مصنوعی ذہانت کھیل بنانے والوں کے لیے نقشے اور ماحول تخلیق کرنے کے طریقے میں انقلاب لا رہی ہے۔ جدید AI ٹولز خودکار طور پر تفصیلی کھیل کی دنیا تیار کر سکتے ہیں جنہیں پہلے ٹیموں کو گھنٹوں لگتے تھے۔

ہر ٹائل یا ماڈل کو ہاتھ سے بنانے کے بجائے، ڈویلپرز اعلیٰ سطح کے پرامپٹس یا ڈیٹا داخل کر سکتے ہیں اور AI باقی کام خود کر لیتا ہے۔ مثال کے طور پر، گوگل ڈیپ مائنڈ کا نیا "Genie 3" ماڈل ایک متن کی وضاحت (جیسے "سورج نکلتے ہوئے دھندلا پہاڑی گاؤں") لے کر فوری طور پر مکمل طور پر نیویگیبل 3D دنیا تیار کر سکتا ہے۔

صنعت کے ماہرین کا کہنا ہے کہ Recraft جیسے ٹولز اب سادہ متن کے احکامات سے پورے کھیل کے ماحول (ٹیکسچرز، سپرائٹس، لیول لے آؤٹس) تیار کرنے کے قابل ہیں۔ AI اور روایتی طریقوں کے اس امتزاج سے ترقی کی رفتار بہت تیز ہو گئی ہے اور تخلیقی امکانات کی کوئی حد نہیں رہی۔

روایتی اور AI پر مبنی نقشہ سازی کا موازنہ

• روایتی طریقہ کار: پہلے کے کھیل الگورتھمک PCG (پروسیجرل مواد کی تخلیق) طریقے استعمال کرتے تھے، جیسے زمین کے لیے پرلن نوائس یا اصولوں کی بنیاد پر ٹائل کی جگہ بندی، تاکہ لیولز اور نقشے بنائے جا سکیں۔
  یہ تکنیک وسیع یا بے ترتیب دنیاوں کو طاقت دیتی ہے – مثال کے طور پر، Diablo سیریز اور No Man’s Sky "لامتناہی مواد فراہم کرتے ہیں جو متحرک طور پر لیولز اور مقابلوں کو تخلیق کرتے ہیں" پروسیجرل الگورتھمز کے ذریعے۔
  ایسے طریقے دستی کام کو کم کرتے ہیں لیکن بار بار دہرائے جانے والے نمونے پیدا کر سکتے ہیں اور اکثر ڈیزائنرز کو پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کی ضرورت ہوتی ہے۔

• AI پر مبنی تخلیق: اس کے برعکس، جدید AI مشین لرننگ استعمال کرتا ہے تاکہ نقشے تیار کیے جا سکیں۔ جنریٹو ماڈلز (جیسے GANs، ڈفیوزن نیٹ ورکس، اور ٹرانسفارمر "ورلڈ ماڈلز") حقیقی مثالوں یا گیم پلے ڈیٹا سے سیکھتے ہیں۔
  یہ زیادہ متنوع اور حقیقت پسندانہ ماحول تخلیق کر سکتے ہیں اور تخلیقی پرامپٹس کی پیروی بھی کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، جب AI کو حقیقی یا خیالی مناظر پر تربیت دی جاتی ہے، تو یہ بالکل نئے نقشے یا زمین تیار کر سکتا ہے جو ان انداز کی نقل کرتے ہیں۔
  جیسا کہ اوپر ذکر کیا گیا ہے، ماہرین مشاہدہ کرتے ہیں کہ ڈویلپرز اب AI ٹولز (جیسے Recraft) استعمال کرتے ہیں تاکہ "کھیل کے اثاثے – سپرائٹس، ٹیکسچرز، ماحول – سادہ متن کے پرامپٹس کے ذریعے تیار کیے جا سکیں"۔ مختصر یہ کہ AI ماڈلز پیچیدہ مکانی پیٹرنز کو سمجھ کر انہیں کھیل کے نقشے کی تخلیق میں لاگو کر سکتے ہیں۔

جنریٹو AI تکنیکیں

AI کھیل کے ماحول بنانے کے لیے کئی تکنیکیں استعمال کرتا ہے:

• GANs (جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورکس): GANs نیورل نیٹ ورکس ہوتے ہیں جو نقشوں یا زمین کی تصاویر کے مجموعوں پر تربیت پاتے ہیں۔ یہ ڈیٹا کے اعدادوشمار سیکھ کر حقیقت پسندانہ خصوصیات کے ساتھ نئے نقشے بنا سکتے ہیں۔
  تحقیقات سے معلوم ہوا ہے کہ GAN پر مبنی طریقے (جیسے سیلف اٹینشن GANs) 2D کھیل کے لیولز یا ہائٹ میپس میں طویل فاصلے کے پیٹرنز کو پکڑ کر لیول کی ہم آہنگی بہتر بناتے ہیں۔
  مثال کے طور پر، محققین نے GANs کا استعمال کرتے ہوئے پیچیدہ 2D پلیٹفارمر اسٹیجز اور یہاں تک کہ ممکنہ 3D زمین تیار کی ہے۔

• ڈفیوزن ماڈلز: ڈفیوزن پر مبنی AI (جیسے Stable Diffusion) بے ترتیب شور کو مرحلہ وار منظم تصاویر میں تبدیل کرتا ہے۔ انہیں کھیل کے مواد کے لیے بھی ڈھالا گیا ہے – مثال کے طور پر، متن کی بنیاد پر ڈفیوزن شور کے نقشے کو تفصیلی منظر یا شہر کی ترتیب میں بدل سکتا ہے۔
  حالیہ ڈیموز 3D ڈفیوزن ("DreamFusion" طرز) استعمال کرتے ہوئے پرامپٹس سے کھیل کے اثاثے یا مکمل مناظر تیار کرتے ہیں، جو بھرپور ٹیکسچرز اور جیومیٹری فراہم کرتے ہیں۔

• ٹرانسفارمر ورلڈ ماڈلز: بڑے ٹرانسفارمر پر مبنی AI پورے انٹرایکٹو دنیا تیار کر سکتے ہیں۔ ڈیپ مائنڈ کا Genie 3 ایک مثال ہے: یہ ورلڈ ماڈل آرکیٹیکچر استعمال کرتا ہے تاکہ متن کے پرامپٹس کو سمجھ کر حقیقی وقت میں مستقل 3D ماحول تخلیق کرے۔ یہ ماڈلز کھیل جیسے مقامات کو سمجھتے ہیں اور فوری طور پر مناظر "سوچ" سکتے ہیں، مؤثر طریقے سے خودکار لیول ڈیزائنرز کے طور پر کام کرتے ہیں جو جدید AI سے چلتے ہیں۔

نمایاں AI ٹولز اور تحقیق

ڈیپ مائنڈ کا Genie 3: ڈیپ مائنڈ نے ایک جدید ورلڈ ماڈل تیار کیا ہے جو متن سے 3D کھیل کے ماحول تخلیق کرتا ہے۔ پرامپٹ ملنے پر، Genie 3 ایک متنوع، انٹرایکٹو دنیا تیار کرتا ہے جس میں کھلاڑی تیز رفتار فریم ریٹ پر نیویگیٹ کر سکتے ہیں۔ یہ زمین، اشیاء، اور فزکس کو مربوط انداز میں سنبھالتا ہے، دکھاتے ہوئے کہ AI کس طرح مکمل دنیا کی تخلیق کو خودکار بنا سکتا ہے۔

Ludus AI (Unreal Engine پلگ ان): Ludus AI Unreal Engine کے لیے ایک پلگ ان ہے جو جنریٹو AI استعمال کرتے ہوئے متن کی وضاحتوں سے 3D ماڈلز بناتا ہے۔ سیکنڈوں میں، ڈویلپرز پیچیدہ اثاثے (جیسے گاڑیاں، فرنیچر، یا عمارتیں) بنا سکتے ہیں بغیر دستی ماڈلنگ کے۔ یہ اثاثہ سازی کو تیز کرتا ہے اور ڈیزائنرز کو جلدی تجربہ کرنے دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، Ludus سے "دیہاتی لکڑی کی گاڑی" بنانے کو کہنا تقریباً فوری طور پر استعمال کے لیے تیار 3D ماڈل دیتا ہے۔

مزید برآں، کئی دیگر AI پر مبنی ٹولز اور منصوبے کھیل کی دنیا کی تخلیق کو شکل دے رہے ہیں:

• Recraft (AI اثاثہ جنریٹر): صنعتی ذرائع کے مطابق، Recraft جیسے ٹولز ڈویلپرز کو "کھیل کے اثاثے – سپرائٹس، ٹیکسچرز، ماحول – سادہ متن کے پرامپٹس کے ذریعے تیار کرنے" اور انہیں Unity یا Godot جیسے انجنز میں درآمد کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
  اس کا مطلب ہے کہ ایک ڈیزائنر "قدیم مندر کے کھنڈرات" ٹائپ کر کے فوری طور پر ٹیکسچرز، 3D ماڈلز، اور لیول لے آؤٹس حاصل کر سکتا ہے جو اپنے کھیل میں شامل کیے جا سکتے ہیں۔

• Promethean AI: Promethean AI ایک AI سے چلنے والا سین اسمبلی ٹول ہے جو خودکار طور پر اشیاء، روشنی، اور زمین کو مربوط 3D مناظر میں ترتیب دیتا ہے۔ یہ انداز کے اصولوں اور صارف کی ہدایات کی پیروی کرتا ہے تاکہ مکمل ورچوئل سیٹ پیس بغیر دستی ماڈلنگ کے تیار کیے جا سکیں۔
  ڈیزائنرز عام لے آؤٹ اور انداز کی وضاحت کر کے بڑے نقشے (مثلاً شہر کا پلازہ یا ڈنجن کا کمرہ) جلدی تیار کر سکتے ہیں، پھر AI منظر کو بھر دیتا ہے اور تفصیل شامل کرتا ہے۔

• Microsoft کا Muse (WHAM): Microsoft Research کا "Muse" (ورلڈ اینڈ ہیومن ایکشن ماڈل) ایک جنریٹو گیم ماڈل ہے جو مکمل گیم پلے سیکوئنسز اور بصریات تیار کر سکتا ہے۔ اگرچہ یہ گیم پلے ایکشنز پر مرکوز ہے، Muse کھیل کی دنیا کی ساخت بھی سیکھتا ہے۔
  ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈل کے طور پر، یہ دکھاتا ہے کہ AI کس طرح کھیل کے لیول کی جیومیٹری اور حرکیات کو سمجھ سکتا ہے، اور مستقبل میں مستقل دنیا کے مواد کی تخلیق میں مدد دے سکتا ہے۔

• NVIDIA Omniverse اور Cosmos: NVIDIA کا Omniverse پلیٹ فارم اب ماحول کی تخلیق کے لیے جنریٹو AI خصوصیات شامل کرتا ہے۔
  ڈویلپرز متن کے پرامپٹس استعمال کر کے 3D اثاثے حاصل یا تیار کر سکتے ہیں (Omniverse NIM سروسز کے ذریعے)۔ مناظر کی ترتیب اور مصنوعی ڈیٹا کی رینڈرنگ کے ذریعے، وہ "Cosmos" ورلڈ ماڈلز کو تربیت دیتے ہیں تاکہ لامتناہی ورچوئل ماحول پیدا کیے جا سکیں۔
  NVIDIA کے الفاظ میں، یہ ڈویلپرز کو "بے شمار مصنوعی ورچوئل ماحول" سادہ ان پٹس سے بنانے دیتا ہے۔ عملی طور پر، Omniverse کھیلوں اور سیمولیشنز کے لیے بڑے پیمانے پر دنیا بنانے میں تیزی لاتا ہے، AI کی مدد سے تفصیل اور حقیقت پسندی کو بڑھاتا ہے۔

>>> آپ ملاحظہ کر سکتے ہیں: مفت چیٹ AI

اہم فوائد اور استعمالات

AI سے تیار کردہ نقشے اور ماحول کئی عملی فوائد فراہم کرتے ہیں:

• رفتار اور وسعت: AI سیکنڈوں میں وسیع اور تفصیلی دنیا تیار کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، Ludus AI پیچیدہ 3D اثاثے "چند سیکنڈوں میں" تیار کر سکتا ہے، جبکہ دستی ماڈلنگ میں گھنٹوں لگتے۔ اس سے ڈویلپرز کو کھیل کی دنیا کو بہت تیزی سے بھرنے کی سہولت ملتی ہے۔
• تنوع اور مختلف النوعیت: مشین لرننگ ماڈلز لامتناہی تنوع لاتے ہیں۔ روایتی پروسیجرل جنریشن نے پہلے ہی No Man’s Sky جیسے کھیلوں کو لامتناہی سیارے فراہم کیے؛ AI ماڈلز اس سے آگے بڑھ کر انداز، موضوعات، اور کہانی کے عناصر کو نئے طریقوں سے ملا کر پیش کرتے ہیں۔ ہر AI سے تیار کردہ نقشہ منفرد ہو سکتا ہے، جو ہاتھ سے بنائے گئے لیولز میں کبھی کبھار دہرائے جانے والے یکسانیت کو روکتا ہے۔
• کارکردگی: نقشہ سازی کو خودکار بنانے سے کام کا بوجھ اور لاگت کم ہوتی ہے۔ چھوٹی انڈی ٹیمیں اور بڑے اسٹوڈیوز دونوں معمول کے لیول ڈیزائن کو AI کو سونپ کر گیم پلے، کہانی، اور باریکیوں پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔ ماہرین کا کہنا ہے کہ Promethean AI جیسے ٹولز "3D ڈیزائن کے بے شمار گھنٹے بچاتے ہیں" خودکار سین اسمبلی کے ذریعے، پیداواری صلاحیت اور تخلیقی صلاحیت کو بہتر بناتے ہیں۔
• متحرک اور موافق دنیا: جدید AI حقیقی وقت میں ماحول کو بھی ڈھال سکتا ہے۔ تحقیق ایسی دنیاوں کی تلاش کر رہی ہے جو فوری طور پر بدل جائیں یا کھلاڑی کے اعمال پر ردعمل ظاہر کریں۔ مثال کے طور پر، AI ہر بار جب کھلاڑی داخل ہو تو نیا ڈنجن لے آؤٹ تیار کر سکتا ہے، یا کہانی کی پیش رفت کے مطابق زمین کی شکل بدل سکتا ہے۔ ایسی "زندہ" دنیا پہلے صرف سادہ پروسیجرل طریقوں سے ممکن تھیں، لیکن AI انہیں زیادہ بھرپور اور ہم آہنگ بناتا ہے۔

چیلنجز اور مستقبل کے رجحانات

وعدوں کے باوجود، AI پر مبنی نقشہ سازی کو چیلنجز کا سامنا ہے۔ اعلیٰ معیار کے جنریٹو ماڈلز کے لیے وسیع تربیتی ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے، اور کھیلوں کے مخصوص ڈیٹا سیٹس اکثر کم دستیاب ہوتے ہیں۔

ایک سروے کے مطابق، "اعلیٰ کارکردگی والا جنریٹو AI وسیع تربیتی ڈیٹا کا متقاضی ہوتا ہے،" جو مخصوص کھیلوں کی اقسام کے لیے جمع کرنا مشکل ہے۔

محدود ڈیٹا کی وجہ سے عام یا ناقص نتائج آ سکتے ہیں، اس لیے ڈویلپرز کو اکثر AI کی رہنمائی اور غلطیوں کی اصلاح کرنی پڑتی ہے۔ مستقل مزاجی اور کھیلنے کی قابلیت کے سوالات بھی موجود ہیں: AI خوبصورت زمین بنا سکتا ہے جو دیکھنے میں خوشگوار ہو لیکن ناقابل رسائی علاقے یا گمشدہ مقاصد رکھتا ہو، اس لیے انسانی نگرانی ضروری ہے۔

قانونی اور اخلاقی مسائل بھی سامنے آ رہے ہیں۔ کچھ پلیٹ فارمز اب ڈویلپرز سے AI کے استعمال کا انکشاف کرنے کا تقاضا کرتے ہیں، اور حقوقِ اشاعت جیسے مسائل (اگر AI نے حقوقِ اشاعت یافتہ نقشوں سے سیکھا ہو) زیر بحث ہیں۔ فی الحال، گیم اسٹوڈیوز کو AI کی خودکاری کو واضح ڈیزائن ارادے اور معیار کی نگرانی کے ساتھ متوازن کرنا ہوگا۔

AI سے تیار کردہ کھیل کے نقشے اور ماحول پہلے ہی کھیل کی ترقی کو بدل رہے ہیں۔ نمایاں تکنیکی منصوبے—گوگل ڈیپ مائنڈ کے Genie سے لے کر NVIDIA کے Omniverse تک—ثابت کر رہے ہیں کہ سادہ وضاحتوں سے AI پوری دنیا "سوچ" سکتا ہے۔

یہ ٹیکنالوجی تیز تر اور بے مثال تنوع کے ساتھ دلکش دنیا بنانے کا وعدہ کرتی ہے۔ جیسے جیسے AI ماڈلز بہتر ہوتے جائیں گے، ہم مزید حقیقت پسندانہ اور انٹرایکٹو ورچوئل مناظر کی توقع کر سکتے ہیں جو فوری طور پر تخلیق کیے جائیں گے۔

کھلاڑیوں اور ڈیزائنرز دونوں کے لیے مستقبل میں ذہین الگورتھمز کے ذریعے بنائی گئی زیادہ بھرپور کھیل کی دنیا موجود ہوگی، بشرطیکہ ہم اس ٹیکنالوجی کو دانشمندی اور تخلیقی انداز میں استعمال کریں۔