A revolução da IA ​​generativa nos jogos

Para entender como os jogos estão prestes a ser radicalmente transformados pela IA generativa, não procure mais do que este recente Twitter pós by @emmanuel_2m. Neste post, ele explora o uso do Stable Diffusion + Dreambooth, modelos 2D Generative AI populares, para gerar imagens de poções para um jogo hipotético.

O que é transformador sobre esse trabalho não é apenas economizar tempo e dinheiro e, ao mesmo tempo, oferecer qualidade – quebrando assim o clássico triângulo “você só pode ter dois de custo, qualidade ou velocidade”. Os artistas agora estão criando imagens de alta qualidade em questão de horas que, de outra forma, levariam semanas para serem geradas à mão. O que é verdadeiramente transformador é que:

• Este poder criativo está agora disponível para qualquer pessoa que possa aprender algumas ferramentas simples.
• Essas ferramentas podem criar um número infinito de variações de forma altamente iterativa.
• Uma vez treinado, o processo é em tempo real – os resultados estão disponíveis quase instantaneamente.

Não existe uma tecnologia tão revolucionária para jogos desde o 3D em tempo real. Passe algum tempo conversando com criadores de jogos, e a sensação de emoção e admiração é palpável. Então, para onde está indo essa tecnologia? E como isso transformará os jogos? Primeiro, porém, vamos revisar o que é IA generativa?

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O que é IA generativa

IA generativa é uma categoria de aprendizado de máquina em que os computadores podem gerar novos conteúdos originais em resposta às solicitações do usuário. Hoje, texto e imagens são as aplicações mais maduras dessa tecnologia, mas há trabalho em andamento em praticamente todos os domínios criativos, desde animação, efeitos sonoros, música, até mesmo a criação de personagens virtuais com personalidades totalmente desenvolvidas.

A IA não é novidade nos jogos, é claro. Mesmo os primeiros jogos, como Atari's Pong, tinham oponentes controlados por computador para desafiar o jogador. Esses inimigos virtuais, no entanto, não estavam executando a IA como a conhecemos hoje. Eles eram simplesmente procedimentos de script elaborados por designers de jogos. Simulavam um oponente artificialmente inteligente, mas não conseguiam aprender e eram tão bons quanto os programadores que os construíram.

O que é diferente agora é a quantidade de poder de computação disponível, graças a microprocessadores mais rápidos e à nuvem. Com esse poder, é possível construir grandes redes neurais capazes de identificar padrões e representações em domínios altamente complexos.

Esta postagem no blog tem duas partes:

• A Parte I consiste em nossas observações e previsões para o campo da IA ​​generativa para jogos.
• A Parte II é nosso mapa de mercado do espaço, delineando os vários segmentos e identificando as principais empresas de cada um.

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Pressupostos

Primeiro, vamos explorar algumas suposições subjacentes ao restante desta postagem do blog:

1. A quantidade de pesquisa sendo feita em IA em geral continuará a crescer, criando técnicas cada vez mais eficazes

Considere este gráfico do número de trabalhos acadêmicos publicados sobre Machine Learning ou Inteligência Artificial no arquivo arXiv cada mês:

Como você pode ver, o número de jornais está crescendo exponencialmente, sem sinais de desaceleração. E isso inclui apenas artigos publicados – grande parte da pesquisa nunca é publicada, indo diretamente para modelos de código aberto ou P&D de produtos. O resultado é uma explosão de interesse e inovação.

2. De todos os tipos de entretenimento, os jogos serão os mais afetados pela IA generativa

Os jogos são a forma mais complexa de entretenimento, em termos do grande número de tipos de ativos envolvidos (arte 2D, arte 3D, efeitos sonoros, música, diálogo, etc). Os jogos também são os mais interativos, com forte ênfase em experiências em tempo real. Isso cria uma grande barreira à entrada de novos desenvolvedores de jogos, bem como um alto custo para produzir um jogo moderno e no topo das paradas. Também cria uma tremenda oportunidade para a disrupção da IA ​​generativa.

Considere um jogo como 2 Red Dead Redemption, um dos jogos mais caros já produzidos, custando quase US$ 500 milhões para ser feito. É fácil perceber porquê – tem um dos mundos virtuais mais bonitos e totalmente realizados de qualquer jogo no mercado. Também levou quase 8 anos para ser construído, apresenta mais de 1,000 personagens não jogáveis ​​(cada um com sua própria personalidade, arte e dublador), um mundo de quase 30 milhas quadradas de tamanho, mais de 100 missões divididas em 6 capítulos e quase 60 horas de música criada por mais de 100 músicos. Tudo sobre este jogo é grande.

Agora compare Red Dead Redemption 2 com Microsoft Flight Simulator, que não é apenas grande, é enorme. O Microsoft Flight Simulator permite que os jogadores voem ao redor de todo o planeta Terra, todos os 197 milhões de milhas quadradas dele. Como a Microsoft construiu um jogo tão massivo? Deixando uma IA fazer isso. A Microsoft fez parceria com blackshark.ai, e treinou uma IA para gerar um mundo 3D fotorrealista a partir de imagens de satélite 2D.

Este é um exemplo de jogo que teria sido literalmente impossível de construir sem o uso de IA e, além disso, se beneficia do fato de que esses modelos podem ser continuamente aprimorados ao longo do tempo. Por exemplo, eles podem aprimorar o modelo de “viaduto de trevo de rodovia”, executar novamente todo o processo de construção e, de repente, todos os viadutos de rodovias em todo o planeta são aprimorados.

3. Haverá um modelo de IA generativo para cada ativo envolvido na produção do jogo

Até agora, geradores de imagens 2D como Stable Diffusion ou MidJourney capturaram a maior parte da empolgação popular em relação à IA generativa devido à natureza atraente das imagens que podem gerar. Mas já existem modelos de IA generativa para praticamente todos os recursos envolvidos em jogos, desde modelos 3D até animações de personagens, diálogos e música. A segunda metade desta postagem do blog inclui um mapa de mercado destacando algumas das empresas com foco em cada tipo de conteúdo.

4. O preço do conteúdo cairá drasticamente, chegando efetivamente a zero em alguns casos.

Ao conversar com desenvolvedores de jogos que estão experimentando a integração da IA ​​generativa em seu pipeline de produção, a maior empolgação é com a redução drástica de tempo e custo. Um desenvolvedor nos disse que seu tempo para gerar arte conceitual para uma única imagem, do início ao fim, caiu de 3 semanas para uma única hora: uma redução de 120 para 1. Acreditamos que economias semelhantes serão possíveis em todo o pipeline de produção.

Para ser claro, os artistas não correm o risco de serem substituídos. Isso significa que os artistas não precisam mais fazer todo o trabalho sozinhos: agora eles podem definir a direção criativa inicial e, em seguida, transferir grande parte da execução técnica e demorada para uma IA. Nisso, eles são como pintores de cel desde os primeiros dias da animação desenhada à mão, em que "tinteiros" altamente qualificados desenhavam os contornos da animação e, em seguida, exércitos de "pintores" de baixo custo faziam o trabalho demorado de pintar o desenho. células de animação, preenchendo as linhas. É o “auto-completar” para a criação do jogo.

5. Ainda estamos na infância dessa revolução e muitas práticas ainda precisam ser refinadas

Apesar de toda a empolgação recente, ainda estamos apenas na linha de partida. Há uma enorme quantidade de trabalho pela frente enquanto descobrimos como aproveitar essa nova tecnologia para jogos, e enormes oportunidades serão geradas para empresas que se movem rapidamente para esse novo espaço.

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Previsões

Dadas essas suposições, aqui estão algumas previsões de como a indústria de jogos pode ser transformada:

1. Aprender a usar a IA generativa de forma eficaz se tornará uma habilidade comercializável

Já estamos vendo alguns experimentadores usando Generative AI de forma mais eficaz do que outros. Para aproveitar ao máximo essa nova tecnologia, é necessário usar uma variedade de ferramentas e técnicas e saber como alternar entre elas. Prevemos que isso se tornará uma habilidade comercializável, combinando a visão criativa de um artista com as habilidades técnicas de um programador.

Chris Anderson é famoso por dizer: “Toda abundância cria uma nova escassez”. À medida que o conteúdo se torna abundante, acreditamos que são os artistas que sabem como trabalhar de forma mais colaborativa e eficaz com as ferramentas de IA que estarão em falta.

Por exemplo, usar IA generativa para arte de produção traz desafios especiais, incluindo:

• Coerência. Com qualquer ativo de produção, você precisa ser capaz de fazer alterações ou edições no ativo no futuro. Com uma ferramenta de IA, isso significa a necessidade de reproduzir o ativo com o mesmo prompt, para que você possa fazer alterações. Isso pode ser complicado, pois o mesmo prompt pode gerar resultados muito diferentes.
• Estilo. É importante que toda a arte em um determinado jogo tenha um estilo consistente - o que significa que suas ferramentas precisam ser treinadas ou vinculadas ao seu estilo específico.

2. A redução de barreiras resultará em mais riscos e exploração criativa

Em breve, poderemos entrar em uma nova “era de ouro” do desenvolvimento de jogos, na qual uma barreira menor à entrada resulta em uma explosão de jogos mais inovadores e criativos. Não apenas porque custos de produção mais baixos resultam em menor risco, mas porque essas ferramentas desbloqueiam a capacidade de criar conteúdo de alta qualidade para públicos mais amplos. O que leva à próxima previsão…

3. Um aumento nos “estúdios de microjogos” assistidos por IA

Armados com ferramentas e serviços de IA generativa, começaremos a ver jogos comerciais mais viáveis ​​produzidos por minúsculos “micro estúdios” de apenas 1 ou 2 funcionários. A ideia de um pequeno estúdio de jogos independente não é nova – jogo de sucesso Among Us foi criado pelo estúdio Innersloth com apenas 5 funcionários - mas o tamanho e a escala dos jogos que esses pequenos estúdios podem criar aumentarão. Isso resultará em…

4. Um aumento no número de jogos lançados a cada ano

O sucesso do Unity e do Roblox mostrou que fornecer ferramentas criativas poderosas resulta na criação de mais jogos. A IA generativa reduzirá ainda mais a fasquia, criando um número ainda maior de jogos. A indústria já sofre com desafios de descoberta - mais de 10,000 jogos foram adicionados ao Steam apenas no ano passado - e isso colocará ainda mais pressão na descoberta. No entanto, também veremos…

5. Novos tipos de jogos criados que não eram possíveis antes da Generative AI

Veremos novos gêneros de jogos inventados que simplesmente não seriam possíveis sem IA generativa. Já falamos sobre o simulador de vôo da Microsoft, mas haverá gêneros totalmente novos inventados que dependem da geração em tempo real de novos conteúdos.

Considerar Arqueiro, de Pincel ortográfico. Este é um jogo de RPG que apresenta personagens criados por IA para uma nova jogabilidade virtualmente ilimitada.

Também sabemos de outro desenvolvedor de jogos que está usando IA para permitir que os jogadores criem seu próprio avatar no jogo. Anteriormente, eles tinham uma coleção de imagens de avatar desenhadas à mão que os jogadores podiam misturar e combinar para criar seu avatar – agora eles descartaram isso completamente e estão simplesmente gerando a imagem do avatar a partir da descrição do jogador. Permitir que os jogadores gerem conteúdo por meio de uma IA é mais seguro do que permitir que os jogadores carreguem seu próprio conteúdo do zero, pois a IA pode ser treinada para evitar a criação de conteúdo ofensivo, enquanto ainda dá aos jogadores um maior senso de propriedade.

6. O valor será agregado às ferramentas de IA específicas do setor, e não apenas aos modelos fundamentais

A empolgação e o burburinho em torno de modelos fundamentais como Stable Diffusion e Midjourney estão gerando avaliações impressionantes, mas a enxurrada contínua de novas pesquisas garante que novos modelos surjam e desapareçam à medida que novas técnicas são refinadas. Considere o tráfego de pesquisa do site para três modelos populares de Generative AI: Dall-E, Midjourney e Stable Diffusion. Cada novo modelo tem sua vez no centro das atenções.

Uma abordagem alternativa pode ser criar conjuntos de ferramentas alinhados ao setor que se concentrem nas necessidades de IA generativa de um determinado setor, com profundo conhecimento de um público específico e rica integração com pipelines de produção existentes (como Unity ou Unreal para jogos).

Um bom exemplo é Pista que atende às necessidades dos criadores de vídeo com ferramentas assistidas por IA, como edição de vídeo, remoção de tela verde, pintura interna e rastreamento de movimento. Ferramentas como essa podem construir e monetizar um determinado público, adicionando novos modelos ao longo do tempo. Ainda não vimos uma suíte como Runway para jogos surgir, mas sabemos que é um espaço de desenvolvimento ativo.

7. Desafios legais estão chegando

O que todos esses modelos de IA generativa têm em comum é que eles são treinados usando conjuntos de dados massivos de conteúdo, geralmente criados pela própria Internet. O Stable Diffusion, por exemplo, é treinado em mais de 5 bilhões de pares de imagem/legenda, extraídos da web.

No momento, esses modelos alegam operar sob a doutrina de direitos autorais de “uso justo”, mas esse argumento ainda não foi definitivamente testado no tribunal. Parece claro que desafios legais estão chegando o que provavelmente mudará o cenário da IA ​​generativa.

É possível que os grandes estúdios busquem vantagem competitiva construindo modelos proprietários baseados em conteúdo interno ao qual eles têm direitos e títulos claros. A Microsoft, por exemplo, está especialmente bem posicionada aqui com 23 estúdios originais hoje, e outros 7 depois sua aquisição da Activision fecha.

8. A programação não será interrompida tão profundamente quanto o conteúdo artístico – pelo menos não ainda

A engenharia de software é o outro grande custo do desenvolvimento de jogos, mas como nossos colegas da equipe a16z Enterprise compartilharam em sua recente postagem no blog, A arte não está morta, é apenas gerada por máquina, gerar código com um modelo de IA requer mais testes e verificações e, portanto, tem uma melhoria de produtividade menor do que gerar ativos criativos. Ferramentas de codificação como o Copilot podem fornecer melhorias moderadas de desempenho para engenheiros, mas não terão o mesmo impacto... pelo menos em breve.

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Recomendações

Com base nessas previsões, oferecemos as seguintes recomendações:

1. Comece a explorar a IA generativa agora

Vai demorar um pouco para descobrir como aproveitar totalmente o poder desta próxima revolução da IA ​​generativa. As empresas que começam agora terão uma vantagem mais tarde. Conhecemos vários estúdios que têm projetos experimentais internos em andamento para explorar como essas técnicas podem impactar a produção.

2. Procure oportunidades no mapa de mercado

Algumas partes do nosso mapa de mercado já estão muito lotadas, como Animações ou Fala e Diálogo, mas outras áreas estão totalmente abertas. Incentivamos os empreendedores interessados ​​neste espaço a focarem seus esforços em áreas ainda pouco exploradas, como “Pista de Jogos”.

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Estado atual do mercado

Criamos um mapa de mercado para capturar uma lista das empresas que identificamos em cada uma dessas categorias onde vemos os jogos de impacto da IA ​​generativa. Esta postagem do blog aborda cada uma dessas categorias, explicando-as com um pouco mais de detalhes e destacando as empresas mais empolgantes de cada categoria.

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Imagens 2D

A geração de imagens 2D a partir de prompts de texto já é uma das áreas mais amplamente aplicadas da IA ​​generativa. Ferramentas como Meio da jornada, Difusão Estável e De E 2 podem gerar imagens 2D de alta qualidade a partir de texto e já encontraram seu caminho para a produção de jogos em vários estágios do ciclo de vida do jogo.

Concept Art

As ferramentas generativas de IA são excelentes para “ideação” ou para ajudar não artistas, como designers de jogos, a explorar conceitos e ideias muito rapidamente para gerar arte conceitual, uma parte fundamental do processo de produção. Por exemplo, um estúdio (permanecendo anônimo) está usando várias dessas ferramentas juntas para acelerar radicalmente seu processo de arte conceitual, levando um único dia para criar uma imagem que antes levaria até 3 semanas.

• Primeiro, seus designers de jogos usam o Midjourney para explorar ideias diferentes e gerar imagens que considerem inspiradoras.
• Estes são entregues a um artista conceitual profissional que os monta e pinta o resultado para criar uma única imagem coerente - que é então alimentada no Stable Diffusion para criar um monte de variações.
• Eles discutem essas variações, escolhem uma, pintam algumas edições manualmente – depois repetem o processo até ficarem satisfeitos com o resultado.
• Nesse estágio, passe essa imagem de volta para a Stable Diffusion uma última vez para "aumentá-la" para criar a obra de arte final.

Arte de Produção 2D

Alguns estúdios já estão experimentando o uso das mesmas ferramentas para a arte de produção do jogo. Por exemplo, aqui está um bom tutorial de Albert Bozesan sobre o uso do Stable Diffusion para criar ativos 2D no jogo.

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Arte 3D

Os recursos 3D são o bloco de construção de todos os jogos modernos, bem como do próximo metaverso. Um mundo virtual, ou nível de jogo, é essencialmente apenas uma coleção de ativos 3D, colocados e modificados para preencher o ambiente. Criar um ativo 3D, no entanto, é mais complexo do que criar uma imagem 2D e envolve várias etapas, incluindo a criação de um modelo 3D e a adição de texturas e efeitos. Para personagens animados, também envolve a criação de um “esqueleto” interno e, em seguida, a criação de animações em cima desse esqueleto.

Estamos vendo várias startups diferentes indo atrás de cada estágio desse processo de criação de ativos 3D, incluindo criação de modelo, animação de personagem e construção de nível. No entanto, este ainda não é um problema resolvido – nenhuma das soluções está pronta para ser totalmente integrada à produção ainda.

Ativos 3D

As startups que tentam resolver o problema de criação de modelos 3D incluem Kaedim, miragem e Hipotético. Empresas maiores também estão analisando o problema, incluindo a Nvidia Obter3D e da Autodesk ClipForgeGenericName. Kaedim e Get3d estão focados em imagem para 3D; O ClipForge e o Mirage estão focados na conversão de texto em 3D, enquanto o Hypothetic está interessado na pesquisa de texto em 3D, bem como na pesquisa de imagem em 3D.

Texturas 3D

Um modelo 3D parece tão realista quanto a textura ou os materiais aplicados à malha. Decidir qual textura de pedra musgosa e envelhecida aplicar a um modelo de castelo medieval pode mudar completamente a aparência de uma cena. As texturas contêm metadados sobre como a luz reage ao material (ou seja, rugosidade, brilho, etc.). Permitir que os artistas gerem facilmente texturas com base em prompts de texto ou imagem será extremamente valioso para aumentar a velocidade de iteração no processo criativo. Várias equipes estão buscando esta oportunidade, incluindo Bário AI, Ponzu e Laboratório de Armadura.

Animação

Criar ótimas animações é uma das partes mais demoradas, caras e habilidosas do processo de criação do jogo. Uma maneira de reduzir o custo e criar uma animação mais realista é usar a captura de movimento, na qual você coloca um ator ou dançarino em um traje de captura de movimento e os grava se movendo em um estágio de captura de movimento especialmente instrumentado.

Agora estamos vendo modelos de IA generativa que podem capturar animação diretamente de um vídeo. Isso é muito mais eficiente, porque elimina a necessidade de um equipamento de captura de movimento caro e porque significa que você pode capturar animação de vídeos existentes. Outro aspecto interessante desses modelos é que eles também podem ser usados ​​para aplicar filtros a animações existentes, como fazê-las parecer bêbadas, velhas ou felizes. As empresas que buscam esse espaço incluem Kinetix, Movimento Profundo, Radical, Mover Ai e Prancha.

Design de níveis e construção de mundo

Um dos aspectos mais demorados da criação de jogos é construir o mundo de um jogo, uma tarefa para a qual a IA generativa deve ser adequada. Jogos como Minecraft, No Man's Sky e Diablo já são famosos por utilizarem técnicas processuais para gerar seus níveis, em que os níveis são criados aleatoriamente, sempre diferentes, mas seguindo regras estabelecidas pelo designer de níveis. Um grande ponto de venda do novo mecanismo de jogo Unreal 5 é sua coleção de ferramentas processuais para design de mundo aberto, como posicionamento de folhagem.

Vimos algumas iniciativas no espaço, como Prometéico, MLXAR, ou Meta's Robô Construtor, e acho que é apenas uma questão de tempo até que as técnicas generativas substituam amplamente as técnicas processuais. Tem havido pesquisa acadêmica no espaço por um tempo, incluindo técnicas generativas para Minecraft or design de nível em Doom.

Outro motivo convincente para buscar ferramentas de IA generativas para design de níveis seria a capacidade de criar níveis e mundos em estilos diferentes. Você poderia imaginar pedir ferramentas para gerar um mundo na era melindrosa dos anos 1920 em Nova York, contra o futuro distópico do estilo blade-runner, contra o mundo de fantasia ao estilo de Tolkien.

Os seguintes conceitos foram gerados por Midjourney usando o prompt, “um nível de jogo no estilo de…”

em áudio

Som e música são uma grande parte da experiência de jogo. Estamos começando a ver empresas usando Generative AI para gerar áudio para complementar o trabalho que já está acontecendo no lado gráfico.

Efeitos Sonoros

Os efeitos sonoros são uma área aberta atraente para IA. Houve trabalhos acadêmicos explorando a ideia de usar AI para gerar “foley” no filme (por exemplo, passos), mas poucos produtos comerciais em jogos ainda.

Achamos que é apenas uma questão de tempo, já que a natureza interativa dos jogos torna-o uma aplicação óbvia para IA generativa, tanto criando efeitos sonoros estáticos como parte da produção (“som de arma de laser, no estilo Star Wars”), e criando efeitos sonoros interativos em tempo real em tempo de execução.

Considere algo tão simples quanto gerar sons de passos para o personagem do jogador. A maioria dos jogos resolve isso incluindo um pequeno número de sons de passos pré-gravados: andar na grama, andar no cascalho, correr na grama, correr no cascalho, etc.

Uma abordagem melhor seria um modelo de IA geradora em tempo real para efeitos sonoros de foley, que pode gerar efeitos sonoros apropriados, em tempo real, ligeiramente diferentes a cada vez, que respondem aos parâmetros do jogo, como superfície do solo, peso do personagem, marcha, calçado, etc.

Música

A música sempre foi um desafio para os jogos. É importante, pois pode ajudar a definir o tom emocional, assim como no cinema ou na televisão, mas como os jogos podem durar centenas ou até milhares de horas, podem rapidamente se tornar repetitivos ou irritantes. Além disso, devido à natureza interativa dos jogos, pode ser difícil para a música corresponder com precisão ao que está acontecendo na tela a qualquer momento.

A música adaptativa tem sido um tópico em áudio de jogos por mais de duas décadas, desde a época da Microsoft “Direct Music” sistema para criar música interativa. DirectMusic nunca foi amplamente adaptado, em grande parte devido à dificuldade de compor no formato. Apenas alguns jogos, como Monolith's Ninguém vive para sempre, criou partituras verdadeiramente interativas.

Agora estamos vendo várias empresas tentando criar música gerada por IA, como sonoro, Músico, Harmonai, álbum infinito e Aiva. E enquanto algumas ferramentas hoje, como juke-box pela Open AI, são altamente intensivos em computação e não podem ser executados em tempo real, a maioria pode ser executada em tempo real depois que o modelo inicial é construído.

Discurso e Diálogo

Há um grande número de empresas tentando criar vozes realistas para personagens do jogo. Isso não é surpreendente, dada a longa história de tentar dar voz aos computadores por meio da síntese de fala. As empresas incluem sonante, Coqui, Estúdios de réplicas, Assemelha-se.ai, Readspeaker.ai, E muitos mais.

Existem várias vantagens em usar IA generativa para fala, o que explica em parte por que esse espaço é tão lotado.

• Gere diálogo em tempo real. Normalmente, a fala em jogos é pré-gravada por dubladores, mas estes são limitados a falas enlatadas pré-gravadas. Com o diálogo generativo de IA, os personagens podem dizer qualquer coisa – o que significa que eles podem reagir totalmente ao que os jogadores estão fazendo. Combinado com modelos de IA mais inteligentes para NPCs (fora do escopo deste blog, mas uma área de inovação igualmente empolgante no momento), a promessa de jogos totalmente reativos aos jogadores está chegando em breve.
• Interpretação de papéis. Muitos jogadores querem jogar como personagens de fantasia que têm pouca semelhança com sua identidade no mundo real. Essa fantasia se desfaz, no entanto, assim que os jogadores falam com suas próprias vozes. Usar uma voz gerada que corresponda ao avatar do jogador mantém essa ilusão.
  Ao controle. À medida que a fala é gerada, você pode controlar as nuances da voz, como seu tambor, inflexão, ressonância emocional, comprimento do fonema, acentos e muito mais.
• Localização Permite que o diálogo seja traduzido para qualquer idioma e falado na mesma voz. Empresas como Dublagem profunda são focados especificamente neste nicho.

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NPCs ou personagens jogadores

Muitas startups estão pensando em usar IA generativa para criar personagens críveis com os quais você pode interagir, em parte porque esse é um mercado com aplicabilidade tão ampla fora dos jogos, como assistentes virtuais ou recepcionistas.

Os esforços para criar personagens críveis remontam aos primórdios da pesquisa de IA. Na verdade, a definição do clássico “Teste de Turing” para inteligência artificial é que um humano deve ser incapaz de distinguir entre uma conversa de bate-papo com uma IA e uma humana.

Neste ponto, existem centenas de empresas construindo chatbots de uso geral, muitas delas alimentadas pelos modelos de linguagem semelhantes ao GPT-3. Um número menor está tentando construir chatbots especificamente para fins de entretenimento, como Réplica e Anima que estão tentando construir amigos virtuais. O conceito de namorar uma namorada virtual, explorado no filme Her, pode estar mais próximo do que você imagina.

Agora estamos vendo a próxima iteração dessas plataformas de chatbot, como Carisma.ai, Convai. comou Inworld.ai, destinado a alimentar personagens 3D totalmente renderizados, com emoções e agência, com ferramentas para permitir que o criador dê objetivos a esses personagens. Isso é importante se eles vão se encaixar em um jogo ou ter um lugar narrativo no avanço do enredo, em vez de serem puramente uma fachada.

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Plataformas tudo-em-um

Uma das ferramentas de IA generativa de maior sucesso em geral é runwayml.com, porque reúne um amplo conjunto de ferramentas para criadores em um único pacote. Atualmente não existe tal plataforma que sirva videogames, e achamos que esta é uma oportunidade negligenciada. Gostaríamos muito de investir em uma solução que apresenta:

• Conjunto completo de ferramentas de IA generativas que cobrem todo o processo de produção. (código, geração de ativos, texturas, áudio, descrições, etc.)
• Totalmente integrado com motores de jogos populares como Unreal e Unity.
• Projetado para se encaixar em um pipeline típico de produção de jogos.

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Conclusão

Este é um momento incrível para ser um criador de jogos! Graças em parte às ferramentas descritas nesta postagem do blog, nunca foi tão fácil gerar o conteúdo necessário para construir um jogo – mesmo que seu jogo seja tão grande quanto o planeta inteiro!

É até possível um dia imaginar um jogo totalmente personalizado, criado apenas para o jogador, baseado exatamente no que o jogador deseja. Isso está na ficção científica há muito tempo – como o “AI Mind Game” em Ender's Game, ou o holodeck em Star Trek. Mas com as ferramentas descritas nesta postagem do blog avançando tão rápido quanto estão, não é difícil imaginar que essa realidade está chegando.

Se você é um fundador, ou potencial fundador, interessado em criar uma empresa de IA para jogos, entre em contato! Nós queremos ouvir de você!