ИИ В ГЕЙМДИЗАЙНЕ: НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ЛЕВЕЛДИЗАЙНА И ПРОЦЕДУРНОЙ ГЕНЕРАЦИИ

AI IN GAME DESIGN: NEURAL NETWORKS FOR AUTOMATION OF LEVEL DESIGN AND PROCEDURAL GENERATION

Zavgorodniy Damir Vitalievich

Student, Department of Computer and Technical Graphics Design, Kuban State University,

Russia, Krasnodar

Marchenko Marina Nikolaevna

Doctor of Pedagogical Sciences, Professor, Professor Department of Computer and Technical Graphics Design, Kuban State University,

Russia, Krasnodar

АННОТАЦИЯ

В статье проанализирована трансформация подходов к созданию пользовательских уровней и процедурной генерации при помощи нейросетей, а также опыт взаимодействия с интерфейсом подобного вида.

ABSTRACT

The article analyzes the transformation of approaches to creating user levels and procedural generation using neural networks, as well as the experience of interacting with such an interface.

Ключевые слова: нейросети; веб-дизайн; графическое искусство; инструмент; преимущества и качества; контент и поиск; искусственные нейронные сети (ИНС); гейм-дизайн; левел-дизайн; процедурная генерация.

Keywords: neural networks; web design; graphic art; tool; advantages and qualities; content and search; artificial neural networks (ANNs); game design; level design; procedural generation.

В последнее время развитие искусственного интеллекта (ИИ) и 3D-моделирования способствовало быстрым изменениям в различных областях, таких как развлечения, виртуальная реальность и дизайн игр. Сочетание ИИ с 3D-моделированием в дизайне игр потенциально обеспечит игрокам более персонализированный опыт.

Это обеспечит игрокам более полное погружение и полностью изменит индустрию дизайна игр. Существующие исследования показывают, что игры на основе 3D имеют множество преимуществ. По сравнению с традиционными 2D-игровыми средами, игры на основе 3D окажут положительное влияние на взаимодействие игроков, позволяя им больше взаимодействовать с игровыми объектами и создавать опыт от первого лица.

Предоставляя среду, подобную реальному миру, игроки будут проявлять больший интерес к исследованию открытого мира и связывать свой жизненный опыт с игрой. Однако создание среды, подобной реальному миру, для демонстрации 3D-игрового опыта требует большого объема ручной работы. Кроме того, создание этих сложных моделей игры также сталкивается с техническими проблемами.

Для преодоления этих трудностей во многих исследованиях было разработано решение по интеграции алгоритмов машинного обучения (ML) и обучения с подкреплением (RL) в методы процедурной генерации контента (PCG) для автоматической генерации новых ресурсов, адаптированных к игровым приложениям.

В этой области исследователи изучали использование алгоритмов ML для генерации игровых элементов, таких как текстуры, модели и уровни. Между тем, использование этого метода для идентификации подходящих ресурсов также было доказано.

Эти исследования демонстрируют возможность автоматизации генерации высококачественного игрового контента с помощью алгоритмов ML, что может значительно сэкономить время разработчиков игр в игровой среде. Исследователи начали изучать интеграцию алгоритмов ML и технологии PCG для создания нетекстового контента, такого как 3D-модели сравнения для построения игрового опыта.

Методы на основе RL особенно эффективны, и считается, что модели могут быть обучены без предварительного сбора данных. Предложенный метод заключается в обучении брокеров RL создавать новые 3D-модели, чтобы избежать новых проблем, вызывающих разочарование, с течением времени. Таким образом, 3D-игровые ресурсы предоставляют модель, ориентированную на пользовательский опыт, которая может поддерживать вовлеченность игрока и предлагать лучший игровой опыт.

Алгоритмы искусственного интеллекта кардинально изменили рынок 3D-моделирования игр, внедрив автоматизацию, эффективность и креативность в процессы, которые изначально выполнялись вручную и считались чрезмерной нагрузкой для дизайнеров. С помощью PCG, являющегося ядром этой трансформации, создатели игр могут генерировать такие ресурсы, как персонажи, окружение и уровни, используя усовершенствованные методы машинного обучения без чрезмерного вмешательства человека, поскольку модели машинного обучения обучаются на огромном количестве наборов данных существующих 3D-моделей для генерации новых ресурсов с вариациями.

Модели, созданные с помощью PCG, могут поддерживать высокий уровень детализации и реализма и могут генерироваться массово за короткий период времени. Например, генеративные состязательные сети (GAN) и вариационные автокодировщики (VAE) широко используются для синтеза текстур, форм и анимации, позволяя создателям производить разнообразный контент, адаптированный к конкретным игровым сюжетам или предпочтениям игроков.

Благодаря этому можно не только сократить время разработки игры, но и улучшить персонализацию, где игровые элементы адаптируются в реальном времени к взаимодействиям пользователя, способствуя более захватывающему опыту.

В моделировании персонажей алгоритмы ИИ хорошо известны своей способностью автоматизировать разработку аватаров, неигровых персонажей (NPC) и существ, что имеет решающее значение для создания захватывающего повествования в 3D-играх.

Традиционные методы требовали от художников вручную создавать сетки, скелеты и анимировать движения, что является трудоемкой задачей, подверженной несоответствиям. В то время как машинное обучение собирает наборы данных моделей людей и животных на основе анатомии, что позволяет ему генерировать набор анатомически точных моделей живых существ за короткое время.

Например, сверточные нейронные сети (CNN) могут экстраполировать данные из 2D-эскизов или фотографий для создания 3D-представлений, включая текстуры кожи и варианты одежды. Обучение с подкреплением еще больше улучшает это, имитируя эволюционные процессы, где агенты итеративно совершенствуют черты характера, такие как осанка, походка и выражения лица, на основе петель обратной связи, которые оценивают реализм и выразительность.

Исследования показали, что эти системы могут динамически создавать персонализированных персонажей на основе поведения игрока во время игры, тем самым повышая погружение игрока, например, реагируя на действия игрока в реальном времени. Кроме того, генетические алгоритмы имитируют естественный отбор для развития уникальных дизайнов персонажей, обеспечивая разнообразие в многопользовательских играх и создавая уникальную индивидуальность для каждого NPC.

Этот подход, основанный на ИИ, не только ускоряет производство, но и позволяет осуществлять процедурную персонализацию, где персонажи развиваются на основе данных игрока, создавая чувство причастности и эмоциональной связи. Сокращая необходимость в повторяющихся ручных настройках, разработчики могут сосредоточиться на более важных творческих решениях, что в конечном итоге приводит к созданию более сложных и отзывчивых игровых миров.

Машинное обучение может использовать источники спутниковых снимков, исторических данных или прототипов, созданных художниками, для синтеза ландшафтов, растительности и архитектурных элементов, чтобы обеспечить их реалистичность.

Например, алгоритмы, основанные на шумовых функциях в сочетании с глубоким обучением, могут генерировать реалистичные горы, реки и леса, корректируя параметры в зависимости от климата, времени суток или сезонных изменений. Агенты обучения с подкреплением также могут оптимизировать играбельность игры одновременно, при создании реалистичных сред, подобно сгенерированным навигационным путям в играх с открытым миром или стратегическим укрытиям в шутерах.

Это особенно полезно в жанрах с большим количеством симуляций, таких как ролевые игры (RPG), где обширные миры требуют разнообразия, чтобы избежать повторений. Оценки с использованием метрик, таких как визуальная точность и вычислительная эффективность, показывают, что сцены, созданные с помощью ИИ, часто превосходят созданные вручную по масштабируемости, позволяя создавать бесконечные процедурные миры, которые развиваются вместе с игровым процессом.

Одной из основных проблем применения алгоритмов ИИ к 3D-моделированию игр является сильная зависимость от высококачественных, разнообразных наборов данных для обучения моделей машинного обучения. Без всеобъемлющих данных, охватывающих различные стили, культуры и сценарии, сгенерированные ресурсы часто страдают от предвзятости, что приводит к повторяющимся или культурно нечувствительным результатам.

Например, если обучающие данные преимущественно получены из западных игровых дизайнов, ИИ может испытывать трудности с созданием аутентичных представлений не западных архитектур или персонажей, что ограничивает глобальную применимость. Эта проблема усугубляется дефицитом аннотированных 3D-наборов данных, поскольку их создание требует экспертной разметки, что является дорогостоящим и трудоемким процессом.

Обучение с подкреплением усугубляет это, поскольку агентам необходимы обширные среды моделирования для эффективного обучения, что часто приводит к переобучению на конкретных типах игр. Более того, этические проблемы возникают, когда наборы данных содержат материалы, защищенные авторским правом, без надлежащего указания авторства, что повышает юридические риски для разработчиков. Решение этой проблемы требует совместных усилий по созданию репозиториев с открытым исходным кодом, но существующие ограничения препятствуют масштабируемости ИИ в различных жанрах игр, потенциально подавляя инновации на нишевых рынках, таких как образовательные или серьезные игры.

Обеспечение непостоянного качества и художественного контроля остается постоянной проблемой, поскольку созданные ИИ ресурсы могут создавать артефакты, несоответствия или результаты, отклоняющиеся от задуманного. Например, генеративные модели могут создавать визуально привлекательные сцены, но не соответствовать физическим законам, что приводит к нестабильным структурам во время игры.

Человеческий контроль по-прежнему необходим для отбора и уточнения результатов работы ИИ, сочетая автоматизацию с ручной настройкой, что подрывает цель достижения полной эффективности.

Кроме того, ИИ не хватает живой креативности, полагаясь на закономерности из данных, а не на оригинальные инновации, что может привести к гомогенизированному контенту в разных играх. Это ограничение подчеркивает противоречие между автоматизацией и художественным мастерством, где чрезмерная зависимость от ИИ рискует уменьшить уникальный подход дизайнеров-людей, что требует гибридных рабочих процессов для баланса сильных сторон.

Можно сказать, что алгоритмы ИИ, интегрированные с процедурной генерацией контента, предлагают революционный подход к 3D-моделированию в видеоиграх, оптимизируя рабочие процессы, сокращая ручной труд и открывая двери для более динамичного, ориентированного на игрока опыта.

В перспективе, сочетание многомодульного ИИ, адаптивных систем реального времени и инструментов взаимодействия человека и ИИ может не только преодолеть эти ограничения, но и расшириться в новые области, такие как метавселенные и платформы дополненной реальности. В конечном итоге, решая эти проблемы напрямую, эта область может способствовать созданию более инклюзивных, инновационных игровых миров, которые продолжают развиваться в соответствии с потребностями игроков и технологическим прогрессом.

Список литературы:

1. Бретт Ланц Машинное обучение на R. Экспертные техники для прогностического анализа: Учеб. Пособие. – СПб.: Питер, 2020. – 438 с.
2. Джейд Картер Нейросети. Генерация изображений: Учеб. Пособие. – АСТ, 2023. – 227 с.
3. Луптон Э. Графический дизайн. От идеи до воплощения. СПб: «Питер», 2013. – 184 с.
4. Филина Е.М., Марченко М.Н. Социальное значение дизайна / В сборнике: Дизайн и архитектура: синтез теории и практики. Сборник научных трудов. 2017. С. 485-491.