Интервью с Игорем Фроловым, опытным геймдев-разработчиком о применении искусственного интеллекта в индустрии

О популярных инструментах, будущем ИИ в гейм-дизайне и гейм-девелопменте, а также о том, что прямо сейчас делают в игровой индустрии с его помощью, мы поговорили с Игорем Фроловым, ведущим Unity-разработчиком французской Voodoo. Компания входит в топ французских технологических стартапов. Студия известна по таким проектам, как Mob Control, Paper.io  и ряд других.

Эксперты StackOverflow, готовившие свежее исследование о распространении ИИ в разработке, публикуют интересные данные о том, какие конкретные инструменты наиболее востребованы и какие результаты они демонстрируют.

Самым популярным инструментом «умного» поиска среди IT-специалистов оказался GitHub Copilot. Его для этой цели применяют 55% из тех, кто вообще пользуется ИИ при написании кода. Среди преимуществ использования ИИ-помощников 33% назвали повышение производительности, а 20% участников опроса сообщили о повышении эффективности обучения.

— Игорь, а как скоро, по вашему мнению, задача гейм-девелоперов сведется к тому, чтобы сказать «машине», что делать?

— Нет, думаю, этого не будет в ближайшее время, а может быть, не будет никогда. Совсем недавно неудачей закончился интересный проект AVA Keywords Studios. Задача была: использовать современные ИИ-инструменты по максимуму и обойтись, насколько это возможно, без человеческого участия в разработке 2D-игры. ИИ делал всё: от кода до графики, аудио и контента. Применили более 400 ИИ-инструментов, в том числе генеративный «искусственный интеллект». И что же? До коммерческого релиза игру не удалось довести. Да, конечно, ИИ ускорил многие процессы, но качество кода, артов, графики, аудио и всего остального было не на уровне. В результате сделанное нужно было либо дорабатывать вручную, либо полностью переписывать. Свою лепту внесли технологические и юридические проблемы. Из-за постоянного обновления ИИ уже написанные промпты для machine learning могли переставать работать. Также возникала неопределенность с правами собственности на контент. AVA Project – не единственная и не первая игра полностью или почти полностью генерируемая ИИ. Есть AI Dungeon, есть Oasis AI Minecraft. Они доступны игрокам. Но их не назовешь ведущими играми в своих нишах. Это связано с тем, что они успешно «отыгрывают» всё то, в чем ИИ силен, но ничего не могут сделать с тем, в чем он пока не может ничего поделать без плотного контроля со стороны экспертов-людей. Например, Oasis AI Minecraft может похвастаться супер-интерактивностью, ведь сюжетные ходы и персонажей он генерирует «на лету», в ответ на действия персонажа. В традиционном геймдеве это было бы нереально. Однако насколько захватывающими будут эти «извивы» сюжета? Нейросеть обучается на наборах данных, а они состоят из комплекса уже написанных сюжетов. Что-то творчески генерировать, даже из ограниченного набора, ИИ не будет, он будет подражать.

— А что у «искусственного интеллекта» в разработке игр не получается? И почему?

— Приведу пример из моей практики как разработчика в VooDoo. Некоторое время назад всех поразили возможности нейросети Midjourney. Благодаря ей с небывалой до этого простотой и качеством стало можно генерировать арты для игр. 3D-модели ни этой, ни другому ИИ пока «не по зубам», так как там возникает множество технических проблем с обработкой полигонов, аналогов пикселей цифрового 2D-изображения для трехмерного объекта. Но генерацией 2D-картинок стали пользоваться активно, особенно инди-разработчики, у которых просто не было других вариантов. О том, что с помощью ИИ не получится сделать самые ответственные цифровые объекты, мы знали. Мы попробовали использовать его для решения тривиальной задачи – создания новой иконки для нашей игры в магазинах приложений на мобильных устройствах. Не получилось. К сожалению, несмотря на всю красочность картинок нейросети, A/B-тесты показали, что более эффективны иконки попроще, от дизайнеров-людей. У ИИ, занимающихся генерацией изображений, видео, очень много проблем. Иногда они создают изображения с артефактами, например, могут нарисовать человека с шестью пальцами. Результат работы ИИ, того же Midjourney, непредсказуем и сложно контролируем в разработке. Вы ничего не выигрываете, если работу потом просто приходится переделывать вручную. Часто их «работа» не может похвастаться оригинальностью, потому что ИИ создают что-то из ограниченного массива того, что ему «скормили» при машинном обучении. Творчество, креативность, вы должны еще ответить на вопрос, что это и учесть в конструкции «электронного мозга». Но об этом речь даже не идет, ведь в самой мощной современной нейросети 10 миллиардов нейронов, а в человеческом мозге порядка 86 миллиардов. Инженеры считают, что сделать ИИ таким же мощным, как человеческий мозг, можно лишь, освоив компьютеры на новых материалах. Все это явно не вопрос ближайшего десятилетия.

— Хорошо, если речь не идет о замене людей «искусственным интеллектом» в разработке игр, то как ИИ мог бы максимально помочь им в работе?

— Многие компании используют тот же Midjourney для быстрого прототипирования и создания концепт-артов. Если раньше для того, чтобы проверить, как будет выглядеть тот или иной контент, художникам приходилось вручную рисовать промежуточные варианты, то сейчас этот процесс можно значительно ускорить с помощью ИИ. Доверить ему самостоятельное создание 3D-моделей персонажей пока нельзя, но он хорошо генерирует для них текстуры, экономя время разработчика. Простые текстуры для окружающей обстановки в игровом мире не так требовательны к качеству. Такой ИИ, как ChatGPT, также является отличным инструментом для генерации изображений. Выход нового обновления GPT-4 сильно всколыхнул интернет, который тут же заполнили сгенерированные изображения, сделанные в стиле аниме-студии Ghibli. Но если говорить о действительно важных нововведениях, то ChatGPT, наконец, научился хорошо работать с текстом на изображениях, что до этого было большой проблемой ИИ. Также теперь он способен манипулировать несколькими изображениями, не меняя их в каждой итерации. И вот эти «фичи» в геймдев-сообществе стали действительно крупной новостью. Настолько, что в соцсетях посыпалась волна постов, где уже «хоронят» Figma – популярную платформу совместной разработки дизайнеров и программистов. До этого, на мой взгляд, далеко, но при точечном, аккуратном применении таких инструментов, как 3D AI Studio, Luma AI или Sloyd, можно очень ускорить работу в геймдеве, став более конкурентоспособными, чем другие студии. Впрочем, тут мало что нового по сравнению с 1976 годом, когда в Atari – был такой разработчик аркадных игр – впервые применили элементы «искусственного интеллекта» к управлению поведением NPC. Это была забытая на сегодня аркадная «игрушка» Pong. Сейчас, как и тогда, главное – правильно применить инструменты, а «волшебной таблеткой» ИИ не становится.

— Есть ли у ИИ потенциал в производстве анимации для гейм-девелопмента?

— Да, например, благодаря инструменту DeepMotion вы можете сгенерировать готовую анимацию тела, лица и конечностей вашего персонажа, имея в распоряжении лишь видеореференс. Не требуется никакого оборудования для захвата движения, достаточно лишь одного видеофайла, где четко различим человек. Анимация, полученная в результате, не всегда соответствует заданной планке качества и может требовать ручной доработки. Но, как и в случае с генераторами изображений, подобные инструменты могут сильно ускорить определенные процессы в команде, прежде всего на этапе создания прототипа либо MVP (Minimum Viable Product). Это минимально полезная версия игры, которую уже можно открывать для пользователей.

— А как с написанием кода? Сейчас много пишут о том, что ИИ-ассистенты программиста научились учитывать контекст проекта и предлагать достаточно рабочие сегменты кода. Так ли это?

— ИИ-ассистенты, специально «заточенные» под генерацию кода, действительно вышли на новый уровень эффективности. Как правило, они устанавливаются в среду разработки и поэтому больше знают о всем комплексе вашего кода, могут его изучать. Кроме того, они получают прямой доступ к файлам проекта. С точки зрения ИИ, они основаны на всё тех же популярных нейросетях: ChatGPT, Claude. Им даже не нужно писать промпты – профессионально сформулированные задания на написание кода. ИИ-ассистенты работают в фоновом режиме и «предсказывают» ваш код, дополняя его, пока вы пишете. Увы, всё не так радужно, как может показаться на первый взгляд. Без программиста, который редактирует, а зачастую переписывает то, что написал ИИ, вы игру не сделаете. Качество кода, написанного ассистентом, иногда оставляет желать лучшего. Многие сегменты кода просто не работают. А бывает хуже: код может работать, но не соответствовать требованиям или содержать потенциальную ошибку. Если делать обзор инструментов, то самое популярное решение в сфере генерации кода сейчас – GitHub Copilot. Утверждается, что Copilot обучен на бесчисленных открытых репозиториях с GitHub, а потому может генерировать максимально «умный» код. Могу лишь повторить, что в корне проблема не решена, так как иначе индустрия изменилась бы до неузнаваемости.

— Руководители команд разработки в геймдеве часто говорят о пользе ИИ в локализации игр и мультиязыковой технической поддержке. Как еще создатели игр могут с успехом использовать «искусственный интеллект»?

— Например, с помощью ИИ вы можете сделать звуковые эффекты или даже озвучить персонажей в своей игре. Еще один полезный нейросетевой инструмент, Replica Studios, позволяет создавать реалистичные голоса на основе заданного проста, что может быть неплохим выходом для студий, которые не могут позволить себе актеров озвучки. Еще один интересный сценарий использования ИИ в разработке игр – автоматическое тестирование. Так, создатели modl.ai утверждают, что, интегрировав их плагин в свой проект на Unity или Unreal, вы сможете сильно ускорить этап тестирования игры на ошибки, позволив ИИ-ботам проходить уровни и находить скрытые баги. Насколько эффективны подобные инструменты, судить пока рано, так как они еще в стадии активной разработки. Однако потенциал здесь очевиден, и мы с нетерпением ждем новостей в этой сфере. На самом деле, многие задачи, связанные с текстом, вы можете отдать на откуп ChatGPT, начиная от локализации реплик персонажей, клиентской поддержки, о чем вы сказали, и заканчивая написанием сюжета, диалогов, обработкой фидбека игроков, модерацией чатов. Тут вас ждет много проблем, но это та автоматизация, которая неизбежна, так как бюджета на управление всем этим вручную не найдет даже самая крупная компания. А если найдет, то постарается оптимизировать как можно скорее.

— Судя по всему, успех в использовании ИИ будет зависеть от выбранной руководством команды разработки тактики их использования. Как инсайдер, не могли бы вы сказать, какие стратегические решения принимаются в этой сфере разными разработчиками игр?

— Мне, например, нравится опыт разработчиков игры No Man’s Sky. Тут за ИИ оставили генерацию миров «на лету». Нет, ИИ не создает 18 квинтиллионов миров, которые удалось получить в игре. Такого эффекта удается добиться с помощью процедурной генерации, то есть отпущенных в бесконтрольную работу обычных алгоритмов, являющихся старой доброй программой, а не ИИ. Другое дело, что на службе у этих алгоритмов находится генеративный ИИ. Он участвует в создании уникальных биомов, NPC, внешнего вида и характеристик других миров. Возможно, ИИ будет использован для дальнейшего контроля над созданным астрономическим количеством миров, так как люди, даже вооруженные средствами автоматизации, вряд ли смогут сделать это. Также интересен пример Middle-earth: Shadow of Mordor. За ИИ персонализация игрового опыта – важная на сегодняшний день тенденция. «Искусственный интеллект» следит за действиями игрока и подстраивает игровой процесс под него, делая сюжет более интересным для этого конкретного пользователя. Любопытен пример The Last of Us Part II. Там ИИ полностью управляет NPC. Так как речь об «искусственном интеллекте», то «боты» могут «учиться», даже общаться между собой, организуя совместные операции. Благодаря точечному применению ИИ при разработке успешных современных игр создается небывалый эффект погружения в выдуманный игровой мир.