Инструмент Muse AI от Microsoft генерирует игровые миры из игрового процесса

Microsoft (MSFT +0.55%) только что представил что-то большое для сообщества гейминга и ИИ — Muse. Лучше известный как Модель мира и человеческих действий (WHAM), Muse — это новый проект Microsoft по объединению искусственного интеллекта и игрового воображения. Вы можете представить его как суперполезного помощника для создателей игр, чтобы генерировать визуальные эффекты и ускорять весь процесс. Итак, давайте разберемся!

Что такое Muse?

Muse от Microsoft — это новый вид инструмента ИИ. Официально он называется Моделью мира и человеческих действий (WHAM). В простых словах, это генеративная модель ИИ, предназначенная для помощи в идеации игрового процесса.

Muse был разработан Microsoft Research в сотрудничестве с игровой студией Ninja Theory. Они использовали данные игрового процесса из игры Xbox Bleeding Edge. ИИ научился на семи годах данных игрового процесса человека. Вы можете представить его как ИИ, который наблюдает, как люди играют, и затем придумывает новые игровые сценарии.

Что означает Muse для гейминга?

Muse не предназначен для замены человеческой креативности. Скорее, это инструмент для разработчиков игр. С помощью Muse создатели могут быстро исследовать новые идеи игрового процесса. Он помогает дизайнерам видеть разные способы, которыми игра могла бы развиваться. Например, подfeeding Muse несколько секунд игрового процесса, ИИ может сгенерировать несколько возможных продолжений. Это может сделать раннюю прототипирование быстрее и проще.

Разработчики могут увидеть, что может сработать, прежде чем инвестировать много времени и денег. Кроме того, Muse может помочь сохранить старые игры. Многие классические игры трудно играть на современном оборудовании. С помощью ИИ Muse эти игры могут быть переработаны для современных устройств. Это означает, что больше людей могут наслаждаться старыми любимыми играми на новых платформах. Кроме того, игры могут быть портированы без проблем.

Как Muse AI полезен?

Muse полезен несколькими способами для разработки игр:

Идеация и прототипирование

Игровые команды могут использовать Muse для генерации идей. Он принимает короткий запрос и производит несколько последовательностей игрового процесса. Это позволяет дизайнерам видеть разные сценарии без кодирования каждого детали.

Сохранение игр

Muse имеет потенциал оживить классические игры. Изучая прошлые данные игрового процесса, он может помочь переосмыслить старые игры. Это делает их играбельными на современных системах, сохраняя игровую историю для новых поколений.

Креативное сотрудничество

Этот инструмент предназначен как помощник. Он дополняет творческий процесс, а не заменяет человеческий талант. Разработчики все еще решают, какие идеи использовать, поэтому инструмент предназначен для освобождения времени для более творческой работы.

Устойчивость

Основное достижение Muse AI от Microsoft — его способность сохранять вывод. Когда вводятся изменения, Muse сохраняет эти изменения на протяжении всей сгенерированной последовательности — функция, не встречающаяся в других генеративных моделях ИИ.

Разработка Muse

Muse был разработан через совместный процесс. Microsoft Research сотрудничал с Ninja Theory, фирмой, специализирующейся на инновационном игровом дизайне. Они собрали данные игрового процесса из Bleeding Edge. Эти данные были собраны от реальных игроков за определенный период времени. ИИ был обучен на этих больших данных. Другими словами, Muse научился, наблюдая за игровым процессом, включая то, как игроки двигались, реагировали и действовали в игровом мире.

Кроме того, обучение было интенсивным. Этот инструмент ИИ научился физике игрового мира и тому, как ввод контроллера переводится в игровые действия. Хотя процесс обучения включает много сложных шагов, происходящих за кулисами, конечный продукт — это инструмент, который разработчики игр могут использовать, не зная всех технических деталей.

Также официальный блог Microsoft и статья, опубликованная в Nature, дают подробный взгляд на то, как был построен Muse. Они объясняют, что модель захватывает ощущение 3D-игрового мира и генерирует последовательные последовательности игрового процесса. Это показывает, что хотя Muse AI может показаться как будто он придумывает игровой процесс, он на самом деле отражает основные правила игры.

Что Muse AI приносит создателям игр?

Для разработчиков игр Muse предлагает новый способ повысить креативность. Вот, что он приносит на стол:

Ускорение мозгового штурма

Вместо начала с нуля разработчики могут использовать этот инструмент, чтобы мгновенно исследовать разные возможности. Это ускоряет ранние этапы дизайна игры и экономит много времени.

Снижение затрат

Прототипирование может быть дорогим и трудоемким. С помощью Muse разработчики могут протестировать идеи быстро и с меньшими инвестициями.

Расширение возможностей

С помощью Muse мир гейминга может расшириться за пределы традиционных границ. Он может помочь создать сценарии, которые могли бы не быть рассмотрены иначе. Инструмент открывает новые области возможностей для дизайна игр.

Поддержка сохранения

И, как упоминалось выше, одна из интересных возможностей — использование Muse для обновления старых игр. Существует много классических игр, которые были оставлены позади, потому что они не совместимы с современным оборудованием. Muse AI мог бы помочь в адаптации этих игр и обеспечить их доступность для современной аудитории.

Будущий потенциал Muse AI от Microsoft

Muse еще находится в ранней стадии. В настоящее время его визуальные эффекты игрового процесса генерируются в низком разрешении (300×180 пикселей). Это делает вывод немного грубым. Однако настоящий восторг исходит от его будущего потенциала. Вы также можете ознакомиться с игровыми выводами Muse AI в их официальном блог-посте.

Теперь некоторые люди могут найти низкое разрешение бессмысленным. Но со временем Muse AI также улучшится. Более поздние обновления могут сделать визуальные эффекты в более высоком разрешении, таком как 1080p. Это даст гораздо более точное представление о том, как будет выглядеть игра. Но для этого может потребоваться несколько лет, чтобы достичь такого уровня детализации. Он все еще находится в разработке, и дальнейшие исследования в конечном итоге улучшат его вывод.