Microsoftは、視覚入力とプレーヤーのアクションに基づいてリアルタイムのゲームプレイシーケンスを生成する高度なモデルであるMuse AIの発売と、ゲーム開発に人工知能を統合しています。
システムは忍者理論と協力して作成され、プロトタイプとゲームメカニックテストをスピードアップすることによりXboxゲーム開発を強化することを目指しています。 href=”https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-muse-our-first-generative-ai-model-designed-for-gameplay-ideation/”> muse ai は、出血エッジから7年間のゲームプレイデータを使用して訓練された生成的AIである世界と人間のアクションモデル（WHAM）を搭載しています。 2020 Ninja Theoryによって開発され、Xbox Game Studiosによって発行されたマルチプレイヤーオンラインバトルアリーナゲーム。 Gaming-GamePlay-Generation-Official.jpg”>
このモデルは10億人以上を分析しました画像アクションペアでは、ゲーム内の物理学、動き、および相互作用を予測できます。従来の手続き型生成ツールとは異なり、WHAMは静的環境を作成しません。これは、プレイヤーの動作に動的に調整して流動的なゲームプレイシーケンスを生成します。モデル、「これにより、モデルはAIによってレンダリングされた一貫した多様なゲームプレイを作成することができ、エンパワーメントが可能な生成AIモデルへの主要なステップを示していますゲームクリエイター。」
Microsoftの動きは、ゲームのより広範なAIの進歩に続きます。Nvidiaは最近、ゲーム内の状況に動的に対応するように設計されたAI駆動型のキャラクターを導入しました。/p>
ただし、Microsoftのアプローチは異なります。これは、全世界を構築するのではなく、ゲームプレイを支援するように特別に設計されています開発者向けのクリエイティブコントロールを保存しながらプロトタイプ化。すべての可能な相互作用を手動でスクリプト化することなく、メカニズムをテストします。 AIは、毎秒約10フレームで300×180の解像度でゲームプレイシーケンスを生成します。最終的なビジュアルを目的としていませんが、このレベルの出力により、チームは初期段階の開発中に効率的に反復することができます。
従来の手続きモデルとは異なり、WHAMは環境要因とプレーヤーの入力に動的に応答することでゲームプレイの一貫性を維持します。 a Nature Research Paper システムについては、AIが開発者の修正を維持する方法を説明しています。 WHAMは、5つの編集された画像入力が提供された場合、85％のケースでユーザーメイドの変更を保存します。
Microsoftは、Muse AIの次のビデオをリリースしました。 AIに生成されたシーケンスは、開発者がゲームプレイシナリオを入力し、AIに生成された相互作用をリアルタイムで観察する方法を示しています。これにより、広範な手動テストを必要とせずに迅速な反復が可能になります。 AIに生成されたゲームプレイシーケンスがどのように論理的な一貫性を維持しながら、プレーヤーの動作に動的に適応できるようになった27人の業界専門家を含む研究。
研究では、WHAMは反復的なAIアシストデザインを可能にします。開発者の監視なしでコンテンツを生成する従来のAIモデルとは異なり、Museはユーザーの入力を保持し、それらの変更を将来の反復に適用します。これにより、AIが人間が設計した要素を上書きすることを防ぎ、開発者が創造的なプロセスを完全に制御し続けることを保証します。 href=”https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-muse-our-first-generative-ai-model-designed-for-gameplay-ideation/”> Microsoft Research 会社のAIの野望について詳しく説明しました。ビデオゲームのビジュアルとコントローラーアクションを生成します。 Azure AI Foundryに関するモデルの重み、サンプルデータ、およびWHAMデモンストレーターをリリースし、研究者が作業に基づいて構築できるようにします。”
Microsoftのロールアウト戦略と開発者アクセス
Microsoftは、Muse AIを内部チームに制限していません。 href=”https://huggingface.co/microsoft/wham”> hugging face >さらに、 Microsoft Research Azure AI Foundryを介してWHAMデモンストレーターにアクセスできることを確認し、開発者がAIに生成されたテストと改良を可能にしましたゲームプレイメカニクスを生産環境に統合する前に。
モデルを外部開発者にリリースする決定は、MicrosoftがMuse AIのより広範なフィードバックとさらなる反復を探していることを示唆しています。システムは現在プロトタイピング用に最適化されていますが、将来の機能強化により、ゲームエンジンとのより深い統合が可能になり、AIアシストレベルの設計、ゲーム内物理学の適応、またはリアルタイムのAI駆動型ゲームバランスさえ可能になります。 H3> ゲーム開発におけるAIの役割:創造性を置き換えない
ゲーム開発におけるAIを取り巻く最大の懸念の1つは、その可能性です人間の創造性を置き換える。ただし、MicrosoftはMuse AIを自動化ではなく強化のためのツールとして配置しています。 Ninja TheoryのスタジオヘッドであるDom Matthewsは、このビジョンを強調しました。エキサイティングな私たちにとって興味深い側面は、このようなテクノロジーを使用して、ゲームをより迅速かつ容易にするプロセスを作る方法だと思います。創造性。」
この哲学は、ゲームのより広いAIトレンドと一致しています。NvidiaのAI主導のゲームキャラクターは、NPCをよりリアルでプレーヤーの動作に対応させるように設計されています。 DeepmindのGenie 2は、AIを使用して3Dワールド全体を動的に生成します。MuseAIはゲームプレイの改良に焦点を当てており、開発者がマニュアルスクリプトのオーバーヘッドなしでメカニズムをより速くテストする方法を提供します。レベルデザイナーやゲームプレイプログラマーを置き換えるのではなく、反復設計タスクを処理して解放することで反復プロセスを加速しますストーリーテリング、芸術的ビジョン、ユニークなゲームプレイエクスペリエンスに焦点を当てる開発者。 Microsoftの測定された開発者中心のアプローチは、業界でAIツールがどのように使用されるかについての先例を設定する可能性があります。同社は、Muse AIがUnreal EngineやUnityなどの主要なゲームエンジンに統合されるかどうかをまだ確認していませんが、Azure AI Foundryを介した可用性は、より深いAI-Gameエンジン統合の潜在的なロードマップを示唆しています。-アシストされたゲームデザインがより一般的になり、スタジオは同様のテクノロジーを実験して、物理シミュレーションを強化し、品質保証を自動化し、手続き上のコンテンツ生成を改良します。これが完全にAIアシストされたゲームの制作につながるかどうかはいつでもすぐに見えませんが、Microsoftの戦略は、AIツールが交換ではなくアシスタントとして機能する共同開発アプローチを示しています。
