Технологии искусственного интеллекта (ИИ) начинают выходить за пределы экспериментальных лабораторий, интегрируясь в игровые продукты и инструменты разработки. До сих пор вид самообучающегося ИИ (который привел к достижениям в области софта для автопилота, компьютерного зрения и обработки естественного языка), на самом деле в полной мере не представлен в коммерческой разработке игр.

И это несмотря на тот факт, что некоторые из достижений в области искусственного интеллекта произошли именно благодаря тренировкам ИИ в видеоиграх. Достаточно вспомнить проекты DeepMind AlphaGo и бота OpenAI Dota 2, который теперь способен побеждать игроков профессионального уровня.

Но на горизонте уже маячит более впечатляющее будущее, где разработчики получат инструменты, способные автоматизировать создание сложных игр, алгоритмы могут меняться и реагировать на действия игроков, а игровые персонажи могут развиваться по мере того, сколько времени проводит игрок с ними. Звучит фантастично, но это гораздо ближе к реальности, чем мы могли бы подумать.

Чтобы лучше понять, как ИИ может более тесно связаться с видеоиграми в будущем, важно знать общую историю двух областей: разработчики игр занимались созданием ПО, которое действует, как человек, а также софта, способного автоматически генерировать виртуальные миры по заданным правилам.

От программного обеспечения, управляющего веслом Pong или призрака Pac-Man, до алгоритмов построения вселенной с названием Elite, которые помогли создать концепцию процедурной генерации в играх, разработчики использовали ИИ уникальными и интересными способами на протяжении десятилетий. И, наоборот, Алан Тьюринг, отец-основатель ИИ, разработал алгоритм игры в шахматы еще до того, как на нем появился компьютер.

Но в определенный момент требования и конечные цели разработчиков игр стали в значительной степени удовлетворены тем видом ИИ, который мы сегодня не могли бы считать столь же интеллектуальным. Подумайте о разнице между, скажем, гумбами, с которыми вы сталкиваетесь в оригинальной игре Super Mario Bros., и особенно трудным кошмарным боссом в RPG Dark Souls 3 от From Software. crawler Dead Cells, который в достаточной степени использовал одну и ту же технику, чтобы менять дизайн своего уровня каждый раз, когда вы играете. Под капотом разница между этими старыми классиками и новыми названиями не так драматична, как кажется.

Игру Dark Souls делают такой трудной боссы, которые не только могут двигаться молниеносно и точно, но запрограммированы на предвидение распространенных человеческих ошибок. Но большинство ИИ-противников все еще могут быть побеждены человеком, который может обнаружить паттерны и адаптироваться к тактике врага. А процедурно сгенерированные окружения, типа того, что в «No Man's Sky», все еще создаются с использованием устоявшихся математических алгоритмов, использовавшихся еще в Rogue, Elite и других.

Отсутствие крупных, заметных скачков объясняется тем, что базовый ИИ, управляющий поведением этих виртуальных сущностей, - и инструменты, управляющие процедурным ИИ-генерированием - не претерпели радикальных изменений за эти годы.

Но цель не в том, чтобы разработать ИИ, который будет создавать более интересные, динамичные и реалистичные игровые процессы. Исследователи в основном используют игры как тестовый полигон для измерения "уровня интеллекта" софта, потому что виртуальные миры со строгими системами правил и вознаграждений являются особенно полезной средой для тренировки программного обеспечения. Для гейм-индустрии это надежда на то, что, в ходе обучения ПО игре в игры, исследователи могут понять, как натренировать машины выполнять более сложные задачи в будущем. Нужен такой тип игрового ИИ, который может выполнять задачи аналогично тем, что достигнуты в обучении распознавания объектов на фотографиях и в области перевода текста на разные языки.

Но есть веская причина, по которой даже самые последние высокобюджетные игры, использующие самые совершенные инструменты и технологии, не используют такой современный ИИ. Дело в том, что самообучающаяся нейросеть, скорее всего, сделает большинство игр неиграбельными, либо потому, что сам процесс игры будет слишком непредсказуемым, либо потому, что ИИ будет вести себя так, что нарративный компонент будет утрачен.

"При разработке игр предпочтение отдается тем действиям, которые можно предсказать. Несмотря на то что очень интересно, когда ИИ делает непредсказуемые вещи, для игроков это необязательно будет супервесело, - объясняет Таня Шорт, дизайнер игр и соучредитель инди-студии KitFox Games. - Таким образом, если только фишкой игры не является непредсказуемый сеттинг, ИИ необязательно будет хорошим решением".

В наши дни наиболее стремительно развивающийся тренд в гейм-дизайне не лежит в плоскости ИИ, а скорее в создании сложных систем взаимодействия с NPC, которые приводят к неожиданным последствиям. К примеру в Red Red Redemption 2 игрокам позволено взаимодействовать с неиграбельными персонажами множеством сложных способов, которые вызывают различные реакции в зависимости от того, что на вас надето, от того, есть ли на вашей одежде кровь, и т. д.

В одном известном вирусном видео игрок совершает предупредительный выстрел в небо и случайно сбивает пролетающую птицу. Такой пример иллюстрирует подход Rockstar к созданию мира настолько сложного и правдоподобного, что некоторые уникальные события могут произойти с одним игроком и никто больше такого может никогда не увидеть.

Применение искусственного интеллекта для создания ощущения реализма, при этом не разрушающее нарратив игры, является тем "иммерсивным миросозиданием", которого сейчас пытается достигнуть большинство разработчиков. Опять же цель состоит в том, чтобы попытаться достичь какого-то беспрецедентного уровня человеческого интеллекта, а в том, чтобы создать опыт или мир, который вовлекает и стимулирует игроков так, как это было бы возможно только в реальном мире.