הבינה המלאכותית משנה את הדרך שבה מפתחי משחקים יוצרים מפות וסביבות. כלים מודרניים של בינה מלאכותית מסוגלים לייצר באופן אוטומטי עולמות משחק מפורטים שבעבר דרשו שעות רבות של עיצוב על ידי צוותים.

במקום לעצב כל אריח או דגם ביד, מפתחים יכולים להזין פקודות כלליות או נתונים ולתת לבינה המלאכותית למלא את השאר. לדוגמה, המודל החדש "Genie 3" של Google DeepMind יכול לקחת תיאור טקסטואלי (כמו "כפר הררי ערפילי בשקיעה") וליצור מייד עולם תלת-ממדי מלא שניתן לנווט בו.

מומחי התעשייה מציינים שכלים כמו Recraft מאפשרים כיום ליצור סביבות משחק שלמות (טקסטורות, ספרייטים, פריסות רמות) מתוך פקודות טקסט פשוטות. השילוב הזה בין בינה מלאכותית לשיטות פרוצדורליות מסורתיות מזרז משמעותית את הפיתוח ופותח אפשרויות יצירתיות בלתי מוגבלות.

יצירת מפות מסורתית לעומת מבוססת בינה מלאכותית

• יצירה פרוצדורלית מסורתית: משחקים מוקדמים השתמשו בשיטות אלגוריתמיות ליצירת תוכן פרוצדורלי (PCG), כמו רעש פרלין ליצירת נופים או מיקום אריחים לפי כללים, כדי ליצור רמות ומפות.
  טכניקות אלו מאפשרות יצירת עולמות עצומים או אקראיים – לדוגמה, סדרות Diablo ו-No Man’s Sky מספקות "תוכן אינסופי על ידי יצירת רמות ומפגשים דינמיים" באמצעות אלגוריתמים פרוצדורליים.
  שיטות אלו מפחיתות עבודה ידנית אך עלולות ליצור דפוסים חוזרים ונדרשת לעיתים התאמה מדויקת של פרמטרים על ידי המעצבים.

• יצירה מונעת בינה מלאכותית: לעומת זאת, בינה מלאכותית מודרנית משתמשת בלמידת מכונה ליצירת מפות. מודלים גנרטיביים (כמו GANs, רשתות דיפוזיה ומודלים מבוססי טרנספורמר "מודלי עולם") לומדים מדוגמאות אמיתיות או מנתוני משחק.
  הם מסוגלים ליצור סביבות מגוונות וריאליסטיות יותר ואפילו לעקוב אחרי פקודות יצירתיות. לדוגמה, לאחר שהבינה המלאכותית מאומנת על נופים אמיתיים או פנטזיה, היא יכולה לייצר מפות חדשות או נופים המדמים את הסגנונות הללו.
  כאמור לעיל, מומחים מציינים שמפתחים משתמשים כיום בכלים כמו Recraft כדי "ליצור נכסי משחק – ספרייטים, טקסטורות, סביבות – באמצעות פקודות טקסט פשוטות". בקיצור, מודלים של בינה מלאכותית יכולים ללכוד דפוסים מרחביים מורכבים וליישם אותם ביצירת מפות משחק.

טכניקות בינה מלאכותית גנרטיביות

בינה מלאכותית משתמשת בכמה טכניקות לבניית סביבות משחק:

• GANs (רשתות מתחרות גנרטיביות): GANs הן רשתות עצביות המאומנות על אוספי מפות או תמונות נוף. הן יכולות ליצור מפות חדשות עם תכונות ריאליסטיות על ידי למידת הסטטיסטיקות של הנתונים.
  מחקרים מראים ששיטות מבוססות GAN (כמו GANs עם תשומת לב עצמית) משפרות את הקוהרנטיות של הרמות על ידי לכידת דפוסים לטווח ארוך ברמות דו-ממדיות או במפות גבהים.
  לדוגמה, חוקרים השתמשו ב-GANs ליצירת שלבים מורכבים במשחקי פלטפורמה דו-ממדיים ואפילו נופים תלת-ממדיים סבירים על ידי אימון על מפות דוגמה.

• מודלים מבוססי דיפוזיה: בינה מלאכותית מבוססת דיפוזיה (כמו Stable Diffusion) משפרת בהדרגה רעש אקראי לתמונות מובנות. טכניקות אלו הותאמו לתוכן משחק – לדוגמה, דיפוזיה מותנית בטקסט יכולה להפוך מפה רעשית לנוף מפורט או לפריסת עיר.
  הדגמות עדכניות משתמשות בדיפוזיה תלת-ממדית (בסגנון "DreamFusion") ליצירת נכסי משחק או סצנות שלמות מתוך פקודות, ומפיקות טקסטורות וגאומטריה עשירות.

• מודלי עולם מבוססי טרנספורמר: בינות מלאכותיות גדולות מבוססות טרנספורמר יכולות ליצור עולמות אינטראקטיביים שלמים. Genie 3 של DeepMind הוא דוגמה לכך: הוא משתמש בארכיטקטורת מודל עולם כדי לפרש פקודות טקסט וליצור סביבות תלת-ממדיות עקביות בזמן אמת. מודלים אלו מבינים מרחבים בסגנון משחק ויכולים "לחלום" סצנות בזמן אמת, ולמעשה לפעול כמעצבי רמות אוטומטיים המונעים על ידי בינה מתקדמת.

כלי בינה מלאכותית מובילים ומחקרים

Genie 3 של DeepMind: DeepMind פיתחה מודל עולם מתקדם שיוצר סביבות משחק תלת-ממדיות מטקסט. בהינתן פקודה, Genie 3 מייצר עולם מגוון ואינטראקטיבי שניתן לנווט בו במהירות גבוהה. הוא מטפל בקרקע, עצמים ופיזיקה באופן עקבי, ומדגים כיצד בינה מלאכותית יכולה לאוטומט את בניית העולם במלואה.

Ludus AI (תוסף ל-Unreal Engine): Ludus AI הוא תוסף ל-Unreal Engine המשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית ליצירת דגמים תלת-ממדיים מתיאורי טקסט. בתוך שניות, מפתחים יכולים ליצור נכסים מורכבים (כמו כלי רכב, רהיטים או מבנים) ללא צורך במידול ידני. זה מזרז את יצירת הנכסים ומאפשר למעצבים לבצע איטרציות במהירות. לדוגמה, בקשה ל"לוח עץ כפרי" תניב דגם תלת-ממדי מוכן כמעט מיד.

בנוסף, מספר כלים ופרויקטים מונעי בינה מלאכותית נוספים מעצבים את יצירת עולמות המשחק:

• Recraft (מחולל נכסי בינה מלאכותית): לפי מקורות בתעשייה, כלים כמו Recraft מאפשרים למפתחים "ליצור נכסי משחק – ספרייטים, טקסטורות, סביבות – באמצעות פקודות טקסט פשוטות" ולייבא אותם למנועים כמו Unity או Godot.
  זה אומר שמעצב יכול להקליד "שרידי מקדש עתיק" ולקבל מיד טקסטורות, דגמים תלת-ממדיים ופריסות רמות להטמעה במשחק.

• Promethean AI: כלי הרכבת סצנות מונע בינה מלאכותית, Promethean AI מסדר אוטומטית פריטים, תאורה ושטח לסצנות תלת-ממדיות מגובשות. הוא פועל לפי קווי סגנון וקלט משתמש כדי ליצור סטים וירטואליים שלמים ללא מידול ידני.
  מעצבים יכולים לייצר במהירות מפות גדולות (למשל, כיכר עיר או חדר מבוך) על ידי הגדרת פריסה וסגנון כלליים, ואז לתת לבינה המלאכותית למלא ולפרט את הסצנה.

• Muse של Microsoft (WHAM): מחקר Microsoft פיתח את "Muse" (מודל העולם והפעולה האנושית) – מודל גנרטיבי למשחקים שיכול ליצור רצפי משחק ומראות מלאים. למרות שממוקד בפעולות משחק, Muse גם לומד את מבנה עולמות המשחק.
  כמודל מבוסס טרנספורמר, הוא מדגים כיצד בינה מלאכותית יכולה ללכוד גאומטריה ודינמיקה של רמות, ויכול בעתיד לסייע ביצירת תוכן עולמי עקבי.

• NVIDIA Omniverse ו-Cosmos: פלטפורמת Omniverse של NVIDIA כוללת כיום תכונות בינה מלאכותית גנרטיביות ליצירת סביבות.
  מפתחים יכולים להשתמש בפקודות טקסט כדי לקבל או ליצור נכסים תלת-ממדיים (באמצעות שירותי NIM של Omniverse). על ידי הרכבת סצנות והפקת נתונים סינתטיים, הם מאמנים מודלי עולם "Cosmos" ליצירת סביבות וירטואליות בלתי מוגבלות.
  במונחים של NVIDIA, זה מאפשר למפתחים ליצור "סביבות וירטואליות סינתטיות רבות ללא גבול" מתוך קלט פשוט. בפועל, Omniverse מזרז את בניית עולמות בקנה מידה גדול למשחקים וסימולציות, תוך שימוש בבינה מלאכותית למילוי פרטים וריאליזם.

>>> ניתן לעיין ב: צ'אט בינה מלאכותית חינמי

יתרונות מרכזיים ויישומים

מפות וסביבות שנוצרות על ידי בינה מלאכותית מציעות מספר יתרונות מעשיים:

• מהירות וקנה מידה: בינה מלאכותית יכולה ליצור עולמות עצומים ומפורטים בתוך שניות. לדוגמה, Ludus AI מסוגלת לייצר נכסים תלת-ממדיים מורכבים "בתוך שניות", בעוד שמידול ידני היה לוקח שעות. זה מאפשר למפתחים לאכלס עולמות משחק במהירות רבה יותר.
• מגוון וגיוון: מודלי למידת מכונה מביאים מגוון אינסופי. יצירת תוכן פרוצדורלית מסורתית אפשרה כבר למשחקים כמו No Man’s Sky להציע כוכבי לכת אינסופיים; מודלי בינה מלאכותית לוקחים זאת צעד קדימה על ידי שילוב סגנונות, נושאים ואלמנטים סיפורתיים בדרכים חדשות. כל מפה שנוצרת על ידי בינה מלאכותית יכולה להיות ייחודית, ומונעת את החזרתיות שלעיתים קיימת ברמות מעשה ידי אדם.
• יעילות: אוטומציה של יצירת מפות מפחיתה עומס עבודה ועלויות. צוותים קטנים וסטודיואים גדולים כאחד יכולים להעביר את עיצוב הרמות השגרתי לבינה מלאכותית ולהתמקד במשחקיות, בסיפור ובכיוונון מדויק. מומחים מציינים שכלים כמו Promethean AI "חוסכים שעות רבות בעבודת עיצוב תלת-ממדית" על ידי הרכבת סצנות אוטומטית, ומשפרים פרודוקטיביות ויצירתיות.
• עולמות דינמיים ומותאמים: בינה מלאכותית מתקדמת יכולה אפילו להתאים סביבות בזמן אמת. מחקרים חוקרים עולמות שמשתנים בזמן אמת או מגיבים לפעולות השחקן. לדוגמה, בינה מלאכותית יכולה ליצור פריסת מבוך חדשה בכל כניסה של שחקן, או לעצב מחדש את הנוף בהתאם להתקדמות הסיפור. עולמות "חיים" כאלה היו אפשריים בעבר רק עם טריקים פרוצדורליים פשוטים, אך הבינה המלאכותית הופכת אותם לעשירים וקוהרנטיים יותר.

אתגרים וכיווני עתיד

למרות ההבטחה, יצירת מפות מונעת בינה מלאכותית מתמודדת עם אתגרים. מודלים גנרטיביים איכותיים דורשים כמויות עצומות של נתוני אימון, ונתונים ספציפיים למשחקים לעיתים נדירים.

כפי שמסקר אחד מציין, בניית בינה מלאכותית גנרטיבית בעלת ביצועים גבוהים דורשת כמויות גדולות של נתוני אימון, שקשה לאסוף עבור ז'אנרים משחקיים נישתיים.

נתונים מוגבלים עלולים להוביל לתוצרים גנריים או פגומים, ולכן מפתחים עדיין נדרשים להנחות את הבינה המלאכותית ולתקן טעויות. קיימות גם שאלות של עקביות ומשחקיות: בינה מלאכותית עלולה ליצור נוף יפהפה אך עם אזורים בלתי נגישים או מטרות חסרות, ולכן פיקוח אנושי נשאר חשוב.

נושאים משפטיים ואתיים עולים גם הם. חלק מהפלטפורמות דורשות כיום מהמפתחים לחשוף שימוש בבינה מלאכותית, ונושאים כמו זכויות יוצרים (מה אם הבינה המלאכותית למדה ממפות מוגנות בזכויות יוצרים?) נמצאים בדיון. לעת עתה, סטודיואים למשחקים חייבים לאזן בין אוטומציה של בינה מלאכותית לבין כוונת עיצוב ברורה ובקרת איכות.

מפות וסביבות משחק שנוצרו על ידי בינה מלאכותית כבר מעצבות מחדש את פיתוח המשחקים. פרויקטים טכנולוגיים מובילים — מ-Genie של Google DeepMind ועד Omniverse של NVIDIA — מוכיחים שניתן "לחלום" עולמות שלמים על ידי בינה מלאכותית מתוך תיאורים פשוטים.

טכנולוגיה זו מבטיחה יצירה מהירה יותר של עולמות סוחפים עם גיוון חסר תקדים. ככל שמודלי הבינה המלאכותית ממשיכים להשתפר, ניתן לצפות לנופים וירטואליים חיים ואינטראקטיביים יותר שיווצרו בזמן אמת.

לשחקנים ומעצבים כאחד, העתיד טומן בחובו עולמות משחק עשירים יותר שנבנו על ידי אלגוריתמים חכמים, כל עוד נשתמש בטכנולוגיה בחכמה וביצירתיות.