يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في طريقة إنشاء مطوري الألعاب للخرائط والبيئات. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة توليد عوالم ألعاب مفصلة تلقائيًا كانت تتطلب سابقًا ساعات من التصميم من قبل الفرق.

بدلاً من تصميم كل بلاطة أو نموذج يدويًا، يمكن للمطورين إدخال أوامر أو بيانات على مستوى عالٍ وترك الذكاء الاصطناعي ليملأ الباقي. على سبيل المثال، يمكن لنموذج "جيني 3" الجديد من Google DeepMind أن يأخذ وصفًا نصيًا (مثل "قرية جبلية ضبابية عند شروق الشمس") وينتج فورًا عالمًا ثلاثي الأبعاد قابلًا للتنقل بالكامل.

يشير خبراء الصناعة إلى أن أدوات مثل Recraft تتيح الآن توليد بيئات ألعاب كاملة (الأنسجة، الرسومات، تخطيطات المستويات) من أوامر نصية بسيطة. هذا الدمج بين الذكاء الاصطناعي والأساليب الإجرائية التقليدية يسرع بشكل كبير من عملية التطوير ويفتح آفاقًا لا نهائية للإبداع.

التوليد التقليدي مقابل التوليد المعتمد على الذكاء الاصطناعي

• التوليد الإجرائي التقليدي: كانت الألعاب السابقة تستخدم طرق التوليد الإجرائي المعتمدة على الخوارزميات، مثل ضوضاء بيرلين لتشكيل التضاريس أو وضع البلاطات بناءً على قواعد محددة، لإنشاء المستويات والخرائط.
  تُستخدم هذه التقنيات لإنشاء عوالم واسعة أو عشوائية – على سبيل المثال، سلسلة Diablo ولعبة No Man’s Sky تقدم "محتوى لا نهائي من خلال إنشاء المستويات والمواجهات ديناميكيًا" باستخدام خوارزميات إجرائية.
  تقلل هذه الطرق من العمل اليدوي لكنها قد تنتج أنماطًا متكررة وغالبًا ما تتطلب من المصممين ضبط المعايير بدقة.

• التوليد المعتمد على الذكاء الاصطناعي: على النقيض من ذلك، يستخدم الذكاء الاصطناعي الحديث التعلم الآلي لتوليد الخرائط. تتعلم النماذج التوليدية (مثل GANs، شبكات الانتشار، ونماذج العالم المعتمدة على المحولات) من أمثلة حقيقية أو بيانات اللعب.
  يمكنها إنتاج بيئات أكثر تنوعًا وواقعية وحتى اتباع أوامر إبداعية. على سبيل المثال، بمجرد تدريب الذكاء الاصطناعي على مناظر طبيعية حقيقية أو خيالية، يمكنه توليد خرائط أو تضاريس جديدة تحاكي تلك الأنماط.
  كما ذُكر أعلاه، يلاحظ الخبراء أن المطورين يستخدمون الآن أدوات الذكاء الاصطناعي (مثل Recraft) "لتوليد أصول الألعاب – الرسومات، الأنسجة، البيئات – من خلال أوامر نصية بسيطة". باختصار، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التقاط الأنماط المكانية المعقدة وتطبيقها على إنشاء خرائط الألعاب.

تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية

يستخدم الذكاء الاصطناعي عدة تقنيات لبناء بيئات الألعاب:

• شبكات GAN (الشبكات التوليدية التنافسية): هي شبكات عصبية تُدرّب على مجموعات من الخرائط أو صور التضاريس. يمكنها إنشاء خرائط جديدة بميزات واقعية من خلال تعلم إحصائيات البيانات.
  تُظهر الأبحاث أن طرق GAN (مثل GANs ذات الانتباه الذاتي) تحسن تماسك المستويات من خلال التقاط الأنماط طويلة المدى في مستويات الألعاب ثنائية الأبعاد أو خرائط الارتفاع.
  على سبيل المثال، استخدم الباحثون GANs لتوليد مراحل معقدة لألعاب المنصات ثنائية الأبعاد وحتى تضاريس ثلاثية الأبعاد معقولة من خلال التدريب على خرائط نموذجية.

• نماذج الانتشار: يعتمد الذكاء الاصطناعي القائم على الانتشار (مثل Stable Diffusion) على تحسين الضوضاء العشوائية تدريجيًا إلى صور منظمة. تم تكييف هذه التقنية لمحتوى الألعاب – على سبيل المثال، يمكن للانتشار المشروط بالنص تحويل خريطة ضوضاء إلى منظر طبيعي مفصل أو تخطيط مدينة.
  تستخدم العروض التوضيحية الحديثة الانتشار ثلاثي الأبعاد (بنمط "DreamFusion") لإنشاء أصول الألعاب أو المشاهد الكاملة من الأوامر النصية، مما ينتج عنه أنسجة وهندسة غنية.

• نماذج العالم المعتمدة على المحولات: يمكن للذكاء الاصطناعي الكبير المعتمد على المحولات توليد عوالم تفاعلية كاملة. يعد "جيني 3" من DeepMind مثالًا على ذلك: يستخدم بنية نموذج العالم لتفسير الأوامر النصية ورسم بيئات ثلاثية الأبعاد متسقة في الوقت الحقيقي. تفهم هذه النماذج الفضاءات الشبيهة بالألعاب ويمكنها "ابتكار" مشاهد بشكل فوري، مما يجعلها بمثابة مصممي مستويات آليين مدعومين بالذكاء الاصطناعي المتقدم.

أدوات الذكاء الاصطناعي الرائدة والأبحاث

جيني 3 من DeepMind: طورت DeepMind نموذج عالم متقدم world model يُنشئ بيئات ألعاب ثلاثية الأبعاد من النصوص. عند إعطائه أمرًا، يولد جيني 3 عالمًا تفاعليًا متنوعًا يمكن للاعبين التنقل فيه بسرعة عالية. يتعامل مع التضاريس، الأجسام، والفيزياء بشكل متسق، مما يبرهن كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة بناء العوالم بالكامل.

Ludus AI (إضافة Unreal Engine): يُعد Ludus AI إضافة لمحرك Unreal تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد من أوصاف نصية. في ثوانٍ، يمكن للمطورين توليد أصول معقدة (مثل المركبات، الأثاث، أو المباني) دون الحاجة إلى النمذجة اليدوية. هذا يسرع من إنشاء الأصول ويسمح للمصممين بالتكرار بسرعة. على سبيل المثال، طلب "عربة خشبية ريفية" من Ludus ينتج نموذجًا ثلاثي الأبعاد جاهزًا للاستخدام تقريبًا فورًا.

بالإضافة إلى ذلك، هناك عدة أدوات ومشاريع أخرى مدعومة بالذكاء الاصطناعي تشكل مستقبل إنشاء عوالم الألعاب:

• Recraft (مولد أصول الذكاء الاصطناعي): وفقًا لمصادر الصناعة، تتيح أدوات مثل Recraft للمطورين "توليد أصول الألعاب – الرسومات، الأنسجة، البيئات – من خلال أوامر نصية بسيطة" واستيرادها إلى محركات مثل Unity أو Godot.
  هذا يعني أن المصمم يمكنه كتابة "أطلال معبد قديم" والحصول فورًا على أنسجة، نماذج ثلاثية الأبعاد، وتخطيطات مستويات لإضافتها إلى لعبته.

• Promethean AI: أداة تجميع المشاهد المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تقوم Promethean AI بترتيب الدعائم، الإضاءة، والتضاريس تلقائيًا في مشاهد ثلاثية الأبعاد متماسكة. تتبع إرشادات الأسلوب ومدخلات المستخدم لتوليد قطع مجموعات افتراضية كاملة دون الحاجة إلى النمذجة اليدوية.
  يمكن للمصممين إنتاج خرائط كبيرة بسرعة (مثل ساحة مدينة أو غرفة زنزانة) من خلال تحديد التخطيط العام والأسلوب، ثم ترك الذكاء الاصطناعي ليملأ التفاصيل.

• Muse من Microsoft (WHAM): يُعد "Muse" (نموذج العالم والعمل البشري) من أبحاث Microsoft نموذجًا توليديًا للألعاب يمكنه إنتاج تسلسلات لعب كاملة ومرئيات. بينما يركز على إجراءات اللعب، يتعلم Muse أيضًا هيكل عوالم الألعاب.
  كنموذج معتمد على المحولات، يوضح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التقاط هندسة وديناميكيات مستوى اللعبة، وقد يساعد في المستقبل في توليد محتوى عالمي متسق.

• NVIDIA Omniverse و Cosmos: تتضمن منصة Omniverse من NVIDIA الآن ميزات ذكاء اصطناعي توليدية لإنشاء البيئات.
  يمكن للمطورين استخدام أوامر نصية لجلب أو توليد أصول ثلاثية الأبعاد (عبر خدمات Omniverse NIM). من خلال تركيب المشاهد وتوليد بيانات تركيبية، يدربون نماذج عالم "Cosmos" لإنتاج بيئات افتراضية غير محدودة.
  وفقًا لـ NVIDIA، يتيح هذا للمطورين إنشاء "عدد لا يحصى من البيئات الافتراضية التركيبية" من مدخلات بسيطة. عمليًا، يسرع Omniverse بناء عوالم واسعة النطاق للألعاب والمحاكاة، مستفيدًا من الذكاء الاصطناعي لملء التفاصيل والواقعية.

>>> يمكنك الرجوع إلى: دردشة الذكاء الاصطناعي المجانية

الفوائد الرئيسية والتطبيقات

توفر الخرائط والبيئات المولدة بالذكاء الاصطناعي عدة مزايا عملية:

• السرعة والحجم: يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج عوالم ضخمة ومفصلة في ثوانٍ. على سبيل المثال، يمكن لـ Ludus AI توليد أصول ثلاثية الأبعاد معقدة "في غضون ثوانٍ"، بينما قد تستغرق النمذجة اليدوية ساعات. هذا يسمح للمطورين بملء عوالم الألعاب بسرعة أكبر بكثير.
• التنوع والاختلاف: تقدم نماذج التعلم الآلي تنوعًا لا نهائيًا. سمح التوليد الإجرائي التقليدي لألعاب مثل No Man’s Sky بوجود كواكب لا نهائية؛ تأخذ نماذج الذكاء الاصطناعي هذا إلى أبعد من ذلك من خلال مزج الأنماط والمواضيع وعناصر القصة بطرق جديدة. يمكن أن تكون كل خريطة مولدة بالذكاء الاصطناعي فريدة، مما يمنع الرتابة التي تظهر أحيانًا في المستويات المصممة يدويًا.
• الكفاءة: يقلل أتمتة إنشاء الخرائط من عبء العمل والتكاليف. يمكن للفرق الصغيرة والمستودعات الكبيرة على حد سواء تفويض تصميم المستويات الروتيني إلى الذكاء الاصطناعي والتركيز على اللعب والسرد وضبط التفاصيل. يشير الخبراء إلى أن أدوات مثل Promethean AI "توفر ساعات لا تحصى من العمل في التصميم ثلاثي الأبعاد" من خلال تجميع المشاهد تلقائيًا، مما يحسن الإنتاجية والإبداع.
• عوالم ديناميكية ومتكيّفة: يمكن للذكاء الاصطناعي المتقدم حتى تعديل البيئات في الوقت الحقيقي. تستكشف الأبحاث عوالم تتغير فورًا أو تستجيب لأفعال اللاعب. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي توليد تخطيط زنزانة جديد في كل مرة يدخل فيها اللاعب، أو إعادة تشكيل التضاريس وفقًا لتقدم القصة. كانت مثل هذه العوالم "الحية" ممكنة سابقًا فقط باستخدام حيل إجرائية أبسط، لكن الذكاء الاصطناعي يجعلها أكثر ثراءً وتماسكًا.

التحديات والاتجاهات المستقبلية

على الرغم من الوعود، تواجه عملية توليد الخرائط المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحديات. تحتاج النماذج التوليدية عالية الجودة إلى كميات هائلة من بيانات التدريب، وغالبًا ما تكون مجموعات بيانات الألعاب محدودة.

كما يشير أحد الاستطلاعات، فإن بناء "ذكاء اصطناعي توليدي عالي الأداء يتطلب كميات هائلة من بيانات التدريب"، وهو أمر يصعب جمعه لأنواع الألعاب المتخصصة.

يمكن أن تؤدي البيانات المحدودة إلى مخرجات عامة أو معيبة، لذلك غالبًا ما يظل المطورون مضطرين لتوجيه الذكاء الاصطناعي وتصحيح الأخطاء. هناك أيضًا تساؤلات حول الاتساق وقابلية اللعب: قد يولد الذكاء الاصطناعي تضاريس جميلة للنظر لكنها تحتوي على مناطق غير قابلة للوصول أو أهداف مفقودة، لذا يظل الإشراف البشري مهمًا.

تظهر أيضًا مخاوف قانونية وأخلاقية. تتطلب بعض المنصات الآن من المطورين الإفصاح عن استخدام الذكاء الاصطناعي، وتُناقش قضايا مثل حقوق النشر (ماذا لو تعلم الذكاء الاصطناعي من خرائط محمية بحقوق الطبع والنشر؟). في الوقت الحالي، يجب على استوديوهات الألعاب موازنة أتمتة الذكاء الاصطناعي مع وضوح نية التصميم وضبط الجودة.

تُعيد خرائط وبيئات الألعاب المولدة بالذكاء الاصطناعي تشكيل تطوير الألعاب بالفعل. تثبت المشاريع التقنية الرائدة—من جيني من Google DeepMind إلى Omniverse من NVIDIA—أنه يمكن للذكاء الاصطناعي "ابتكار" عوالم كاملة من أوصاف بسيطة.

تعد هذه التكنولوجيا بإنشاء عوالم غامرة بسرعة أكبر وبمستوى تنوع غير مسبوق. مع استمرار تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي، نتوقع مشاهد افتراضية أكثر واقعية وتفاعلية تُنشأ في الوقت الحقيقي.

بالنسبة للاعبين والمصممين على حد سواء، يحمل المستقبل عوالم ألعاب أغنى تُبنى بواسطة خوارزميات ذكية، طالما نستخدم هذه التكنولوجيا بحكمة وإبداع.