Позвольте машине помочь вам в вашей игре

Если вы спросите парней из индустрии об ИИ, они расскажут вам о сложных деревьях поведения или о чем-то похожем на управление врагами в некоторых играх PvP / PvE. В других средствах массовой информации машинное обучение и искусственный интеллект теперь воспринимаются как своего рода черная (или нет) магия, которая отвечает за Skynet, фотофильтры в таких приложениях, как Prisma и т. Д. Фактически, машинное обучение, нейронные сети и другие способы для анализа данных сейчас крайне низкий порог входа, поэтому давайте попробуем разобраться, как мы можем использовать их сегодня в наших игровых проектах.

Причина, по которой я пишу эту небольшую статью, проста: возможно, она поможет некоторым замечательным разработчикам игр (например, вам) найти что-то новое и интересное для своих игр. Я уверен, что вы слышали о машинном обучении, глубоком обучении и других безумных видах обучения бесчисленное количество раз. Но историй об их использовании в разработке игр не так уж и много. Итак, давайте представим разработчикам игр что-то вроде того, что сегодня происходит по принципу "включай и работай".

Аналитика

Думаю, сейчас с этим все в порядке. Например. Давайте создадим нейронную сеть, чтобы анализировать ежедневные сеансы наших дорогих игроков и предсказывать, когда лучше всего показывать специальное персональное предложение о покупке нового набора блестящих доспехов зеленого дракона всего за 2,99 $.

Производство контента

Замечательная идея, давайте заменим нашего приятеля 2D-художника нейронной сетью, мы дадим художественные ссылки на входные данные и получим концепт-арты на выходе через 10 минут. Почему нет? Я могу сделать снимок своего завтрака и применить его стиль Пабло Пикассо, всего одним нажатием на моем смартфоне. Давайте сменим Пабло Пикассо на стиль Limbo и заменим исходную фотографию на скриншот Civilization. Немного страшно, ха? По правде говоря, каждый раз, когда я с таким энтузиазмом демонстрировал своим коллегам мощность машин с таким подходом, результат часто был ужасным. Может быть, если в следующий раз я попытаюсь использовать его, чтобы произвести впечатление на художника по 2d текстурам, моя миссия по созданию впечатления будет выполнена :) В любом случае, это только вопрос времени, создание 3D или 2D контента после изучения машин на множестве примеров определенно является решаемой проблемой.

Или, может быть, вас интересует масштабирование ваших старых небольших текстур для современного дисплея 4K? Нет проблем:

Действия в игре

Это наиболее интересно здесь только потому, что сегодня не так популярно и не так понятно, как использовать машинное обучение прямо в игровом процессе. После одного выпуска Подкаста Voices of VR с техническим директором IBM Interactive Media Джорджем Долбиером я обнаружил, что для IBM Watson Cloud существует plug & play подключаемый модуль Unity ». Результаты исследования были интересными, возможно, некоторые функции этой системы полезны, возможные приложения некоторые из них трудно себе представить. Итак, все последующие вещи готовы к использованию, если вы будете разрабатывать свою игру на движке Unity.

Не стесняйтесь опробовать любую из следующих функций прямо в браузере, посетив веб-демонстрации с таким URL-адресом: https://text-to-speech-demo.mybluemix.net/.

А. Преобразование текста в речь

Если вы спросили меня, хорошо ли использовать сгенерированную речь для игрового проекта после разработки InMind VR, я ответил: «Конечно, это круто. Я просто полностью перезаписываю проект с помощью 30 секунд и одного сценария ».
Если бы вы спросили меня о том же после выпуска InCell VR, я бы ответил:« Будьте очень осторожны, используйте его только в развития или если у вас нет возможности сделать настоящего актера озвучивания ».

Причина, по которой мое мнение изменилось, проста - если у вас в игре очень мало голоса, ничего страшного. Купите, если у вас 20+ голосовых фраз, это очень раздражает игроков (конечно, с технологией 2016 года).

WaveNet, разработанный DeepMind демонстрирующий одно из лучших качеств сгенерированной речи в конце 2016 года. К сожалению, сейчас он не готов для бесплатного использования.

Б. Анализ текста и генерация текста

Это способ извлечь из текста эмоции, социальные тенденции и стиль письма. Так что, если вы достаточно смелы, чтобы разработать игру, в которой игрок должен вводить текст, это может быть вам интересно. Также, если вы хотите основать свой игровой процесс на диалоге с машиной - это тоже интересный момент для начала.

В любом случае вы можете использовать этот инструмент, чтобы лучше понять восприятие читателя / писателя. Хорошая идея - проанализировать 10 миллионов комментариев к видео на YouTube, например, о космические корабли, чтобы лучше понять публику? Да, хорошо, в Luden.io мы его используем. Или, например, возьмем описание магазина Clash of Clans и проанализируем его.

C. Личность Insights

Удивительный. Если вам нравятся фильмы про агентов ФБР и детективов, это для вас. Служба использует лингвистическую аналитику для определения внутренних характеристик личности, включая большую пятерку, потребности и ценности, на основе цифровых сообщений, таких как электронная почта, текстовые сообщения, твиты и сообщения на форумах. Служба может автоматически делать из потенциально шумных социальных сетей портреты людей, которые отражают их индивидуальные характеристики. Вы можете извлечь всю эту информацию из любых открытых данных или (опасным способом) из данных игрока, например если вы знаете ссылку на профиль игрока в Facebook. Вы можете попробовать это всего за несколько кликов прямо в браузере.

Почему бы не использовать этот инструмент для анализа какого-нибудь известного человека из аудитории вашей игры, лица, принимающего решения от издателя, или популярного человека на YouTube / Twitch?

D. TradeOff

Сервис Tradeoff Analytics помогает принимать математически правильные решения, когда сталкивается с множественными, иногда противоречащими друг другу целями и альтернативами. Так что мы можем использовать его как захотим. А как насчет игры с помощником, который помогает игроку выбирать из бесчисленных апгрейдов нужные? Что, вы хотите конфликт с машиной? В порядке. Может быть, игра, в которой игрок, соревнующийся с ИИ, принимает решения, выбирая один из нескольких вариантов. Игра как Диктатор. Таким образом, ИИ принимает решения только в процессе машинного обучения, а игрок принимает решения на основе здравого смысла или любой стратегии, которую он хочет. Я думаю, что любой разработчик игр найдет для себя кое-что интересное в этой возможности машинного принятия очень сложных решений.

Забрать

Итак, ребята, это был первый взгляд на использование машинного обучения «plug & play» для наших сегодняшних игр Unity. Я думаю, что через 1-2 года мы увидим множество новых технологий, симбиоз машинного обучения и разработки игр. Для нас всегда было ясно: молодые и смелые инди-разработчики - идеальные парни для того, чтобы первыми совмещать несовместимое. Инновации очень часто попадают в промышленность благодаря бесчисленным инди-экспериментам, так почему бы не начать думать о машинном обучении и разработке игр?

P.S. Всегда помните, что результаты могут вас удивить :)

Ссылки