A Microsoft está revivendo um atirador clássico para explorar o futuro da IA nos jogos. A empresa lançou uma versão gerada pela AI baseada no navegador do Quake II, criada usando seu modelo de musa AI-um sistema projetado para simular a jogabilidade aprendendo com o comportamento de vídeo e jogador em vez de usar o código de jogo original. A resolução 640 × 360 e fornece um vislumbre do público sobre o que a IA generativa pode contribuir para o design e preservação do jogo. A demonstração oferece uma olhada em como o modelo da Microsoft-treinado apenas no vídeo de jogabilidade-pode replicar a sensação funcional de um mecanismo de jogo existente. Isso marca a primeira vez que a empresa disponibiliza esse experimento para jogadores fora de suas ferramentas de desenvolvimento interno. Simulação
Uma das implicações mais intrigantes da musa reside em como ela poderia ser usada para preservar jogos que, de outra forma, poderiam se tornar não jogáveis. Como o Muse não exige acesso a motores originais ou arquivos de origem, oferece um caminho alternativo para recriar experiências interativas. Restrições de licenciamento que geralmente limitam a disponibilidade de títulos mais antigos. Em vez de portar binários, os desenvolvedores podem um dia treinar modelos de IA para recriar a experiência de tocar um título legado baseado apenas em seu comportamento e apresentação-uma simulação, não uma emulação. A demonstração do Quake II está embaçada e despojada, oferecendo apenas uma fração da profundidade do jogo original. Os visuais gerados por muse-mus atualmente ficam muito atrás das expectativas modernas e, com as sessões limitadas, fica claro que a Microsoft vê essa demonstração mais como uma prévia do que uma experiência completa de recursos.
Latência e consumo de energia também são preocupações críticas. Modelos baseados em nuvem como Muse requerem conectividade constante e acesso de baixa latência ao computação do lado do servidor-fatores que podem não ser ideais para aplicativos sensíveis ao tempo. Por outro lado, modelos locais como GPUs caros e de alta qualidade que não são acessíveis a todos os usuários.
Ainda assim, a tecnologia está evoluindo. A Microsoft fez seu E com ferramentas como a Copilot em ponte entre a lacuna entre o desenvolvimento interno e a experiência do usuário final, a empresa está posicionando ativamente a IA não apenas como uma camada de otimização, mas como uma parte central de como os jogos são feitos, jogados e lembrados. The model was built in partnership with Ninja Theory and is powered by the World and Human Action Model (WHAM), which was trained using seven years of gameplay data from Bleeding Edge, a multiplayer brawler developed by the studio and published by Xbox Game Studios.
WHAM analyzed over one billion image-action pairs to develop a system capable of simulating physics, movement, and player interaction in a consistent, fluid maneiras. Ao contrário das ferramentas processuais que geram conteúdo com base em regras predefinidas, o MUSE reage dinamicamente à contribuição de um jogador em tempo real. Isso permite recriar loops de jogabilidade cravedáveis, mesmo em ambientes desconhecidos. quadros. Esse design permite a iteração rápida sem substituir decisões criativas. Fatima Kardar, vice-presidente corporativa de jogos de jogos da Microsoft, observou: “Isso permite que o modelo crie uma jogabilidade consistente e diversificada renderizada pela IA, demonstrando um grande passo em direção a modelos de IA geradores que podem capacitar os criadores de jogos de que eu pensam:“ Não pense em que a teoria do estúdio na teoria do ninja, “acrescentamos. Emocionante, é como podemos usar tecnologia como essa para tornar o processo de tornar os jogos mais rápido e mais fácil para nossa equipe talentosa, para que eles possam realmente se concentrar no que é realmente especial nos jogos: a criatividade humana.”href=”https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-muse-our-first-generative-ai-model-designed-for-gameplay-ideation/”Target=”_ Blank”> Research Blog e um demonstrador vivo hospedado em Abraçando o rosto . Embora a saída atual seja executada a 300 × 180 pixels e cerca de 10 quadros por segundo, é suficiente para testar mecânicos e cenários durante as fases iniciais de desenvolvimento. Os caracteres de jogos orientados pela AI da NVIDIA são projetados para tornar os NPCs mais realistas e responsivos ao comportamento do jogador, enquanto o Genie 2 do Google Deepmind usa a IA para gerar mundos 3D inteiros dinâmicos. Por outro lado, o Muse AI está focado no refinamento da jogabilidade, dando aos desenvolvedores uma maneira mais rápida de testar a mecânica sem a sobrecarga do script manual. Em março, a empresa anunciou o Xbox Copilot-um assistente de jogabilidade que será disponibilizado ao Xbox Insiders através do aplicativo Xbox Mobile em abril. O assistente oferece dicas de treinamento, ajuda de navegação e ferramentas de gerenciamento de jogos adaptadas aos níveis de comportamento e habilidade dos jogadores individuais. Embora menos focado na geração de ativos, pretende atuar como um companheiro responsivo que se adapta em tempo real à maneira como os usuários jogam. O aplicativo deve recomendar novos títulos, sugerir estratégias e otimizar downloads e atualizações. A NVIDIA, por exemplo, apresentou recentemente o G-Assist-um assistente de IA que executa totalmente o Device usando GPUs RTX 30-, 40 ou 50 da série.
Assista G não gera jogabilidade, mas se concentra em ajustar ambientes de hardware e software. Ele pode explicar quedas repentinas na taxa de quadros, ajustar a carga da GPU ou iniciar os benchmarks, tudo sem conectividade à Internet. Sua ênfase na privacidade e capacidade de resposta oferece um contraste com a visão de primeira linha da Microsoft-embora seja limitada a PCs de jogos poderosos e não aborda diretamente a criação ou simulação de jogos.