ปัญญาประดิษฐ์กำลังปฏิวัติวิธีที่นักพัฒนาเกมสร้างแผนที่และสภาพแวดล้อม เครื่องมือ AI สมัยใหม่สามารถสร้างโลกเกมที่มีรายละเอียดสูงโดยอัตโนมัติ ซึ่งเคยใช้เวลาหลายชั่วโมงในการออกแบบโดยทีมงาน

แทนที่จะต้องสร้างไทล์หรือโมเดลทุกชิ้นด้วยมือ นักพัฒนาสามารถป้อนคำสั่งหรือข้อมูลระดับสูง แล้วปล่อยให้ AI เติมเต็มส่วนที่เหลือ ตัวอย่างเช่น โมเดลใหม่ “Genie 3” ของ Google DeepMind สามารถรับคำอธิบายเป็นข้อความ (เช่น “หมู่บ้านภูเขาที่มีหมอกในยามพระอาทิตย์ขึ้น”) และสร้างโลก 3 มิติที่สามารถสำรวจได้ทันที

ผู้เชี่ยวชาญในวงการชี้ว่าเครื่องมืออย่าง Recraft ช่วยให้สามารถสร้างสภาพแวดล้อมในเกมทั้งหมด (พื้นผิว, สไปรต์, การจัดวางเลเวล) จากคำสั่งข้อความง่ายๆ ได้ การผสมผสานระหว่าง AI กับวิธีการสร้างแบบดั้งเดิมนี้ช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาอย่างมากและเปิดโอกาสสร้างสรรค์อย่างไม่จำกัด

การสร้างแผนที่แบบดั้งเดิมกับแบบใช้ AI

• การสร้างแบบ Procedural แบบดั้งเดิม: เกมในอดีตใช้วิธีการสร้างเนื้อหาแบบอัลกอริทึม (PCG) เช่น Perlin noise สำหรับภูมิประเทศ หรือการวางไทล์ตามกฎ เพื่อสร้างเลเวลและแผนที่
  เทคนิคเหล่านี้ช่วยสร้างโลกขนาดใหญ่หรือแบบสุ่ม เช่น ซีรีส์ Diablo และ No Man’s Sky ที่นำเสนอ “เนื้อหาไม่รู้จบโดยการสร้างเลเวลและเหตุการณ์แบบไดนามิก” ด้วยอัลกอริทึมแบบ procedural
  วิธีการเหล่านี้ช่วยลดงานที่ต้องทำด้วยมือ แต่บางครั้งก็สร้างรูปแบบซ้ำซากและต้องการให้นักออกแบบปรับแต่งพารามิเตอร์อย่างละเอียด

• การสร้างโดยใช้ AI: ในทางตรงกันข้าม AI สมัยใหม่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างแผนที่ โมเดลสร้างสรรค์ (เช่น GANs, เครือข่าย diffusion และ “world models” แบบ transformer) เรียนรู้จากตัวอย่างจริงหรือข้อมูลการเล่นเกม
  พวกมันสามารถสร้างสภาพแวดล้อมที่หลากหลายและสมจริงมากขึ้น รวมถึงสามารถทำตามคำสั่งสร้างสรรค์ได้ เช่น เมื่อ AI ได้รับการฝึกฝนจากภูมิประเทศจริงหรือแฟนตาซี มันก็สามารถสร้างแผนที่หรือภูมิประเทศใหม่ที่เลียนแบบสไตล์เหล่านั้นได้
  ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น ผู้เชี่ยวชาญสังเกตว่านักพัฒนาตอนนี้ใช้เครื่องมือ AI (เช่น Recraft) เพื่อ “สร้างทรัพย์สินในเกม – สไปรต์, พื้นผิว, สภาพแวดล้อม – ผ่านคำสั่งข้อความง่ายๆ” สรุปคือ โมเดล AI สามารถจับรูปแบบเชิงพื้นที่ที่ซับซ้อนได้และนำไปใช้กับการสร้างแผนที่เกม

เทคนิค AI สร้างสรรค์

AI ใช้เทคนิคหลายอย่างในการสร้างสภาพแวดล้อมในเกม:

• GANs (Generative Adversarial Networks): GANs คือเครือข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกฝนจากชุดแผนที่หรือภาพภูมิประเทศ พวกมันสามารถสร้างแผนที่ใหม่ที่มีลักษณะสมจริงโดยเรียนรู้สถิติของข้อมูล
  งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าวิธีการที่ใช้ GAN (เช่น self-attention GANs) ช่วยเพิ่มความสอดคล้องของเลเวลโดยจับรูปแบบระยะไกลในเลเวล 2 มิติหรือ heightmaps
  ตัวอย่างเช่น นักวิจัยใช้ GAN เพื่อสร้างเวที 2 มิติที่ซับซ้อนสำหรับเกมแพลตฟอร์มและภูมิประเทศ 3 มิติที่สมเหตุสมผลโดยฝึกจากแผนที่ตัวอย่าง

• โมเดล Diffusion: AI แบบ diffusion (เช่น Stable Diffusion) จะปรับปรุงสัญญาณรบกวนสุ่มให้กลายเป็นภาพที่มีโครงสร้างอย่างเป็นขั้นตอน เทคนิคนี้ถูกปรับใช้กับเนื้อหาเกม เช่น diffusion ที่ควบคุมด้วยข้อความสามารถเปลี่ยนแผนที่สัญญาณรบกวนให้เป็นภูมิประเทศหรือแผนผังเมืองที่มีรายละเอียด
  การสาธิตล่าสุดใช้ diffusion 3 มิติ (“DreamFusion” สไตล์) เพื่อสร้างทรัพย์สินในเกมหรือฉากทั้งหมดจากคำสั่งข้อความ โดยสร้างพื้นผิวและรูปทรงที่สมบูรณ์

• Transformer World Models: AI ขนาดใหญ่ที่ใช้สถาปัตยกรรม transformer สามารถสร้างโลกโต้ตอบได้ทั้งหมด DeepMind’s Genie 3 เป็นตัวอย่างหนึ่งที่ใช้ world model เพื่อแปลคำสั่งข้อความและแสดงสภาพแวดล้อม 3 มิติที่สอดคล้องกันแบบเรียลไทม์ โมเดลเหล่านี้เข้าใจพื้นที่ในลักษณะเกมและสามารถ “จินตนาการ” ฉากต่างๆ ได้ทันที ทำหน้าที่เหมือนนักออกแบบเลเวลอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขั้นสูง

เครื่องมือและงานวิจัย AI ชั้นนำ

DeepMind’s Genie 3: DeepMind พัฒนา world model ที่ล้ำสมัยซึ่งสร้างสภาพแวดล้อมเกม 3 มิติจากข้อความ เมื่อได้รับคำสั่ง Genie 3 จะสร้างโลกที่หลากหลายและโต้ตอบได้ซึ่งผู้เล่นสามารถสำรวจได้ด้วยอัตราเฟรมสูง มันจัดการภูมิประเทศ วัตถุ และฟิสิกส์อย่างสอดคล้องกัน แสดงให้เห็นว่า AI สามารถสร้างโลกเกมได้อย่างอัตโนมัติครบถ้วน

Ludus AI (ปลั๊กอิน Unreal Engine): Ludus AI คือปลั๊กอินสำหรับ Unreal Engine ที่ใช้ AI สร้างโมเดล 3 มิติจากคำอธิบายข้อความ ในเวลาไม่กี่วินาที นักพัฒนาสามารถสร้างทรัพย์สินที่ซับซ้อน (เช่น ยานพาหนะ เฟอร์นิเจอร์ หรืออาคาร) โดยไม่ต้องสร้างโมเดลด้วยมือ ช่วยเร่งกระบวนการสร้างทรัพย์สินและให้ดีไซเนอร์ทำซ้ำงานได้รวดเร็ว เช่น การสั่งให้ Ludus สร้าง “รถเข็นไม้แบบโบราณ” จะได้โมเดล 3 มิติพร้อมใช้งานแทบจะทันที

นอกจากนี้ ยังมีเครื่องมือและโครงการ AI อื่นๆ ที่กำลังเปลี่ยนแปลงการสร้างโลกในเกม:

• Recraft (เครื่องมือสร้างทรัพย์สินด้วย AI): ตามแหล่งข้อมูลในวงการ เครื่องมืออย่าง Recraft ช่วยให้นักพัฒนาสามารถ “สร้างทรัพย์สินในเกม – สไปรต์, พื้นผิว, สภาพแวดล้อม – ผ่านคำสั่งข้อความง่ายๆ” และนำเข้าไปยังเอนจินอย่าง Unity หรือ Godot ได้
  หมายความว่านักออกแบบสามารถพิมพ์คำว่า “ซากปรักหักพังของวัดโบราณ” แล้วได้พื้นผิว โมเดล 3 มิติ และการจัดวางเลเวลทันที

• Promethean AI: เครื่องมือประกอบฉากที่ขับเคลื่อนด้วย AI Promethean AI จะจัดวางพร็อพ แสง และภูมิประเทศเป็นฉาก 3 มิติที่สมบูรณ์แบบโดยอัตโนมัติ มันทำตามแนวทางสไตล์และข้อมูลจากผู้ใช้เพื่อสร้างฉากเสมือนจริงทั้งหมดโดยไม่ต้องสร้างโมเดลด้วยมือ
  นักออกแบบสามารถสร้างแผนที่ขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว (เช่น ลานเมืองหรือห้องดันเจี้ยน) โดยกำหนดโครงร่างและสไตล์ทั่วไป แล้วปล่อยให้ AI เติมเต็มและเพิ่มรายละเอียดฉาก

• Microsoft’s Muse (WHAM): “Muse” (World and Human Action Model) ของ Microsoft Research เป็นโมเดลเกมสร้างสรรค์ที่สามารถผลิตลำดับการเล่นเกมและภาพประกอบได้ครบถ้วน แม้จะเน้นที่การกระทำในเกม Muse ก็เรียนรู้โครงสร้างของโลกเกมด้วย
  ในฐานะโมเดลที่ใช้สถาปัตยกรรม transformer มันแสดงให้เห็นว่า AI สามารถจับเรขาคณิตและพลวัตของเลเวลเกม และอาจช่วยสร้างเนื้อหาโลกที่สอดคล้องกันในอนาคต

• NVIDIA Omniverse & Cosmos: แพลตฟอร์ม Omniverse ของ NVIDIA มีฟีเจอร์ AI สร้างสรรค์สำหรับการสร้างสภาพแวดล้อม
  นักพัฒนาสามารถใช้คำสั่งข้อความเพื่อดึงหรือสร้างทรัพย์สิน 3 มิติ (ผ่านบริการ Omniverse NIM) โดยการจัดฉากและเรนเดอร์ข้อมูลสังเคราะห์ พวกเขาฝึกโมเดลโลก “Cosmos” เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมเสมือนจริงได้ไม่จำกัด
  ในคำพูดของ NVIDIA นี่ช่วยให้นักพัฒนาสร้าง “สภาพแวดล้อมเสมือนจริงสังเคราะห์นับไม่ถ้วน” จากข้อมูลป้อนเข้าอย่างง่าย ในทางปฏิบัติ Omniverse ช่วยเร่งการสร้างโลกขนาดใหญ่สำหรับเกมและการจำลอง โดยใช้ AI เติมเต็มรายละเอียดและความสมจริง

>>> คุณสามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่: แชท AI ฟรี

ประโยชน์และการใช้งานหลัก

แผนที่และสภาพแวดล้อมที่สร้างโดย AI มีข้อดีในทางปฏิบัติหลายประการ:

• ความเร็วและขนาด: AI สามารถสร้างโลกขนาดใหญ่และมีรายละเอียดสูงได้ภายในไม่กี่วินาที เช่น Ludus AI สามารถสร้างทรัพย์สิน 3 มิติที่ซับซ้อนได้ “ภายในไม่กี่วินาที”
• ความหลากหลายและความแตกต่าง: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องนำเสนอความหลากหลายไม่รู้จบ การสร้างแบบ procedural แบบดั้งเดิมช่วยให้เกมอย่าง No Man’s Sky มีดาวเคราะห์ไม่จำกัด AI ยังพัฒนาไปไกลกว่านั้นด้วยการผสมผสานสไตล์ ธีม และองค์ประกอบเรื่องราวในรูปแบบใหม่ๆ แผนที่ที่สร้างโดย AI แต่ละแผนที่จึงมีเอกลักษณ์ ป้องกันความน่าเบื่อที่มักเกิดจากเลเวลที่สร้างด้วยมือ
• ประสิทธิภาพ: การสร้างแผนที่โดยอัตโนมัติช่วยลดภาระงานและค่าใช้จ่าย ทีมงานขนาดเล็กและสตูดิโอใหญ่สามารถมอบหมายงานออกแบบเลเวลที่ซ้ำซ้อนไปยัง AI และมุ่งเน้นที่การเล่นเกม เรื่องราว และการปรับแต่ง ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่าเครื่องมืออย่าง Promethean AI “ช่วยประหยัดเวลาการออกแบบ 3 มิติได้มากมาย” โดยการประกอบฉากอัตโนมัติ เพิ่มประสิทธิภาพและความคิดสร้างสรรค์
• โลกที่เปลี่ยนแปลงและปรับตัวได้: AI ขั้นสูงสามารถปรับสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์ได้ งานวิจัยกำลังสำรวจโลกที่เปลี่ยนแปลงได้ทันทีหรือโต้ตอบกับการกระทำของผู้เล่น เช่น AI อาจสร้างแผนผังดันเจี้ยนใหม่ทุกครั้งที่ผู้เล่นเข้า หรือปรับภูมิประเทศตามความก้าวหน้าของเรื่องราว โลก “มีชีวิต” แบบนี้เคยทำได้เฉพาะด้วยเทคนิค procedural ง่ายๆ แต่ AI ทำให้โลกเหล่านี้สมบูรณ์และสอดคล้องมากขึ้น

ความท้าทายและแนวทางในอนาคต

แม้จะมีความหวังสูง การสร้างแผนที่ด้วย AI ยังเผชิญกับความท้าทาย โมเดลสร้างสรรค์คุณภาพสูงต้องการข้อมูลฝึกอบรมจำนวนมหาศาล และชุดข้อมูลเฉพาะเกมมักมีจำกัด

ตามการสำรวจหนึ่ง การสร้าง AI สร้างสรรค์ที่มีประสิทธิภาพสูง “ต้องการข้อมูลฝึกอบรมจำนวนมหาศาล” ซึ่งเป็นเรื่องยากสำหรับแนวเกมเฉพาะทาง

ข้อมูลที่จำกัดอาจทำให้ผลลัพธ์ทั่วไปหรือมีข้อผิดพลาด ดังนั้นนักพัฒนายังคงต้องควบคุม AI และแก้ไขข้อผิดพลาด นอกจากนี้ยังมีคำถามเรื่องความสอดคล้องและความสามารถในการเล่น: AI อาจสร้างภูมิประเทศที่สวยงามแต่มีพื้นที่ที่เข้าถึงไม่ได้หรือขาดวัตถุประสงค์สำคัญ จึงยังต้องมีการตรวจสอบจากมนุษย์

ข้อกังวลทางกฎหมายและจริยธรรมก็เริ่มปรากฏขึ้น แพลตฟอร์มบางแห่งกำหนดให้นักพัฒนาต้องเปิดเผยการใช้ AI และประเด็นเรื่องลิขสิทธิ์ (เช่น AI เรียนรู้จากแผนที่ที่มีลิขสิทธิ์หรือไม่) กำลังถูกถกเถียงกัน ขณะนี้สตูดิโอเกมต้องหาจุดสมดุลระหว่างการใช้ AI อัตโนมัติกับเจตนาการออกแบบและการควบคุมคุณภาพอย่างชัดเจน

แผนที่และสภาพแวดล้อมในเกมที่สร้างโดย AI กำลังเปลี่ยนแปลงวงการพัฒนาเกมอย่างรวดเร็ว โครงการเทคโนโลยีชั้นนำ—จาก Genie ของ Google DeepMind ถึง Omniverse ของ NVIDIA—พิสูจน์ว่าโลกทั้งใบสามารถ “จินตนาการ” ขึ้นโดย AI จากคำอธิบายง่ายๆ

เทคโนโลยีนี้สัญญาว่าจะช่วยสร้างโลกเสมือนที่สมจริงและหลากหลายได้รวดเร็วขึ้นอย่างไม่เคยมีมาก่อน เมื่อโมเดล AI พัฒนายิ่งขึ้น เราคาดหวังว่าจะได้เห็นภูมิประเทศเสมือนจริงที่มีชีวิตชีวาและโต้ตอบได้มากขึ้นในทันที

สำหรับผู้เล่นและนักออกแบบ อนาคตคือโลกเกมที่สมบูรณ์และหลากหลายมากขึ้น สร้างโดยอัลกอริทึมอัจฉริยะ ตราบใดที่เราใช้เทคโนโลยีนี้อย่างชาญฉลาดและสร้างสรรค์