مايكروسوفت تدرب نموذج الذكاء الاصطناعي على لعبة لم يلعبها أحد
إن نماذج العالم - خوارزميات الذكاء الاصطناعي القادرة على توليد بيئات محاكاة - تمثل أحد طلائع التعلم الآلي، اليوم، نشرت مايكروسوفت بحثًا جديدًا في مجلة Nature يشرح بالتفصيل Muse، وهو نموذج قادر على توليد صور ومدخلات تحكم للعبة.
وبشكل غير متوقع، وُلِد من مجموعة تدريب قامت مايكروسوفت ببنائها من Bleeding Edge.
إذا كنت، مثلي، قد محيت تلك اللعبة تمامًا من ذاكرتك (أو لم تكن تعلم بوجودها في المقام الأول)، فإن Bleeding Edge هي لعبة قتال 4 ضد 4 طورتها Ninja Theory، الاستوديو المعروف بعمله على سلسلة Hellblade.
توقف Ninja Theory عن تحديث Bleeding Edge بعد أقل من عام من الإصدار، لكن Microsoft أدرجت شرطًا في اتفاقية ترخيص المستخدم النهائي للعبة يمنحها الإذن بتسجيل الألعاب التي لعبها الأشخاص عبر الإنترنت، لذا إذا كنت أحد الأشخاص القلائل الذين لعبوا Bleeding Edge، فتهانينا، أعتقد: لقد ساعدت الشركة في صنع شيء من فشل تجاري.
إذن ما فائدة Muse على أي حال؟ لنفترض أن مصمم ألعاب في Blizzard يريد اختبار فكرة لبطل جديد في Overwatch 2. فبدلاً من تجنيد فريق من المبرمجين والفنانين لإنشاء التعليمات البرمجية والأصول التي قد يتخلص منها الاستوديو في النهاية، يمكنهم بدلاً من ذلك استخدام Muse للقيام بالنماذج الأولية.
غالبًا ما تكون التكرارات هي الجزء الأكثر استهلاكًا للوقت (والمكلف) في صنع لعبة فيديو، لذا فمن السهل أن نرى لماذا قد تكون Microsoft مهتمة باستخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز العملية؛ فهي توفر طريقة للشركة للسيطرة على تكاليف التطوير الجامحة. وذلك لأن Muse، وفقًا لمايكروسوفت، تتفوق في قدرة نماذج العالم التي تطلق عليها الشركة الاستمرارية.
تقول كاتيا هوفمان، مديرة الأبحاث الرئيسية في Microsoft Research، "يشير الاستمرار إلى قدرة النموذج على دمج (أو "الاستمرار") تعديلات المستخدم في تسلسلات اللعب المولدة، مثل شخصية يتم نسخها ولصقها في صورة مرئية للعبة".
بعبارة أخرى، يمكن لـ Muse التكيف بسرعة مع عناصر اللعب الجديدة عند تقديمها في الوقت الفعلي. في أحد الأمثلة التي شاركتها Microsoft، يمكنك رؤية شخصية "اللاعب" تتفاعل على الفور عندما يتم تقديم اثنين من أدوات تعزيز القوة بجانبها.
يبدو أن النموذج يعرف أن أدوات الالتقاط ذات قيمة وأن اللاعبين سيبذلون قصارى جهدهم للحصول عليها. لذا فإن المحاكاة تعكس ذلك، في هذه العملية، مما يخلق نسخة طبق الأصل مقنعة من مباراة Bleeding Edge الحقيقية.
وفقًا لفاطمة كاردار، نائبة الرئيس التنفيذي للذكاء الاصطناعي للألعاب في Microsoft، تستخدم الشركة بالفعل Muse لإنشاء "نموذج ذكاء اصطناعي قابل للعب في الوقت الفعلي تم تدريبه على ألعاب الطرف الأول الأخرى"، واستكشاف كيف يمكن للتكنولوجيا أن تساعدها في جلب الألعاب القديمة العالقة على الأجهزة القديمة إلى جماهير جديدة.
تقول Microsoft أن Muse هو نموذج ذكاء اصطناعي توليدي "الأول من نوعه"، لكن هذا ليس صحيحًا تمامًا. نماذج العالم ليست جديدة؛ في الواقع، Muse ليس حتى أول نموذج تم تدريبه على لعبة Microsoft. في أكتوبر، أطلقت شركة Decart Oasis، القادرة على توليد مستويات Minecraft. ما يظهره Muse هو مدى سرعة تطور هذه النماذج.
ومع ذلك، لا يزال الطريق أمام هذه التقنية طويلاً، كما أن نظام Muse يواجه بعض القيود الواضحة. فمن ناحية، يولد النموذج صورًا بدقة 300 × 180 بكسل وحوالي 10 إطارات في الثانية. وفي الوقت الحالي، تنشر الشركة أوزان Muse وبيانات العينة، بالإضافة إلى وسيلة للباحثين لمعرفة ما يمكن للنظام القيام به.