Как использовать ИИ в разработке игр: топовые технологии

Использование ИИ в процессе разработки игр — это чит-код на автоматизацию. В последние годы появилось много топовых разработок в области игровых ИИ-систем. То, на что раньше уходили недели, теперь решается в пару кликов. Особенно это важно для требовательных игр, где критична оптимизация ресурсов. Сегодня рассмотрим, как ИИ помогает сбалансировать производительность и качество, позволяя создавать живые миры без затрат на ручной труд.

Примеры использования ИИ в играх

Генерация контента

Один из наиболее ярких примеров использования технологий ИИ в игровой индустрии — процедурная генерация контента. Нейросети уже умеют создавать уровни, карты, текстуры и даже целые миры. Хотя традиционная процедурная генерация основывается на алгоритмах, не использующих машинное обучение, с развитием нейросетей границы между генерацией и ИИ в играх становятся размытыми.

Oasis

В 2024 году компания Decart показала Oasis — нейросеть, генерирующую целые игры в стиле Minecraft. Модель обучалась на видео реального геймплея, использовались архитектура трансформера и диффузионные методы. Технология упрощает разработку, динамически воспроизводя физику, механики и визуальный стиль, присущие оригинальной игре. Причем окружение меняется в реальном времени в ответ на действия игрока. AI Minecraft Online также использует ИИ для преобразования изображения в игровой мир.

Источник: Oasis AI Minecraft

inZOI

Фишкой симулятора жизни inZOI от Krafton, уже вошедшего в число топ-10 самых ожидаемых игр на Steam, станет встроенная нейросеть, позволяющая кастомизировать текстуры. Так, загружаете пикчу с любимым принтом или задаёте текстовый промпт для нейросети, а ИИ в игре сам преобразует его в текстуру для шмота. Кроме того, можно создавать 3D-модели: загружаете фото реального предмета, а нейросети превращают его в in-game объект.

Источник: Reddit r/inZOI

Реалистичное поведение NPC (неигровых персонажей)

Ещё один тренд в разработке кооперативных игр — алгоритмы обучения с подкреплением, которые помогают неигровым персонажам менять свое поведение в зависимости от того, как действует игрок. И это круто, потому что мы больше не знаем, что от них ожидать (ведь часто NPC — просто набор скриптов бесцельного существования).

inZOI

В inZOI, благодаря NVIDIA ACE, в игру врываются умные NPC — Smart ZOI и Co-Playable Characters. Эти чуваки больше не просто статисты, они реально живут своей жизнью: принимают решения, исходя из своих целей, могут влиять на события и генерировать неожиданные повороты в геймплее. Всё это возможно благодаря языковым моделям.

Источник: Nvidia

Minecraft

Хотите, чтобы в вашем Minecraft-мире были не только мобы, но и умные NPC, которые сами добывают ресурсы, строят города и выполняют команды? Есть целая куча нейросетевых модов для популярной песочницы. Например, AI Player добавляет бота, который может чатиться через локальную языковую модель прямо на вашем ПК. AI NPCs — аналогичная технология, но использует OpenAI API. Если хотите чего-то масштабного, то Minecolonies — мод для создания целых городов, где AI-NPC-работники (строители, фермеры, охранники и другие) будут развивать вашу колонию.

Динамическая адаптация сложности

Если вы опытный игрок и уже забрали все ачивки, игра не должна становиться скучной. Тут в помощь приходит динамическая настройка сложности, добавляющая новые испытания. Придётся адаптироваться, а не просто повторять заученные тактики атак.

MIR5

Например, в MIR5 боссы учатся на действиях игрока, оценивая их экипировку и настройки. Если убили один раз — следующий бой будет другим, потому что ИИ уже знает, как персонажа «загасили». Когда сложность не меняется с прогрессом, игроку становится скучно, а так — всегда появляется новый челлендж.

Civilization VI

В Civilization VI ИИ прокачивает свои скиллы с уровнями сложности. На хардкоре он получает кучу бонусов, типа дополнительных ресурсов и улучшений. Это добавляет хаоса и заставляет юзать новые тактики, чтобы победить. Чем выше уровень — тем сложнее и интереснее! Такой подход часто критикуют за нечестность, потому что ИИ-противник получает неравные преимущества, типа идеальной точности или знания позиций игрока.

Распознавание речи и текстового ввода для взаимодействия

Современные нейросети для преобразования речи в текст способны мгновенно транскрибировать произнесенные игроком слова. В разработке игр это можно подкрутить под любую специфическую терминологию, чтобы система точно понимала контекст и уникальные фразы, характерные для игр такого жанра.

Технология SDK от Nvidia прокачивает диалоги с неигровыми персонажами: NPC слушает игрока через автораспознавание речи, превращает её в текст. Затем модель генерирует ответ с учетом контекста, а потом с помощью синтеза речи превращает его в реальный голос персонажа.

Источник: Nvidia

Starship Commander:Arcade

В Starship Commander нет никаких заготовленных диалогов — просто говорите в микрофон, а NPC отвечают вам в реальном времени. Можете быть строгим и серьезным капитаном или, наоборот, устраивать трэш и спорить — разницы нет. Всё это благодаря Microsoft Cognitive Services, которые используют ИИ для понимания речи и намерений игроков.

Топовые технологии ИИ в разработке игр

Machine Learning (ML): создание моделей поведения NPC и оптимизация игровых механик

Машинное обучение внедряется в разработку игр, чтобы научить NPC вести себя по-настоящему умно, а не просто бегать туда-сюда. ML помогает создавать адаптивное поведение персонажей, которое меняется в зависимости от действий игрока. Плюс оптимизация механик, чтобы игра работала быстро и плавно.

Neural Networks: применение для процедурной генерации текстур, анимаций и уровней

Технология нейронных сетей уже создает текстуры, анимации и уровни без участия художников и дизайнеров. Она способна генерировать артефакты или даже целые уровни, экономя время и усилия, но при этом выдавая что-то крутое. Но помните, что нейросетки используют огромное количество данных для обучения. Поэтому иногда сгенерированный контент может быть похожим на уже существующий. Об этом стоит помнить, чтобы не нарваться на проблемы с авторскими правами.

Pathfinding Algorithms: классические подходы (A*, Dijkstra) и их улучшение с ИИ

Одна из распространенных проблем в разработке игр — поиск пути для NPC. Сейчас всё больше заморачиваются над тем, чтобы натренировать эвристики (правила принятия решений) для A* через ML, чтобы можно было адаптироваться к разным ситуациям и быстрее находить путь. Рисерчеры также используют большие языковые модели (LLM) с A*, чтобы улучшить планирование пути в сложных и изменяющихся условиях, так как способности LLM делают поиск быстрее и умнее. Для Dijkstra внедрение ИИ оптимизирует скорость работы, что привычно для алгоритма, который может страдать от высокой вычислительной нагрузки.

Natural Language Processing (NLP): диалоги, чат-боты, взаимодействие с игроками

AI-NPC от NVIDIA ACE скоро появятся в PUBG: Battlegrounds и Naraka: Bladepoint. Используя технологии ИИ, натренированного на триллионах данных о человеческих реакциях на мир, они смогут имитировать процесс принятия решений. Так, планируется использовать машинное обучение для создания агентов, которые думают, чувствуют и действуют, как настоящие люди.

Для восприятия мира же используются технологии обработки аудио, изображений и состояний игры. Нейросети помогают NPC принимать микро-решения в реальном времени; text-to-speech переводит результат в диалоги, а затем всё фиксируется в систему стратегического планирования, которая хранит контекст. Короче, все как у людей, только в играх!

Моддеры в Skyrim и Stardew Valley тоже не отстают — они используют нейросети, чтобы NPC стали полноценными собеседниками, которые могут вести нормальные диалоги и реагировать на ваши действия.

Reinforcement Learning (RL): обучение агентов для сложных игровых сценариев

Обучение с подкреплением — технология ML, при которой агенты обучаются через взаимодействие с окружающей средой, получая награды или штрафы за свои действия. В контексте сложных игровых сценариев RL позволяет создавать агентов, способных адаптироваться к динамичным условиям игры, разрабатывать стратегии и принимать решения, которые невозможно заранее запрограммировать. Недавнее исследование показало, что с использованием определённых архитектур RL можно добиваться крутых результатов как в микро-, так и в макроуправлении в RTS-играх, где нужно адаптироваться к реальному времени.

Инструменты и платформы для внедрения ИИ в игры

Для интеграции ИИ в игровую разработку можно использовать следующие фичи:

• Unity ML-Agents Toolkit — open-source проект для тех, кто хочет обучать умных агентов в играх (от 2D до VR/AR). Есть всё: обучение с подкреплением, имитация поведения и даже мультиагентные сражения. Можно делать сложные сценарии и рандомизировать среду, тестировать алгоритмы в реальных условиях и интегрировать всё в Unity.
• Unreal Engine AI Framework — Unreal Engine даёт кучу крутых фич для использования ИИ в разработке игр. Среди них — Behavior Trees для сложного поведения NPC, а также MassEntity для управления массой объектов. 
• Neural Network Engine (NNE) — удобный API для работы с нейросетями: шумоподавление для улучшения рендеринга, нейронная постобработка для красоты и т.д.. Ещё можно обучать модели для деформации персонажей и симуляции ткани.
• PyTorch и TensorFlow — два самых популярных фреймворка для обучения моделей искусственного интеллекта, которые активно используются в разработке игр. В сочетании с игровыми движками и технологиями (например, Unity или Unreal Engine), они станут мощными инструментами для разработки умных агентов.
• IBM Watson или OpenAI API для работы с NLP — позволяют прокачивать NPC, чтобы они не просто повторяли заскриптованные фразы, а реально понимали, что говорит игрок. Разработка диалогов становится проще, а персонажи — умнее. OpenAI API поможет генерить уникальные реплики на лету, а IBM Watson шарит в анализе текста и умеет распознавать голос.

Примеры игр с продвинутым использованием ИИ

The Last of Us: поведение NPC и адаптация под стиль игрока

Изначально разработчики использовали конус видимости, который часто применялся в других играх (Uncharted и Alien: Isolation), для отображения поля зрения вражеского NPC. Эта система хорошо показывала себя на дистанции, но не срабатывала, если игрок был слишком близко к вражескому NPC. Чтобы исправить это, разработчики создали более сложную систему, где угол обзора врага зависел от того, как далеко игрок от него.

Чтобы проверить, замечает ли противник героя, используется система ИИ-рейкастов: из головы NPC проецируется невидимый луч, направленный на игрока. Если на пути луча нет препятствий, у противника постепенно заполняется индикатор обнаружения. Так что ещё один важный элемент — ИИ-сопровождение, особенно с Элли, которая должна всегда быть рядом с игроком, не привлекая внимания врагов. Для этого была разработана система следования, которая генерирует несколько возможных позиций для Элли и оценивает их с помощью рейкастов. Это позволяет следовать за героем, оставаясь достаточно близко, чтобы избежать обнаружения, но не настолько, чтобы создать проблемы.

Источник: The NPC AI of The Last of Us: a case study

Minecraft: генерация контента с использованием ИИ

Существуют даже целые соревнования по генеративным технологиям. Одно из них — Generative Design in Minecraft, где участники создают ИИ-алгоритмы для постройки поселений. Организаторы — не просто энтузиасты, а люди из науки и геймдева, оценивают работы по функциональности, адаптивности и эстетике.

Нейросеть World-GAN — проект, который использует генеративные состязательные сети (GAN) для создания чанков мира из небольших образцов. World-GAN применяет технику block2vec, вдохновлённую word2vec. В тестах нейросеть легко меняет визуальный стиль биомов, так что если не повезло со спавном, скоро можно будет просто сказать: «переделай в джунгли» — и вуаля.

Источник: Adaptive Procedural Generation in Minecraft

Dota 2: обучение ИИ-агентов

Сейчас мы знаем OpenAI из-за популярнейшей нейросети ChatGPT, но вот в 2017 году они создавали ИИ-бота для соревнований с профессиональными игроками в Dota 2 — OpenAI Five. В 2018 он уже обыгрывал полупрофессионалов, а в 2019 — победил команду OG, чемпионов мира по Dota 2, став первым ИИ, который смог одержать победу над профессиональными игроками в такой сложной игре. Для этого использовались методы подкрепляющего обучения с миллионами кадров, что помогло ИИ достичь человеческого уровня в сложной задаче с неполной информацией и долгосрочными целями.

Преимущества и ограничения использования ИИ в разработке игр

Преимущества:

• Автоматизация и генерация контента на лету. Можно генерить уровни и миры, и это реально круто ускоряет процесс разработки.
• Более реалистичный и захватывающий игровой опыт. ИИ может помочь создать персонализированных NPC с уникальными реакциями и диалогами, адаптированными к действиям игрока.
• Чем дольше играешь, тем более сложными становятся противники и задачи. ИИ настраивает сложность так, чтобы интерес поддерживался на протяжении всей игры. 
• Умные боты. Они учатся на действиях игрока, улучшая свои тактики и внося элемент неожиданности.

Ограничения:

• Сложные алгоритмы потребуют не только кучи вычислительных мощностей, но и времени на настройку. На старте разработки это может быть дороговато.
• Данные — всё! ИИ обучается на данных, но их нужно где-то брать. Если это делать с нуля — появятся проблемы.
• Этика и закон. ИИ в играх — не только круто, но и немного страшно. Авторские права, данные игроков, ответственность, если NPC ляпнет что-нибудь не то. Тут могут быть вопросики.
• ИИ может круто улучшить геймплей, но он не заменит креативный подход, который привносят разработчики. Большинство решений всё равно требуют человеческого вмешательства. 
• Настройка ИИ-систем и обучение моделей — совсем не дешёвая вещь. Сложные ИИ-алгоритмы требуют значительных вложений на стадии разработки и даже на пост-продакшене.

Как начать использовать ИИ в игровой разработке?

Вот, что может вам понадобиться, чтобы начать использовать ИИ в игровой разработке:

1. Основы ML и алгоритмов ИИ. сначала надо разобраться с основами машинного обучения, нейронок, и всяких таких штуковин.
2. Онлайн-курсы, которые помогают разобраться в ИИ и его применении в играх. Artificial Intelligence for Simple Games на Udemy — курс по ИИ для простых игр, Generative AI Mastery: Revolutionizing Game Development — бесплатный курс по генеративному ИИ от Карлоса Ботта, который в индустрии уже 35+ лет.
3. Полезные туториалы. Например, видео, где человек разрабатывает игру с нуля только с помощью ИИ. Также есть вводные ролики по ИИ в Unity. Не менее интересен TED-talk от инженера по поддержке разработчиков игр в Hugging Face. Таких видео море на YouTube, и они реально полезные.
4. Книга «Artificial Intelligence for Games» от Ian Millington и John Funge. Это уже классика, да и вообще фундаментальный источник для геймдева.
5. Документация от ИИ-геймдев-фреймворков (например, Unity ML-Agents). Там точно всё по полочкам.
6. Рассылки от экспертов в геймдеве. Например, Thomas Simonini. Так вы будете в курсе крутых инсайтов.
7. Актуальные материалы конференций. Например, IEEE Conference on Games. Это даст вам взгляд на будущее трендовых технологий в играх.
8. Практика. Найдите репозитории на GitHub с открытым исходным кодом и попробуйте Reinforcement Learning для умных NPC, например, чтобы улучшить их поведение в open-world играх.

Будущее в игровой ИИ индустрии

ИИ в игровой индустрии уже начинает менять правила игры. Мы на пороге того, чтобы увидеть, как улучшаются устаревшие алгоритмы, но и создаются игры с нуля: от геймплейных механик до сложных сюжетных линий. С метавселенными, интегрированными с ИИ, мы получим совершенно новые, адаптирующиеся пространства, где каждый игрок будет переживать свой персонализированный опыт. Всё это — шаги в будущее, которое не заставит себя долго ждать.