Chúng ta đã thấy những ví dụ về việc sử dụng GPT-4 để tạo ra các trò chơi đơn giản, nhưng tôi nghĩ rằng công nghệ mạnh mẽ này cũng đang được nghiên cứu ở những cấp độ cao hơn trong lĩnh vực phát triển trò chơi.
Để biết được mức độ thay đổi này có thể lớn đến mức nào, tôi muốn nói chuyện với một người thực sự hiểu cách trò chơi được tạo ra ở cấp độ kỹ thuật. Marc Whitten, Phó chủ tịch cấp cao kiêm Tổng giám đốc của Unity Create, chắc chắn là một người như vậy. Anh ấy đặc biệt hào hứng về cách AI có thể thay đổi quá trình phát triển trò chơi và chúng tôi đã nói về cách các công cụ có thể kích hoạt cuộc cách mạng đó đã xuất hiện tay người sáng tạo.
Thời gian tạo nhanh hơn
Phát triển trò chơi đòi hỏi rất nhiều thời gian và công sức, nhưng phần lớn thời gian này lại được dùng để tạo nội dung cho trò chơi. Whitten cho biết nếu nhìn vào một studio AAA thông thường có 300 người, thì khoảng 80% trong số đó là những người chuyên tạo nội dung. AI có thể giúp quá trình này nhanh hơn rất nhiều.
Whitten đã đưa ra một ví dụ cụ thể về điều này: Ziva Face Trainer. Ziva là một công ty đã được Unity mua lại vào đầu năm 2022 và đã phát triển công cụ Face Trainer của mình trong hơn hai năm. Nó sử dụng một mô hình, huấn luyện nó trên một bộ dữ liệu lớn các cảm xúc và chuyển động, và tạo ra kết quả có thể áp dụng được.
Việc này tiết kiệm được bao nhiêu thời gian? Whitten nói rằng để dàn dựng một nhân vật cao cấp, một nhóm gồm từ bốn đến sáu nghệ sĩ có thể phải mất từ bốn đến sáu tháng: “Thực tế là [đây là] lý do tại sao chất lượng của các nhân vật hiện đại không có nhiều tiến bộ trong vòng mười năm qua hay hơn.”
Ziva Face Trainer là một công nghệ cho phép các nhà phát triển “chỉ cần cung cấp một lưới và chúng tôi sẽ huấn luyện lưới đó dựa trên một bộ dữ liệu lớn… để bạn có thể nhận được một mô hình giàn khoan sau năm phút để chạy nó trong thời gian thực.” Công nghệ Ziva cũng được áp dụng rộng rãi trong nhiều trò chơi và phim ảnh. Nó tạo ra hiệu ứng biến dạng của bộ đồ trong Spider-Man: Miles Morales, cũng như Troll trong đoạn giới thiệu Senua’s Saga: Hellblade 2. Ngoài ra, bạn có thể nhận ra nó trong một số bộ phim và chương trình truyền hình nổi tiếng như Captain Marvel, John Wick 3 và Game of Thrones.
Điều này không quá ngạc nhiên. Các kỹ thuật thủ tục và học máy (như SpeedTree) không còn xa lạ với thế giới phát triển trò chơi. Thật vậy, nhiều nghiên cứu hơn về các mô hình AI có thể mang lại các quy trình sáng tạo hiệu quả hơn, nhưng chúng ta đang chứng kiến sự chuyển đổi với AI tổng quát. Đây là những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 và các mô hình phổ biến như Midjourney, và chúng có thể hoàn toàn biến đổi các trò chơi mà chúng ta thấy.
Thay đổi trò chơi
Whitten cho biết mong muốn của anh ấy với AI là tạo ra các trò chơi “tốt hơn gấp ba mươi lần”, tức là các trò chơi được phát triển nhanh gấp mười lần, dễ dàng gấp mười lần và rẻ gấp mười lần. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là chỉ có những trò chơi giống như hiện tại. Whitten tin rằng kết quả của AI sẽ mang lại “những thế giới rộng lớn, phong phú và sâu sắc hơn”.
Tôi đã yêu cầu anh ấy cho một ví dụ và Whitten đã suy nghĩ xem Skyrim sẽ ra sao nếu có một mô hình AI tổng quát bên trong. Chúng ta ai cũng biết meme “mũi tên vào đầu gối” trong trò chơi, nhưng Whitten đã hình dung ra một trò chơi mà câu thoại đó có ý nghĩa sâu xa hơn.
“Hãy tưởng tượng nếu mỗi người trong số những người canh gác đó thực sự có một biểu đồ tính cách theo kiểu Myers-Briggs? Có thể có một chút cốt truyện và thậm chí là một nét chính trong câu chuyện bị ảnh hưởng bởi điều đó. Điều gì đã xảy ra với nhân vật đó trên hành trình của mình? Và sau đó có một mô hình AI để tạo ra những phản ứng thích hợp từ đó, dựa trên tất cả những sự kiện cụ thể đó.”
Chúng tôi đã thấy một số nỗ lực trong lĩnh vực này qua các trò chơi như Vụ án giết người hàng loạt ở Portopia, nhưng thực tế là trò chơi này chưa tạo ra một môi trường tốt nhất cho AI trong trò chơi. Tuy nhiên, có thể thấy được tiềm năng, đặc biệt là trong các trò chơi lớn hơn với các nhân vật phụ không có nhiệm vụ hoặc đối thoại đầy đủ.
Cũng có rất nhiều tiềm năng trong các trò chơi kiểu sandbox. Whitten đã mô tả một trò chơi kiểu GTA, trong đó người chơi có thể “đến một cửa hàng cầm đồ và thuê một nhân viên ở đó làm việc cho mình. Đây là một khả năng mà có lẽ người tạo trò chơi không hề tính đến do sự biến động của trò chơi.” Whitten cũng nghĩ về Scribblenauts, ngoại trừ trong một thế giới mà bạn thực sự có thể tạo ra bất cứ thứ gì và gán cho nó bất kỳ thuộc tính nào.
Vấn đề bây giờ là làm cho điều đó thực sự hiệu quả, bằng chứng là Vụ án giết người hàng loạt ở Portopia. Whitten là một trong những thành viên sáng lập của nhóm Xbox tại Microsoft và ông đã giúp lãnh đạo việc thúc đẩy Kinect. Về Kinect, Whitten nói: “Tôi sẽ nói với mọi người rằng nó hoạt động tuyệt vời nếu tôi ngồi cạnh bạn.” Bạn cần phải nhắc nó theo một cách cụ thể và nếu bạn đi sai hướng, nó sẽ không hoạt động.
Đây là vấn đề lớn mà AI nói chung phải đối mặt, khi những trợ lý thông minh như Alexa chỉ hoạt động trong một phạm vi hẹp. LLM thay đổi tính năng động này và cho phép bất kỳ lời nhắc nào, điều thú vị khi tạo ra thế giới trò chơi sâu sắc hơn. Tuy nhiên, để đến được đó, vẫn còn một con đường dài.
“Nếu bạn đưa công cụ ra khỏi đó… [người sáng tạo sẽ] chạm vào bất kỳ ranh giới nào và nói, ‘Chà, điều đó không vui đâu.’ Nhưng sau đó họ sẽ thực sự đi tìm không gian mà thậm chí không ai nghĩ tới,” Whitten nói.
Với việc tung ra nhiều công cụ hơn, chúng ta có thể thấy một số thử nghiệm ban đầu với AI trong năm tới. Trong một số trường hợp, chúng tôi đã có, chẳng hạn như AI Dungeon 2 cực kỳ nổi tiếng. Nhưng để biến thế giới nhập vai này thành hiện thực trên quy mô lớn, bạn cần một người trung gian. Và đối với Unity, người trung gian đó là Barracuda.
Barracuda
Unity bao gồm một thư viện suy luận mạng thần kinh có tên là Barracuda. Như Whitten giải thích, “Đó là một công cụ suy luận cho phép bạn thúc đẩy sự lan tỏa hoặc các dạng nội dung tổng quát khác trong thời gian chạy trên thiết bị mà không cần truy cập vào đám mây và ở tốc độ hiệu suất cao.”
Ồ vâng, hiệu suất. Chúng tôi muốn nói nhiều về việc AI có thể thay đổi nội dung mãi mãi, nhưng có một chi phí tính toán khổng lồ (có lý do khiến phải mất hàng chục nghìn GPU để xây dựng ChatGPT). Barracuda cho phép các mô hình đó chạy trên CPU hoặc GPU của bạn, do đó bạn không cần phải truy cập vào đám mây, điều này theo ghi nhận sẽ là một khoản tiền khổng lồ cho các nhà phát triển.
Unity đang làm việc trên nhiều tính năng hơn cho Barracuda và Whitten cho biết “sự quan tâm trở lại từ cộng đồng người sáng tạo trò chơi là rất cao.” Đó là chìa khóa giúp AI sáng tạo trở nên khả thi trong thiết kế và phát triển trò chơi, đặc biệt là không yêu cầu bất kỳ phần cứng cụ thể nào.
Whitten cho biết nhóm muốn bắt đầu “xây dựng các kỹ thuật cho phép người sáng tạo bắt đầu thực sự nhắm mục tiêu vào phần lớn và cốt lõi trong thiết kế trò chơi của họ, chứ không phải ‘Ồ, điều này sẽ thực sự làm giảm lượng khán giả của tôi nếu tôi thiết kế cho nó.’” Unreal Engine, về phần mình, có một công cụ tương tự (công cụ NeuralNetworkInference có tên thích hợp, hay NNI).
Theo Whitten, những thư viện này, khi đáp ứng các mô hình AI tổng quát lớn và sự tăng tốc trong phát triển nội dung, có thể dẫn đến “sự bùng nổ của tính sáng tạo”. Và đó là điều đáng để hào hứng cho tương lai của trò chơi.
Theo : Vntrada.com
