কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গেম ডেভেলপারদের মানচিত্র এবং পরিবেশ তৈরি করার পদ্ধতিতে বিপ্লব ঘটাচ্ছে। আধুনিক এআই সরঞ্জামগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিস্তারিত গেম বিশ্ব তৈরি করতে পারে, যা আগে ডিজাইনের জন্য ঘণ্টার পর ঘণ্টা সময় নিত।

প্রতিটি টাইল বা মডেল হাতে তৈরি করার পরিবর্তে, ডেভেলপাররা উচ্চ-স্তরের প্রম্পট বা ডেটা ইনপুট দিতে পারেন এবং বাকিটা এআই পূরণ করে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, গুগল ডিপমাইন্ডের নতুন “জিনি ৩” মডেল একটি টেক্সট বর্ণনা (যেমন “সূর্যোদয়ের সময় কুয়াশাচ্ছন্ন পাহাড়ি গ্রাম”) নিয়ে তাৎক্ষণিকভাবে একটি সম্পূর্ণ নেভিগেবল ৩ডি বিশ্ব তৈরি করতে পারে।

শিল্প বিশেষজ্ঞরা উল্লেখ করেন যে রিক্রাফ্টের মতো সরঞ্জাম এখন সহজ টেক্সট কমান্ড থেকে সম্পূর্ণ গেম পরিবেশ (টেক্সচার, স্প্রাইট, লেভেল লেআউট) তৈরি করতে সক্ষম। এআই এবং প্রচলিত প্রক্রিয়াগত পদ্ধতির এই সংমিশ্রণ উন্নয়নকে অনেক দ্রুততর করে এবং অসীম সৃজনশীল সম্ভাবনার দ্বার খুলে দেয়।

প্রচলিত বনাম এআই-ভিত্তিক মানচিত্র তৈরি

• প্রচলিত প্রক্রিয়াগত জেনারেশন: আগের গেমগুলো এলগরিদমিক পিসিজি (প্রসিডিউরাল কন্টেন্ট জেনারেশন) পদ্ধতি ব্যবহার করত, যেমন পার্লিন নয়েজ টেরেইন তৈরির জন্য বা নিয়মভিত্তিক টাইল প্লেসমেন্ট, লেভেল এবং মানচিত্র তৈরি করতে।
  এই প্রযুক্তিগুলো বিশাল বা র‍্যান্ডমাইজড বিশ্ব তৈরি করে – উদাহরণস্বরূপ,  ডায়াবলো সিরিজ এবং  নো ম্যান’স স্কাই প্রসিডিউরাল এলগরিদম ব্যবহার করে “অসীম কন্টেন্ট” তৈরি করে।
  এই পদ্ধতিগুলো হাতে কাজ কমায়, কিন্তু মাঝে মাঝে পুনরাবৃত্তিমূলক প্যাটার্ন তৈরি করে এবং ডিজাইনারদের প্যারামিটার সূক্ষ্ম করতে হয়।

• এআই-চালিত জেনারেশন: অন্যদিকে, আধুনিক এআই মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে মানচিত্র তৈরি করে। জেনারেটিভ মডেল (যেমন GANs, ডিফিউশন নেটওয়ার্ক, এবং ট্রান্সফর্মার “ওয়ার্ল্ড মডেল”) বাস্তব উদাহরণ বা গেমপ্লে ডেটা থেকে শেখে।
  এরা আরও বৈচিত্র্যময় এবং বাস্তবসম্মত পরিবেশ তৈরি করতে পারে এবং সৃজনশীল প্রম্পট অনুসরণ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একবার এআই বাস্তব বা কল্পিত ল্যান্ডস্কেপে প্রশিক্ষিত হলে, এটি সম্পূর্ণ নতুন মানচিত্র বা টেরেইন তৈরি করতে পারে যা ঐ শৈলীর অনুকরণ করে।
  উপরোক্ত উদ্ধৃতির মতো, বিশেষজ্ঞরা লক্ষ্য করেন যে ডেভেলপাররা এখন এআই সরঞ্জাম (যেমন রিক্রাফ্ট) ব্যবহার করে “সহজ টেক্সট প্রম্পটের মাধ্যমে গেম অ্যাসেট – স্প্রাইট, টেক্সচার, পরিবেশ – তৈরি করে”। সংক্ষেপে, এআই মডেল জটিল স্থানীয় প্যাটার্ন ধারণ করে এবং সেগুলো গেম মানচিত্র তৈরিতে প্রয়োগ করতে পারে।

জেনারেটিভ এআই প্রযুক্তি

এআই গেম পরিবেশ তৈরি করতে বিভিন্ন প্রযুক্তি ব্যবহার করে:

• GANs (জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক): GANs হল নিউরাল নেটওয়ার্ক যা মানচিত্র বা টেরেইন ইমেজের সংগ্রহ থেকে প্রশিক্ষিত। এরা ডেটার পরিসংখ্যান শিখে বাস্তবসম্মত বৈশিষ্ট্যের নতুন মানচিত্র তৈরি করতে পারে।
  গবেষণায় দেখা গেছে GAN-ভিত্তিক পদ্ধতি (যেমন সেলফ-অ্যাটেনশন GANs) ২ডি গেম লেভেল বা হাইটম্যাপে দীর্ঘ দূরত্বের প্যাটার্ন ধরে রেখে লেভেলের সামঞ্জস্য উন্নত করে।
  উদাহরণস্বরূপ, গবেষকরা GAN ব্যবহার করে জটিল ২ডি প্ল্যাটফর্মার স্টেজ এবং বিশ্বাসযোগ্য ৩ডি টেরেইন তৈরি করেছেন উদাহরণ মানচিত্র থেকে প্রশিক্ষণ নিয়ে।

• ডিফিউশন মডেল: ডিফিউশন-ভিত্তিক এআই (যেমন স্টেবল ডিফিউশন) এলোমেলো নয়েজকে পর্যায়ক্রমে পরিমার্জিত করে গঠনমূলক ছবি তৈরি করে। এগুলো গেম কন্টেন্টের জন্য অভিযোজিত হয়েছে – উদাহরণস্বরূপ, টেক্সট-শর্তাধীন ডিফিউশন একটি নয়েজ মানচিত্রকে বিস্তারিত ল্যান্ডস্কেপ বা শহরের লেআউটে রূপান্তর করতে পারে।
  সাম্প্রতিক ডেমোতে ৩ডি ডিফিউশন (“ড্রিমফিউশন” স্টাইল) ব্যবহার করে প্রম্পট থেকে গেম অ্যাসেট বা সম্পূর্ণ দৃশ্য তৈরি করা হয়, যা সমৃদ্ধ টেক্সচার এবং জ্যামিতি প্রদান করে।

• ট্রান্সফর্মার ওয়ার্ল্ড মডেল: বড় ট্রান্সফর্মার-ভিত্তিক এআই সম্পূর্ণ ইন্টারেক্টিভ বিশ্ব তৈরি করতে পারে। ডিপমাইন্ডের জিনি ৩ এর মতো একটি উদাহরণ: এটি একটি ওয়ার্ল্ড মডেল আর্কিটেকচার ব্যবহার করে টেক্সট প্রম্পট ব্যাখ্যা করে এবং রিয়েল টাইমে সঙ্গতিপূর্ণ ৩ডি পরিবেশ রেন্ডার করে। এই মডেলগুলো গেমের মতো স্থানগুলো বুঝতে পারে এবং মুহূর্তে দৃশ্য “স্বপ্ন দেখতে” পারে, কার্যত উন্নত এআই দ্বারা চালিত স্বয়ংক্রিয় লেভেল ডিজাইনার হিসেবে কাজ করে।

অগ্রণী এআই সরঞ্জাম এবং গবেষণা

ডিপমাইন্ডের জিনি ৩: ডিপমাইন্ড একটি অত্যাধুনিক  ওয়ার্ল্ড মডেল উন্নয়ন করেছে যা টেক্সট থেকে ৩ডি গেম পরিবেশ তৈরি করে। একটি প্রম্পট দেওয়া হলে, জিনি ৩ একটি বৈচিত্র্যময়, ইন্টারেক্টিভ বিশ্ব তৈরি করে যা খেলোয়াড়রা উচ্চ ফ্রেম রেটে নেভিগেট করতে পারে। এটি টেরেইন, বস্তু এবং পদার্থবিজ্ঞানের সামঞ্জস্যপূর্ণ পরিচালনা করে, দেখায় কিভাবে এআই সম্পূর্ণ বিশ্ব নির্মাণ স্বয়ংক্রিয় করতে পারে।

লুডাস এআই (আনরিয়াল ইঞ্জিন প্লাগইন): লুডাস এআই আনরিয়াল ইঞ্জিনের জন্য একটি প্লাগইন যা জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে টেক্সট বর্ণনা থেকে ৩ডি মডেল তৈরি করে। কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে, ডেভেলপাররা জটিল অ্যাসেট (যেমন যানবাহন, আসবাবপত্র, বা ভবন) তৈরি করতে পারেন ম্যানুয়াল মডেলিং ছাড়াই। এটি অ্যাসেট তৈরির গতি বাড়ায় এবং ডিজাইনারদের দ্রুত পুনরাবৃত্তি করতে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, লুডাসকে “গ্রামীণ কাঠের গাড়ি” তৈরি করতে বললে প্রায় সঙ্গে সঙ্গেই একটি ব্যবহারযোগ্য ৩ডি মডেল পাওয়া যায়।

এছাড়াও, আরও কিছু এআই-চালিত সরঞ্জাম এবং প্রকল্প গেম বিশ্ব নির্মাণে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করছে:

• রিক্রাফ্ট (এআই অ্যাসেট জেনারেটর): শিল্প সূত্র অনুযায়ী, রিক্রাফ্টের মতো সরঞ্জাম ডেভেলপারদের “সহজ টেক্সট প্রম্পটের মাধ্যমে গেম অ্যাসেট – স্প্রাইট, টেক্সচার, পরিবেশ – তৈরি করতে” দেয় এবং এগুলো ইউনিটি বা গডোটের মতো ইঞ্জিনে ইম্পোর্ট করা যায়।
  এর মানে একজন ডিজাইনার “প্রাচীন মন্দিরের ধ্বংসাবশেষ” টাইপ করলে সঙ্গে সঙ্গেই টেক্সচার, ৩ডি মডেল এবং লেভেল লেআউট পেয়ে যায় যা গেমে ব্যবহার করা যায়।

• প্রোমিথিয়ান এআই: একটি এআই-চালিত দৃশ্য সংকলন সরঞ্জাম, প্রোমিথিয়ান এআই স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রপস, আলো এবং টেরেইনকে সঙ্গতিপূর্ণ ৩ডি দৃশ্যে সাজায়। এটি স্টাইল নির্দেশিকা এবং ব্যবহারকারীর ইনপুট অনুসরণ করে সম্পূর্ণ ভার্চুয়াল সেট পিস তৈরি করে ম্যানুয়াল মডেলিং ছাড়াই।
  ডিজাইনাররা সাধারণ লেআউট এবং স্টাইল নির্ধারণ করে দ্রুত বড় মানচিত্র (যেমন শহরের প্লাজা বা ডাঙ্গনের চেম্বার) তৈরি করতে পারেন, তারপর এআই দৃশ্য পূরণ এবং বিস্তারিত করে।

• মাইক্রোসফটের মিউজ (WHAM): মাইক্রোসফট রিসার্চের “মিউজ” (ওয়ার্ল্ড অ্যান্ড হিউম্যান অ্যাকশন মডেল) একটি জেনারেটিভ গেম মডেল যা সম্পূর্ণ গেমপ্লে সিকোয়েন্স এবং ভিজ্যুয়াল তৈরি করতে পারে। যদিও এটি গেমপ্লে অ্যাকশনে কেন্দ্রীভূত, মিউজ গেম বিশ্বের গঠনও শেখে।
  একটি ট্রান্সফর্মার-ভিত্তিক মডেল হিসেবে, এটি দেখায় কিভাবে এআই গেম লেভেলের জ্যামিতি এবং গতিবিদ্যা ধারণ করতে পারে এবং ভবিষ্যতে সঙ্গতিপূর্ণ বিশ্ব কন্টেন্ট তৈরিতে সহায়তা করতে পারে।

• এনভিডিয়া ওমনিভার্স ও কসমস: এনভিডিয়ার ওমনিভার্স প্ল্যাটফর্মে এখন পরিবেশ নির্মাণের জন্য জেনারেটিভ এআই ফিচার অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
  ডেভেলপাররা টেক্সট প্রম্পট ব্যবহার করে ৩ডি অ্যাসেট আনতে বা তৈরি করতে পারেন (ওমনিভার্স NIM সার্ভিসের মাধ্যমে)। দৃশ্য তৈরি এবং সিন্থেটিক ডেটা রেন্ডার করে তারা “কসমস” ওয়ার্ল্ড মডেল প্রশিক্ষণ দেয় অসীম ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করার জন্য।
  এনভিডিয়ার ভাষায়, এটি ডেভেলপারদের “অসংখ্য সিন্থেটিক ভার্চুয়াল পরিবেশ” সহজ ইনপুট থেকে তৈরি করার সুযোগ দেয়। বাস্তবে, ওমনিভার্স গেম এবং সিমুলেশনের জন্য বৃহৎ স্কেলের বিশ্ব নির্মাণ দ্রুততর করে, এআই ব্যবহার করে বিস্তারিত এবং বাস্তবতা পূরণ করে।

>>> আপনি দেখতে পারেন: বিনামূল্যে AI চ্যাট

মূল সুবিধা এবং প্রয়োগ

এআই-তৈরি মানচিত্র এবং পরিবেশ বেশ কিছু ব্যবহারিক সুবিধা প্রদান করে:

• গতি এবং পরিমাণ: এআই কয়েক সেকেন্ডে বিশাল, বিস্তারিত বিশ্ব তৈরি করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, লুডাস এআই “কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে” জটিল ৩ডি অ্যাসেট তৈরি করতে পারে, যেখানে ম্যানুয়াল মডেলিং ঘণ্টা সময় নিত। এটি ডেভেলপারদের গেম বিশ্ব দ্রুত পূরণ করতে সাহায্য করে।
• বৈচিত্র্য এবং ভিন্নতা: মেশিন লার্নিং মডেল অসীম বৈচিত্র্য নিয়ে আসে। প্রচলিত প্রসিডিউরাল জেনারেশন ইতোমধ্যে  নো ম্যান’স স্কাই এর মতো গেমে অসীম গ্রহ তৈরি করেছিল; এআই মডেলগুলো শৈলী, থিম এবং গল্পের উপাদান নতুনভাবে মিশিয়ে আরও এগিয়ে নিয়ে যায়। প্রতিটি এআই-তৈরি মানচিত্র অনন্য হতে পারে, যা হাতে তৈরি লেভেলে মাঝে মাঝে দেখা একঘেয়েমি এড়ায়।
• দক্ষতা: মানচিত্র তৈরির স্বয়ংক্রিয়তা কাজের চাপ এবং খরচ কমায়। ছোট ইন্ডি দল এবং বড় স্টুডিও উভয়ই রুটিন লেভেল ডিজাইন এআইকে দিয়ে করতে পারে এবং গেমপ্লে, গল্প এবং সূক্ষ্ম সমন্বয়ে মনোযোগ দিতে পারে। বিশেষজ্ঞরা উল্লেখ করেন যে প্রোমিথিয়ান এআই “৩ডি ডিজাইন কাজের অসংখ্য ঘণ্টা বাঁচায়” স্বয়ংক্রিয়ভাবে দৃশ্য সংকলন করে, উৎপাদনশীলতা এবং সৃজনশীলতা বাড়ায়।
• গতিশীল এবং অভিযোজিত বিশ্ব: উন্নত এআই বাস্তব সময়ে পরিবেশও অভিযোজিত করতে পারে। গবেষণা এমন বিশ্ব নিয়ে কাজ করছে যা মুহূর্তে পরিবর্তিত হয় বা খেলোয়াড়ের ক্রিয়ার প্রতি সাড়া দেয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি এআই প্রতিবার খেলোয়াড় প্রবেশ করলে নতুন ডাঙ্গনের লেআউট তৈরি করতে পারে, বা গল্পের অগ্রগতির সাথে টেরেইন পরিবর্তন করতে পারে। এরকম “জীবন্ত” বিশ্ব আগে শুধুমাত্র সহজ প্রসিডিউরাল কৌশল দিয়ে সম্ভব ছিল, কিন্তু এআই এগুলোকে আরও সমৃদ্ধ এবং সঙ্গতিপূর্ণ করে তোলে।

চ্যালেঞ্জ এবং ভবিষ্যৎ দিকনির্দেশনা

প্রতিশ্রুতির পরও, এআই-চালিত মানচিত্র তৈরির ক্ষেত্রে কিছু চ্যালেঞ্জ রয়েছে। উচ্চমানের জেনারেটিভ মডেলের জন্য প্রচুর প্রশিক্ষণ ডেটার প্রয়োজন, এবং গেম-নির্দিষ্ট ডেটাসেট প্রায়ই সীমিত।

একটি সমীক্ষা অনুযায়ী, “উচ্চ কার্যক্ষমতার জেনারেটিভ এআই তৈরি করতে প্রচুর প্রশিক্ষণ ডেটা দরকার,” যা নিস গেম শৈলীর জন্য সংগ্রহ করা কঠিন।

সীমিত ডেটা সাধারণ বা ত্রুটিপূর্ণ আউটপুটের কারণ হতে পারে, তাই ডেভেলপারদের প্রায়ই এআইকে নির্দেশনা দিতে এবং ভুল সংশোধন করতে হয়। এছাড়াও সামঞ্জস্য এবং খেলার যোগ্যতা নিয়ে প্রশ্ন থাকে: একটি এআই হয়তো সুন্দর টেরেইন তৈরি করবে যা দেখতেও আকর্ষণীয়, কিন্তু সেখানে পৌঁছানো যায় না এমন এলাকা বা অনুপস্থিত লক্ষ্য থাকতে পারে, তাই মানব পর্যবেক্ষণ অপরিহার্য।

আইনি এবং নৈতিক উদ্বেগও বাড়ছে। কিছু প্ল্যাটফর্ম এখন ডেভেলপারদের এআই ব্যবহারের তথ্য প্রকাশ করতে বলে, এবং কপিরাইট সংক্রান্ত বিষয় (যেমন, যদি এআই কপিরাইটযুক্ত মানচিত্র থেকে শিখে থাকে?) নিয়ে বিতর্ক চলছে। আপাতত, গেম স্টুডিওগুলোকে এআই স্বয়ংক্রিয়তা এবং স্পষ্ট ডিজাইন উদ্দেশ্য ও গুণগত মান নিয়ন্ত্রণের মধ্যে সঠিক ভারসাম্য বজায় রাখতে হবে।

এআই-তৈরি গেম মানচিত্র এবং পরিবেশ ইতিমধ্যেই গেম উন্নয়নে পরিবর্তন আনছে। গুগল ডিপমাইন্ডের জিনি থেকে এনভিডিয়ার ওমনিভার্স পর্যন্ত অগ্রণী প্রযুক্তি প্রকল্পগুলি প্রমাণ করছে যে সহজ বর্ণনা থেকে এআই সম্পূর্ণ বিশ্ব “স্বপ্ন দেখতে” পারে।

এই প্রযুক্তি দ্রুত এবং অভূতপূর্ব বৈচিত্র্যের সাথে গভীর বিশ্ব তৈরি করার প্রতিশ্রুতি দেয়। এআই মডেল উন্নত হওয়ার সাথে সাথে আমরা আরও জীবন্ত এবং ইন্টারেক্টিভ ভার্চুয়াল ল্যান্ডস্কেপ আশা করতে পারি যা মুহূর্তে তৈরি হবে।

খেলোয়াড় এবং ডিজাইনার উভয়ের জন্যই ভবিষ্যত আরও সমৃদ্ধ গেম বিশ্ব নিয়ে আসবে যা বুদ্ধিমান অ্যালগরিদম দ্বারা নির্মিত, যতক্ষণ আমরা এই প্রযুক্তি বুদ্ধিমত্তা এবং সৃজনশীলতার সাথে ব্যবহার করি।