صنعت بازی‌های ویدئویی با کمک هوش مصنوعی گوگل به مرحله جدیدی قدم می‌گذارد
دوران جدید ویدئوگیم
گروه فرهنگی
صنعت بازی‌های ویدئویی که اکنون
به ارزش 347 میلیارد دلار رسیده است، به یک بازیگر مهم در جهان سرگرمی تبدیل‌شده و بیش از سه میلیارد نفر در سراسر جهان را درگیر کرده است. آنچه با عناوین ساده مثل پونگ و مهاجمان فضایی آغاز شد، به بازی‌های پیچیده‌تری مانند دوم تکامل‌یافته که با گرافیک سه‌بعدی و تجربه کنسول خانگی استانداردهای جدیدی را تعیین کرد. امروزه، این صنعت بر آستانه یک عصر جدید قرار دارد که تحت تأثیر پیشرفت‌های هوش مصنوعی شکل‌گرفته است. گوگل در رأس این تحول قرارگرفته و با استفاده از منابع و تکنولوژی گسترده خود، نحوه ساخت، بازی و تجربه بازی‌های ویدئویی را دوباره تعریف می‌کند. این مقاله سفر گوگل در بازتعریف بازی‌های ویدئویی را بررسی می‌کند.
هوش مصنوعی برای بازی کردن بازی‌های آتاری
استفاده گوگل از هوش مصنوعی دربازی‌های ویدئویی با یک توسعه بحث‌برانگیز آغاز شد: ایجاد هوش مصنوعی قادر به تشخیص محیط بازی و واکنش مانند یک بازیکن انسانی. در این کار اولیه، آن‌ها یک عامل یادگیری تقویتی عمیق را معرفی کردند که می‌توانست استراتژی‌های کنترل را مستقیما از طریق بازی کردن یاد بگیرد. محوری‌ترین بخش این توسعه، یک شبکه عصبیonvolutionalِ آموزش‌دیده با استفاده از یادگیری Q بود که پیکسل‌های خام صفحه‌نمایش را پردازش کرد و آن‌ها را به اقدامات خاص بازی بر اساس وضعیت فعلی تبدیل می‌کرد.
محققان این مدل را بر روی هفت بازی آتاری 2600 بدون تغییر در معماری یا الگوریتم یادگیری اعمال کردند. نتایج شگفت‌انگیز بودند . مدل در 6 بازی از قبل‌ها بهتر عمل کرد و در سه مورد از آن‌ها عملکرد انسانی را پشت سر گذاشت. این توسعه پتانسیل هوش مصنوعی در مدیریت بازی‌های ویدئویی پیچیده و تعاملی را با ورودی تنها بصری نشان داد.
این دستاورد زمینه‌ای را برای دستاوردهای بعدی همچون شکست دادن AlphaGo قهرمان جهانی بازی گو ایجاد کرد. موفقیت عوامل هوش مصنوعی در تسلط بر بازی‌های چالش‌برانگیز باعث انجام تحقیقات بیشتر در کاربردهای واقعی، ازجمله سیستم‌های تعاملی و ربات‌ها شده است. تأثیر این توسعه هنوز هم در زمینه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی احساس می‌شود.
آلفاستار: هوش مصنوعی برای یادگیری استراتژی پیچیده بازی استارکرافت 2با تکیه‌بر موفقیت‌های اولیه خود در هوش مصنوعی، گوگل چالشی پیچیده‌تر را هدف گرفت: استارکرافت 2. این بازی استراتژی در زمان واقعی به پیچیدگی خود معروف است، زیرا بازیکنان باید ارتش‌ها را کنترل، منابع را مدیریت و استراتژی‌ها را در زمان واقعی اجرا کنند. در سال 2019، گوگل آلفاستار را معرفی کرد، عامل هوش مصنوعی که قادر به بازی حرفه‌ای در استارکرافت 2 است.
توسعه آلفاستار از ترکیبی از یادگیری تقویتی عمیق و یادگیری تقلیدی استفاده کرد. ابتدا با تماشای ضبط‌های بازیکنان حرفه‌ای یاد گرفت، سپس با بازی مکرر خودش بهبود یافت و میلیون‌ها بازی را برای تکمیل استراتژی‌هایش انجام داد. این دستاورد توانایی هوش مصنوعی در مدیریت بازی‌های استراتژی در زمان واقعی پیچیده را نشان داد و نتایجی متوازن با بازیکنان انسانی به دست آورد.
فراتر از بازی‌های فردی: به سمت هوش مصنوعی چندمنظوره‌تر برای بازی‌ها
آخرین پیشرفت‌های گوگل نشان از حرکت از تسلط بر بازی‌های فردی به ایجاد عامل هوش مصنوعی چندمنظوره‌تر است. اخیرا، محققان گوگل SIMA را معرفی کردند، که مخفف عامل چند محیطی قابل‌آموزش مقیاس‌پذیر است. این مدل هوش مصنوعی جدید طراحی‌شده است تا در محیط‌های مختلف بازی با استفاده از دستورالعمل‌های زبان طبیعی حرکت کند.
برخلاف مدل‌های قبلی که به دسترسی به کد منبع بازی یا API های سفارشی نیاز داشتند، SIMA با دو ورودی کار می‌کند: تصاویر صفحه‌نمایش و دستورات زبانی ساده. SIMA این دستورات را به اقدامات کیبورد و موس برای کنترل شخصیت اصلی بازی ترجمه می‌کند. این روش به او اجازه می‌دهد که با محیط‌های مجازی مختلف به شکلی مشابه بازیکنان انسانی تعامل کند. تحقیقات نشان داده‌اند که هوش مصنوعی آموزش‌دیده در چندین بازی بهتر از آن‌هایی که بر یک بازی آموزش‌دیده‌اند، عمل می‌کنند، که نشان‌دهنده پتانسیل SIMA
در رهبری عصر جدید هوش مصنوعی عمومی یا پایه برای بازی‌ها است.
تلاش مداوم گوگل هدف توسعه قابلیت‌های SIMA را دنبال می‌کند و چگونگی توسعه این عوامل چندمنظوره و هدایت‌شده با زبان در محیط‌های بازی مختلف را بررسی می‌کند. این توسعه گام بزرگی به‌سوی ایجاد هوش مصنوعی قادر به انطباق و شکوفایی در زمینه‌های تعاملی متنوع است.
هوش مصنوعی مولد برای طراحی بازی
اخیرا، گوگل تمرکز خود را از بهبود نحوه بازی به توسعه ابزارهایی که طراحی بازی را پشتیبانی می‌کنند گسترش داده است. این تغییر جهت تحت تأثیر پیشرفت‌های هوش مصنوعی مولد، به‌ویژه در تولید تصاویر و ویدئو قرارگرفته است. یکی از تحولات مهم استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد شخصیت‌های غیر بازیکن (NPC) قابل انطباق که به اقدامات بازیکن به شکلی واقع‌گرایانه و غیرقابل‌پیش‌بینی پاسخ می‌دهند است.
همچنین، گوگل در تولید محتوای رویشی استفاده کرده، جایی که هوش مصنوعی در طراحی سطوح، محیط‌ها و کل جهان‌های بازی بر اساس قواعد یا الگوهای خاص کمک می‌کند. این روش می‌تواند توسعه را ساده‌تر کرده و تجربه‌های منحصربه‌فرد و شخصی‌سازی‌شده‌ای را برای بازیکنان در هر بار بازی ارائه دهد، که حس کنجکاوی و انتظار را برمی‌انگیزد. یک مثال برجسته Genie است، ابزاری که به کاربران امکان می‌دهد بازی‌های ویدئویی دوبعدی را با ارائه یک تصویر یا توصیف بسازند.
نوآوری Genie در توانایی آن برای یادگیری از مجموعه‌های متنوعی از فیلم‌های بازی پلتفرم دوبعدی به‌جای اتکا به دستورات صریح یا داده‌های برچسب‌گذاری شده نهفته است. این توانایی به Genie اجازه می‌دهد مکانیک‌های بازی، فیزیک و عناصر طراحی را مؤثرتر درک کند. کاربران می‌توانند با یک ایده یا طرح اولیه شروع کنند و Genie محیط کامل بازی را شامل تنظیمات، شخصیت‌ها، موانع و مکانیک‌های بازی تولید خواهد کرد.
هوش مصنوعی مولد برای توسعه بازی
بر اساس پیشرفت‌های قبلی، گوگل اکنون طموحانه‌ترین پروژه خود را معرفی کرده است که هدف آن ساده‌سازی فرآیند پیچیده و زمان‌بر توسعه بازی که معمولا نیازمند کدنویسی گسترده و مهارت‌های تخصصی است. اخیرا، آن‌ها GameNGen را معرفی کرده‌اند، که یک ابزار هوش مصنوعی مولد طراحی‌شده برای ساده‌سازی فرآیند توسعه بازی است. GameNGen به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا با استفاده از دستورات زبان طبیعی، دنیاها و روایات کامل بازی را بسازند، که به‌طور قابل‌توجهی زمان و تلاش موردنیاز برای ایجاد یک بازی را کاهش می‌دهد. با بهره‌گیری از هوش مصنوعی مولد، GameNGen می‌تواند دارایی‌ها، محیط‌ها و داستان‌های منحصربه‌فرد بازی را تولید کند، به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا بیشتر بر خلاقیت تمرکز کنند تا بر تکنیک‌ها. به‌عنوان‌مثال، محققان از GameNGen برای توسعه نسخه کامل Doom استفاده کرده‌اند که قابلیت‌های آن را نشان داده و مسیری را برای فرآیند توسعه بازی کارآمدتر و در دسترس‌تر هموار می‌کند.
فناوری پشت GameNGen شامل یک فرآیند آموزش دومرحله‌ای است. ابتدا، یک عامل هوش مصنوعی برای بازی Doom آموزش داده می‌شود که داده‌های بازی را ایجاد می‌کند. سپس این داده‌ها یک مدل هوش مصنوعی مولد را آموزش می‌دهند که بر اساس اقدامات و بینش‌های قبلی، فریم‌های آینده را پیش‌بینی می‌کند. نتیجه، یک مدل انتشار مولد است که قادر به تولید بازی در زمان واقعی بدون مؤلفه‌های سنتی موتور بازی است. این تغییر از کدنویسی دستی به تولید محرک باهوش مصنوعی نقطه عطفی در توسعه بازی محسوب می‌شود که راهی کارآمدتر و در دسترس‌تر برای ایجاد بازی‌های باکیفیت بالا برای استودیوهای کوچک و سازندگان انفرادی ارائه می‌دهد.
پیشرفت‌های اخیر گوگل در هوش مصنوعی قرار است صنعت بازی‌ها را به شکل اساسی دگرگون سازد. با ابزارهایی مانند GameNGen که امکان ایجاد جهان‌های پیچیده بازی و SIMA که تعامل‌های بازی چندمنظوره را ارائه می‌دهند، هوش مصنوعی نه‌تنها چگونگی ساخت بازی‌ها بلکه چگونگی تجربه آن‌ها را نیز دگرگون می‌کند.
همان‌طور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، وعده افزایش خلاقیت و کارایی در توسعه بازی را داده است. توسعه‌دهندگان فرصت‌های جدیدی برای کاوش ایده‌های نوآورانه و ارائه تجربیات درگیرکننده و
غوطه ورکننده‌تر خواهند داشت. این تغییر لحظه مهمی در تکامل مداوم بازی‌های ویدئویی است که نقش رو به رشد هوش مصنوعی در شکل دادن به آینده سرگرمی تعاملی را برجسته می‌کند.
صنعت بازی‌های ویدئویی که اکنون
به ارزش 347 میلیارد دلار رسیده است، به یک بازیگر مهم در جهان سرگرمی تبدیل‌شده و بیش از سه میلیارد نفر در سراسر جهان را درگیر کرده است. آنچه با عناوین ساده مثل پونگ و مهاجمان فضایی آغاز شد، به بازی‌های پیچیده‌تری مانند دوم تکامل‌یافته که با گرافیک سه‌بعدی و تجربه کنسول خانگی استانداردهای جدیدی را تعیین کرد. امروزه، این صنعت بر آستانه یک عصر جدید قرار دارد که تحت تأثیر پیشرفت‌های هوش مصنوعی شکل‌گرفته است. گوگل در رأس این تحول قرارگرفته و با استفاده از منابع و تکنولوژی گسترده خود، نحوه ساخت، بازی و تجربه بازی‌های ویدئویی را دوباره تعریف می‌کند. این مقاله سفر گوگل در بازتعریف بازی‌های ویدئویی را بررسی می‌کند.
هوش مصنوعی برای بازی کردن بازی‌های آتاری
استفاده گوگل از هوش مصنوعی دربازی‌های ویدئویی با یک توسعه بحث‌برانگیز آغاز شد: ایجاد هوش مصنوعی قادر به تشخیص محیط بازی و واکنش مانند یک بازیکن انسانی. در این کار اولیه، آن‌ها یک عامل یادگیری تقویتی عمیق را معرفی کردند که می‌توانست استراتژی‌های کنترل را مستقیما از طریق بازی کردن یاد بگیرد. محوری‌ترین بخش این توسعه، یک شبکه عصبیonvolutionalِ آموزش‌دیده با استفاده از یادگیری Q بود که پیکسل‌های خام صفحه‌نمایش را پردازش کرد و آن‌ها را به اقدامات خاص بازی بر اساس وضعیت فعلی تبدیل می‌کرد.
محققان این مدل را بر روی هفت بازی آتاری 2600 بدون تغییر در معماری یا الگوریتم یادگیری اعمال کردند. نتایج شگفت‌انگیز بودند . مدل در 6 بازی از قبل‌ها بهتر عمل کرد و در سه مورد از آن‌ها عملکرد انسانی را پشت سر گذاشت. این توسعه پتانسیل هوش مصنوعی در مدیریت بازی‌های ویدئویی پیچیده و تعاملی را با ورودی تنها بصری نشان داد.
این دستاورد زمینه‌ای را برای دستاوردهای بعدی همچون شکست دادن AlphaGo قهرمان جهانی بازی گو ایجاد کرد. موفقیت عوامل هوش مصنوعی در تسلط بر بازی‌های چالش‌برانگیز باعث انجام تحقیقات بیشتر در کاربردهای واقعی، ازجمله سیستم‌های تعاملی و ربات‌ها شده است. تأثیر این توسعه هنوز هم در زمینه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی احساس می‌شود.
آلفاستار: هوش مصنوعی برای یادگیری استراتژی پیچیده بازی استارکرافت 2با تکیه‌بر موفقیت‌های اولیه خود در هوش مصنوعی، گوگل چالشی پیچیده‌تر را هدف گرفت: استارکرافت 2. این بازی استراتژی در زمان واقعی به پیچیدگی خود معروف است، زیرا بازیکنان باید ارتش‌ها را کنترل، منابع را مدیریت و استراتژی‌ها را در زمان واقعی اجرا کنند. در سال 2019، گوگل آلفاستار را معرفی کرد، عامل هوش مصنوعی که قادر به بازی حرفه‌ای در استارکرافت 2 است.
توسعه آلفاستار از ترکیبی از یادگیری تقویتی عمیق و یادگیری تقلیدی استفاده کرد. ابتدا با تماشای ضبط‌های بازیکنان حرفه‌ای یاد گرفت، سپس با بازی مکرر خودش بهبود یافت و میلیون‌ها بازی را برای تکمیل استراتژی‌هایش انجام داد. این دستاورد توانایی هوش مصنوعی در مدیریت بازی‌های استراتژی در زمان واقعی پیچیده را نشان داد و نتایجی متوازن با بازیکنان انسانی به دست آورد.
فراتر از بازی‌های فردی: به سمت هوش مصنوعی چندمنظوره‌تر برای بازی‌ها
آخرین پیشرفت‌های گوگل نشان از حرکت از تسلط بر بازی‌های فردی به ایجاد عامل هوش مصنوعی چندمنظوره‌تر است. اخیرا، محققان گوگل SIMA را معرفی کردند، که مخفف عامل چند محیطی قابل‌آموزش مقیاس‌پذیر است. این مدل هوش مصنوعی جدید طراحی‌شده است تا در محیط‌های مختلف بازی با استفاده از دستورالعمل‌های زبان طبیعی حرکت کند.
برخلاف مدل‌های قبلی که به دسترسی به کد منبع بازی یا API های سفارشی نیاز داشتند، SIMA با دو ورودی کار می‌کند: تصاویر صفحه‌نمایش و دستورات زبانی ساده. SIMA این دستورات را به اقدامات کیبورد و موس برای کنترل شخصیت اصلی بازی ترجمه می‌کند. این روش به او اجازه می‌دهد که با محیط‌های مجازی مختلف به شکلی مشابه بازیکنان انسانی تعامل کند. تحقیقات نشان داده‌اند که هوش مصنوعی آموزش‌دیده در چندین بازی بهتر از آن‌هایی که بر یک بازی آموزش‌دیده‌اند، عمل می‌کنند، که نشان‌دهنده پتانسیل SIMA
در رهبری عصر جدید هوش مصنوعی عمومی یا پایه برای بازی‌ها است.
تلاش مداوم گوگل هدف توسعه قابلیت‌های SIMA را دنبال می‌کند و چگونگی توسعه این عوامل چندمنظوره و هدایت‌شده با زبان در محیط‌های بازی مختلف را بررسی می‌کند. این توسعه گام بزرگی به‌سوی ایجاد هوش مصنوعی قادر به انطباق و شکوفایی در زمینه‌های تعاملی متنوع است.
هوش مصنوعی مولد برای طراحی بازی
اخیرا، گوگل تمرکز خود را از بهبود نحوه بازی به توسعه ابزارهایی که طراحی بازی را پشتیبانی می‌کنند گسترش داده است. این تغییر جهت تحت تأثیر پیشرفت‌های هوش مصنوعی مولد، به‌ویژه در تولید تصاویر و ویدئو قرارگرفته است. یکی از تحولات مهم استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد شخصیت‌های غیر بازیکن (NPC) قابل انطباق که به اقدامات بازیکن به شکلی واقع‌گرایانه و غیرقابل‌پیش‌بینی پاسخ می‌دهند است.
همچنین، گوگل در تولید محتوای رویشی استفاده کرده، جایی که هوش مصنوعی در طراحی سطوح، محیط‌ها و کل جهان‌های بازی بر اساس قواعد یا الگوهای خاص کمک می‌کند. این روش می‌تواند توسعه را ساده‌تر کرده و تجربه‌های منحصربه‌فرد و شخصی‌سازی‌شده‌ای را برای بازیکنان در هر بار بازی ارائه دهد، که حس کنجکاوی و انتظار را برمی‌انگیزد. یک مثال برجسته Genie است، ابزاری که به کاربران امکان می‌دهد بازی‌های ویدئویی دوبعدی را با ارائه یک تصویر یا توصیف بسازند.
نوآوری Genie در توانایی آن برای یادگیری از مجموعه‌های متنوعی از فیلم‌های بازی پلتفرم دوبعدی به‌جای اتکا به دستورات صریح یا داده‌های برچسب‌گذاری شده نهفته است. این توانایی به Genie اجازه می‌دهد مکانیک‌های بازی، فیزیک و عناصر طراحی را مؤثرتر درک کند. کاربران می‌توانند با یک ایده یا طرح اولیه شروع کنند و Genie محیط کامل بازی را شامل تنظیمات، شخصیت‌ها، موانع و مکانیک‌های بازی تولید خواهد کرد.
هوش مصنوعی مولد برای توسعه بازی
بر اساس پیشرفت‌های قبلی، گوگل اکنون طموحانه‌ترین پروژه خود را معرفی کرده است که هدف آن ساده‌سازی فرآیند پیچیده و زمان‌بر توسعه بازی که معمولا نیازمند کدنویسی گسترده و مهارت‌های تخصصی است. اخیرا، آن‌ها GameNGen را معرفی کرده‌اند، که یک ابزار هوش مصنوعی مولد طراحی‌شده برای ساده‌سازی فرآیند توسعه بازی است. GameNGen به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا با استفاده از دستورات زبان طبیعی، دنیاها و روایات کامل بازی را بسازند، که به‌طور قابل‌توجهی زمان و تلاش موردنیاز برای ایجاد یک بازی را کاهش می‌دهد. با بهره‌گیری از هوش مصنوعی مولد، GameNGen می‌تواند دارایی‌ها، محیط‌ها و داستان‌های منحصربه‌فرد بازی را تولید کند، به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا بیشتر بر خلاقیت تمرکز کنند تا بر تکنیک‌ها. به‌عنوان‌مثال، محققان از GameNGen برای توسعه نسخه کامل Doom استفاده کرده‌اند که قابلیت‌های آن را نشان داده و مسیری را برای فرآیند توسعه بازی کارآمدتر و در دسترس‌تر هموار می‌کند.
فناوری پشت GameNGen شامل یک فرآیند آموزش دومرحله‌ای است. ابتدا، یک عامل هوش مصنوعی برای بازی Doom آموزش داده می‌شود که داده‌های بازی را ایجاد می‌کند. سپس این داده‌ها یک مدل هوش مصنوعی مولد را آموزش می‌دهند که بر اساس اقدامات و بینش‌های قبلی، فریم‌های آینده را پیش‌بینی می‌کند. نتیجه، یک مدل انتشار مولد است که قادر به تولید بازی در زمان واقعی بدون مؤلفه‌های سنتی موتور بازی است. این تغییر از کدنویسی دستی به تولید محرک باهوش مصنوعی نقطه عطفی در توسعه بازی محسوب می‌شود که راهی کارآمدتر و در دسترس‌تر برای ایجاد بازی‌های باکیفیت بالا برای استودیوهای کوچک و سازندگان انفرادی ارائه می‌دهد.
پیشرفت‌های اخیر گوگل در هوش مصنوعی قرار است صنعت بازی‌ها را به شکل اساسی دگرگون سازد. با ابزارهایی مانند GameNGen که امکان ایجاد جهان‌های پیچیده بازی و SIMA که تعامل‌های بازی چندمنظوره را ارائه می‌دهند، هوش مصنوعی نه‌تنها چگونگی ساخت بازی‌ها بلکه چگونگی تجربه آن‌ها را نیز دگرگون می‌کند.
همان‌طور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، وعده افزایش خلاقیت و کارایی در توسعه بازی را داده است. توسعه‌دهندگان فرصت‌های جدیدی برای کاوش ایده‌های نوآورانه و ارائه تجربیات درگیرکننده و
غوطه ورکننده‌تر خواهند داشت. این تغییر لحظه مهمی در تکامل مداوم بازی‌های ویدئویی است که نقش رو به رشد هوش مصنوعی در شکل دادن به آینده سرگرمی تعاملی را برجسته می‌کند.
