Вот почему Riot Games занимается развитием нейросети, автоматически отслеживающей недопустимое поведение и поощряющей доброжелательное отношение во всех своих играх. Пользователь Reddit под ником frigis9 при помощи искусственного интеллекта перерисовывает в высоком разрешении классические DOS-игры.
Игры и gamedev нейросети
Email us at contact gobtech. Each one is essentially a web of interconnected neurons, which take in input, modify it and then send out an output to the next neuron. In a large neural net, this can lead to some pretty complex decision making! The neural net cells in this game take in inputs as information such as position and velocity from nearby cells and output a direction for themselves to move. In the training window, thousands of rounds of the game are simulated so that the neural net can "practice" and learn how to play the game based on your specifications for its personality.
Генеративный ИИ может использоваться разработчиками ИИ для создания концепт-артов и рекламы, персонажей и моделей, фонов и элементов окружающей среды, интерфейса, текстов, озвучки и другого. При этом конечный результат, если важно его качество, все же необходимо проверять вручную. Как считают эксперты, активно использовать нейросети со временем будет все больше специалистов из различных областей — в первую очередь, связанных с цифровым контентом, но не только.
Эти текстовые приключенческие игры созданы в середине 1970-х годов для мэйнфрейма PDP-10. Компьютер был размером с холодильник и значительно уступал в мощности даже современным смартфонам, которые теперь помещаются в карман. Уитмор вдохновился Mind Game — вымышленной игрой, создаваемой искусственным интеллектом в научно-фантастическом романе Орсона Скотта Карда «Игра Эндера». GPT-2 изучает механику игр, что позволяет ей полноценно вливаться в процесс. Нейросеть генерирует текст по принципу: «Если игрок смотрит на восток, опиши объект к востоку от него». Получившаяся игра во многом напоминает старые текстовые приключенческие игры с теми же базовыми элементами и механикой. Уитмор признаёт, что для этого ему пришлось добавить несколько дополнительных настроек. Бездушный алгоритм или творчество? GPT Adventure — неплохая игра, хотя иногда её сюжет развивается очень странным образом. Если вы когда-либо запускали текстовые игры, то можете заметить, что в GPT Adventure используются и порой странным образом смешиваются некоторые их идеи и концепции. Но на самом деле подобные явления помогают развивать творческий искусственный интеллект. Хотя в процессе игры нейросеть может утрачивать логику повествования, она всё равно постоянно анализирует шаги игрока и пытается продолжить сюжет. Вы можете делать любые странные вещи, которые никто не догадается запрограммировать. Этим GPT Adventure превосходит традиционные игры, поскольку её навыки позволяют правдоподобно строить любое развитие сюжета».
Контекст это всё, что подаётся на вход, плюс резервирование для выхода. Типичным максимальным размером контекста сейчас являются 2к 2 тысячи и 4к токенов, но есть и исключения. В этот объём нужно уместить описание персонажа, мира, истории чата. Родной размер контекста для Llama 1 составляет 2к токенов, для Llama 2 это 4к, Llama 3 обладает базовым контекстом в 8к, но при помощи RoPE этот контекст увеличивается в 2-4-8 раз без существенной потери качества. Базовым языком для языковых моделей является английский. Он в приоритете для общения, на нём проводятся все тесты и оценки качества. Большинство моделей хорошо понимают русский на входе так как в их датасетах присутствуют разные языки, в том числе и русский. Но их ответы на других языках будут низкого качества и могут содержать ошибки из-за несбалансированности датасета. Существуют мультиязычные модели частично или полностью лишенные этого недостатка, из легковесных это openchat-3. Из тяжёлых это Command-R. Файнтюны семейства "Сайга" не рекомендуются в виду их низкого качества и ошибок при обучении.
Конкуренты или коллеги
- Как нейросети изменят игровую индустрию: шесть основных тенденций
- Демонстрация уровней
- Виртуальные богини и медведи
- Нейросеть Midjourney нарисовала графику для игры-стрелялки
- Энтузиасты создали нейросеть, которая строит уровни для Mario по описанию
Нейросеть нарисовала персонажей видеоигр, которые проходят другие игры
На выставке Computex 2023 в Тайбэе генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг показал, на что это может быть похоже, когда сталкиваются игры и искусственный интеллект — с помощью. Такая нейросеть не разбирается в сути игры, она понятия не имеет о правилах, тактике и стратегии, но очень хорошо имитирует стиль игры конкретного человека. новости игрового сообщества, статьи, обзоры, видео, гайды и прохождения игр. Специалисты из КНР создали нейросеть, которая улучшает качество изображения в играх.
Игры и gamedev нейросети
В рамках выставки Computex 2023 в Тайбэе компания NVIDIA показала, как могут выглядеть будущие игры, когда в них будут использоваться генеративные нейросети. Нейросеть показала, как могли бы выглядеть герои видеоигр, если бы про них сняла мультфильм студия The Walt Disney. Поговорили с Еленой Данилович — environment artist в Moon Studios о нейросетях в игровой разработке в 2023 году. Подведены предварительные итоги проекта «Игры Будущего», который прошел в Казани.
Нейросеть впервые сделала все арты для компьютерной игры
Военные ведь тоже используют алгоритмы, созданные искусственным интеллектом. И тут впору вновь вспомнить культовый голливудский фильм про Терминатора и восстание машин. Татьяна Черниговская: «Джинн вылез из бутылки. Еще год назад такой разговор выглядел бы очень отвлеченным, потому что никто не подозревал, что эта история будет развиваться с такой скоростью. Сейчас счет идет на дни. Есть все основания волноваться. Эти программы стали учиться.
Речь идет не только GPT-4 , но и его конкурентах. В других странах этим занимается целый ряд групп — больших и очень профессионально оснащенных. И если они стали волноваться, то у нас есть основания как минимум насторожиться». По ее мнению, на планете фактически появился новый разумный вид, с которым нам как-то придется сосуществовать. Человечество само создало себе конкурента. Татьяна Черниговская: «Мы подошли к совершенно новой черте.
Это не то, что был сначала нож довольно тупой, потом научились делать правильные сплавы, он стал острый, а теперь он вообще немыслимо острый. Это не это. Дело не в степени, а дело в том, что это качественный рубеж. Эта штука может выйти из-под нашего контроля, а именно искусственный интеллект может стать более мощным, чем естественный. И тогда мы не сможем конкурировать». Эксперт задается вопросом: мы еще планируем жить на этой планете или готовы отдать все этим новым существам?
Они учатся сами. Более того, есть признаки того, что они учатся не таким способом, о котором мы, люди, знаем. То есть может сложиться ситуация, что они нас опережают не только потому, что у них бесконечная память, они не спят, у них не болит голова и так далее. А потому что они пошли по другой дороге. Нам никто не обещал, что нейронные сети будут идти вдогонку за человеческим интеллектом. Это мы почему-то так решили».
В пример Черниговская приводит случай, когда искусственный интеллект выучил язык, которому его не обучали. Они сами перестают понимать, что происходит. Одна из нейронных сетей взяла и между делом выучила китайский. Это не планировалось никем. Более того, ей никто не скармливал никаких учебников, ничего. Где она это все взяла, понять нельзя.
Хайп раздувают для инвесторов, а икается всем остальным. В случае с нейросетями у этого есть и вполне социальная причина: жить становится всё дороже, найти достойную работу всё сложнее, а тут ещё и нейросети. На фоне частых новостей о массовых сокращениях и забастовках так и тянет удариться в луддизм, буддизм, коммунизм и прочие «-измы». Тем временем нейросетям уже нашли множество полезных применений. Например, генеративная заливка в Photoshop, Enhance Speech от той же Adobe или машинный переводчик DeepL , который в большинстве случаев выдаёт компетентно переведённый текст. Нейросети позволяют разработчикам добавлять в уже готовые продукты полезные функции, которые упрощают жизнь и ускоряют монотонную или чисто техническую часть работы. Но не творческую.
Мне не нравится использование термина «искусственный интеллект» по отношению к нейросетям. Термин «искусственный идиот» куда точнее, но продать его инвесторам и зевакам уже не так легко. У нейросети нет интеллекта, ведь она не понимает, что делает и чего конкретно от неё хотят. Каждый раз она выдаёт случайную комбинацию элементов по определённому шаблону, эдакий коллаж. А творческий процесс не допускает случайности, ведь в его основе лежит замысел. Да, человек тоже создаёт комбинации известных ему образов. Но он хотя бы думает, что конкретно делает и зачем.
И только он может превратить невнятные хотелки заказчика в нечто осязаемое. Истории о том, как нейросеть смогла сгенерировать крутой рисунок или связный текст, привлекают много внимания, поэтому их до сих пор тиражируют.
Родной размер контекста для Llama 1 составляет 2к токенов, для Llama 2 это 4к, Llama 3 обладает базовым контекстом в 8к, но при помощи RoPE этот контекст увеличивается в 2-4-8 раз без существенной потери качества. Базовым языком для языковых моделей является английский. Он в приоритете для общения, на нём проводятся все тесты и оценки качества. Большинство моделей хорошо понимают русский на входе так как в их датасетах присутствуют разные языки, в том числе и русский.
Но их ответы на других языках будут низкого качества и могут содержать ошибки из-за несбалансированности датасета. Существуют мультиязычные модели частично или полностью лишенные этого недостатка, из легковесных это openchat-3. Из тяжёлых это Command-R. Файнтюны семейства "Сайга" не рекомендуются в виду их низкого качества и ошибок при обучении. Основным представителем локальных моделей является LLaMA. LLaMA это генеративные текстовые модели размерами от 7B до 70B, притом младшие версии моделей превосходят во многих тестах GTP3 по утверждению самого фейсбука , в которой 175B параметров.
Для получения хорошего результата нужно использовать подходящий формат промта, иначе на выходе будут мусорные теги.
Многовато времени ушло на настройку метода и ручную очистку изображений. I cannot believe that results like this are possible with some dumb algorithm. То же касается и персонажей. По словам hidfan, очистка текстур исключительно единого монстра занимает от пяти до 15 часов, зависимо от трудности анимации.
Моддер Стефан Румен привел в пример Final Fantasy VII, в какой большенное число за ранее отрендеренных задних замыслов, чего очень облегчает обработку.
Новая нейросеть может «реанимировать» старые игры
И chatGPT справляется на ура: смысл и колкость сообщения остаются, но лексика перестает быть грубой. Эйчары тоже оценили chatGPT: можно причесать резюме и формулировки для Linkedin, проверить, верно ли всё составлено на английском. Об этом, кстати, говорили на карьерном мероприятии в Scream School. Наконец, интересна нейросеть, которая переводит видео на другие языки, причем используется твой собственный голос, а движение губ идеально подстраивается под звук. Полезно для тех, кто хочет выйти на международную площадку, но не знает языков. В будущем, думаю, это будут использовать также для локализации игр. Где нейросети справляются с трудом При реализации творческих задач.
Забавно, но это относится и к программированию. Знакомые программисты местами используют нейросети для генерации простого кода, но не для комплексных и системных задач — код будет грязным и не факт, что сработает.
Эйчары тоже оценили chatGPT: можно причесать резюме и формулировки для Linkedin, проверить, верно ли всё составлено на английском.
Об этом, кстати, говорили на карьерном мероприятии в Scream School. Наконец, интересна нейросеть, которая переводит видео на другие языки, причем используется твой собственный голос, а движение губ идеально подстраивается под звук. Полезно для тех, кто хочет выйти на международную площадку, но не знает языков.
В будущем, думаю, это будут использовать также для локализации игр. Где нейросети справляются с трудом При реализации творческих задач. Забавно, но это относится и к программированию.
Знакомые программисты местами используют нейросети для генерации простого кода, но не для комплексных и системных задач — код будет грязным и не факт, что сработает. Можно, конечно, задать вопросы нейросети, и она поправит свои ошибки, но зачастую написать код самому как и сделать классный арт, если ты опытный художник быстрее, чем часами кидать промпты и отлавливать хороший результат.
Также понадобилось придумать и описать безымянных союзников, наставников, проводников и врагов центрального персонажа - тут потребовалось внести новые задания в чат с учетом функций этих героев. Кроме того, для текстового квеста Chat GPT помогла создать глоссарий, в который вошли: краткие описания героев и предыстории различных персонажей включая неигровых , с которыми герой должен был сталкиваться по ходу сюжета; описания предметов, которые могли быть куплены или найдены - доспехов, оружия, кладов, артефактов, расходных материалов - с информацией об их использовании и влиянии на игровой процесс. Так, по запросу «Создай снаряжение для моей игры» от нейросети были получены Легендарный Клинок Доблести, Эбонитовый лук теней, Священный Молот Солнца, Зачарованный пояс силы и Амулет защиты с детализацией по каждому артефакту; специфика и расположение мест, которые будут посещать герои; пояснения по всем элементам сеттинга, процессов и механики, в том числе по особенностям боев, прокачки и других систем; данные по контексту созданного мира, его истории, культуры, других конкретных деталей; пасхалки и отсылки для удобства игроков, которые хорошо разбираются в исходной информации. Поскольку создаваемый мир имел свои особенные черты, в глоссарий были включены и другие пункты - характеристики различных рас, обитающих во вселенной, такие как детализация внешнего вида, сильных и слабых сторон, знаний, мотивации, распределения атрибутов. Chat GPT сумела справиться и с этим заданием. Как проработать описания Для окончательной проработки создаваемого мира в чат понадобилось ввести запросы разной сложности об атрибутах ключевых и неигровых персонажей, реалий и артефактов.
В результате чат-бот сгенерировал: простое описание внешности персонажей и окружения без подробностей и характеристик; описание в два-три слова с ошибками и ругательствами; представление о персонажах от человека, не погруженного в атмосферу мира, с предположением о выпадающих предметах; точную детализацию внешнего вида и списка выпадающих снаряжения, инвентаря и артефактов, написанную красиво и со сложными конструкциями; заметки знатока с цитатами, богатой фразеологией, подробным определением всех деталей, полным перечнем и вероятностью выпадения предметов. Благодаря этим описаниям история стала более глубокой и проработанной, а игроки получили возможность узнать больше о монстрах, предметах, уникальных и неигровых персонажах. Также это упростило генерацию рас, создание внутриигровых предметов и способностей каждого героя. По всем перечисленным примерам стало ясно, что использование нейросети Chat GPT для генерации текстовой части и мира продукта облегчило геймдев-сценаристу выполнение основной части работы и помогло добиться от чат-бота хорошего понимания поставленных заданий. Помощь Chat GPT в написании диалогов Ключевой момент в сценарной работе - написание таких диалогов, которые по-настоящему раскрывают внутриигровой мир. Эта работа отнимает много времени, особенно у начинающих игровых сценаристов и нарративных дизайнеров. Чтобы ее ускорить, тоже стоит попытаться обратиться за помощью к нейросети. Каким образом Chat GPT справляется с генерацией диалогов на практике, можно узнать отсюда.
Авторы статьи поставили перед чат-ботом сложную контекстную задачу: «Сгенерируй диалог двух аргониан из игры "The Elder Scrolls V: Skyrim" на тему "Лучшая провинция в Скайриме для жизни Аргониан? Затем запрос был усложнен - в него были введены другие расы и вопросы: «Сгенерируй диалог 2 людей из игры "The Elder Scrolls V: Skyrim" на тему "Какой город самый комфортный для жизни в Скайриме? Поэтому авторы заметки пришли к выводу, что Chat GPT вполне пригодна для над диалоговыми фрагментами сюжета. Нейросеть рисует игры Функционал нейросетей для геймдева не ограничивается поддержкой в разработке текстовых игр. Искусственный интеллект задействуется в отрисовке персонажей, оружия и других элементов графики. Последняя умеет генерировать изображения по текстам на английском языке, добавлять и изменять объекты, создавать несколько вариантов картинки по общему тексту и «расширять» картину за ее исходные пределы.
Это гораздо более продвинутая технология, чем широко распространенные боты для онлайн-игр. Чтобы ИИ научился играть, он должен наблюдать за пользователем, копировать его действия и изучать нюансы геймплея. Такая нейросеть не разбирается в сути игры, она понятия не имеет о правилах, тактике и стратегии, но очень хорошо имитирует стиль игры конкретного человека. Это не означает, что она сумеет выстроить выигрышный порядок действий, и тем более вряд ли адаптируется к новой ситуации самостоятельно.
The leading AI engine for games
Мультимодальная версия нейросети от Сбера. Она умеет отвечать на вопросы пользователей, поддерживать диалог, создавать тексты и картинки на основе описаний. Нейросеть YandexGPT научили кратко пересказывать текст. Работает это так: я выбираю игру и использую ее название как основу запроса к нейросети генерирующей изображение.
Комментарии
- Как Google делает искусственный интеллект эффективнее человека
- Игры и gamedev нейросети: описания и инструкции к ИИ
- Как нейросети вошли в жизни разработчиков ААА-игр
- Нейро-новости 2024 | ВКонтакте
- В Counter-Strike 2 появились нейросетевые читеры, которых почти невозможно вычислить