صنعت بازی‌های ویدیویی که اکنون ارزشی معادل ۳۴۷ میلیارد دلار دارد، به یکی از بازیگران اصلی در دنیای سرگرمی تبدیل شده و بیش از سه میلیارد نفر در سراسر جهان را مشغول کرده است. این صنعت با بازی‌های ساده‌ای مانند Pong و Space Invaders آغاز شد و به بازی‌های پیچیده‌تری مانند Doom رسید که استانداردهای جدیدی با تصاویری سه‌بعدی و تجربه کنسول‌های خانگی ایجاد کرد.
امروزه، این صنعت تحت تأثیر پیشرفت‌های هوش مصنوعی (AI) قرار دارد و در آستانه ورود به یک عصر جدید است. گوگل به عنوان پیشرو در این تحول، از منابع و فناوری‌های گسترده خود برای بازتعریف نحوه ساخت، بازی و تجربه بازی‌های ویدیویی استفاده می‌کند. این مقاله به بررسی مسیر گوگل در تغییر و تحول دنیای بازی‌های ویدیویی می‌پردازد.
آغاز: هوش مصنوعی در بازی‌های آتاری
استفاده گوگل از هوش مصنوعی در بازی‌های ویدیویی با یک پیشرفت مهم آغاز شد: ایجاد یک هوش مصنوعی که بتواند محیط‌های بازی را شناسایی کرده و مانند یک بازیکن انسانی واکنش نشان دهد. در این مرحله اولیه، آن‌ها یک عامل یادگیری تقویتی عمیق معرفی کردند که می‌توانست استراتژی‌های کنترل را مستقیماً از گیم‌پلی یاد بگیرد. در این توسعه، از یک شبکه عصبی کانولوشن استفاده شد که با روش یادگیری Q آموزش دیده بود؛ این شبکه پیکسل‌های خام صفحه را پردازش می‌کرد و بر اساس وضعیت فعلی به اقداماتی خاص در بازی تبدیل می‌کرد.
محققان این مدل را بدون تغییر در ساختار یا الگوریتم یادگیری برای هفت بازی آتاری ۲۶۰۰ به کار بردند. نتایج بسیار چشمگیر بود؛ این مدل در شش بازی بهتر از روش‌های قبلی عمل کرد و در سه بازی از عملکرد انسان هم پیشی گرفت. این پیشرفت نشان داد که هوش مصنوعی می‌تواند بازی‌های ویدیویی پیچیده و تعاملی را مدیریت کند و بیش از تنها ورودی‌های بصری عمل کند.
این دستاورد، زمینه‌ساز موفقیت‌های بعدی مانند AlphaGo از شرکت DeepMind بود که موفق شد یک قهرمان جهان در بازی گو را شکست دهد. موفقیت هوش مصنوعی در تسلط بر بازی‌های چالش‌برانگیز، باعث تحقیقات بیشتری در زمینه کاربردهای دنیای واقعی، از جمله سیستم‌های تعاملی و روباتیک شد. تأثیر این توسعه هنوز هم در زمینه‌های یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی امروزی حس می‌شود.
AlphaStar: هوش مصنوعی برای یادگیری استراتژی در StarCraft II
گوگل با توجه به موفقیت‌های اولیه خود در زمینه هوش مصنوعی، به چالش پیچیده‌تری پرداخت: بازی StarCraft II. این بازی استراتژی به خاطر پیچیدگی‌هایش معروف است، زیرا بازیکنان باید ارتش‌ها را کنترل کرده، منابع را مدیریت کنند و استراتژی‌ها را در زمان واقعی اجرا کنند. در سال ۲۰۱۹، گوگل AlphaStar را معرفی کرد، یک عامل هوش مصنوعی که توانایی بازی کردن StarCraft II به صورت حرفه‌ای را دارد.
توسعه AlphaStar از ترکیبی از یادگیری تقویتی عمیق و یادگیری تقلیدی استفاده کرد. در ابتدا، این هوش مصنوعی با تماشای بازی‌های بازیکنان حرفه‌ای یاد گرفت و سپس از طریق خودبازی، میلیون‌ها مسابقه اجرا کرد تا استراتژی‌های خود را بهبود بخشد. این دستاورد توانایی هوش مصنوعی را در مدیریت بازی‌های استراتژی پیچیده و بی‌درنگ نشان داد و نتایجی مشابه با بازیکنان انسانی به دست آورد.
فراتر از بازی‌های فردی: به سوی هوش مصنوعی عمومی‌تر برای بازی‌ها
آخرین پیشرفت‌های گوگل نشان‌دهنده انتقال از تسلط بر بازی‌های فردی به ایجاد یک عامل هوش مصنوعی چندمنظوره است. به تازگی، محققان گوگل مدل SIMA را معرفی کردند که مخفف "Scalable Instructable Multiworld Agent" است. این مدل هوش مصنوعی برای حرکت در محیط‌های مختلف بازی با استفاده از دستورالعمل‌های زبان طبیعی طراحی شده است.
برخلاف مدل‌های قبلی که نیاز به دسترسی به کد منبع بازی یا APIهای خاص داشتند، SIMA تنها با دو ورودی کار می‌کند: تصاویر روی صفحه و دستورهای زبانی ساده. این مدل می‌تواند این دستورها را به عملکردهای صفحه کلید و ماوس تبدیل کرده و شخصیت اصلی بازی را کنترل کند. این روش به SIMA اجازه می‌دهد تا با تنظیمات مختلف مجازی به گونه‌ای عمل کند که شبیه به بازی کردن انسان باشد.
تحقیقات نشان داده که هوش مصنوعی که در چند بازی آموزش دیده، عملکرد بهتری نسبت به مدل‌هایی دارد که فقط در یک بازی تمرین کرده‌اند. این نکته پتانسیل SIMA را برای پیشرفت به سوی هوش مصنوعی عمومی یا پایه در بازی‌ها نشان می‌دهد.
هدف مداوم گوگل، گسترش قابلیت‌های SIMA است و بررسی می‌کند که چگونه می‌توان چنین عامل‌های چندمنظوره و زبان‌محور را در محیط‌های مختلف بازی توسعه داد. این پیشرفت نشان‌دهنده یک گام مهم به سمت ایجاد هوش مصنوعی است که می‌تواند در زمینه‌های مختلف تعاملی، سازگار و در حال رشد باشد.
هوش مصنوعی مولد برای طراحی بازی
اخیراً، گوگل تمرکز خود را از بهبود گیم‌پلی به توسعه ابزارهایی برای پشتیبانی از طراحی بازی تغییر داده است. این تغییر به دلیل پیشرفت‌های هوش مصنوعی مولد، به ویژه در زمینه تولید تصویر و ویدیو صورت گرفته است. یکی از پیشرفت‌های مهم، استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد شخصیت‌های غیربازیکن (NPC) است که به اقدامات بازیکن به شیوه‌های واقعی‌تر و غیرقابل پیش‌بینی‌تر واکنش نشان می‌دهند.
علاوه بر این، گوگل به بررسی تولید محتوای رویه‌ای پرداخته است، جایی که هوش مصنوعی کمک می‌کند تا سطوح، محیط‌ها و کل دنیای بازی بر اساس قوانین یا الگوهای خاص طراحی شوند. این روش می‌تواند روند توسعه را ساده‌تر کند و تجربه‌های منحصر به فرد و شخصی‌سازی‌شده‌ای را به بازیکنان ارائه دهد و حس کنجکاوی و انتظار را در آن‌ها برانگیزد.
یک مثال قابل توجه از این نوآوری، ابزار Genie است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا با ارائه یک تصویر یا توضیحات، بازی‌های ویدئویی دو بعدی طراحی کنند. این رویکرد توسعه بازی را حتی برای کسانی که مهارت‌های برنامه‌نویسی ندارند، قابل دسترس‌تر می‌کند.
نوآوری Genie در توانایی آن برای یادگیری از ویدیوهای مختلف بازی‌های پلتفرمر دوبعدی نهفته است، به جای اینکه فقط به دستورالعمل‌های صریح یا داده‌های برچسب‌گذاری شده تکیه کند. این قابلیت به Genie اجازه می‌دهد تا مکانیک بازی، فیزیک و عناصر طراحی را به طور مؤثرتری درک کند. کاربران می‌توانند با یک ایده یا طرح اولیه شروع کنند و Genie یک محیط کامل بازی شامل تنظیمات، شخصیت‌ها، موانع و مکانیک‌های گیم‌پلی را ایجاد کند.
هوش مصنوعی مولد برای توسعه بازی
گوگل با تکیه بر پیشرفت‌های قبلی خود، به تازگی پروژه‌ای بلندپروازانه را معرفی کرده است که هدف آن ساده‌سازی فرآیند پیچیده و زمان‌بر توسعه بازی‌هاست. این پروژه به نام GameNGen شناخته می‌شود، یک ابزار هوش مصنوعی مولد که طراحی شده تا فرآیند توسعه بازی را آسان‌تر کند.
GameNGen به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا با استفاده از دستورات ساده زبان طبیعی، کل جهان‌ها و داستان‌های بازی را بسازند. این کار زمان و تلاش لازم برای ایجاد یک بازی را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد. با کمک هوش مصنوعی مولد، GameNGen می‌تواند دارایی‌ها، محیط‌ها و داستان‌های منحصربه‌فرد بازی را تولید کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا بیشتر بر روی خلاقیت خود تمرکز کنند تا جزئیات فنی.
به عنوان مثال، محققان از GameNGen برای توسعه یک نسخه کامل از بازی Doom استفاده کرده‌اند که قابلیت‌های این ابزار را به خوبی نشان می‌دهد و راه را برای فرآیند ساخت بازی کارآمدتر و در دسترس‌تر هموار می‌کند.
فناوری پشت GameNGen شامل یک فرآیند آموزشی دو مرحله‌ای است. ابتدا، یک عامل هوش مصنوعی برای بازی Doom آموزش می‌بیند و داده‌های گیم‌پلی را تولید می‌کند. سپس این داده‌ها برای آموزش یک مدل هوش مصنوعی مولد استفاده می‌شوند که فریم‌های آینده را بر اساس اقدامات و تصاویر قبلی پیش‌بینی می‌کند. نتیجه این فرآیند، یک مدل مولد است که قادر است گیم‌پلی را در زمان واقعی تولید کند بدون اینکه به اجزای موتور بازی سنتی نیاز داشته باشد.
این تغییر از کدنویسی دستی به نسل مبتنی بر هوش مصنوعی، نقطه عطف قابل توجهی در توسعه بازی به شمار می‌آید و راهی کارآمدتر و در دسترس برای ایجاد بازی‌های با کیفیت بالا فراهم می‌کند، به ویژه برای استودیوهای کوچکتر و سازندگان فردی.
تغییرات بزرگ در صنعت بازی با پیشرفت‌های هوش مصنوعی گوگل
پیشرفت‌های اخیر گوگل در زمینه هوش مصنوعی قرار است به‌طور چشمگیری صنعت بازی را تغییر دهد. با ابزارهایی مانند GameNGen که امکان ایجاد دنیای بازی‌های دقیق را مهیا می‌کند و SIMA که تعاملات گیم‌پلی چندمنظوره را ارائه می‌دهد، هوش مصنوعی نه تنها نحوه ساخت بازی‌ها را تغییر می‌دهد، بلکه تجربه بازی را نیز متحول می‌کند.
همان‌طور که هوش مصنوعی به پیشرفت خود ادامه می‌دهد، وعده افزایش خلاقیت و کارایی در توسعه بازی‌ها را می‌دهد. توسعه‌دهندگان اکنون فرصت‌های جدیدی برای کشف ایده‌های نوآورانه و ارائه تجربیات جذاب‌تر و همه‌جانبه خواهند داشت. این تغییر، لحظه‌ای مهم در تکامل مداوم بازی‌های ویدیویی است و بر نقش رو به رشد هوش مصنوعی در شکل‌دهی به آینده سرگرمی‌های تعاملی تأکید می‌کند.