ساخت مراحل و محیط‌های بازی یکی از بخش‌های زمان‌بر توسعه بازی‌های ویدیویی است. طراحان باید برای خلق هر مرحله، جزئیاتی مانند نقشه، مسیرهای حرکت، موانع، دشمنان، آیتم‌ها، نورپردازی و تعاملات محیطی را در نظر بگیرند. در بازی‌های بزرگ و جهان‌باز (Open-World)، این فرایند پیچیده‌تر می‌شود؛ زیرا توسعه‌دهندگان باید محیط‌هایی وسیع، متنوع و در عین حال منسجم طراحی کنند.

در این مقاله می‌خوانیم:

نمایش بیشتر نمایش کمتر

فناوری تولید رویه‌ای (Procedural Generation) سال‌هاست برای کاهش این حجم از کار استفاده می‌شود. در این روش، الگوریتم‌ها و قوانین مشخصی برای تولید خودکار نقشه‌ها، محیط‌ها و بخش‌های مختلف بازی به کار می‌روند. با پیشرفت هوش مصنوعی مولد، این رویکرد می‌تواند وارد مرحله تازه‌ای شود؛ مرحله‌ای که در آن مدل‌های هوشمند نه‌تنها از الگوهای از پیش تعریف‌شده استفاده می‌کنند، بلکه با یادگیری از داده‌ها می‌توانند محیط‌های جدیدی تولید کنند و نحوه تغییر آن‌ها را بر اساس اقدامات کاربر شبیه‌سازی کنند.

دو پروژه Genie 3 از گوگل دیپ‌مایند و GameNGen نمونه‌هایی از این پیشرفت هستند. هرچند این دو فناوری دقیقاً یک کاربرد ندارند، هرکدام بخش متفاوتی از آینده تولید محیط‌های تعاملی را نشان می‌دهند. Genie 3 می‌تواند دنیاهایی پویا را بر اساس دستور متنی ایجاد کند و GameNGen نشان می‌دهد که یک مدل عصبی چگونه می‌تواند گیم‌پلی یک بازی را به‌صورت تعاملی شبیه‌سازی کند.

تولید رویه‌ای (Procedural Generation) در بازی‌ها چگونه کار می‌کند؟

تولید رویه‌ای روشی برای ساخت خودکار محتوای بازی با استفاده از الگوریتم‌ها و مجموعه‌ای از قوانین از پیش تعریف‌شده است. در این روش، توسعه‌دهنده به‌جای طراحی دستی تمام بخش‌های یک محیط، قواعدی را مشخص می‌کند تا بازی بر اساس آن‌ها محتوای جدید تولید کند.

برای مثال، در یک بازی نقش‌آفرینی ممکن است هر بار ورود بازیکن به یک سیاه‌چال، مسیرها، اتاق‌ها، محل قرارگیری دشمنان و آیتم‌ها تغییر کنند. در یک بازی جهان‌باز نیز می‌توان از این روش برای تولید پوشش گیاهی، عوارض زمین، ساختمان‌ها و بخش‌هایی از محیط استفاده کرد.

این فناوری به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند محتوای متنوع‌تری تولید کنند، بدون اینکه مجبور باشند تمام جزئیات را به‌صورت دستی طراحی کنند. البته تولید رویه‌ای سنتی معمولاً به قواعد و محدودیت‌هایی وابسته است که طراحان از قبل تعیین کرده‌اند.

هوش مصنوعی مولد می‌تواند این فرایند را گسترش دهد. مدل‌های هوشمند با یادگیری از تصاویر، داده‌های محیطی و نمونه‌های قبلی، قادرند الگوهای پیچیده‌تری را شناسایی کنند و بر اساس آن‌ها محیط‌های تازه‌ای بسازند. در برخی رویکردها نیز کاربر می‌تواند با یک دستور متنی، فضای موردنظر خود را توصیف کند و مدل بر اساس آن محیطی قابل‌کاوش تولید کند.

تفاوت مهم این دو روش در میزان وابستگی به قوانین ثابت است. الگوریتم‌های سنتی معمولاً بر اساس دستورالعمل‌های مشخص عمل می‌کنند؛ اما مدل‌های مولد می‌توانند از داده‌های آموزشی برای تولید خروجی‌های متنوع‌تر استفاده کنند. با این حال، این موضوع به معنای حذف کامل قوانین طراحی یا کنترل توسعه‌دهندگان نیست.

Genie 3؛ تولید دنیاهای تعاملی با دستورهای متنی

یکی از نمونه‌های مهم پیشرفت در زمینه تولید محیط‌های مجازی، مدل Genie 3 از شرکت Google DeepMind است. این فناوری یک مدل جهان (World Model) محسوب می‌شود که می‌تواند با دریافت یک دستور متنی، محیطی پویا و قابل‌تعامل ایجاد کند.

مدل‌های جهان تلاش می‌کنند نحوه عملکرد و تغییر یک محیط را یاد بگیرند. به بیان ساده، این مدل‌ها فقط یک تصویر یا صحنه ثابت تولید نمی‌کنند؛ بلکه باید بتوانند پیش‌بینی کنند که محیط در ادامه چگونه تغییر خواهد کرد و اقدامات کاربر چه تاثیری بر آن می‌گذارند.

گوگل دیپ‌مایند Genie 3 را مدلی عمومی برای تولید محیط‌های تعاملی معرفی کرده است. این مدل می‌تواند دنیاهای پویا را با وضوح 720p و نرخ 24 فریم بر ثانیه تولید کند و امکان حرکت و تعامل زنده در آن‌ها را فراهم سازد. طبق توضیحات منتشرشده، انسجام این محیط‌ها برای چند دقیقه حفظ می‌شود.

Genie 3

مدل جهان چگونه محیط بازی را شبیه‌سازی می‌کند؟

برای درک عملکرد Genie 3 باید به تفاوت میان تولید ویدیو و شبیه‌سازی یک محیط تعاملی توجه کرد. در تولید ویدیوی معمولی، مدل تلاش می‌کند دنباله‌ای از فریم‌ها را ایجاد کند؛ اما در یک محیط تعاملی، باید علاوه بر تولید تصاویر، به ورودی‌های کاربر نیز واکنش نشان دهد.

برای مثال، اگر بازیکن در یک محیط مجازی به سمت راست حرکت کند، مدل باید بتواند نمای جدیدی از محیط تولید کند که با موقعیت قبلی دوربین و ساختار دنیا هماهنگ باشد. اگر بازیکن دوباره به منطقه‌ای بازگردد که قبلاً از آن عبور کرده است، مدل باید اطلاعات لازم را برای حفظ شباهت آن مکان در اختیار داشته باشد.

Genie 3 این فرایند را با تولید خودرگرسیو (Autoregressive Generation) انجام می‌دهد. در این رویکرد، هر فریم جدید با توجه به اطلاعات فریم‌ها و مسیر تولیدشده قبلی ساخته می‌شود. بنابراین مدل باید در هر مرحله، اطلاعات مرتبط با گذشته را در نظر بگیرد تا تغییرات جدید با محیط قبلی تناقض نداشته باشند.

این مسئله از نظر فنی اهمیت زیادی دارد؛ زیرا با افزایش زمان تعامل، احتمال انباشته‌شدن خطاها نیز بیشتر می‌شود. اگر مدل نتواند اطلاعات قبلی را به‌درستی حفظ کند، ممکن است موقعیت اشیا، ظاهر محیط یا جزئیات یک منطقه در طول زمان تغییر کنند.

گوگل دیپ‌مایند اعلام کرده است که Genie 3 می‌تواند انسجام محیط را برای چند دقیقه حفظ کند و حافظه بصری آن تا حدود یک دقیقه به عقب بازمی‌گردد. این قابلیت به مدل کمک می‌کند هنگام بازگشت کاربر به یک منطقه، جزئیات بصری قبلی را بهتر بازسازی کند.

تغییر محیط با دستورهای متنی؛ فراتر از حرکت در دنیا

یکی از قابلیت‌های جالب Genie 3، رویدادهای قابل‌تغییر با دستور متنی (Promptable World Events) است. این قابلیت اجازه می‌دهد کاربر علاوه بر حرکت در محیط، با استفاده از متن تغییراتی در دنیای تولیدشده ایجاد کند.

برای مثال، می‌توان شرایط آب‌وهوایی را تغییر داد، اشیای جدیدی به محیط اضافه کرد یا شخصیت‌های تازه‌ای را وارد صحنه کرد. در چنین شرایطی، محیط فقط به یک نقشه ثابت محدود نیست و می‌تواند در واکنش به دستورهای جدید تغییر کند.

این قابلیت می‌تواند در آینده برای ساخت مراحل متنوع‌تر کاربرد داشته باشد. تصور کنید طراح یک بازی بتواند بدون بازسازی کامل محیط، شرایط جوی، عناصر بصری یا بخشی از رویدادهای یک مرحله را تغییر دهد و نسخه‌های متفاوتی از آن را آزمایش کند.

البته این قابلیت به معنای تولید کامل ماموریت‌ها، قوانین بازی یا سیستم‌های گیم‌پلی نیست. Genie 3 در این مرحله بیشتر بر تولید و تغییر محیط‌های تعاملی تمرکز دارد.

استفاده از دنیاهای تولیدشده برای آموزش عامل‌های هوشمند

یکی دیگر از کاربردهای مهم مدل‌های جهان، فراهم‌کردن محیط‌های شبیه‌سازی‌شده برای آموزش و ارزیابی عامل‌های هوشمند (AI Agents) است.

گوگل دیپ‌مایند در آزمایش‌های Genie 3 از این فناوری در کنار عامل SIMA استفاده کرده است. SIMA یک عامل هوشمند برای فعالیت در محیط‌های مجازی سه‌بعدی است که می‌تواند دستورها را دریافت کند و با انجام اقدامات مختلف، اهداف مشخصی را دنبال کند.

در این آزمایش، محیط‌هایی با Genie 3 تولید شدند و عامل SIMA تلاش کرد مجموعه‌ای از اهداف را در آن‌ها انجام دهد. نکته مهم این است که Genie 3 از هدف نهایی عامل آگاه نیست؛ بلکه محیط را بر اساس اقداماتی که عامل انجام می‌دهد، شبیه‌سازی می‌کند.

این ویژگی اهمیت زیادی دارد؛ زیرا محیط‌های متنوع می‌توانند فرصت‌های بیشتری برای آزمایش رفتار عامل‌های هوشمند فراهم کنند. برای مثال، یک عامل می‌تواند در محیط‌های متفاوت حرکت کند، مسیرهای جدید را امتحان کند و در شرایط پیش‌بینی‌نشده تصمیم بگیرد.

در آینده، چنین رویکردی می‌تواند به توسعه ابزارهایی کمک کند که علاوه بر ساخت محیط‌های جدید، برای آزمایش هوش مصنوعی شخصیت‌ها و سیستم‌های بازی نیز مورد استفاده قرار بگیرند.

GameNGen؛ شبیه‌سازی گیم‌پلی با یک موتور بازی مبتنی بر هوش مصنوعی

پروژه GameNGen مسیر متفاوتی را دنبال می‌کند. این پژوهش با عنوان «Diffusion Models Are Real-Time Game Engines» در کنفرانس علمی ICLR 2025 منتشر شده و نشان می‌دهد که یک مدل عصبی می‌تواند بخش اصلی فرایند اجرای یک بازی را بر عهده بگیرد.

در بازی‌های معمولی، موتور بازی‌سازی وضعیت محیط را بر اساس ورودی بازیکن به‌روزرسانی می‌کند و سپس تصویر جدیدی از آن را روی صفحه نمایش می‌دهد. این فرایند در هر لحظه تکرار می‌شود تا بازیکن بتواند به‌صورت زنده با محیط تعامل داشته باشد.

GameNGen تلاش می‌کند این چرخه را با استفاده از یک مدل هوش مصنوعی شبیه‌سازی کند. این پروژه با استفاده از بازی کلاسیک DOOM آموزش داده شده است و می‌تواند با توجه به فریم‌های قبلی و اقدامات بازیکن، تصویر بعدی را تولید کند.

نکته مهم این است که GameNGen صرفاً یک مدل تولید تصویر نیست؛ بلکه هدف پژوهش، ساخت یک محیط قابل‌بازی است که در آن اقدامات کاربر بر فریم‌های بعدی تاثیر می‌گذارند.

فرایند آموزش GameNGen چگونه انجام می‌شود؟

آموزش این مدل در دو مرحله اصلی انجام می‌شود:

مرحله اول؛ جمع‌آوری داده با عامل یادگیری تقویتی

در ابتدا یک عامل هوشمند با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) آموزش می‌بیند تا بازی DOOM را انجام دهد. این عامل با محیط تعامل می‌کند، اقدامات مختلفی انجام می‌دهد و اطلاعات مربوط به وضعیت بازی و نتایج اقداماتش ثبت می‌شوند.

داده‌های جمع‌آوری‌شده شامل مشاهدات محیط و اقداماتی هستند که عامل انجام داده است. برای مثال، حرکت در محیط، بازکردن مسیرها، حمله به دشمنان، استفاده از سلاح‌ها و پیدا کردن بخش‌های مختلف نقشه در این فرایند ثبت می‌شوند.

این اطلاعات به‌عنوان داده آموزشی برای مرحله بعد مورد استفاده قرار می‌گیرند. در واقع، عامل یادگیری تقویتی وظیفه دارد نمونه‌های متنوعی از گیم‌پلی را فراهم کند تا مدل مولد بتواند ارتباط میان اقدامات بازیکن و تغییرات محیط را یاد بگیرد.

مرحله دوم؛ آموزش مدل انتشار برای تولید فریم‌ها

در مرحله بعد، پژوهشگران از یک مدل انتشار (Diffusion Model) برای تولید فریم‌های جدید استفاده کردند. این مدل با دریافت توالی فریم‌های قبلی و اقدامات انجام‌شده، یاد می‌گیرد تصویر بعدی بازی را پیش‌بینی و تولید کند.

مدل مورد استفاده بر پایه Stable Diffusion نسخه 1.4 توسعه داده شده است، اما برای تولید تصاویر بازی و دریافت اطلاعات مربوط به اقدامات بازیکن، تغییراتی در آن اعمال شده است.

تولید فریم بعدی و حفظ پایداری محیط

یکی از چالش‌های مهم در GameNGen، جلوگیری از انباشته‌شدن خطا در زمان تولید فریم‌های متوالی است. از آنجا که مدل برای ساخت هر فریم به خروجی‌های قبلی وابسته است، یک خطای کوچک می‌تواند در ادامه بزرگ‌تر شود و کیفیت تصویر یا ساختار محیط را تحت تاثیر قرار دهد.

پژوهشگران برای کاهش این مشکل از روشی به نام نویزدهی به اطلاعات زمینه (Conditioning Augmentation) استفاده کردند. در این روش، هنگام آموزش مدل مقداری نویز به فریم‌های قبلی اضافه می‌شود تا مدل یاد بگیرد حتی در شرایطی که اطلاعات ورودی کاملاً دقیق نیستند، فریم بعدی را با ثبات بیشتری تولید کند.

همچنین برای بهبود جزئیات بصری، بخش رمزگشای مدل (Decoder) نیز تنظیم و بهینه‌سازی شد. این کار به بهبود کیفیت جزئیات تصویر و نوشته‌های داخل محیط بازی کمک می‌کند.

مدل در نهایت باید بتواند این فرایند را به‌صورت پیوسته انجام دهد؛ یعنی بازیکن اقدامی انجام دهد، مدل فریم جدید را تولید کند و سپس با توجه به ورودی بعدی، تصویر دیگری بسازد.

طبق نتایج پژوهش، GameNGen توانسته بازی DOOM را با نرخ 20 فریم بر ثانیه روی یک واحد پردازشی TPU شبیه‌سازی کند و در جلسات چنددقیقه‌ای نیز پایداری خود را حفظ کند.

کیفیت شبیه‌سازی GameNGen تا چه اندازه به بازی اصلی نزدیک است؟

یکی از بخش‌های جالب این پژوهش، ارزیابی کیفیت خروجی مدل است. پژوهشگران برای بررسی دقت پیش‌بینی فریم‌ها از معیار PSNR استفاده کردند. این معیار میزان شباهت میان تصویر تولیدشده و تصویر مرجع را از نظر کیفیت سیگنال بررسی می‌کند.

GameNGen در پیش‌بینی فریم بعدی به امتیاز PSNR برابر با 29.4 دست یافته است؛ مقداری که پژوهشگران آن را از نظر کیفیت با فشرده‌سازی تصویری JPEG مقایسه کرده‌اند.

علاوه بر ارزیابی فنی، آزمایش انسانی نیز انجام شد. در این آزمایش، افراد باید کلیپ‌های کوتاهی از بازی اصلی و شبیه‌سازی GameNGen را از یکدیگر تشخیص می‌دادند. نتایج نشان داد که ارزیابان فقط اندکی بهتر از حد تصادفی عمل کردند و حتی پس از پنج دقیقه تولید خودرگرسیو، تشخیص برخی نمونه‌ها همچنان دشوار بود.

[تصویر 4: چند فریم از بازی DOOM در حال اجرا با مدل GameNGen و شبیه‌سازی تعامل بازیکن با محیط]

کپشن: GameNGen با استفاده از فریم‌های قبلی و اقدامات بازیکن، محیط DOOM را به‌صورت تعاملی شبیه‌سازی می‌کند.

البته این نتایج به معنای برابری کامل GameNGen با یک موتور بازی‌سازی تجاری نیست. این پژوهش نشان می‌دهد که یک مدل عصبی می‌تواند در یک محیط مشخص، گیم‌پلی قابل‌تعامل و نسبتاً پایدار تولید کند؛ اما هنوز برای اثبات قابلیت اجرای بازی‌های بزرگ با مکانیک‌ها و سیستم‌های پیچیده به تحقیقات بیشتری نیاز است.

تفاوت Genie 3 و GameNGen در تولید محیط‌های بازی

با وجود اینکه هر دو پروژه از مدل‌های هوش مصنوعی برای ساخت محیط‌های تعاملی استفاده می‌کنند، هدف و روش عملکرد آن‌ها متفاوت است.

Genie 3 بر اساس دستور متنی، محیط‌های جدیدی تولید می‌کند. کاربر می‌تواند فضای موردنظر خود را توصیف کند و سپس در محیط ساخته‌شده حرکت کند. همچنین با استفاده از قابلیت Promptable World Events می‌توان برخی ویژگی‌های محیط را تغییر داد.

در مقابل، GameNGen با استفاده از داده‌های گیم‌پلی یک بازی مشخص آموزش می‌بیند. این مدل با مشاهده فریم‌های قبلی و اقدامات بازیکن، تصویر بعدی را تولید می‌کند و به این ترتیب امکان شبیه‌سازی تعاملی بازی فراهم می‌شود.

به بیان ساده، Genie 3 بیشتر بر تولید دنیاهای متنوع و قابل‌کاوش تمرکز دارد؛ درحالی‌که GameNGen نشان می‌دهد یک مدل عصبی چگونه می‌تواند تجربه گیم‌پلی یک بازی را شبیه‌سازی کند.

این دو پروژه را می‌توان نمونه‌هایی از دو مسیر مکمل در آینده بازی‌سازی دانست. یکی امکان ساخت محیط‌های جدید را گسترش می‌دهد و دیگری نشان می‌دهد که مدل‌های هوش مصنوعی تا چه اندازه می‌توانند در اجرای تعاملی یک بازی نقش داشته باشند.

تاثیر هوش مصنوعی بر آینده طراحی مراحل و دنیاهای بازی

پیشرفت مدل‌هایی مانند Genie 3 و GameNGen می‌تواند در بلندمدت روش طراحی و توسعه بازی‌ها را تغییر دهد. البته این تغییر لزوماً به معنای حذف موتورهای بازی‌سازی یا جایگزینی کامل طراحان نیست؛ بلکه می‌تواند ابزارهای جدیدی برای ایده‌پردازی، ساخت نمونه‌های اولیه و آزمایش محیط‌ها در اختیار توسعه‌دهندگان قرار دهد.

برای مثال، یک طراح می‌تواند ایده اولیه یک محیط را با دستور متنی توصیف کند و از یک مدل مولد برای ساخت نمونه‌ای قابل‌کاوش کمک بگیرد. سپس می‌تواند ساختار محیط، مسیرهای حرکت و عناصر بصری آن را بررسی کند و تغییرات موردنیاز را اعمال کند.

از طرف دیگر، مدل‌هایی مانند GameNGen می‌توانند مسیر تازه‌ای برای آزمایش شبیه‌سازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی باز کنند. اگر چنین مدل‌هایی در آینده بتوانند محیط‌های پیچیده‌تر و مکانیک‌های متنوع‌تری را شبیه‌سازی کنند، ممکن است بخشی از فرایند نمونه‌سازی و ارزیابی گیم‌پلی نیز به آن‌ها سپرده شود.

یکی دیگر از کاربردهای احتمالی، تولید محیط‌های متنوع برای آموزش عامل‌های هوشمند است. در این حالت، به‌جای اینکه یک عامل فقط در یک نقشه ثابت آموزش ببیند، می‌تواند در محیط‌های مختلف با شرایط و چالش‌های متفاوت فعالیت کند. چنین رویکردی می‌تواند به توسعه شخصیت‌های هوشمندتر و سیستم‌های تصمیم‌گیری پیشرفته‌تر کمک کند.

با این حال، هنوز فاصله زیادی میان تولید یک محیط تعاملی آزمایشی و ساخت یک مرحله کامل و آماده انتشار وجود دارد. بازی‌های تجاری به سیستم‌های دقیق فیزیک، برخورد، هوش مصنوعی دشمنان، ماموریت‌ها، ذخیره‌سازی وضعیت و قوانین گیم‌پلی نیاز دارند. مدل‌های فعلی هنوز در بازسازی و کنترل پایدار تمام این بخش‌ها محدودیت دارند.

محدودیت‌های هوش مصنوعی در ساخت مراحل و دنیاهای بازی

با وجود پیشرفت‌های قابل‌توجه، استفاده از مدل‌های مولد برای ساخت محیط‌های بازی همچنان با چالش‌های فنی روبه‌رو است.

حفظ انسجام محیط

 مدل‌های مولد باید بتوانند جزئیات یک محیط را در طول زمان حفظ کنند. اگر موقعیت اشیا، مسیرها یا ویژگی‌های بصری یک منطقه به‌صورت ناخواسته تغییر کنند، تجربه بازی تحت تاثیر قرار می‌گیرد. Genie 3 توانسته این مشکل را تا حدی کاهش دهد، اما انسجام چنددقیقه‌ای هنوز با نیاز بازی‌های طولانی تفاوت دارد.

محدودیت در کنترل تعاملات

 تولید یک محیط زیبا و قابل‌کاوش به معنای شبیه‌سازی کامل قوانین آن نیست. تعامل با دشمنان، برخورد با اشیا، استفاده از تجهیزات و انجام ماموریت‌ها به سیستم‌های دقیق‌تری نیاز دارند. خود گوگل دیپ‌مایند نیز محدودبودن دامنه اقداماتی را که عامل‌ها مستقیماً می‌توانند انجام دهند، از محدودیت‌های فعلی Genie 3 معرفی کرده است.

هزینه پردازش و اجرای بلادرنگ

 تولید پیوسته فریم‌ها و شبیه‌سازی محیط‌های تعاملی به منابع پردازشی قابل‌توجهی نیاز دارد. هرچند GameNGen توانسته به نرخ 20 فریم بر ثانیه روی یک TPU برسد، این نتیجه در یک پروژه پژوهشی مشخص به دست آمده و نباید آن را معادل عملکرد یک بازی تجاری روی سخت‌افزارهای عمومی دانست.

محدودیت در تولید محتوای قابل‌کنترل

توسعه‌دهندگان باید بتوانند ساختار مراحل، مسیرهای اصلی، محل قرارگیری دشمنان و شرایط پیروزی یا شکست را با دقت مشخص کنند. تولید محیط‌های متنوع بدون کنترل کافی ممکن است به ساخت فضاهایی منجر شود که از نظر طراحی مراحل کیفیت مطلوبی ندارند.

محدودیت در مدت تعامل

 Genie 3 در حال حاضر برای چند دقیقه تعامل پیوسته طراحی شده است و نمی‌تواند مانند یک بازی کامل، ساعت‌ها محیطی پایدار و قابل‌تعامل ارائه دهد. این محدودیت نشان می‌دهد که هنوز برای استفاده از چنین مدل‌هایی در بازی‌های بزرگ به پیشرفت‌های بیشتری نیاز است.

آینده Procedural Generation؛ از محیط‌های تصادفی تا دنیاهای هوشمند

آینده تولید رویه‌ای احتمالاً به ترکیب الگوریتم‌های سنتی، مدل‌های مولد و موتورهای بازی‌سازی وابسته خواهد بود. الگوریتم‌های کلاسیک می‌توانند ساختار و قوانین اصلی محیط را کنترل کنند و مدل‌های هوش مصنوعی نیز برای تولید ایده‌های جدید، جزئیات بصری و شبیه‌سازی رفتارهای پیچیده‌تر به کار گرفته شوند.

در چنین رویکردی، توسعه‌دهنده می‌تواند محدوده و قوانین اصلی یک مرحله را مشخص کند و از هوش مصنوعی برای تولید نسخه‌های متنوع آن کمک بگیرد. سپس موتور بازی‌سازی وظیفه اجرای قوانین، مدیریت برخوردها و حفظ پایداری گیم‌پلی را بر عهده داشته باشد.

Genie 3 نشان می‌دهد که تولید دنیاهای تعاملی از طریق دستور متنی تا چه اندازه پیشرفت کرده است. GameNGen نیز نشان می‌دهد که مدل‌های انتشار می‌توانند فراتر از تولید تصاویر ثابت عمل کنند و یک محیط بازی را به‌صورت تعاملی شبیه‌سازی کنند.

با این حال، هیچ‌کدام از این پروژه‌ها هنوز یک راهکار کامل برای تولید خودکار مراحل تجاری و آماده انتشار نیستند. اهمیت آن‌ها بیشتر در نشان‌دادن مسیرهای جدیدی است که هوش مصنوعی می‌تواند در آینده بازی‌سازی ایجاد کند.

در نهایت، هدف اصلی این فناوری‌ها حذف طراحان مراحل نیست؛ بلکه فراهم‌کردن ابزارهایی است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند سریع‌تر ایده‌پردازی کنند، محیط‌های بیشتری بسازند و نمونه‌های مختلف گیم‌پلی را آزمایش کنند. اگر محدودیت‌های مربوط به انسجام، کنترل‌پذیری و هزینه پردازش برطرف شوند، تولید دنیاهای پویا و متنوع می‌تواند به یکی از بخش‌های مهم نسل بعدی بازی‌سازی تبدیل شود.

منابع اصلی