La rivoluzione dell'IA generativa nei giochi

Per capire quanto radicalmente il gioco stia per essere trasformato dall'IA generativa, non guardare oltre questo recente Post di Twitter by @emmanuel_2m. In questo post esplora l'utilizzo di Stable Diffusion + Dreambooth, popolari modelli di intelligenza artificiale generativa 2D, per generare immagini di pozioni per un gioco ipotetico.

L'aspetto trasformativo di questo lavoro non è solo il risparmio di tempo e denaro, offrendo al tempo stesso qualità, rompendo così il classico triangolo "ne puoi avere solo due di costo, qualità o velocità". Gli artisti ora creano immagini di alta qualità in poche ore che altrimenti richiederebbero settimane per essere generate manualmente. Ciò che è veramente trasformativo è che:

• Questo potere creativo è ora disponibile per chiunque possa apprendere alcuni semplici strumenti.
• Questi strumenti possono creare un numero infinito di variazioni in modo altamente iterativo.
• Una volta addestrato, il processo è in tempo reale: i risultati sono disponibili quasi istantaneamente.

Non esisteva una tecnologia così rivoluzionaria per i giochi dai tempi del 3D in tempo reale. Passa qualsiasi momento a parlare con i creatori di giochi e il senso di eccitazione e meraviglia è palpabile. Allora, dove sta andando questa tecnologia? E come trasformerà il gioco? Prima, però, esaminiamo cos'è l'IA generativa?

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Cos'è l'IA generativa

L'intelligenza artificiale generativa è una categoria di apprendimento automatico in cui i computer possono generare nuovi contenuti originali in risposta alle richieste dell'utente. Oggi il testo e le immagini sono le applicazioni più mature di questa tecnologia, ma c'è lavoro in corso praticamente in ogni dominio creativo, dall'animazione, agli effetti sonori, alla musica, fino alla creazione di personaggi virtuali con personalità completamente sviluppate.

L'intelligenza artificiale non è una novità nei giochi, ovviamente. Anche i primi giochi, come Atari's Pong, avevano avversari controllati dal computer per sfidare il giocatore. Questi nemici virtuali, tuttavia, non gestivano l'IA come la conosciamo oggi. Erano semplicemente procedure programmate create dai progettisti di giochi. Simulavano un avversario artificialmente intelligente, ma non potevano imparare, ed erano bravi solo quanto i programmatori che li avevano costruiti.

Ciò che è diverso ora è la quantità di potenza di calcolo disponibile, grazie a microprocessori più veloci e al cloud. Con questo potere, è possibile costruire reti neurali di grandi dimensioni in grado di identificare modelli e rappresentazioni in domini altamente complessi.

Questo post del blog ha due parti:

• La parte I consiste nelle nostre osservazioni e previsioni per il campo dell'IA generativa per i giochi.
• La Parte II è la nostra mappa di mercato dello spazio, che delinea i vari segmenti e identifica le aziende chiave in ciascuno di essi.

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Ipotesi

Innanzitutto, esploriamo alcuni presupposti alla base del resto di questo post del blog:

1. La quantità di ricerca svolta in generale sull'IA continuerà a crescere, creando tecniche sempre più efficaci

Considera questo grafico del numero di articoli accademici pubblicati su Machine Learning o Intelligenza Artificiale nel archivio arXiv ogni mese:

Come puoi vedere, il numero di giornali sta crescendo in modo esponenziale, senza alcun segno di rallentamento. E questo include solo articoli pubblicati: gran parte della ricerca non viene mai nemmeno pubblicata, andando direttamente a modelli open source o ricerca e sviluppo di prodotti. Il risultato è un'esplosione di interesse e innovazione.

2. Di tutto l'intrattenimento, i giochi saranno maggiormente influenzati dall'IA generativa

I giochi sono la forma di intrattenimento più complessa, in termini di numero di tipi di risorse coinvolti (arte 2D, arte 3D, effetti sonori, musica, dialoghi, ecc.). I giochi sono anche i più interattivi, con una forte enfasi sulle esperienze in tempo reale. Ciò crea una forte barriera all'ingresso per i nuovi sviluppatori di giochi, nonché un costo elevato per produrre un gioco moderno e in cima alle classifiche. Crea anche un'enorme opportunità per l'interruzione dell'IA generativa.

Considera un gioco come Red Dead Redemption 2, uno dei giochi più costosi mai prodotti, costato quasi 500 milioni di dollari. È facile capire perché: ha uno dei mondi virtuali più belli e completamente realizzati di qualsiasi gioco sul mercato. Ci sono voluti anche quasi 8 anni per costruire, presenta più di 1,000 personaggi non giocabili (ognuno con la propria personalità, grafica e doppiatore), un mondo di quasi 30 miglia quadrate, più di 100 missioni suddivise in 6 capitoli e quasi 60 ore di musica creata da oltre 100 musicisti. Tutto in questo gioco è grande.

Ora confronta Red Dead Redemption 2 con Microsoft Flight Simulator, che non è solo grande, è enorme. Microsoft Flight Simulator consente ai giocatori di volare intorno all'intero pianeta Terra, tutti i 197 milioni di miglia quadrate. In che modo Microsoft ha creato un gioco così imponente? Lasciando che lo faccia un'intelligenza artificiale. Microsoft ha collaborato con blackshark.ai, e ha addestrato un'intelligenza artificiale a generare un mondo 3D fotorealistico da immagini satellitari 2D.

Questo è un esempio di un gioco che sarebbe stato letteralmente impossibile da costruire senza l'uso dell'intelligenza artificiale e, inoltre, beneficia del fatto che questi modelli possono essere continuamente migliorati nel tempo. Ad esempio, possono migliorare il modello del "cavalcavia a quadrifoglio autostradale", ripetere l'intero processo di costruzione e improvvisamente tutti i cavalcavia autostradali dell'intero pianeta vengono migliorati.

3. Ci sarà un modello di intelligenza artificiale generativa per ogni risorsa coinvolta nella produzione del gioco

Finora i generatori di immagini 2D come Stable Diffusion o MidJourney hanno catturato la maggior parte dell'entusiasmo popolare per l'IA generativa grazie alla natura accattivante delle immagini che possono generare. Ma esistono già modelli di IA generativa praticamente per tutte le risorse coinvolte nei giochi, dai modelli 3D, alle animazioni dei personaggi, ai dialoghi e alla musica. La seconda metà di questo post sul blog include una mappa del mercato che evidenzia alcune delle aziende che si concentrano su ogni tipo di contenuto.

4. Il prezzo dei contenuti scenderà drasticamente, arrivando addirittura a zero in alcuni casi.

Quando si parla con gli sviluppatori di giochi che stanno sperimentando l'integrazione dell'IA generativa nella loro pipeline di produzione, l'entusiasmo più grande è per la drastica riduzione di tempi e costi. Uno sviluppatore ci ha detto che il loro tempo per generare concept art per una singola immagine, dall'inizio alla fine, è sceso da 3 settimane a una sola ora: una riduzione di 120 a 1. Riteniamo che risparmi simili saranno possibili nell'intera pipeline di produzione.

Per essere chiari, gli artisti non corrono il rischio di essere sostituiti. Significa che gli artisti non hanno più bisogno di fare tutto il lavoro da soli: ora possono impostare la direzione creativa iniziale, quindi trasferire gran parte del tempo e dell'esecuzione tecnica a un'intelligenza artificiale. In questo, sono come i pittori cel dei primi giorni dell'animazione disegnata a mano in cui "inchiostratori" altamente qualificati disegnavano i contorni dell'animazione, e poi eserciti di "pittori" a basso costo avrebbero svolto il lavoro che richiedeva tempo per dipingere il cel di animazione, compilando le righe. È il "completamento automatico" per la creazione del gioco.

5. Siamo ancora agli inizi di questa rivoluzione e molte pratiche devono ancora essere perfezionate

Nonostante tutto il recente entusiasmo, siamo ancora solo alla linea di partenza. C'è un'enorme quantità di lavoro da fare per capire come sfruttare questa nuova tecnologia per i giochi e si genereranno enormi opportunità per le aziende che si muoveranno rapidamente in questo nuovo spazio.

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Previsioni

Alla luce di questi presupposti, ecco alcune previsioni su come l'industria dei videogiochi potrebbe trasformarsi:

1. Imparare a utilizzare l'IA generativa in modo efficace diventerà un'abilità commerciabile

Stiamo già vedendo alcuni sperimentatori che utilizzano l'IA generativa in modo più efficace di altri. Per sfruttare al meglio questa nuova tecnologia è necessario utilizzare una varietà di strumenti e tecniche e sapere come rimbalzare tra di loro. Prevediamo che questa diventerà un'abilità commerciabile, combinando la visione creativa di un artista con le capacità tecniche di un programmatore.

Chris Anderson è famoso per aver detto: "Ogni abbondanza crea una nuova scarsità". Man mano che i contenuti diventano abbondanti, crediamo che saranno gli artisti che sanno come lavorare in modo più collaborativo ed efficace con gli strumenti di intelligenza artificiale a scarseggiare.

Ad esempio, utilizzare l'IA generativa per la grafica di produzione comporta sfide speciali, tra cui:

• Coerenza. Con qualsiasi asset di produzione, devi essere in grado di apportare modifiche o modifiche all'asset lungo il percorso. Con uno strumento AI, ciò significa dover essere in grado di riprodurre l'asset con lo stesso prompt, in modo da poter apportare modifiche. Questo può essere complicato in quanto lo stesso prompt può generare risultati molto diversi.
• Stile. È importante che tutta la grafica in un determinato gioco abbia uno stile coerente, il che significa che i tuoi strumenti devono essere addestrati o altrimenti legati al tuo stile specifico.

2. L'abbassamento delle barriere comporterà una maggiore assunzione di rischi e un'esplorazione creativa

Potremmo presto entrare in una nuova "età dell'oro" dello sviluppo di giochi, in cui una minore barriera all'ingresso si traduce in un'esplosione di giochi più innovativi e creativi. Non solo perché i costi di produzione inferiori comportano un rischio inferiore, ma perché questi strumenti sbloccano la capacità di creare contenuti di alta qualità per un pubblico più ampio. Il che porta alla prossima previsione...

3. Un aumento dei "micro studi di gioco" assistiti dall'intelligenza artificiale

Armati di strumenti e servizi di intelligenza artificiale generativa, inizieremo a vedere giochi commerciali più fattibili prodotti da minuscoli "micro studi" di appena 1 o 2 dipendenti. L'idea di un piccolo studio di gioco indipendente non è nuova: un gioco di successo Among Us è stato creato dallo studio Innersloth con solo 5 dipendenti, ma le dimensioni e le dimensioni dei giochi che questi piccoli studi possono creare aumenteranno. Ciò comporterà…

4. Un aumento del numero di giochi rilasciati ogni anno

Il successo di Unity e Roblox ha dimostrato che fornire potenti strumenti creativi porta alla creazione di più giochi. L'IA generativa abbasserà ulteriormente l'asticella, creando un numero ancora maggiore di giochi. L'industria soffre già delle sfide della scoperta, più di 10,000 giochi sono stati aggiunti a Steam solo l'anno scorso - e questo metterà ancora più pressione sulla scoperta. Comunque vedremo anche…

5. Nuovi tipi di gioco creati che non erano possibili prima dell'IA generativa

Vedremo inventare nuovi generi di giochi che semplicemente non sarebbero stati possibili senza l'IA generativa. Abbiamo già parlato del simulatore di volo di Microsoft, ma verranno inventati generi completamente nuovi che dipendono dalla generazione in tempo reale di nuovi contenuti.

Prendere in considerazione Frecciamante, di spellbrush. Questo è un gioco di ruolo che presenta personaggi creati dall'IA per un nuovo gameplay praticamente illimitato.

Sappiamo anche di un altro sviluppatore di giochi che utilizza l'intelligenza artificiale per consentire ai giocatori di creare il proprio avatar di gioco. In precedenza avevano una raccolta di immagini avatar disegnate a mano che i giocatori potevano mescolare e abbinare per creare il proprio avatar - ora l'hanno buttato via completamente e stanno semplicemente generando l'immagine dell'avatar dalla descrizione del giocatore. Consentire ai giocatori di generare contenuti tramite un'IA è più sicuro che consentire ai giocatori di caricare i propri contenuti da zero, poiché l'IA può essere addestrata per evitare di creare contenuti offensivi, pur dando ai giocatori un maggiore senso di appartenenza.

6. Il valore crescerà grazie agli strumenti di intelligenza artificiale specifici del settore e non solo ai modelli di base

L'entusiasmo e il brusio intorno a modelli fondamentali come Stable Diffusion e Midjourney stanno generando valutazioni strabilianti, ma il flusso continuo di nuove ricerche assicura che nuovi modelli vadano e vengano man mano che le nuove tecniche vengono perfezionate. Considera il traffico di ricerca del sito Web verso 3 popolari modelli di intelligenza artificiale generativa: Dall-E, Midjourney e Stable Diffusion. Ogni nuovo modello ha il suo turno sotto i riflettori.

Un approccio alternativo potrebbe essere quello di creare suite di strumenti allineati al settore incentrati sulle esigenze di intelligenza artificiale generativa di un determinato settore, con una profonda comprensione di un particolare pubblico e una ricca integrazione nelle pipeline di produzione esistenti (come Unity o Unreal per i giochi).

Un buon esempio è Pista di decollo che si rivolge alle esigenze dei creatori di video con strumenti assistiti dall'intelligenza artificiale come l'editing video, la rimozione dello schermo verde, l'inpainting e il tracciamento del movimento. Strumenti come questo possono costruire e monetizzare un determinato pubblico, aggiungendo nuovi modelli nel tempo. Non abbiamo ancora visto emergere una suite come Runway per i giochi, ma sappiamo che è uno spazio di sviluppo attivo.

7. Le sfide legali stanno arrivando

Ciò che tutti questi modelli di intelligenza artificiale generativa hanno in comune è che vengono addestrati utilizzando enormi set di dati di contenuti, spesso creati raschiando Internet stesso. Stable Diffusion, ad esempio, viene addestrato su oltre 5 miliardi di coppie immagine/didascalia, prelevate dal web.

Al momento questi modelli affermano di operare secondo la dottrina del copyright del "fair use", ma questo argomento non è stato ancora definitivamente testato in tribunale. Sembra chiaro che le sfide legali stanno arrivando che probabilmente cambierà il panorama dell'IA generativa.

È possibile che i grandi studi cerchino un vantaggio competitivo costruendo modelli proprietari basati su contenuti interni di cui hanno chiaramente diritto e titolo. Microsoft, ad esempio, è particolarmente ben posizionata qui con 23 studi proprietari oggi, e altri 7 dopo chiude l'acquisizione di Activision.

8. La programmazione non verrà interrotta così profondamente come il contenuto artistico, almeno non ancora

L'ingegneria del software è l'altro costo principale dello sviluppo del gioco, ma come i nostri colleghi del team di a16z Enterprise hanno condiviso nel loro recente post sul blog, L'arte non è morta, è solo generata da una macchina, la generazione di codice con un modello di intelligenza artificiale richiede più test e verifiche e quindi ha un miglioramento della produttività minore rispetto alla generazione di risorse creative. Strumenti di codifica come Copilot possono fornire miglioramenti delle prestazioni moderati per gli ingegneri, ma non avranno lo stesso impatto... almeno in tempi brevi.

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raccomandazioni

Sulla base di queste previsioni, offriamo le seguenti raccomandazioni:

1. Inizia subito a esplorare l'IA generativa

Ci vorrà del tempo per capire come sfruttare appieno il potere di questa prossima rivoluzione dell'IA generativa. Le aziende che iniziano ora avranno un vantaggio in seguito. Conosciamo diversi studi che hanno in corso progetti sperimentali interni per esplorare l'impatto di queste tecniche sulla produzione.

2. Cerca opportunità sulla mappa del mercato

Alcune parti della nostra mappa del mercato sono già molto affollate, come animazioni o discorsi e dialoghi, ma altre aree sono completamente aperte. Incoraggiamo gli imprenditori interessati a questo spazio a concentrare i loro sforzi sulle aree ancora inesplorate, come "Runway for Games".

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Stato attuale del mercato

Abbiamo creato una mappa del mercato per catturare un elenco delle aziende che abbiamo identificato in ciascuna di queste categorie in cui vediamo l'impatto dell'IA generativa sui giochi. Questo post del blog esamina ciascuna di queste categorie, spiegandola in modo un po' più dettagliato ed evidenziando le aziende più entusiasmanti in ciascuna categoria.

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Immagini 2D

La generazione di immagini 2D da prompt di testo è già una delle aree più ampiamente applicate dell'IA generativa. Strumenti come Metà viaggio, Diffusione stabilee Dall-Mi 2 possono generare immagini 2D di alta qualità dal testo e hanno già trovato la loro strada nella produzione di giochi in più fasi del ciclo di vita del gioco.

concept Art

Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa sono eccellenti nella "ideazione" o nell'aiutare i non artisti, come i progettisti di giochi, a esplorare concetti e idee molto rapidamente per generare opere d'arte concettuali, una parte fondamentale del processo di produzione. Ad esempio, uno studio (rimanendo anonimo) sta utilizzando molti di questi strumenti insieme per accelerare radicalmente il processo di concept art, impiegando un solo giorno per creare un'immagine che in precedenza avrebbe richiesto fino a 3 settimane.

• Innanzitutto, i loro game designer usano Midjourney per esplorare idee diverse e generare immagini che trovano stimolanti.
• Questi vengono consegnati a un concept artist professionista che li assembla insieme e dipinge il risultato per creare un'unica immagine coerente, che viene poi inserita in Stable Diffusion per creare una serie di variazioni.
• Discutono di queste variazioni, ne scelgono una, dipingono manualmente alcune modifiche, quindi ripetono il processo finché non sono soddisfatti del risultato.
• A quel punto, trasferisci nuovamente questa immagine in Stable Diffusion un'ultima volta per "migliorarla" per creare l'opera d'arte finale.

Arte di produzione 2D

Alcuni studi stanno già sperimentando l'utilizzo degli stessi strumenti per la grafica di produzione in-game. Ad esempio, ecco un bel tutorial di Albert Bozesan sull'uso di Stable Diffusion per creare risorse 2D nel gioco.

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Artwork 3D

Le risorse 3D sono l'elemento costitutivo di tutti i giochi moderni, così come del metaverso in arrivo. Un mondo virtuale, o livello di gioco, è essenzialmente solo una raccolta di risorse 3D, posizionate e modificate per popolare l'ambiente. La creazione di una risorsa 3D, tuttavia, è più complessa rispetto alla creazione di un'immagine 2D e comporta più passaggi, tra cui la creazione di un modello 3D e l'aggiunta di trame ed effetti. Per i personaggi animati, comporta anche la creazione di uno "scheletro" interno e quindi la creazione di animazioni sopra quello scheletro.

Stiamo assistendo a diverse startup che seguono ogni fase di questo processo di creazione di risorse 3D, inclusa la creazione di modelli, l'animazione dei personaggi e la costruzione di livelli. Tuttavia, questo non è ancora un problema risolto: nessuna delle soluzioni è ancora pronta per essere completamente integrata nella produzione.

Risorse 3D

Le startup che cercano di risolvere il problema della creazione del modello 3D includono Kaedim, Miragee Ipotetico. Anche le aziende più grandi stanno esaminando il problema, inclusa quella di Nvidia Ottieni 3D e di Autodesk ClipForge. Kaedim e Get3d si concentrano sull'immagine in 3D; ClipForge e Mirage sono focalizzati sulla conversione da testo a 3D, mentre Hypothetic è interessato sia alla ricerca da testo a 3D, sia da immagine a 3D.

Texture 3D

Un modello 3D sembra realistico solo quanto la texture o i materiali applicati alla mesh. Decidere quale texture di pietra muschiosa e stagionata applicare a un modello di castello medievale può cambiare completamente l'aspetto di una scena. Le texture contengono metadati su come la luce reagisce al materiale (ad es. rugosità, lucentezza, ecc.). Consentire agli artisti di generare facilmente texture basate su testo o immagini sarà estremamente prezioso per aumentare la velocità di iterazione all'interno del processo creativo. Diverse squadre stanno perseguendo questa opportunità tra cui BarioAI, Ponzue ArmorLab.

Animazione

La creazione di fantastiche animazioni è una delle parti più dispendiose in termini di tempo, costose e abili del processo di creazione del gioco. Un modo per ridurre i costi e creare un'animazione più realistica è utilizzare il motion capture, in cui metti un attore o un ballerino in una tuta di motion capture e li registri mentre si muovono in uno stadio di motion capture appositamente attrezzato.

Ora stiamo vedendo modelli di intelligenza artificiale generativa in grado di catturare l'animazione direttamente da un video. Questo è molto più efficiente, sia perché elimina la necessità di un costoso impianto di motion capture, sia perché significa che puoi catturare animazioni da video esistenti. Un altro aspetto interessante di questi modelli è che possono essere utilizzati anche per applicare filtri alle animazioni esistenti, come farle sembrare ubriache, vecchie o felici. Le aziende che cercano questo spazio includono Kinetix, DeepMotion, Radicale, Sposta Aie Placca.

Progettazione dei livelli e costruzione del mondo

Uno degli aspetti che richiede più tempo nella creazione di un gioco è costruire il mondo di un gioco, un compito a cui l'IA generativa dovrebbe essere adatta. Giochi come Minecraft, No Man's Sky e Diablo sono già famosi per l'utilizzo di tecniche procedurali per generare i propri livelli, in cui i livelli vengono creati in modo casuale, ogni volta diverso, ma seguendo le regole stabilite dal level designer. Un grande punto di forza del nuovo motore di gioco Unreal 5 è la sua raccolta di strumenti procedurali per la progettazione di mondi aperti, come il posizionamento del fogliame.

Abbiamo visto alcune iniziative nello spazio, come Promethean, MLXAR, o di Meta Bot costruttore, e penso che sia solo una questione di tempo prima che le tecniche generative sostituiscano ampiamente le tecniche procedurali. C'è stata una ricerca accademica nello spazio per un po ', incluso tecniche generative per Minecraft or progettazione dei livelli in Doom.

Un altro motivo convincente per guardare avanti agli strumenti di intelligenza artificiale generativa per la progettazione dei livelli sarebbe la capacità di creare livelli e mondi in stili diversi. Potresti immaginare di chiedere agli strumenti di generare un mondo nell'era flapper di New York degli anni '1920, contro il futuro distopico di blade-runner, contro il mondo fantasy di Tolkien.

I seguenti concetti sono stati generati da Midjourney usando il prompt, "un livello di gioco nello stile di..."

audio

Il suono e la musica sono una parte enorme dell'esperienza di gioco. Stiamo iniziando a vedere aziende che utilizzano l'IA generativa per generare audio per integrare il lavoro già in corso sul lato grafico.

Effetti sonori

Gli effetti sonori sono un'attraente area aperta per l'IA. Ci sono stati documenti accademici esplorare l'idea di utilizzare l'intelligenza artificiale per generare "foley" nei film (ad esempio orme) ma ancora pochi prodotti commerciali nei giochi.

Pensiamo che sia solo una questione di tempo, dal momento che la natura interattiva dei giochi ne fa un'applicazione ovvia per l'IA generativa, sia creando effetti sonori statici come parte della produzione ("suono di pistola laser, nello stile di Star Wars"), sia creare effetti sonori interattivi in ​​tempo reale in fase di esecuzione.

Considera qualcosa di semplice come generare suoni di passi per il personaggio del giocatore. La maggior parte dei giochi risolve questo problema includendo un piccolo numero di suoni di passi preregistrati: camminare sull'erba, camminare sulla ghiaia, correre sull'erba, correre sulla ghiaia, ecc. Questi sono noiosi da generare e gestire e suonano ripetitivi e irrealistici in fase di esecuzione.

Un approccio migliore sarebbe un modello di intelligenza artificiale generativa in tempo reale per effetti sonori foley, in grado di generare effetti sonori appropriati, al volo, in modo leggermente diverso ogni volta, che rispondano a parametri di gioco come la superficie del terreno, il peso del personaggio, andatura, calzature, ecc.

Musica

La musica è sempre stata una sfida per i giochi. È importante, poiché può aiutare a stabilire il tono emotivo proprio come accade nei film o in televisione, ma poiché i giochi possono durare centinaia o addirittura migliaia di ore, possono diventare rapidamente ripetitivi o fastidiosi. Inoltre, a causa della natura interattiva dei giochi, può essere difficile che la musica corrisponda esattamente a ciò che accade sullo schermo in un dato momento.

La musica adattiva è stata un argomento nell'audio dei giochi per più di due decenni, risalendo ai tempi di Microsoft "Musica diretta” sistema per la creazione di musica interattiva. DirectMusic non è mai stato ampiamente adattato, soprattutto a causa della difficoltà di comporre nel formato. Solo pochi giochi, come quello di Monolith Nessuno vive per sempre, ha creato spartiti veramente interattivi.

Ora stiamo vedendo un certo numero di aziende che cercano di creare musica generata dall'intelligenza artificiale, come Suono, musico, armonia, Album infinitoe Aiva. E mentre alcuni strumenti oggi, come juke-box di Open AI, sono altamente computazionalmente intensivi e non possono essere eseguiti in tempo reale, la maggior parte può essere eseguita in tempo reale una volta creato il modello iniziale.

Discorso e Dialogo

Ci sono un gran numero di aziende che cercano di creare voci realistiche per i personaggi del gioco. Ciò non sorprende data la lunga storia di tentativi di dare voce ai computer attraverso la sintesi vocale. Le aziende includono Sonantico, Coqui, Studi di replica, Somigliano.ai, Readspeaker.ai, E molti altri.

Ci sono molti vantaggi nell'usare l'IA generativa per la parola, il che spiega in parte perché questo spazio è così affollato.

• Genera dialogo al volo. In genere il discorso nei giochi è preregistrato da doppiatori, ma questi sono limitati a discorsi preregistrati preregistrati. Con il dialogo generativo dell'IA, i personaggi possono dire qualsiasi cosa, il che significa che possono reagire pienamente a ciò che i giocatori stanno facendo. In combinazione con modelli di intelligenza artificiale più intelligenti per gli NPC (al di fuori dell'ambito di questo blog, ma un'area di innovazione altrettanto entusiasmante in questo momento), la promessa di giochi completamente reattivi per i giocatori arriverà presto.
• Gioco di ruolo. Molti giocatori vogliono interpretare personaggi di fantasia che hanno poca somiglianza con la loro identità del mondo reale. Questa fantasia, tuttavia, si interrompe non appena i giocatori parlano con la propria voce. L'uso di una voce generata che corrisponda all'avatar del giocatore mantiene quell'illusione.
  Controllo. Man mano che il discorso viene generato, puoi controllare la sfumatura della voce come il timbro, l'inflessione, la risonanza emotiva, la lunghezza del fonema, gli accenti e altro ancora.
• La localizzazione. Consente di tradurre i dialoghi in qualsiasi lingua e di parlarli con la stessa voce. Aziende come Deepdub si concentrano specificamente su questa nicchia.

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NPC o personaggi giocanti

Molte startup stanno cercando di utilizzare l'IA generativa per creare personaggi credibili con cui interagire, in parte perché questo è un mercato con un'ampia applicabilità al di fuori dei giochi, come gli assistenti virtuali o gli addetti alla reception.

Gli sforzi per creare personaggi credibili risalgono agli inizi della ricerca sull'IA. In effetti, la definizione del classico "test di Turing" per l'intelligenza artificiale è che un essere umano non dovrebbe essere in grado di distinguere tra una conversazione in chat con un'intelligenza artificiale e un essere umano.

A questo punto ci sono centinaia di aziende che stanno costruendo chatbot generici, molti dei quali alimentati dai modelli linguistici simili a GPT-3. Un numero minore sta specificamente cercando di creare chatbot a scopo di intrattenimento, ad esempio replica ed Anima che stanno cercando di costruire amici virtuali. Il concetto di uscire con una ragazza virtuale, come esplorato nel film Her, potrebbe essere più vicino di quanto pensi.

Ora stiamo assistendo alla prossima iterazione di queste piattaforme di chatbot, come ad esempio Carisma.ai, Convai.com, o Inworld.ai, pensato per alimentare personaggi 3D completamente renderizzati, con emozioni e agenzia, con strumenti per consentire al creatore di dare a questi personaggi degli obiettivi. Questo è importante se si adatteranno a un gioco o avranno un ruolo narrativo nell'avanzamento della trama, invece di essere puramente vetrine.

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Piattaforme all-in-one

Uno degli strumenti di intelligenza artificiale generativa di maggior successo in generale è Runwayml.com, perché riunisce un'ampia suite di strumenti per i creatori in un unico pacchetto. Attualmente non esiste una piattaforma di questo tipo che serva i videogiochi e pensiamo che questa sia un'opportunità trascurata. Ci piacerebbe investire in una soluzione che presenta:

• Set completo di strumenti di intelligenza artificiale generativa che copre l'intero processo di produzione. (codice, generazione di asset, texture, audio, descrizioni, ecc.)
• Strettamente integrato con motori di gioco popolari come Unreal e Unity.
• Progettato per adattarsi a una tipica pipeline di produzione di giochi.

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Conclusione

Questo è un momento incredibile per essere un creatore di giochi! Grazie in parte agli strumenti descritti in questo post del blog, non è mai stato così facile generare i contenuti necessari per creare un gioco, anche se il tuo gioco è grande quanto l'intero pianeta!

È persino possibile un giorno immaginare un intero gioco personalizzato, creato appositamente per il giocatore, basato esattamente su ciò che il giocatore desidera. Questo è stato nella fantascienza per molto tempo, come il "gioco mentale dell'IA" in Ender's Game, o il ponte ologrammi in Star Trek. Ma con gli strumenti descritti in questo post sul blog che avanzano così rapidamente, non è difficile immaginare che questa realtà sia proprio dietro l'angolo.

Se sei un fondatore, o un potenziale fondatore, interessato a creare un'azienda AI for Gaming, contattaci! Vogliamo sentire da voi!