ДалееСледующее руководство
ИИ в генерации игровых уровней
Приложения
РУКОВОДСТВО ПО ПРИМЕНЕНИЮ
ИИ в процедурной генерации контента для игр
Процедурная генерация контента (PCG) использует алгоритмы для автоматического создания игровых миров, уровней, предметов и квестов.
Прослушайте это руководствоОзвучено ИИ · ~2 min
На этой странице2 минуты чтения
Обзор
Он позволяет небольшим командам создавать обширные и разнообразные игры, а теперь его дополняет генеративный искусственный интеллект.
Глубокое погружение
PCG имеет долгую историю: Rogue (1980) создавал подземелья алгоритмически, а No Man's Sky, как известно, утверждает, что более 18 квинтиллионов уникальных планет построены из детерминированных семян. Minecraft генерирует почти бесконечный ландшафт, используя функции Perlin/noise, а Spelunky впервые создала уровни на основе ограничений, которые остаются случайными и играбельными. Большинство классических PCG основаны на правилах или шуме, с тщательными ограничениями, поэтому выходные данные доставляют удовольствие, а не просто разнообразны. Подобласть исследований PCGML (PCG посредством машинного обучения) обучает модели существующих уровней для создания новых. Сегодня генеративный ИИ расширяет PCG до текстур, 3D-моделей, диалогов и квестов. Большим преимуществом является масштаб контента и возможность повторного прохождения; большой проблемой является контроль качества, согласованность и избежание пресных, однотипных результатов, часто называемых «проблемой овсянки».
Реальная реализация
No Man's Sky генерирует более 18 квинтиллионов планет из детерминированных семян и процедурных правил.
Minecraft использует функции шума для эффективного создания бесконечной, разнообразной местности на лету
Spelunky генерирует рандомизированные, но всегда проходимые уровни с помощью дизайна, основанного на ограничениях.
Diablo и другие ролевые игры, процедурно генерирующие расположение подземелий и рандомизированную добычу для возможности повторного прохождения.
Будущее искусственного интеллекта в процедурной генерации контента для игр
Генеративный ИИ будет все чаще создавать изображения, 3D-ресурсы, голос и повествование по запросу, что потенциально позволит создавать персонализированные уровни, адаптированные к навыкам каждого игрока. Ожидайте более тесных инструментов совместного создания человека и ИИ, в которых дизайнеры будут управлять моделями, а не писать каждое правило. Ключевые границы — это согласованность в больших мирах, авторское право и происхождение обучающих данных, а также сохранение значимости контента, а не бесконечности, но пустости. Системы-победители будут сочетать генерацию с сильной оценкой и курированием.
Применение на практике
Почему это важно
- Выбор сборки. Проектирование на уровне приложения определяет, улучшит ли ИИ реальные результаты.
- Команда и рабочий процесс. Хорошая интеграция рабочих процессов обеспечивает повышение производительности, которому пользователи могут доверять.
- Риски и безопасность. Хорошо продуманные варианты использования снижают усталость от изменений и риск внедрения.
Следите за
- Автоматизация сломанного процесса может усугубить существующие проблемы.
- Команды могут чрезмерно автоматизировать и исключить необходимое человеческое суждение.
- Качество может ухудшиться, если результаты не будут оцениваться постоянно.
Следующие шаги
- Составьте карту текущего рабочего процесса и определите этап, вызывающий наибольшие затруднения.
- Определите человеческие контрольно-пропускные пункты перед полной автоматизацией.
- Обучайте пользователей подсказкам, путям эскалации и стандартам качества.
- Отслеживайте результаты на уровне задач, чтобы подтвердить устойчивую ценность.
Продолжайте исследовать
Бесплатная рассылка
Получайте ежедневный AI-обзор
Три проверенных AI-истории каждое утро буднего дня, написанные простым английским. Бесплатно навсегда, без рекламы.
Одно электронное письмо каждый будний день. Отписаться в один клик. Мы никогда не продаем и не передаем ваш адрес.
Проверьте себя
Take the AI in Procedural Content Generation for Games quiz
Мгновенная обратная связь по каждому ответу и общий сертификат с проверяемым идентификатором после прохождения курса.
Поддержите бесплатное образование в области искусственного интеллекта. AI Understanding — это некоммерческая организация 501(c)(3). Никакой рекламы и платного доступа. Сделать пожертвование
Часто задаваемые вопросы
Что такое ИИ в процедурной генерации контента для игр?
Процедурная генерация контента (PCG) использует алгоритмы для автоматического создания игровых миров, уровней, предметов и квестов. Он позволяет небольшим командам создавать обширные и разнообразные игры, а теперь его дополняет генеративный искусственный интеллект.
Что такое PCG в разработке игр?
PCG, или процедурная генерация контента, использует алгоритмы для автоматического создания игрового контента, такого как уровни, ландшафт и предметы.
Какая ранняя игра является классическим примером процедурно генерируемых подземелий?
Rogue алгоритмически генерировал подземелья при каждом прохождении, дав название всему жанру roguelike.
Как такая игра, как No Man's Sky, создает почти безграничную вселенную, не сохраняя при этом каждую планету?
Начальное значение детерминированно воспроизводит один и тот же процедурно сгенерированный мир, поэтому нет необходимости хранить квинтиллионы планет по отдельности.
Для чего в PCG используются шумовые функции, такие как шум Перлина?
Шум Перлина и Симплекс создают плавные градиенты, идеально подходящие для карт высот естественной местности, как это видно на пейзажах Minecraft.
Почему Spelunky использует генерацию уровней на основе ограничений?
Ограничения гарантируют существование допустимого пути, поэтому уровни остаются случайными и разрешимыми, а не случайно невозможными.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме