המונעת על ידי בינה מלאכותית משחזרת קטע ממשחק היריות הקלאסי מגוף ראשון משנת 1997, Quake II, בזמן אמת, ומגיבה לקלטים שלך (מקלדת או בקר) בדיוק כמו המשחק האמיתי.

הדמו הזה של Copilot Quake 2 אינו מוד או שידור וידאו של ה- משחק מקורי – זהו העתק מלא של שלב אחד שנוצר על ידי בינה מלאכותית. תרוצו במסדרונות, תפוצצו אויבים, תאספו חבילות בריאות ותלחצו על מתגים כרגיל. הטוויסט הוא שכל פריים של גרפיקה נוצר על ידי מודל בינה מלאכותית בזמן אמת, במקום להיות מעובד על ידי הקוד המקורי של המשחק. מיקרוסופט הפכה אותו לנגיש דרך Copilot Labs כתצוגה מקדימה למחקר, כך שכל אחד יכול לקפוץ ולשחק ב-Quake 2 המופעל על ידי בינה מלאכותית בדפדפן שלו למשך כמה דקות ולראות את התוצאות.

WHaMM: הטכנולוגיה מאחורי דמו משחק הבינה המלאכותית של Quake II

אז מה בדיוק מניע את דמו משחק הבינה המלאכותית הזה של Quake 2? הקסם מגיע ממערכת בשם WHaMM, ראשי תיבות של "World and Human Action MaskGIT Model". בעיקרון, זהו מוח הבינה המלאכותית שלמד כיצד פועל העולם של Quake II. WHaMM הוא חלק מ... משפחת הבינה המלאכותית של מיקרוסופט, Muse מודלים עולמיים למשחקי וידאו.

במילים פשוטות, מודל עולם הוא בינה מלאכותית שיכולה ללמוד את הדינמיקה של משחק - כיצד עולם המשחק משתנה כאשר השחקן או אלמנטים אחרים פועלים - על ידי צפייה בהרבה משחקיות. חשבו על זה כמו אימון בינה מלאכותית על טונות של צילומי Quake II עד שהיא מבינה מה קורה כשלוחצים על כפתור, יורים באויב או פותחים דלת.

הגרסה הקודמת של דגם זה יכלה לייצר רק פריים אחד לשנייה, נתון איטי מדי למשחק חלק. WHaMM הוא שיפור גדול; הוא משתמש בגישה חכמה המאפשרת לו לייצר מעל 10 פריימים לשנייה. במקום לצייר כל פיקסל בנפרד, הבינה המלאכותית משרטטת במהירות את כל הסצנה ולאחר מכן משפרת את הפרטים. תהליך דו-שלבי זה - סקיצה גסה על ידי המודל הראשי ולאחריה ניקוי מהיר ממודל קטן יותר - מאפשר ל-WHaMM ליצור פריימים מהר מספיק כדי להרגיש אינטראקטיביים.

שדרוג חשוב נוסף הוא אופן אימון המערכת. במקום להזדקק לשנים של נתונים, הצוות התמקד בנתוני משחק של Quake II שנבחרו בקפידה במשך כשבוע. אימון קצר וממוקד זה אפשר לבינה המלאכותית ללמוד את יסודות המכניקה של Quake II במהירות רבה. הפלט טוב בהרבה כעת, עם פריימים ברזולוציה גבוהה יותר (640×360 פיקסלים בהשוואה ל-300×180 קודם), מה שהופך את החוויה לניתנת לזיהוי ומהנה יותר. אתם יכולים לשחק במשחק הזה. כאן.

כיצד הבינה המלאכותית מייצרת ושולטת במשחק Quake?

אתם עשויים לתהות כיצד בינה מלאכותית יכולה להתמודד עם כל הלוגיקה והגרפיקה של המשחק ב-Quake. באופן מסורתי, מנוע משחק כמו זה שהפעיל את Quake II הוא תוכנה מורכבת המטפלת בפיזיקה, התנהגות אויב וגרפיקה. בהדגמה זו, אף אחד מהמנוע המקורי הזה לא פועל. במקום זאת, מודל הבינה המלאכותית עצמו פועל כמו מנוע המשחק.

הבינה המלאכותית בוחנת את הפריימים האחרונים במשחק ואת הקלט האחרון שלכם (נניח שלחצתם קדימה או לחצתם על "לירות") ואז מנבאת איך אמור להיראות הפריים הבא. היא עושה זאת שוב ושוב, עשרות פעמים בכל שנייה. מכיוון שהיא אומנה על משחקיות Quake II אמיתית, התחזיות שלה בדרך כלל די קרובות למה שהמשחק האמיתי היה עושה. אם תזוז מעבר לפינה, הבינה המלאכותית מציירת את המסדרון החדש שאמור להופיע. אם תירה את הרובה, היא מייצרת את הפלאש ומראה את האויב מגיב.

החלק המרשים הוא שהבינה המלאכותית "למדה" את הכללים האלה באמצעות דוגמה במקום להיות מקודדת במפורש בעזרתם. היא לא מריץ את הקוד או הפיזיקה המקוריים של Quake II; זה יותר כמו לצפות בבינה מלאכותית מאלתרת את Quake II בהתבסס על מה שהיא למדה. התוצאה היא חוויה שנראית כמו Quake II, גם אם התהליך הבסיסי שונה לחלוטין.

במה שונה גרסת הבינה המלאכותית של Quake II מהמקור?

במבט ראשון, הדמו הזה אולי נראה כמו Quake II הקלאסי, אבל החוויה שונה למדי. ראשית, הוויזואליה מחוספסת ומטושטשת באופן ניכר מהמשחק המקורי. קצב הפריימים נע סביב 10-15 פריימים לשנייה, שהוא נמוך בהרבה מקצב הפריימים החלק של 60+ פריימים לשנייה של משחק Quake II אמיתי. ומכיוון שהמשחק פועל על שרתים מרוחקים שמזרים וידאו לדפדפן שלך, ייתכן שתבחין ב-input lag - עיכוב בין לחיצת המקש לפעולה על המסך.

מכניקת המשחקיות נמצאת ברובה שם. אפשר לנוע, להסתכל מסביב, לקפוץ על פלטפורמות, לירות באויבים ולקיים אינטראקציה עם הסביבה. הבינה המלאכותית אפילו למדה על אזורים סודיים בשלב, כך שניתן להפעיל דלתות או מעברים נסתרים כמו במשחק האמיתי. עם זאת, הפרשנות של הבינה המלאכותית לחוקי המשחק לפעמים סוטה מהמקור. אויבים עשויים לא להגיב כראוי, או שאתם עשויים לחוות התנהגות מוזרה כמו אויבים שנעלמים כשמסתכלים הצידה.

יתר על כן, אחת המוזרויות היא הזיכרון הקצר של הבינה המלאכותית. WHaMM מתחשבת רק בכ-0.9 שניות של משחק קודם (בערך 9 פריימים) בעת יצירת הפריים הבא. אז אם תסיט את המבט מאויב ותסתכל אחורה, האויב עשוי להיעלם. או להיות שונה. כמו קסם. אבל לא תמיד בצורה טובה. קרב הוא גם קצת מוזר. אויבים לא תמיד מגיבים כראוי. ייתכן שתספוג נזק באופן אקראי. או בכלל לא.

עתיד המשחקים המיוצרים על ידי בינה מלאכותית ושימושים בעולם האמיתי

בעוד שהדמו של Copilot Quake 2 היום הוא רק מבחן טכני, הוא רומז על כמה... אפשרויות עתידיות פרועות:

• שמירת משחקים ישנים: בינה מלאכותית יכולה לעזור לשמר קלאסיקות ישנות כמו Quake על ידי "למידה" שלהן ומאפשרת לנו לשחק אותן שוב מבלי להזדקק לקבצי המשחק המקוריים.
• האצת פיתוח משחקים: בינה מלאכותית יכולה לעזור למפתחים לבחון רעיונות במהירות על ידי סימולציה של עולמות משחק מָהִיר.
• משחקים חדשים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית: דמיינו משחקים ששונים בכל פעם שאתם משחקים, כי בינה מלאכותית בונה את העולם בשידור חי.
• דמויות NPC חכמות יותר: בינה מלאכותית עתידית יכולה ליצור דמויות ואויבים הרבה יותר מציאותיים.

משחק הבינה המלאכותית Quake 2 של מיקרוסופט הוא רק הצצה קטנה לעתיד ענק שבו משחקים ובינה מלאכותית הולכים ומתערבבים יותר ויותר.

כיצד זה יכול להשפיע על פיתוח משחקים?

עבור מפתחי משחקים, השימוש בבינה מלאכותית ליצירת עולמות משחק הוא כלי חדש בתהליך היצירה. במקום להשקיע שנים בקידוד כל פרט ופרט, צוות קטן עשוי לאמן בינה מלאכותית על רעיון פשוט. לאחר מכן, הבינה המלאכותית תוכל ליצור הדגמה שניתן לשחק בה כמעט באופן מיידי. זה יכול להאיץ את בניית האבטיפוס ולהוביל לעיצובי משחקים חדשניים.

הרעיון אינו להחליף את היצירתיות האנושית, אלא להגביר אותה. מפתחים יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי ליצור סיעור מוחות על עיצובים שלבים, התנהגויות אויבים, או אפילו מכניקות משחק שלמות. זהו מאמץ משותף. הבינה המלאכותית נותנת הצעות, והמפתחים מכוונים אותן. גישה חדשה זו עשויה להוביל לגל של כותרים ניסיוניים ויצירתיים בעתיד.