През 2005 г. за роботизирани системи са похарчени 11 милиарда долара. До 2025 г. се очаква тази сума да нарасне до 67 милиарда годишно.
Но отвъд шеметния растеж стои променяща правилата на играта тенденция - роботът не само изпълнява повтарящи се задачи, но и върви към все по-пълна автономия. А това ще трансформира освен производството и логистиката, също и моделите на бизнеса, обществото и развлеченията.
Може да трансформира и видеоигрите по начини, които напълно да променят възприятието ни за гейминга.
Възможно ли е например да създадеш изкуствен интелект, който играе и мисли стратегическата игра StarCraft като професионалист от най-висока класа? А такъв, който направо да създава нови игри с похвати и светове, за които човешкото съзнание изобщо не се е замислило?
Оказва се, че игрите днес са колкото средство за забавление, толкова и място за дръзки научни проекти и обучение на машини с цел един ден те да са тези, които ще водят и създават игрите на бъдещето.
Човек и машина в битка за оцеляване в StarCraft
Учени от Калифорнийския университет в Санта Круз създават мащабен проект, който се стреми да изгради реалистично и динамично поведение на машините. Така AI-то в компютърните игри става естествен обект на изследване, а младежите се спират на StarCraft, защото реалновремевите стратегии са отлична среда за изследване на компютърния интелект и това как реагира той на действията на играчите.
Така се ражда EISBot или Expressive Intelligence Studio's StarCraft bot. Той е програмиран на специален език и съдържа елементи, които се занимават с различните аспекти на геймплея. Т.нар. реактивен език е новост в областта на изкуствения интелект. За разлика от останалите езици, той реагира изключително бързо, което позволява вземането на решения в динамична среда и изчислява само един ход напред, въз основата на моментната ситуация, което го прави по-гъвкав. В бота са вкарани всевъзможни комбинации на базата на реални турнири по StarCraft.
Крайната цел на учените е да създадат бот, който не само разполага с голямо количество предварително заредени ходове, а умее да реагира на всеки един нюанс в геймплея.
"По време на професионални мачове в главата на един геймър минават какви ли не мисли и е адски трудно всичко това да се кодира", признават авторите на проекта.
ЕА използва машинно обучение, за да направи AI по-добър от вас в Battlefield 1
Влиянието на изкуствения интелект е толкова голямо, че дори геймърска компания като Electronic Arts създаде собствено звено, което да се занимава с такива разработки. То се нарича Search for Extraordinary Experiences Division - или просто SEED - а първата му задача е да научи AI да играе онлайн шутъра Battlefield 1 по-добре, отколкото милионите живи играчи.
За целта, SEED и DICE разработват комплексна система от изкуствен интелект с възможност за самообучение, която управлява всички герои в мащабен мултиплейър двубой в Battlefield 1. Персонажите се сражават помежду си, помагат си и завладяват стратегически точки по картата точно както биха правили истински играчи. Използвайки метода "проба - грешка", невронната мрежа най-напред наблюдава за 30 минути истински двубой, след това се опитва да го възпроизведе. Така изкуственият интелект научава различните тънкости и стратегии и към момента вече има натрупан опит в играта, равен на 300 дни онлайн двубои. Наблюдавайки изкуствения интелект, компютърните инженери с любопитство научават, че той предпочита по-бързата игра и стрелбата без детайлно прицелване.
Разработките по AI системата ще продължат и ЕА се надява в даден момент тя да доведе до "наистина интелигентни" виртуални персонажи, които да заменят сегашното поколение статични и предварително програмирани герои, които развалят реализма и атмосферата в игрите.
Microsoft иска да направи игрите по-красиви и по-трудни
Видеокартите от следващо поколение със сигурност няма да бъдат просто парче метал, което осигурява графичните възможности на компютъра. В сътрудничество с Nvidia, Microsoft разработва нова програма, която позволява на невронни мрежи да работят в директна интеграция с GPU-то на системата ви. Така компанията се надява да създаде изживяване, съобразено изцяло с особеностите на конкретния играч. Всичко от нивата до трудността на играта се определя в реално време и се адаптира според получената от играча информация като стил на игра, предпочитания и др.
Представете си например, че играете Dark Souls. Ключът към успеха в нея е внимателното маневриране и това винаги да знаете къде точно са враговете ви и кои са те. Машинното обучение обаче динамично променя тяхното местоположение на база на предни изигравания и това откъде сте минали тогава и как сте подходили. Броят на счупените контролери със сигурност ще скочи неимоверно, но същото се отнася за емоцията и предизвикателството, породени от тези непрекъснато променящи се условия.
Изкуственият интелект ще подбира и най-добрите графични опции, взимайки ресурси от едно място и влагайки ги в друго, когато и където е необходимо. Динамичният алгоритъм е в състояние да осигури много по-добър образ в сравнение с традиционните техники. Разработчиците също така ще могат да ползват информацията, за да променят всичко от интерфейса до анимациите и да осигурят максимално реалистична и динамична игра.
Изкуствен интелект създава игри, които дори въображението ни не може да измисли
Майкъл Кук е само на 30 години, но вече е създал изкуствен интелект, способен да измисля видеоигри буквално от нищото. Кук нарича машината Angelina, което е съкратено от находчивото "A Novel Game-Evolving Labrat I've Named Angelina". До момента тя вече е създала стотици експериментални игри, получи множество похвали от експерти и дори бе част от експозиция в галерия в Ню Йорк.
Алгоритмите за създаване на игри са толкова стари, колкото и самите игри, но обикновено използването им е ограничено до генериране на нива и опростено дигитално изкуство. От Rogue и Elite през 80-те години на 20 век до No Man's Sky днес, процедурно генерираното съдържание е лесен начин да се създадат нови нива при ограничени ресурси. Следващата цел обаче е все по-комплексните техники за машинно обучение да проектират изцяло нови игри, каквито до момента изобщо не са хрумвали на човешкото въображение. Идеята продължава да еволюира - от компанията Ubisoft наскоро прогнозираха, че гейм дизайнът на бъдещето може да се състои само в това творецът да скицира нещо простичко като терен и да остави AI да го запълни с детайли.
Angelina работи с невероятна простота: Кук само натиска бутона Play и изкуственият интелект излиза с някаква проектоигра, базирана на ресурси като изображения от Wikimedia Commons или материали в социалните медии. Цялата информация е записана в един файл, който може да се стартира самостоятелно по същия начин, както конзолата разчита диск със записана на него игра.
Компютърни персонажи, които сами се учат на движения
Екип учени от Калифорнийския университет в Бъркли създаде изкуствен интелект, с който вечният проблем за реализма в игрите да се реши завинаги. Той се нарича DeepMimic и целта му е да позволи компютърно генерираните герои в игрите да се научат да имитират движения, заснети чрез motion capture за други персонажи, и дори към тях да е възможно да се прилагат анимирани на ръка кадри. Изкуственият интелект обещава реалистични движения с пластичност, което е трудно постижимо дори с различни комбинации от методи за ръчно създадена анимация.
В сърцевината си DeepMimic представлява "подсилващо обучение". Колкото повече информация получава, колкото по-близо се приближава до изобразяваното на тях, толкова по-добре изглежда крайният резултат. Чрез захранване със случайни ситуации анимираният обект може да се научи кой е най-подходящият начин да извърши дадено действие.
В момента аниматорите използват готови библиотеки от лицеви анимации, които могат да бъдат приложени за различни герои, но резултатите често са изкуствени, неестествени или дори се получава припокриване на текстури, тъй като алгоритъмът знае, че трябва да намери най-бързия начин за протичане на действието, а не най-подходящия. DeepMimic все още е в експериментална фаза, но няма как да отречем потенциала му да се превърне в едно много по-успешно и много по-евтино решение за анимиране.
AI пресъздава Super Mario Bros. като гледа как някой я играе
Обикновено когато учените карат AI системите да наблюдават видеоигри, те очакват от тях после да ги играят до съвършенство. Учени от Технологичния институт на Джорджия обаче пробват нещо различно: те искат да научат изкуствен интелект как работят игрите.
Постижението наистина е уникално, тъй като системата няма достъп до кода на играта; тя само гледа пикселите и се учи. Първата възстановена по този начин игра е класиката Super Mario Bros. Новата версия е леко бъгава, но напълно готова за игра.
Постижението е първо по рода си, макар да има и уговорки. Програмата не научава наистина всичко - тя има достъп до визуална библиотека с елементите на играта (герои, обекти и др.), както и базови физични параметри, които използва, за да анализира видяното. Въоръжен с тези инструменти, изкуственият интелект "разбива" играта кадър по кадър и търси правилата, с които да обясни случващото се.
Трупайки опит, системата създава поредица от собствени правила, които разпознава като логични причинно-следствени връзки и ги комбинира, за да създаде относително достоверно копие на енджина на играта. Тези правила могат да се трансформират в различни езици за програмиране и така да се пресъздаде оригиналният софтуер.
