ИИ в разработке игр: для чего, примеры

Искусственный интеллект (ИИ) активно используется в разработке видеоигр, значительно повышая их качество и реализм. С его помощью создаются персонажи, адаптивные сценарии, генерируются игровые миры и даже персонализированные игровые механики. Благодаря ИИ разработчики получают инструменты, которые ускоряют запуск и тестирование игр. А игроки — более динамичный, сложный и интересный геймплей. С развитием технологий актуальность использования ИИ в геймдеве постоянно растёт, улучшая пользовательский опыт и привлекая новых игроков.

Рассмотрим подробнее, какие функции выполняет ИИ на разных этапах разработки и запуска игр, как влияет на качество игрового процесса. Приведем примеры игр, где ИИ уже активно используется. Проанализируем преимущества и недостатки ИИ в компьютерных играх и оценим перспективы технологии для игровой индустрии.

Для чего используют искусственный интеллект в создании игр?

ИИ в компьютерных играх выполняет множество функций, как на этапе разработки, так и непосредственно в игровом процессе. Рассмотрим ключевые из них.

Управление NPC (неигровыми персонажами)

Неигровые персонажи (Non-Playable Character, NPC) — это важный элемент геймплея во многих играх. Они управляются программным кодом, а не живым игроком. NPC могут выполнять различные функции в играх: взаимодействовать с геймером, участвовать в квестах, создавать атмосферу или противостоять в бою. Современные технологии ИИ делают поведение NPC более реалистичным, адаптивным и правдоподобным.

Для управления NPC применяются «деревья поведения» (Behavior Trees), алгоритмы «поиска пути» (Pathfinding), машинное обучение.
Деревья поведения — алгоритм с древовидной структурой, где каждая ветвь — определенное решение или действие, которое может предпринять NPC, в зависимости от условий. ИИ здесь используется для динамического выбора оптимальных действий, прогнозирования поведения игрока и адаптации решений в реальном времени. Примером является игра The Last of Us Part II, где враги анализируют поведение игрока, выбирая тактические действия в зависимости от ситуации.
Алгоритмы «поиска пути» используются для ориентации NPC в игровом пространстве и поиска оптимального маршрута для передвижения. Один из наиболее популярных алгоритмов — A* (A star), который оценивает возможные пути, учитывая расстояние до цели и препятствия. Используются также алгоритмы Dijkstra, Theta* и навигационные сетки (NavMesh), которые позволяют NPC избегать столкновений и передвигаться реалистично. ИИ помогает анализировать игровую среду, прогнозировать перемещение объектов, адаптировать маршруты в реальном времени. Например, в The Witcher 3: Wild Hunt это позволяет NPC эффективно передвигаться по сложным ландшафтам, избегая препятствий.
Машинное обучение помогает NPC анализировать поведение игроков, выявлять шаблоны их действий и адаптироваться к стилю игры. Например, персонажи могут запоминать тактические предпочтения игрока, изменять стратегию в зависимости от прошлого опыта или подстраивать сложность. ИИ в этом случае используется для распознавания паттернов поведения, прогнозирования следующих шагов и адаптивного изменения стратегии NPC. Пример — в Alien: Isolation ксеноморф (Чужой) использует нейросетевые алгоритмы, чтобы «разгадать» действия игрока, что делает его поведение менее предсказуемым и более пугающим.

Генерация контента и дизайна

ИИ в разработке игр активно используется для создания контента и дизайна. Процессы, в которых может быть задействован ИИ:

• Процедурная генерация. Использование алгоритмов для создания обширных, сложных и непредсказуемых игровых сред. Это позволяет сделать каждый игровой сеанс уникальным и динамичным. Примером является игра No Man’s Sky, где ИИ генерирует бесконечное количество уникальных планет, их флору и фауну.
• Генерация ландшафтов. Генеративный ИИ может создавать реалистичные ландшафты, повышая визуальную привлекательность игровых миров. В Minecraft при включении режима «Экспериментальная генерация мира» создаются биомы, горные хребты и пещеры.
• Синтез речи. Разработчики могут использовать ИИ для создания разнообразных и реалистичных голосовых озвучек для персонажей. Например, в The Elder Scrolls V: Skyrim с модификациями можно добавить озвученные реплики, сгенерированные ИИ. В Cyberpunk 2077 разработчики использовали ИИ для воссоздания голоса актера Милогоста Речека (Miłogost Reczek) уже после его смерти.
• Модификация голоса. Генеративный ИИ позволяет легко изменять голосовые записи, создавая разнообразные варианты озвучки для персонажей при ограниченных ресурсах.
• Генерация музыки и звуковые эффекты. С помощью генеративного ИИ можно автоматически создавать музыкальные композиции для игр, а также динамически изменяющиеся саундтреки, реагирующие на внутриигровые события. В Red Dead Redemption 2 музыка изменяется, в зависимости от действий игрока. ИИ может подбирать реалистичные звуковые эффекты и фоновые звуковые пейзажи, усиливая погружение в игровой мир.
• Динамическое повествование. Это технология, позволяющая игровому сюжету адаптироваться под выборы и действия игрока, создавая нелинейные сценарии. Благодаря ИИ, такой подход делает игровой опыт персонализированным, и каждая история может развиваться уникальным образом. Эталон динамического повествования — игра Detroit: Become Human, где каждый выбор игрока влияет на дальнейшие события, создавая сотни возможных вариаций развития истории.
• Автоматическая генерация квестов. Технология, позволяющая игре создавать миссии и задания динамически, подстраивая их под сюжет, локации и действия игрока. ИИ может использоваться для контекстной адаптации, т.е. анализирует местоположение игрока, его стиль игры, отношения с NPC, и генерирует соответствующий квест. ИИ может придумывать цели квеста (убийство врага, поиск предмета, сопровождение персонажа) и предлагать персонализированные задания. Такая система реализована в игре The Elder Scrolls V: Skyrim.

Анализ данных и балансировка

ИИ в компьютерных играх может анализировать поведение игроков и корректировать баланс игры в реальном времени, отслеживая эффективность персонажей, оружия и механик. Это позволяет разработчикам оперативно вносить изменения, улучшая игровой процесс и предотвращая доминирование слишком сильных элементов. Для анализа и балансировки применяются подходы, представленные ниже:

• Big Data и статистика — ИИ обрабатывает огромные объемы данных (Big Data), собирая информацию о миллионах матчей, стилях игры, частоте использования персонажей и оружия. С его помощью можно определять сильные и слабые стратегии. ИИ позволяет анализировать игровые паттерны, находить проблемные механики и давать рекомендации по их исправлению. В League of Legends ИИ анализирует меты (популярные тактики), предметы и героев, выявляет доминирующие стратегии, и предлагает изменения.
• ИИ-оптимизация — для нахождения дисбалансных элементов и корректировки используются алгоритмы машинного обучения. Для этого ИИ тестирует игровые механики, моделируя тысячи матчей, может имитировать стиль игры разных типов игроков (новичков и профессионалов). В League of Legends ИИ анализирует процентное соотношение выигранных и проигранных матчей (винрейты) персонажей и подбирает изменения скорости или навыков, чтобы уравнять их эффективность.
• Динамическая настройка баланса — применяется в реальном времени, изменяя характеристики игры, в зависимости от обстановки. ИИ может автоматически регулировать характеристики оружия, героев или их способностей, корректировать сложность, реагировать на аномалии (например, если баг делает персонажа слишком сильным, ИИ может автоматически ослабить его способности). В игре Call of Duty — ИИ используется для подбора игроков в матчах, чтобы они имели равные шансы на победу.

Персонализация игрового опыта

ИИ в играх помогает адаптировать их под отдельного геймера, делая игровой процесс более увлекательным и комфортным. ИИ анализирует стиль игры, уровень навыков, предпочтения пользователя и вносит изменения в геймплей.

Использование искусственного интеллекта в играх подразумевает различные технологии персонализации. О них — ниже:

• Адаптивные алгоритмы сложности — изменяют уровень сложности, в зависимости от умений игрока. ИИ при этом проводит мониторинг эффективности игрока, динамически управляет ресурсами (регулируется частота появления аптечек, патронов и пр.), может изменять поведение противников — враги становятся агрессивнее или хитрее в ответ на успешные действия игрока. Такая адаптация реализована в играх в Resident Evil, The Legend of Zelda: Breath of the Wild, Left 4 Dead.
• ИИ-ассистенты — анализируют стиль игры и предлагают рекомендации, адаптируя поведение NPC. Это может быть изменение тактики, отношений между персонажами, адаптация к поведению врагов. Например, в Shadow of Mordor реализована система Nemesis, которая генерирует уникальных врагов, запоминающих встречи с игроком. Если игрок проиграл бой, враг может развиваться, запоминать тактику и становиться сильнее. Каждый противник имеет свою личность и характер.
• Индивидуальная адаптация внутриигрового мира — технология, при которой игровое окружение и NPC динамически реагируют на стиль игры пользователя. ИИ анализирует действия игрока и корректирует поведение персонажей, доступность миссий и даже изменения в игровом мире. В мире Red Dead Redemption 2 NPC запоминают поступки героя и по-разному относятся к нему: если игрок помог жителю, тот может отблагодарить его позже. Полиция в игре реагирует на уровень розыска, меняя тактику преследования.
• Динамическое повествование и генерация персонализированных квестов — суть подходов рассмотрена выше, при характеристике способов генерации контента. В качестве примера динамического повествования можно добавить популярную игру The Witcher 3, в которой решения, принятые в ходе игры, изменяют сюжет, взаимоотношения персонажей и даже финал истории. ИИ генерирует персонализированныхе квесты в играх No Man’s Sky, Shadow of Mordor и других.

Тестирование и отладка

Внедрение ИИ в игры помогает разработчикам проводить автоматическое тестирование, выявлять ошибки и исправлять баги перед выпуском. Это значительно сокращает затраты времени и ресурсов на проверку работоспособности игровых механик и интерфейса. Наиболее распространенные технологии тестирования и отладки перечислены ниже:

• Автоматизированное прохождение уровней — это технология, при которой ИИ играет в игру так же, как человек, тестируя логичность геймплея, взаимодействие с объектами и корректность работы игровых механик. Это помогает разработчикам находить ошибки, проблемы в балансе и непроходимые участки уровней — еще до выхода игры. Алгоритмы ИИ использовались в играх серии Super Mario, чтобы автоматически проходить уровни и проверять их сложность. Алгоритмы анализировали размещение платформ, врагов и препятствий, определяя, возможно ли пройти уровень без ошибок в дизайне.
• ИИ-анализ багов — это технология, использующая алгоритмы машинного обучения для выявления графических, механических и геймплейных ошибок. ИИ позволяет ускорить процесс тестирования, находя баги, которые сложно заметить вручную. ИИ анализирует анимацию и физику — проверяет движения персонажей, их столкновения с объектами, ищет ошибки в коде и отслеживает аномальное поведение NPC, а также тестирует взаимодействие с игровым миром (проверяет предметы, двери, лестницы и др). В серии Battlefield разработчики с помощью ИИ проверяю корректность взаимодействий с оружием (баллистические законы, урон от взрыва).
• Симуляция поведения игроков — это технология, при которой ИИ моделирует тысячи игровых сессий, имитируя действия реальных пользователей. Это позволяет разработчикам выявлять эксплойты (вредоносные ПО), тестировать баланс механик и обнаруживать слабые места геймплея. В FIFA, например, тестируются физические взаимодействия игроков, удары и траектории движения футбольного мяча. В Call of Duty ИИ симулирует тысячи перестрелок, оценивая оружие, а также проверяет карты, анализируя позиции игроков.
• Выявление ошибок и генерация отчетов — для выявления ошибок ИИ сканирует внутренние файлы (логи), отслеживая ошибки движка, физики и анимации. Он определяет критические сбои, автоматически группирует схожие ошибки и помогает разработчикам быстрее находить их причину. Разработчики использовали ИИ для тестирования Cyberpunk 2077, но недостаточная проверка привела к многочисленным багам на старте. После релиза они повторно провели ИИ-аналитику логов, чтобы найти основные причины вылетов и графических ошибок.

Примеры использования ИИ в играх

Многие примеры применения ИИ в играх приведены при характеристике основных направлений использования. Дополним этот перечень лучшими ИИ-играми 2024 года, по мнению экспертов портала inworld.ai. Условно разделим их на две группы — текстовые ИИ-игры и игры с продвинутыми технологиями ИИ.

ИИ-текстовые игры — в них ИИ управляет игровым процессом и генерирует текстовый контент. Они могут включать диалоги, описания сцен и реакции на выбор игрока. Наиболее популярные из них:

• AI Dungeon — фэнтезийная текстовая ролевая игра, которую многие считают лучшей ИИ-текстовой приключенческой игрой. Использует нейросетевые алгоритмы, чтобы генерировать истории на основе действий игрока.
• Private Detective — детективное текстовое приключение. Позволяет игроку стать сыщиком, анализировать улики и допрашивать подозреваемых. ИИ генерирует диалоги, реагируя на выборы игрока.
• Kingpin Adventure — игра, вдохновленная сериалом Breaking Bad (“Во все тяжкие”), где игрок управляет персонажем. ИИ анализирует действия, создавая персонализированные сюжетные линии.
• Dungeons & Dragons Game Master — фэнтезийная текстовая ролевая игра. В ней ИИ выступает в роли ведущего, создает квесты, управляет NPC и реагирует на решения игроков.
• The Portopia Serial Murder Case — обновленная версия культовой игры Square Enix 1983 года. ИИ анализирует действия игрока и предлагает диалоги, адаптирует сюжет, в зависимости от выбора пользователя.

Игры с продвинутыми технологиями ИИ:

• Red Dead Redemption 2 — известна своими реалистичными и живыми мирами, значительная часть которых достигается, благодаря динамическому поведению NPC, управляемых ИИ. Считается одной из лучших игр с продвинутыми системами ИИ.
• Grand Theft Auto V — в этой игре NPC, управляемые ИИ, ведут себя реалистично, реагируют на внешний мир, комментируют внешний вид игрока, соблюдают правила движения и адаптируются к действиям пользователя.
• Bioshock: Infinite — персонаж Элизабет, спутницы главного героя, управляется сложным ИИ, который делает её поведение естественным. Она взаимодействует с миром, помогает игроку и реагирует на события в игре.
• Cygnus Enterprises — эта игра сочетает элементы экшен-ролевых игр и управления базой. Разработчики обновили игру, внедрив генеративный ИИ для управления персонажем-компаньоном с именем PEA (Personal Electronic Assistant).
• Origins — игроки расследуют взрыв в вымышленном городе Метрополис, взаимодействуя с NPC, которые не следуют заранее прописанным диалогам.
• Wol — генеративная ИИ-игра в дополненной реальности. Она превращает пространство игрока в лес, где разумная сова, управляемая ИИ, обучает игрока жизни в экосистеме леса.
• AI Wonderland — игра на платформе Roblox, в которой можно взаимодействовать с персонажами, разгадывая тайну Джа́ббервока. Это пример одной из бесплатных ИИ-игр, доступных онлайн.

В дополнение к перечисленным играм, бизнес-платформа engati.com составила перечень ИИ-игр, в «которые стоит начать играть прямо сейчас»:

Конечно, это далеко не все игры, в той или иной мере использующие ИИ.

Преимущества и недостатки внедрения искусственного интеллекта в игровую индустрию

Рассмотрим, какие положительные и отрицательные стороны имеет внедрение ИИ в игры.

Преимущества:

• Реалистичные NPC — современные алгоритмы ИИ позволяют NPC адаптироваться к действиям игрока, анализировать ситуацию и реагировать в режиме реального времени.
• Процедурная генерация — ИИ создает динамические и уникальные игровые миры.
• Оптимизированный баланс — алгоритмы анализа данных позволяют выявлять дисбаланс в геймплее и корректировать его.
• Автоматическое тестирование — ИИ снижает затраты на тестирование и ускоряет процесс обнаружения ошибок.
• Персонализация — адаптация под стиль игры пользователя.
• Анализ поведения игроков и предсказательная аналитика — ИИ может анализировать игровые привычки пользователей, помогая разработчикам понимать, какие механики наиболее популярны.
• Автоматизация анимации и физики — ИИ может автоматически улучшать и упрощать процесс создания анимаций персонажей и окружения.
• Продвинутое голосовое взаимодействие с NPC — в играх с открытым миром ИИ может позволять NPC вести естественные диалоги с игроком.

Недостатки

• Высокие затраты — сложная разработка требует значительных ресурсов, а передовые ИИ-алгоритмы могут значительно увеличивать бюджет проекта.
• Непредсказуемые баги — сложность тестирования ИИ-моделей, особенно в играх с открытым миром.
• Ограниченная креативность — ИИ может генерировать контент, но пока не способен заменить человеческое воображение и эмоциональную глубину сценариев.
• Этические и правовые вопросы — ИИ может использоваться для создания контента, что порождает вопросы об авторских правах, лицензировании и регулировании.
• Сложность управления ИИ — продвинутые системы ИИ требуют регулярной оптимизации и настройки. Если разработчики не уделяют этому должного внимания, NPC или игровые механики могут вести себя неестественно.
• Отсутствие предсказуемости в играх с ИИ — из-за процедурной генерации и адаптивности ИИ может создавать игровые ситуации, которые становятся слишком сложными или несбалансированными.
• Увеличение системных требований — сложные модели ИИ требуют значительных вычислительных мощностей.

Будущее ИИ в разработке игр

ИИ в разработке игр будет играть все более важную роль. Внедрение ИИ в игры приведет к усовершенствованию не только механик и поведения NPC, но и всей структуры разработки, включая сценарии, уровни и взаимодействие с пользователями. Эксперты-геймеры прогнозируют следующее:

• Полностью ИИ-генерируемые миры, что позволит создавать динамические и постоянно меняющиеся игровые пространства.
• Глубокая персонализация — адаптивный геймплей под каждого игрока. ИИ будет анализировать стиль игры пользователя и подстраивать уровни, сложность, сюжет и даже взаимодействие с NPC.
• Совершенные NPC, которые смогут полностью адаптироваться к действиям игрока и даже учиться в процессе взаимодействия.
  ИИ уже сегодня применяется для создания процедурно сгенерированных локаций и квестов. Но с развитием технологий он сможет самостоятельно разрабатывать сложные сценарии, диалоги и миссии.

Использование искусственного интеллекта в играх уже активно изменяет способы их разработки и восприятия. ИИ способствует созданию более реалистичных и динамичных миров, улучшает взаимодействие с NPC, предлагает игрокам персонализированный опыт. Благодаря ИИ, игры становятся более адаптивными. Это позволяет создавать как сложные, так и доступные механики, подходящие для многих игроков. Внедрение ИИ в игры позволяет генерировать контент, проводить балансировку игрового процесса, тестирование и отладку на этапе разработки. При этом внедрение ИИ в геймплей сопровождается более высокими затратами на разработку и требует значительных вычислительных мощностей. Но перспективы ИИ в компьютерных играх это оправдывают. Эксперты считают, что присутствие ИИ в игровом процессе будет только расширяться.