نموذج الذكاء الاصطناعي يولد لعبة DOOM قابلة للعب في الوقت الفعلي بدون محرك اللعبة

GameNGen، محرك ألعاب يعتمد على نموذج عصبي، هو إظهار إن الإمكانات الهائلة التي تتيحها هذه التقنية لإحداث ثورة في كيفية إنشاء ألعاب الفيديو ولعبها. حيث يتيح النهج المبتكر الذي طوره باحثون من مركز أبحاث جوجل وجامعة تل أبيب التفاعل في الوقت الفعلي مع بيئات الألعاب المعقدة دون الاعتماد على محركات الألعاب التقليدية.

وكما ذكر المؤلفون، فإن GameNGen قادر على محاكاة لعبة DOOM الكلاسيكية بمعدل يزيد عن 20 إطارًا في الثانية، مما يحقق جودة بصرية مماثلة للعبة الأصلية.

يكمن جوهر وظيفة GameNGen في استخدامها لنماذج الانتشار، وهو نوع من الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي أصبح معيارًا في توليد الوسائط. تبدأ العملية بتدريب وكيل التعلم التعزيزي (RL) للعب اللعبة، وتسجيل أفعاله وملاحظاته. ثم تُستخدم هذه البيانات لتدريب وكيل الانتشار نموذج التنبؤ بالإطار التالي بناءً على تسلسل الإطارات والإجراءات السابقة. تتيح هذه الطريقة للنموذج محاكاة تحديثات حالة اللعبة المعقدة، مثل إدارة الصحة والذخيرة ومهاجمة الأعداء والتفاعل مع البيئة على مسارات طويلة.

يتناول نهج GameNGen تحديات المحاكاة عوالم تفاعلية، والتي تتطلب التكييف على سلسلة من إجراءات الإدخال المتاحة فقط أثناء التوليد. يحقق النموذج توليدًا انحداريًا ذاتيًا مستقرًا على تسلسلات طويلة من خلال استخدام زيادات التكييف، مما يخفف من المشكلات مثل تباعد العينات التي قد تنشأ في مثل هذه المحاكاة.

قد يكون مستقبل الألعاب من صنع الذكاء الاصطناعي

بالنظر إلى المستقبل، يشير هذا الدليل على المفهوم إلى العديد من التطورات المحتملة في صناعة الألعاب. يمكن أن تؤدي نماذج الذكاء الاصطناعي مثل GameNGen إلى تطوير ألعاب تم توليده بدلاً من الترميز اليدوي، على غرار الطريقة التي يتم بها إنتاج الصور ومقاطع الفيديو بواسطة النماذج العصبية اليوم. قد يجعل هذا تطوير الألعاب أكثر سهولة وأقل تكلفة، مما يسمح للمبدعين بتصميم وتعديل الألعاب من خلال الأوصاف النصية أو الصور النموذجية بدلاً من البرمجة التقليدية.

وعلاوة على ذلك، فإن قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على محاكاة البيئات التفاعلية في الوقت الفعلي قد تعزز واقعية الألعاب وتفاعليتها. ومع تقدم منهجية الذكاء الاصطناعي، فقد يمكِّن ذلك من إنشاء تجارب لعب أكثر غامرة وتكيفًا، حيث تُظهر الشخصيات غير القابلة للعب سلوكيات واقعية وتستجيب البيئات بشكل ديناميكي لأفعال اللاعب. وقد يؤدي هذا إلى سرد قصص أكثر ثراءً وأسلوب لعب أكثر جاذبية مع تكيف الألعاب التي يقودها الذكاء الاصطناعي مع تفضيلات اللاعب الفردية ومستويات المهارة.

بالإضافة إلى ذلك، فإن دمج الذكاء الاصطناعي في تطوير الألعاب من شأنه أن يسهل عملية إنشاء المحتوى بشكل إجرائي، مما يسمح للمطورين بإنشاء عوالم ألعاب متنوعة وواسعة النطاق بجهد يدوي أقل. وقد يؤدي هذا إلى إعادة تشغيل لا نهاية لها وتجارب فريدة للاعب حيث تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي على توليد مستويات ومهام وتحديات جديدة بناءً على تفاعلات اللاعبين وتفضيلاتهم.

كما يحمل مستقبل الذكاء الاصطناعي في الألعاب وعدًا بتحسين تحليلات الألعاب ونمذجة تجربة اللاعب. ومن خلال الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي التنبؤية، يمكن للمطورين اكتساب رؤى حول سلوك اللاعب وتفضيلاته، مما يمكنهم من تخصيص آليات اللعبة ومستويات الصعوبة بشكل أفضل في الوقت الفعلي. وقد يؤدي هذا النهج القائم على البيانات إلى تجارب لعب أكثر تخصيصًا وجاذبية وتحسين أداء اللعبة واحتفاظ اللاعبين.

في حين يتم حاليًا عرض GameNGen على DOOM، يتصور مبتكروها تطبيق هذه التكنولوجيا على الألعاب الأخرى وأنظمة البرامج التفاعلية، مما يسلط الضوء على إمكانية التطبيقات الأوسع في صناعة الألعابويهدف البحث الجاري إلى تحسين قدرات النموذج، مثل توسيع ذاكرته وتحسين قدرته على التعامل مع بيئات أكثر تعقيدًا، وتعزيز واقعية وتفاعلية الألعاب التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.