Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza do branży gier. Technologie generatywne nie służą już wyłącznie do tworzenia obrazów czy pisania tekstów. Deweloperzy mogą dziś korzystać z narzędzi, które pomagają projektować mechaniki, przygotowywać modele 3D, budować lokacje, generować grafiki, pisać kod, a nawet tworzyć interaktywnych bohaterów.
Nie oznacza to jeszcze, że wystarczy wpisać kilka zdań, aby otrzymać gotową produkcję AAA. AI może jednak znacząco przyspieszyć wiele etapów produkcji i ułatwić pracę przede wszystkim mniejszym zespołom oraz niezależnym twórcom.
Od pomysłu do grywalnego prototypu
Jedną z największych zalet współczesnych generatorów AI jest możliwość komunikowania się z nimi za pomocą zwykłego języka. Twórca może opisać swoją koncepcję, zamiast od razu rozpoczynać wielogodzinne prace nad kodem czy grafiką.
Część narzędzi potrafi na podstawie takich instrukcji przygotować podstawowy prototyp gry. Dzięki temu można stosunkowo szybko sprawdzić konkretny pomysł i zobaczyć, jak dana mechanika funkcjonuje w praktyce.
Dobrym przykładem jest Rosebud AI. Platforma pozwala tworzyć projekty poprzez opisywanie ich za pomocą tekstu. Użytkownik może następnie rozwijać przygotowany projekt, modyfikując jego mechaniki, wygląd czy elementy interfejsu.
To szczególnie interesujące dla osób, które mają pomysł na grę, ale nie posiadają jeszcze wystarczających umiejętności programistycznych, aby samodzielnie stworzyć pierwszą wersję projektu.
Modele 3D można przygotować znacznie szybciej
AI zaczyna odgrywać coraz większą rolę również w tworzeniu grafiki 3D. Przygotowanie pojedynczego modelu do gry potrafi być czasochłonne. Trzeba nie tylko stworzyć obiekt, ale również zadbać o jego tekstury, topologię, UV czy odpowiednią optymalizację.
Tutaj pomocne okazują się generatory takie jak Meshy. Narzędzie umożliwia tworzenie modeli 3D na podstawie opisu tekstowego albo dostarczonego obrazu. Następnie użytkownik może pracować nad wygenerowanym obiektem i przygotować go do wykorzystania w projekcie.
Ciekawą opcją jest również Alpha3D, które pozwala tworzyć modele 3D na podstawie zwykłego zdjęcia albo tekstowego opisu. Proces nie wymaga więc ręcznego modelowania obiektu od podstaw, a przygotowanie gotowego zasobu może zająć zaledwie kilka minut. Wygenerowane modele można następnie wyeksportować w popularnych formatach, takich jak GLB czy FBX, i wykorzystać przy dalszej pracy w silnikach oraz narzędziach takich jak Unity czy Unreal Engine.
Dla małego studia może to oznaczać sporą oszczędność czasu. Zamiast budować każdy prosty rekwizyt od podstaw, twórcy mogą wygenerować jego bazową wersję i skupić się na dalszym dopracowaniu.
Sloyd daje większą kontrolę nad modelami
Nie wszystkie narzędzia AI podchodzą do generowania grafiki w taki sam sposób. Sloyd stawia przede wszystkim na możliwość późniejszego dostosowywania wygenerowanych obiektów.
Użytkownik może modyfikować określone parametry modeli i przygotowywać różne warianty tego samego elementu. Ma to znaczenie szczególnie podczas budowania większych lokacji, w których potrzebne są dziesiątki podobnych przedmiotów.
W przypadku produkcji gier ważna jest również optymalizacja. Sam atrakcyjny wizualnie model nie wystarczy, jeśli będzie zbyt ciężki dla silnika gry. Dlatego rozwiązania skupiające się na kontroli nad generowanymi zasobami mogą być szczególnie przydatne w rzeczywistych projektach.
AI pomaga także wymyślać gry
Sztuczna inteligencja może być wykorzystana jeszcze zanim powstanie pierwszy model czy fragment kodu.
Ludo.ai zostało stworzone między innymi z myślą o osobach poszukujących nowych pomysłów na gry. Narzędzie może pomagać w analizowaniu istniejących produkcji, rozwijaniu koncepcji oraz przygotowywaniu założeń projektu.
To może być przydatne podczas pierwszej fazy produkcji, kiedy deweloper zastanawia się nad gatunkiem, mechanikami czy kierunkiem artystycznym.
Ostateczne decyzje nadal należą jednak do człowieka. AI może zaproponować dziesiątki pomysłów, ale to projektant musi zdecydować, które z nich pasują do jego gry.
Spójność grafiki pozostaje dużym wyzwaniem
Jednym z problemów generatywnej sztucznej inteligencji jest utrzymanie jednolitego stylu. Wygenerowanie jednej interesującej grafiki nie jest szczególnie trudne. Znacznie większym wyzwaniem jest stworzenie całego zestawu elementów, które będą wyglądały tak, jakby zostały przygotowane przez ten sam zespół artystyczny.
W tym obszarze pojawiają się między innymi Scenario oraz Layer AI.
Scenario pozwala trenować i wykorzystywać modele dopasowane do określonego stylu wizualnego. Dzięki temu można generować kolejne elementy, zachowując większą spójność artystyczną projektu.
Layer AI koncentruje się natomiast na tworzeniu i edycji materiałów wykorzystywanych w grach. Narzędzie może wspierać produkcję postaci, elementów środowiska czy innych assetów potrzebnych podczas prac nad projektem.
Unity również wykorzystuje możliwości sztucznej inteligencji
AI nie musi być wyłącznie zewnętrznym dodatkiem do produkcji. Coraz częściej trafia bezpośrednio do narzędzi wykorzystywanych przez deweloperów.
Unity AI ma pomagać twórcom podczas pracy w silniku Unity. Sztuczna inteligencja może wspierać między innymi pisanie kodu, wyszukiwanie informacji czy wykonywanie części powtarzalnych zadań.
Dzięki temu programista nie musi za każdym razem opuszczać środowiska pracy, aby znaleźć odpowiedź na prosty problem. AI może również pomóc w modyfikowaniu istniejącego kodu lub przygotowaniu jego fragmentów.
Nie oznacza to jednak, że programiści mogą całkowicie przestać kontrolować generowany kod. Każdy taki materiał powinien zostać sprawdzony, przetestowany i dostosowany do konkretnego projektu.
Budowanie lokacji również może być prostsze
Kolejnym etapem produkcji, w którym AI może znaleźć zastosowanie, jest projektowanie środowisk.
Promethean AI zostało stworzone z myślą o pracy nad wirtualnymi światami. Narzędzie może pomagać w rozmieszczaniu obiektów, organizowaniu scen oraz tworzeniu środowisk na podstawie poleceń użytkownika.
W przypadku dużych lokacji może to ograniczyć ilość żmudnej pracy. Artysta nie musi ręcznie ustawiać każdego elementu, a więcej czasu może przeznaczyć na projektowanie samej przestrzeni, jej atmosfery i funkcjonalności.
Inteligentni NPC mogą zmienić sposób prowadzenia dialogów
AI może wpłynąć również na zachowanie postaci niezależnych.
Jednym z przykładów jest Convai, które pozwala tworzyć interaktywnych NPC zdolnych do prowadzenia bardziej swobodnych rozmów z graczem. Zamiast korzystać wyłącznie z wcześniej przygotowanych odpowiedzi, postacie mogą reagować na wypowiedzi użytkownika.
Tego typu rozwiązania otwierają interesujące możliwości dla gier RPG i produkcji nastawionych na narrację. Wyobraźmy sobie miasto, w którym mieszkańcy mogą odpowiadać na pytania gracza w bardziej naturalny sposób, pamiętać część wcześniejszych rozmów i reagować na wydarzenia zachodzące w świecie gry.
Na razie jest to jednak przede wszystkim technologia wspomagająca twórców, a nie gotowy zamiennik tradycyjnego systemu dialogów.
Czy AI stworzy kiedyś kompletną grę?
Choć możliwości sztucznej inteligencji szybko rosną, obecnie nadal trudno mówić o pełnym zastąpieniu zespołu deweloperskiego.
Wygenerowanie modelu czy fragmentu kodu to dopiero początek. Każdy element musi zostać sprawdzony pod kątem jakości, wydajności oraz zgodności z pozostałymi częściami projektu.
W przypadku grafiki 3D dochodzą kwestie takie jak topologia, tekstury, UV, animacje, kolizje czy liczba polygonów. Z kolei wygenerowany kod może zawierać błędy albo rozwiązania, które nie pasują do architektury konkretnej gry.
Twórcy muszą również zwracać uwagę na kwestie prawne i licencyjne związane z materiałami wykorzystywanymi podczas generowania treści.
AI może stać się standardowym narzędziem deweloperów
Najbardziej prawdopodobny scenariusz nie zakłada, że jedna sztuczna inteligencja stworzy samodzielnie kompletną grę. Znacznie ciekawszy wydaje się model, w którym różne narzędzia AI będą wspierały kolejne etapy produkcji.
Jedno rozwiązanie pomoże przygotować pomysł i dokumentację, inne stworzy modele 3D, kolejne wygeneruje grafiki, następne wesprze programistę, a jeszcze inne zajmie się zachowaniem NPC.
Dla niezależnych twórców może oznaczać to możliwość realizowania projektów, które wcześniej wymagałyby większego zespołu. Duże studia mogą natomiast wykorzystywać AI przede wszystkim do automatyzowania części powtarzalnych obowiązków.
Sztuczna inteligencja nie stworzyła jeszcze świata, w którym deweloper wpisuje jedno zdanie i otrzymuje gotowy hit AAA. Technologia rozwija się jednak bardzo szybko i już teraz zmienia sposób, w jaki powstają gry. W kolejnych latach granica pomiędzy pomysłem a grywalnym prototypem może stać się jeszcze cieńsza.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja coraz mocniej zmienia sposób, w jaki tworzone są współczesne gry. Narzędzia takie jak Rosebud AI, Meshy, Alpha3D, Sloyd, Scenario, Unity AI, Promethean AI czy Convai pokazują, że AI może znaleźć zastosowanie niemal na każdym etapie produkcji. Od pierwszego pomysłu, przez tworzenie modeli 3D i grafik, aż po projektowanie lokacji, programowanie oraz przygotowywanie interaktywnych postaci.
Na razie nie można jednak mówić o sytuacji, w której sztuczna inteligencja całkowicie zastąpi deweloperów. Wygenerowane materiały nadal wymagają kontroli, poprawek i odpowiedniego dostosowania do konkretnej gry. AI należy więc traktować przede wszystkim jako narzędzie, które pozwala twórcom szybciej realizować ich pomysły i ograniczać czas poświęcany na powtarzalne zadania.
Dla niezależnych deweloperów może to być szczególnie ważna zmiana. Dzięki coraz bardziej dostępnym narzędziom niewielkie zespoły mogą otrzymać możliwości, które wcześniej wymagałyby pracy większej liczby specjalistów. Jednocześnie rozwój tej technologii może sprawić, że w przyszłości stworzenie grywalnego prototypu będzie znacznie prostsze niż obecnie.
