Từ Atari đến Doom: Cách Google Định nghĩa lại Trò chơi Điện tử với Trí tuệ Nhân tạo

Ngành công nghiệp trò chơi điện tử, hiện trị giá 347 tỷ đô la, đã phát triển thành một thành phần quan trọng trong thế giới giải trí, thu hút hơn ba tỷ người chơi trên toàn cầu. Bắt đầu với những tựa game đơn giản như Pong và Space Invaders, ngành game đã phát triển thành những trò chơi phức tạp hơn như Doom, vốn đặt ra những tiêu chuẩn mới với hình ảnh 3D và trải nghiệm chơi game trên console tại nhà. Ngày nay, ngành công nghiệp game đang đứng trước ngưỡng cửa của một kỷ nguyên mới, chịu ảnh hưởng bởi những tiến bộ của trí tuệ nhân tạo (AI). Dẫn đầu sự chuyển đổi này là Google, tận dụng nguồn lực và công nghệ rộng lớn của mình để định nghĩa lại cách thức tạo ra, chơi và trải nghiệm trò chơi điện tử. Bài viết này khám phá hành trình của Google trong việc định nghĩa lại trò chơi điện tử.

Khởi đầu: AI Chơi Game Atari

Việc Google sử dụng AI trong trò chơi điện tử bắt đầu với một bước phát triển quan trọng: tạo ra một AI có khả năng nhận dạng môi trường trò chơi và phản ứng như một người chơi thực thụ. Trong công trình ban đầu này, họ đã giới thiệu một tác nhân học tăng cường sâu có thể học các chiến lược điều khiển trực tiếp từ quá trình chơi trò chơi. Trọng tâm của sự phát triển này là mạng nơ-ron tích chập, được đào tạo bằng cách sử dụng Q-learning, xử lý các pixel màn hình thô và chuyển đổi chúng thành các hành động dành riêng cho trò chơi dựa trên trạng thái hiện tại.

Các nhà nghiên cứu đã áp dụng mô hình này cho bảy trò chơi Atari 2600 mà không sửa đổi kiến ​​trúc hoặc thuật toán học. Kết quả thật ấn tượng – mô hình này hoạt động tốt hơn các phương pháp trước đó trong sáu trò chơi và vượt qua hiệu suất của con người trong ba trò chơi. Sự phát triển này đã nêu bật tiềm năng của AI trong việc xử lý các trò chơi điện tử phức tạp, tương tác chỉ với đầu vào trực quan.

Bước đột phá này đã đặt nền móng cho những thành tựu sau này, chẳng hạn như AlphaGo của DeepMind đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới. Thành công của các tác nhân AI trong việc thành thạo các trò chơi đầy thử thách đã thúc đẩy nghiên cứu sâu hơn về các ứng dụng trong thế giới thực, bao gồm các hệ thống tương tác và robot. Ảnh hưởng của sự phát triển này vẫn còn được cảm nhận trong lĩnh vực học máy và AI ngày nay.

AlphaStar: AI Học Chiến lược Trò chơi Phức tạp cho StarCraft II

Dựa trên những thành công ban đầu của AI, Google đã đặt mục tiêu cho một thử thách phức tạp hơn: StarCraft II. Trò chơi chiến lược thời gian thực này được biết đến với sự phức tạp của nó, vì người chơi phải điều khiển quân đội, quản lý tài nguyên và thực hiện các chiến lược trong thời gian thực. Vào năm 2019, Google đã giới thiệu AlphaStar, một tác nhân AI có khả năng chơi StarCraft II một cách chuyên nghiệp.

Sự phát triển của AlphaStar đã sử dụng kết hợp học tăng cường sâu và học bắt chước. Đầu tiên, nó học bằng cách xem lại các trận đấu của những người chơi chuyên nghiệp, sau đó cải thiện thông qua tự chơi, chạy hàng triệu trận đấu để tinh chỉnh các chiến lược của nó. Thành tựu này đã chứng minh khả năng của AI trong việc xử lý các trò chơi chiến lược phức tạp, thời gian thực, đạt được kết quả phù hợp với người chơi là con người.

Vượt ra ngoài các Trò chơi Đơn lẻ: Hướng tới AI Toàn diện hơn cho Trò chơi

Bước tiến mới nhất của Google đánh dấu một bước chuyển từ việc thành thạo các trò chơi riêng lẻ sang việc tạo ra một tác nhân AI linh hoạt hơn. Gần đây, các nhà nghiên cứu của Google đã giới thiệu SIMA, viết tắt của Scalable Instructable Multiworld Agent, một mô hình AI mới được thiết kế để điều hướng các môi trường trò chơi khác nhau bằng cách sử dụng hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Không giống như các mô hình trước đó yêu cầu truy cập vào mã nguồn của trò chơi hoặc API tùy chỉnh, SIMA hoạt động với hai đầu vào: hình ảnh trên màn hình và các lệnh ngôn ngữ đơn giản.

SIMA dịch các hướng dẫn này thành các thao tác bàn phím và chuột để điều khiển nhân vật trung tâm của trò chơi. Phương pháp này cho phép nó tương tác với các cài đặt ảo khác nhau theo cách phản ánh lối chơi của con người. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng AI được đào tạo trên nhiều trò chơi hoạt động tốt hơn so với AI được đào tạo trên một trận đấu duy nhất, làm nổi bật tiềm năng của SIMA trong việc thúc đẩy một kỷ nguyên mới của AI nền tảng hoặc AI chung cho trò chơi.

Công việc đang diễn ra của Google nhằm mục đích mở rộng khả năng của SIMA, khám phá cách các tác nhân linh hoạt, điều khiển bằng ngôn ngữ như vậy có thể được phát triển trong các môi trường chơi game đa dạng. Sự phát triển này thể hiện một bước tiến đáng kể hướng tới việc tạo ra AI có thể thích ứng và phát triển mạnh trong các bối cảnh tương tác khác nhau.

AI Sáng tạo cho Thiết kế Trò chơi

Gần đây, Google đã mở rộng trọng tâm của mình từ việc nâng cao lối chơi sang phát triển các công cụ hỗ trợ thiết kế trò chơi. Sự thay đổi này được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong AI sáng tạo, đặc biệt là trong tạo hình ảnh và video. Một phát triển quan trọng là sử dụng AI để tạo ra các nhân vật không phải người chơi (NPC) thích ứng, phản ứng với hành động của người chơi theo cách thực tế và khó đoán hơn.

Ngoài ra, Google đã khám phá tạo nội dung theo thủ tục, trong đó AI hỗ trợ thiết kế các cấp độ, môi trường và toàn bộ thế giới trò chơi dựa trên các quy tắc hoặc mẫu cụ thể. Phương pháp này có thể hợp lý hóa quá trình phát triển và mang đến cho người chơi những trải nghiệm độc đáo, được cá nhân hóa với mỗi lần chơi, khơi dậy cảm giác tò mò và mong đợi. Một ví dụ đáng chú ý là Genie, một công cụ cho phép người dùng thiết kế trò chơi điện tử 2D bằng cách cung cấp hình ảnh hoặc mô tả. Cách tiếp cận này giúp việc phát triển trò chơi trở nên dễ tiếp cận hơn, ngay cả đối với những người không có kỹ năng lập trình.

Sự đổi mới của Genie nằm ở khả năng học hỏi từ nhiều đoạn phim về các trò chơi platformer 2D thay vì dựa vào hướng dẫn rõ ràng hoặc dữ liệu được gắn nhãn. Khả năng này cho phép Genie hiểu rõ hơn về cơ chế trò chơi, vật lý và các yếu tố thiết kế. Người dùng có thể bắt đầu với một ý tưởng hoặc bản phác thảo cơ bản và Genie sẽ tạo ra một môi trường trò chơi hoàn chỉnh, bao gồm cài đặt, nhân vật, chướng ngại vật và cơ chế chơi trò chơi.

AI Sáng tạo cho Phát triển Trò chơi

Dựa trên những tiến bộ trước đó, Google gần đây đã giới thiệu dự án đầy tham vọng nhất của mình, nhằm mục đích đơn giản hóa quá trình phát triển trò chơi phức tạp và tốn thời gian, vốn thường đòi hỏi kỹ năng chuyên môn và mã hóa chuyên sâu. Gần đây, họ đã giới thiệu GameNGen, một công cụ AI sáng tạo được thiết kế để đơn giản hóa quá trình phát triển trò chơi. GameNGen cho phép các nhà phát triển xây dựng toàn bộ thế giới và cốt truyện trò chơi bằng cách sử dụng lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên, giảm đáng kể thời gian và công sức cần thiết để tạo ra một trò chơi. Bằng cách tận dụng AI sáng tạo, GameNGen có thể tạo ra các tài sản, môi trường và cốt truyện trò chơi độc đáo, cho phép các nhà phát triển tập trung nhiều hơn vào sự sáng tạo hơn là các vấn đề kỹ thuật. Ví dụ, các nhà nghiên cứu đã sử dụng GameNGen để phát triển phiên bản đầy đủ của Doom, chứng minh khả năng của nó và mở đường cho quy trình phát triển trò chơi dễ tiếp cận và hiệu quả hơn.

Công nghệ đằng sau GameNGen liên quan đến quy trình đào tạo hai giai đoạn. Đầu tiên, một tác nhân AI được đào tạo để chơi Doom, tạo dữ liệu chơi trò chơi. Dữ liệu này sau đó đào tạo một mô hình AI sáng tạo dự đoán các khung hình trong tương lai dựa trên các hành động và hình ảnh trước đó. Kết quả là một mô hình khuếch tán chung có khả năng tạo ra lối chơi thời gian thực mà không cần các thành phần công cụ trò chơi truyền thống. Sự chuyển đổi này từ mã hóa thủ công sang tạo dựa trên AI đánh dấu một cột mốc quan trọng trong phát triển trò chơi, mang đến cách thức dễ tiếp cận và hiệu quả hơn để tạo ra các trò chơi chất lượng cao cho các studio nhỏ hơn và người sáng tạo cá nhân.

Kết luận

Những tiến bộ gần đây của Google về AI được thiết lập để định hình lại cơ bản ngành công nghiệp game. Với các công cụ như GameNGen cho phép tạo ra thế giới trò chơi chi tiết và SIMA cung cấp các tương tác chơi trò chơi linh hoạt, AI không chỉ thay đổi cách tạo ra trò chơi mà còn cả cách chúng được trải nghiệm.

Khi AI tiếp tục phát triển, nó hứa hẹn sẽ nâng cao khả năng sáng tạo và hiệu quả trong phát triển trò chơi. Các nhà phát triển sẽ có những cơ hội mới để khám phá những ý tưởng sáng tạo và mang đến những trải nghiệm hấp dẫn và nhập vai hơn. Sự thay đổi này đánh dấu một thời khắc quan trọng trong quá trình phát triển liên tục của trò chơi điện tử, nhấn mạnh vai trò ngày càng tăng của AI trong việc định hình tương lai của giải trí tương tác.