هوش مصنوعی در حال تحول نحوه‌ی خلق نقشه‌ها و محیط‌های بازی توسط توسعه‌دهندگان است. ابزارهای مدرن هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور خودکار جهان‌های بازی با جزئیات بالا را تولید کنند که پیش‌تر تیم‌ها ساعت‌ها برای طراحی آن صرف می‌کردند.

به جای ساخت دستی هر کاشی یا مدل، توسعه‌دهندگان می‌توانند دستورات کلی یا داده‌ها را وارد کنند و اجازه دهند هوش مصنوعی بقیه را تکمیل کند. برای مثال، مدل جدید «Genie 3» از گوگل دیپ‌مایند می‌تواند یک توصیف متنی (مانند «روستای کوهستانی مه‌آلود در طلوع آفتاب») را گرفته و بلافاصله یک جهان سه‌بعدی کاملاً قابل پیمایش تولید کند.

کارشناسان صنعت اشاره می‌کنند که ابزارهایی مانند Recraft اکنون امکان تولید کامل محیط‌های بازی (شامل بافت‌ها، اسپریت‌ها و چیدمان سطوح) را تنها با دستورات متنی ساده فراهم می‌کنند. این ترکیب هوش مصنوعی با روش‌های سنتی فرآیندی، سرعت توسعه را به‌شدت افزایش داده و امکانات خلاقانه بی‌پایانی را باز می‌کند.

تولید نقشه سنتی در مقابل تولید نقشه مبتنی بر هوش مصنوعی

• تولید فرآیندی سنتی: بازی‌های قدیمی‌تر از روش‌های الگوریتمی تولید محتوای فرآیندی (PCG) استفاده می‌کردند، مانند نویز پرلین برای زمین یا قرار دادن کاشی‌ها بر اساس قواعد، برای خلق سطوح و نقشه‌ها.
  این تکنیک‌ها جهان‌های وسیع یا تصادفی را ممکن می‌سازند – برای مثال، سری بازی‌های Diablo و No Man’s Sky با استفاده از الگوریتم‌های فرآیندی «محتوای بی‌پایان با خلق پویا سطوح و مواجهه‌ها» ارائه می‌دهند.
  این روش‌ها کار دستی را کاهش می‌دهند اما ممکن است الگوهای تکراری ایجاد کنند و اغلب نیاز به تنظیم دقیق پارامترها توسط طراحان دارند.

• تولید مبتنی بر هوش مصنوعی: در مقابل، هوش مصنوعی مدرن از یادگیری ماشین برای تولید نقشه‌ها استفاده می‌کند. مدل‌های مولد (مانند GANها، شبکه‌های انتشار و مدل‌های جهانی مبتنی بر ترنسفورمر) از نمونه‌های واقعی یا داده‌های بازی یاد می‌گیرند.
  آن‌ها می‌توانند محیط‌های متنوع‌تر و واقعی‌تری تولید کنند و حتی دستورات خلاقانه را دنبال کنند. برای مثال، پس از آموزش هوش مصنوعی روی مناظر واقعی یا فانتزی، می‌تواند نقشه‌ها یا زمین‌های کاملاً جدیدی با سبک‌های مشابه تولید کند.
  همانطور که پیش‌تر ذکر شد، کارشناسان مشاهده می‌کنند که توسعه‌دهندگان اکنون از ابزارهای هوش مصنوعی (مانند Recraft) برای «تولید دارایی‌های بازی – اسپریت‌ها، بافت‌ها، محیط‌ها – از طریق دستورات متنی ساده» استفاده می‌کنند. به طور خلاصه، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای فضایی پیچیده را درک کرده و در خلق نقشه‌های بازی به کار گیرند.

تکنیک‌های هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی از چندین تکنیک برای ساخت محیط‌های بازی استفاده می‌کند:

• شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs): GANها شبکه‌های عصبی هستند که روی مجموعه‌ای از نقشه‌ها یا تصاویر زمین آموزش دیده‌اند. آن‌ها می‌توانند نقشه‌های جدیدی با ویژگی‌های واقعی ایجاد کنند با یادگیری آمار داده‌ها.
  تحقیقات نشان می‌دهد روش‌های مبتنی بر GAN (مانند GANهای خودتوجه) با درک الگوهای بلندمدت در سطوح دوبعدی بازی یا نقشه‌های ارتفاع، انسجام سطح را بهبود می‌بخشند.
  برای مثال، پژوهشگران از GANها برای تولید مراحل پیچیده بازی‌های پلتفرمر دوبعدی و حتی زمین‌های سه‌بعدی قابل قبول با آموزش روی نقشه‌های نمونه استفاده کرده‌اند.

• مدل‌های انتشار: هوش مصنوعی مبتنی بر انتشار (مانند Stable Diffusion) به‌صورت تدریجی نویز تصادفی را به تصاویر ساختارمند تبدیل می‌کند. این مدل‌ها برای محتوای بازی نیز تطبیق یافته‌اند – برای مثال، انتشار شرطی بر متن می‌تواند نقشه نویزی را به منظره یا چیدمان شهری دقیق تبدیل کند.
  دموهای اخیر از انتشار سه‌بعدی («DreamFusion» سبک) برای ساخت دارایی‌های بازی یا صحنه‌های کامل از روی دستورات متنی استفاده می‌کنند و بافت‌ها و هندسه غنی تولید می‌کنند.

• مدل‌های جهانی ترنسفورمر: هوش مصنوعی‌های بزرگ مبتنی بر ترنسفورمر می‌توانند جهان‌های تعاملی کامل تولید کنند. Genie 3 از DeepMind نمونه‌ای است که از معماری مدل جهانی برای تفسیر دستورات متنی و رندر محیط‌های سه‌بعدی سازگار در زمان واقعی استفاده می‌کند. این مدل‌ها فضاهای شبیه بازی را درک می‌کنند و می‌توانند صحنه‌ها را به‌صورت آنی «رویاپردازی» کنند و عملاً به عنوان طراحان سطح خودکار با قدرت هوش مصنوعی پیشرفته عمل نمایند.

ابزارها و تحقیقات پیشرو در حوزه هوش مصنوعی

Genie 3 از DeepMind: DeepMind یک مدل جهانی پیشرفته توسعه داده است که محیط‌های بازی سه‌بعدی را از متن تولید می‌کند. با دریافت یک دستور، Genie 3 جهانی متنوع و تعاملی تولید می‌کند که بازیکنان می‌توانند با نرخ فریم بالا در آن حرکت کنند. این مدل به‌طور هماهنگ زمین، اشیاء و فیزیک را مدیریت می‌کند و نشان می‌دهد چگونه هوش مصنوعی می‌تواند ساخت جهان کامل را خودکار کند.

Ludus AI (افزونه Unreal Engine): Ludus AI افزونه‌ای برای Unreal Engine است که از هوش مصنوعی مولد برای ساخت مدل‌های سه‌بعدی از توصیفات متنی استفاده می‌کند. در عرض چند ثانیه، توسعه‌دهندگان می‌توانند دارایی‌های پیچیده‌ای مانند وسایل نقلیه، مبلمان یا ساختمان‌ها را بدون مدل‌سازی دستی تولید کنند. این افزونه فرآیند ساخت دارایی را تسریع کرده و به طراحان امکان می‌دهد سریع‌تر تکرار کنند. برای مثال، درخواست «کالسکه چوبی روستایی» از Ludus تقریباً بلافاصله یک مدل سه‌بعدی آماده استفاده ارائه می‌دهد.

علاوه بر این، چندین ابزار و پروژه دیگر مبتنی بر هوش مصنوعی در حال شکل‌دهی به خلق جهان‌های بازی هستند:

• Recraft (تولیدکننده دارایی هوش مصنوعی): بر اساس منابع صنعتی، ابزارهایی مانند Recraft به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند «دارایی‌های بازی – اسپریت‌ها، بافت‌ها، محیط‌ها – را از طریق دستورات متنی ساده تولید کنند» و آن‌ها را به موتورهایی مانند Unity یا Godot وارد نمایند.
  این یعنی یک طراح می‌تواند عبارت «ویرانه‌های معبد باستانی» را تایپ کند و بلافاصله بافت‌ها، مدل‌های سه‌بعدی و چیدمان سطوح را برای قرار دادن در بازی دریافت نماید.

• Promethean AI: ابزار مونتاژ صحنه مبتنی بر هوش مصنوعی، Promethean AI به‌طور خودکار اشیاء، نورپردازی و زمین را در صحنه‌های سه‌بعدی منسجم قرار می‌دهد. این ابزار از دستورالعمل‌های سبک و ورودی کاربر پیروی می‌کند تا قطعات صحنه‌های مجازی کامل را بدون مدل‌سازی دستی تولید کند.
  طراحان می‌توانند با مشخص کردن چیدمان کلی و سبک، نقشه‌های بزرگی مانند میدان شهر یا اتاق سیاه‌چال را سریع تولید کنند و سپس هوش مصنوعی صحنه را پر و جزئیات آن را تکمیل نماید.

• Muse مایکروسافت (WHAM): «Muse» (مدل جهان و عمل انسانی) از مایکروسافت ریسرچ، یک مدل مولد بازی است که می‌تواند توالی‌های کامل گیم‌پلی و تصاویر را تولید کند. اگرچه تمرکز آن روی حرکات گیم‌پلی است، Muse همچنین ساختار جهان‌های بازی را یاد می‌گیرد.
  به عنوان یک مدل مبتنی بر ترنسفورمر، نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند هندسه و دینامیک سطح بازی را درک کند و در آینده می‌تواند در تولید محتوای منسجم جهان کمک کند.

• NVIDIA Omniverse و Cosmos: پلتفرم Omniverse شرکت NVIDIA اکنون شامل ویژگی‌های هوش مصنوعی مولد برای خلق محیط‌ها است.
  توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از دستورات متنی دارایی‌های سه‌بعدی را دریافت یا تولید کنند (از طریق خدمات NIM در Omniverse). با ترکیب صحنه‌ها و رندر داده‌های مصنوعی، آن‌ها مدل‌های جهانی «Cosmos» را آموزش می‌دهند تا محیط‌های مجازی نامحدود تولید کنند.
  به گفته NVIDIA، این امکان به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد «بی‌شمار محیط مجازی مصنوعی» را از ورودی‌های ساده خلق کنند. در عمل، Omniverse ساخت جهان‌های بزرگ‌مقیاس برای بازی‌ها و شبیه‌سازی‌ها را تسریع می‌کند و از هوش مصنوعی برای افزودن جزئیات و واقع‌گرایی بهره می‌برد.

>>> می‌توانید به: چت هوش مصنوعی رایگان مراجعه کنید

مزایا و کاربردهای کلیدی

نقشه‌ها و محیط‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی چندین مزیت عملی ارائه می‌دهند:

• سرعت و مقیاس: هوش مصنوعی می‌تواند جهان‌های بزرگ و با جزئیات را در عرض چند ثانیه تولید کند. برای مثال، Ludus AI می‌تواند دارایی‌های پیچیده سه‌بعدی را «در عرض چند ثانیه» تولید کند، در حالی که مدل‌سازی دستی ساعت‌ها طول می‌کشد. این امکان به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد جهان‌های بازی را بسیار سریع‌تر پر کنند.
• تنوع و گوناگونی: مدل‌های یادگیری ماشین تنوع بی‌پایانی را به ارمغان می‌آورند. تولید فرآیندی سنتی پیش‌تر به بازی‌هایی مانند No Man’s Sky امکان می‌داد سیارات بی‌نهایت داشته باشند؛ مدل‌های هوش مصنوعی این را فراتر برده و سبک‌ها، تم‌ها و عناصر داستانی را به روش‌های نوآورانه ترکیب می‌کنند. هر نقشه تولید شده توسط هوش مصنوعی می‌تواند منحصر به فرد باشد و از یکنواختی که گاهی در سطوح دست‌ساز دیده می‌شود جلوگیری کند.
• کارایی: خودکارسازی تولید نقشه بار کاری و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد. تیم‌های کوچک مستقل و استودیوهای بزرگ می‌توانند طراحی سطح روتین را به هوش مصنوعی واگذار کنند و روی گیم‌پلی، روایت و بهینه‌سازی تمرکز نمایند. کارشناسان اشاره می‌کنند که ابزارهایی مانند Promethean AI «ساعات بی‌شماری در طراحی سه‌بعدی صرفه‌جویی می‌کنند» با مونتاژ خودکار صحنه‌ها، بهره‌وری و خلاقیت را افزایش می‌دهند.
• جهان‌های پویا و تطبیقی: هوش مصنوعی پیشرفته حتی می‌تواند محیط‌ها را در زمان واقعی تطبیق دهد. تحقیقات در حال بررسی جهان‌هایی هستند که به‌صورت پویا تغییر می‌کنند یا به اقدامات بازیکن واکنش نشان می‌دهند. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند هر بار که بازیکن وارد می‌شود، چیدمان سیاه‌چال جدیدی تولید کند یا زمین را بر اساس پیشرفت داستان تغییر دهد. چنین جهان‌های «زنده» پیش‌تر تنها با ترفندهای فرآیندی ساده ممکن بود، اما هوش مصنوعی آن‌ها را غنی‌تر و منسجم‌تر می‌کند.

چالش‌ها و مسیرهای آینده

با وجود وعده‌های فراوان، تولید نقشه مبتنی بر هوش مصنوعی با چالش‌هایی روبرو است. مدل‌های مولد با کیفیت بالا نیازمند حجم عظیمی از داده‌های آموزشی هستند و داده‌های خاص بازی‌ها اغلب کم‌یاب است.

همانطور که یک بررسی اشاره می‌کند، «ساخت هوش مصنوعی مولد با عملکرد بالا نیازمند حجم عظیمی از داده‌های آموزشی است» که جمع‌آوری آن برای ژانرهای خاص بازی دشوار است.

داده‌های محدود می‌توانند منجر به خروجی‌های کلیشه‌ای یا معیوب شوند، بنابراین توسعه‌دهندگان اغلب باید هوش مصنوعی را هدایت کرده و اشتباهات را اصلاح کنند. همچنین سوالاتی درباره انسجام و قابلیت بازی مطرح است: ممکن است هوش مصنوعی زمینی زیبا تولید کند که دیدن آن لذت‌بخش باشد اما مناطق غیرقابل دسترس یا اهداف گمشده داشته باشد، بنابراین نظارت انسانی همچنان اهمیت دارد.

نگرانی‌های حقوقی و اخلاقی نیز در حال ظهور هستند. برخی پلتفرم‌ها اکنون از توسعه‌دهندگان می‌خواهند استفاده از هوش مصنوعی را اعلام کنند و مسائلی مانند حق نشر (مثلاً اگر هوش مصنوعی از نقشه‌های دارای حق نشر یاد گرفته باشد) در حال بحث است. در حال حاضر، استودیوهای بازی باید تعادل بین خودکارسازی هوش مصنوعی و هدف طراحی واضح و کنترل کیفیت را حفظ کنند.

نقشه‌ها و محیط‌های بازی تولید شده توسط هوش مصنوعی در حال بازتعریف توسعه بازی هستند. پروژه‌های پیشرو فناوری — از Genie گوگل دیپ‌مایند تا Omniverse انویدیا — ثابت کرده‌اند که جهان‌های کامل می‌توانند توسط هوش مصنوعی از توصیفات ساده «رویاپردازی» شوند.

این فناوری وعده خلق سریع‌تر جهان‌های فراگیر با تنوع بی‌سابقه را می‌دهد. با پیشرفت مدل‌های هوش مصنوعی، می‌توان انتظار داشت مناظر مجازی حتی واقعی‌تر و تعاملی‌تر به‌صورت پویا خلق شوند.

برای بازیکنان و طراحان، آینده جهان‌های بازی غنی‌تر ساخته شده توسط الگوریتم‌های هوشمند را در بر دارد، به شرطی که این فناوری را به‌درستی و خلاقانه به کار ببریم.