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NPCに「人間の言葉を話して」もらいましょう! AI がゲーム革命を推進し、A シェアのゲーム部門は上昇を続けています

NPCに「人間の言葉を話して」もらいましょう! AI がゲーム革命を推進し、A シェアのゲーム部門が上昇し続ける

チャイナタイムズ (www.chinatimes.net.cn) の趙毅記者と胡金華記者が上海から報告しました

NPCに「人間の言葉を話して」もらいましょう! AI がゲーム革命を推進し、A シェアのゲーム部門が上昇し続ける

数日前、NVIDIA は公式 Web サイトで、クラウドと PC 上で実行される AI モデルを開発できる、カスタマイズされた AI モデル ファウンドリ サービス - Avatar Cloud Engine (ACE) for Games を提供すると発表しました。カスタマイズされた音声、対話、アニメーション AI モデルをゲームに構築して展開します。

Analysysのアナリストで文化消費業界のアナリストであるMa Axin氏は、チャイナタイムズの記者に対し、Nvidiaが提案しているAIモデルファウンドリサービスがゲーム業界に与える影響は、むしろ中低所得企業に機会を与えることであると語った。コストを削減し、効率を向上させ、新しいカテゴリを開発します。

NPCをより賢くする

レポートによると、ACE for Games は、ミドルウェア、ツール、ゲーム開発者がカスタマイズされた音声、対話、アニメーション AI モデルを構築および展開するために使用できるカスタム AI モデル ファウンドリ サービスです。この技術により、ノンプレイヤー キャラクター (NPC) はよりインテリジェントな対話能力を獲得し、プレイヤーの質問に答える鮮やかな個性を与えるように進化することができます。

生成 AI の使用により、プレーヤーがゲーム キャラクターと対話する方法が完全に変わり、それによってプレーヤーのゲームへの没入体験が大幅に向上すると予想されます。 NVIDIA は、AI の専門知識とゲーム開発者と協力した数十年の経験を活用して、ゲームにおける生成 AI の使用の先駆けとなります。 NVIDIA の開発およびパフォーマンス テクノロジー部門の副社長である John Spitzer 氏は次のように述べています。

NVIDIA によると、ACE for Games ファウンドリ サービスは、開発者がゲーム用にモデルを再調整し、NVIDIA DGX クラウド、GeForce RTX PC、またはローカル展開を通じてリアルタイム推論を実行するのに役立ちます。これらのモデルは遅延が最適化されており、ゲームの没入型インタラクティブ エクスペリエンスの最適化に役立ちます。

NVIDIA の公式 Web サイトによると、ヨーロッパのゲーム会社 GSC Game World のゲーム「Heart of Chernobyl」、独立系開発者 Fall Leaf の「Fort Solis」、仮想ソーシャルなど、多くの海外メーカーが NVIDIA ACE ゲーム開発版を使用しています。 Charisma.ai 社もアニメーション生成機能を活用しています。

NVIDIA が発表したカスタマイズされた AI モデルは、AI とゲーム業界の統合を加速します。 「AIGCの機能を組み合わせたツール製品の反復的なアップグレードと、ゲーム会社の急速な探索と応用により、AIによるゲームの包括的なエンパワーメントのプロセスが加速すると予想されます。華泰証券の調査レポートによると、AIGCは期待されています」プレーヤーとゲーム キャラクターの関係に革命をもたらします。インタラクティブな手法により、ゲームへの没入感が大幅に向上します。

華泰証券は、ゲーム市場自体に含まれる巨大な需要は、AIGCのような技術の良い適用シナリオであると指摘し、関連技術の進歩は、我が国のゲーム産業の製品品質と総合的な競争力をさらに強化し、その結果、ゲーム産業の発展を促進すると述べた。業界の長期的な成長。

は世界的なゲーム会社の総意となっています

NVIDIA に加えて、国内の大手ゲーム会社も生成 AI に積極的に取り組んでいます。 NetEase(09999.HK)のモバイルゲーム「Ni Shuihan」は2月15日、NPCがプレイヤーと自由に会話し、会話内容に基づいて論理的な行動を行える中国初の「ゲームGPT」を搭載したと発表した。 。このソリューションは、2017 年末に NetEase によって設立された Fuxi Lab から提供されています。最下層は、多数の武侠小説、歴史書、詩や歌を集中的に学習するための専用モデルのセットです。

Youzu Networks (002174.SZ) の担当者はチャイナタイムズの記者に対し、ゲーム業界にとって人工知能はゲームの全体的な品質と研究開発効率を大幅に向上させるだろうと語った。ゲーム制作の技術的敷居の低下とゲーム数の増加により、ゲーム業界全体の競争はさらに激化すると考えられます。しかし同時に, より良い影響もあります. より自然なインタラクションの恩恵を受けて, 人工知能は何千人もの人々のためのゲーム体験を真に実現します; 開発の敷居が下がることは, 独立したゲーム制作者グループ, 特に開発者の台頭も促進します人工知能ツールを使いこなす者はさらに大きなアドバンテージを得るでしょう。

「開発面では、全体的な研究開発効率が向上し、研究開発コストが削減されます。特にアート系コンテンツの生産量は大幅に減少傾向にあります。ユーザーは、人工知能の強力な分析・集計機能」とYouzuの担当者は語る。

氏の紹介によると、「YouzuではAI​​GCの力を借りて、原画デザイン、映像スーパーなど、企画、アート、プログラミング等の面ですでに多くのコンテンツを制作してきました。解像度(注:画像の超解像)、解像度再構成)、洗練されたカラーリング、プロットコピー生成、TTSダビング、語学翻訳などを実践しており、人工知能技術の開発能力を持つ他社との連携も積極的に行っており、将来のゲームへの活用を視野に AI ラージモデル技術の紹介。"

Kaiying Network (002517.SZ) はまた、「チャイナタイムズ」記者に対し、人工知能の分野において、同社の戦略的投資会社の一部は独自の AIGC 機能を形成しており、一部の戦略的投資会社は独自の AIGC 機能を開発していると語った。 Unreal Engine での AIGC 機能 AIGC ツールは、キャラクターやシーンの高精度レンダリングをバッチで形成することができ、研究開発分野のアート コストを大幅に削減しました。 MidJourney を最大限に活用してシーンとキャラクターをバッチで生成することで、作成時間を効果的に短縮できます。

China Times の記者の観察によると、世界のゲーム業界は AI アプリケーションの重要性を一般的に認識しています。最近、Activision Blizzard は、社内で導入された生成 AI ゲーム開発ツール「Blizzard Diffusion」をリリースしました。これは、「World of Warcraft」、「Diablo」、「Overwatch」などのゲーム内アセットでトレーニングされた画像ジェネレーターで、一部のデザインと面倒な開発作業。

つい最近、ヨーロッパとアメリカの大手 SLG メーカーである Paradox も決算会見で AI を採用していることを明らかにしました。 、ゲームの企画から皆様へ。私たちは、より良いゲーム スタジオになるために人工知能を活用したいと考えています。」

国泰君安証券の試算によれば、2022 年の国内ゲーム産業の実際の売上収益は 2,659 億元で、研究開発費は 15% を占めると予想されます。将来 AIGC が 50% になると、現在のゲーム業界における AIGC アプリケーションの市場規模は約 200 億元に達する可能性があります。この観点からも、AIGCとの統合によりゲーム業界の市場価値の向上が期待されます。

「AI ゲーム」が大流行していますが、新たな機会をもたらす一方で、多くの未知の課題も隠れていることは注目に値します。

「現在のゲームレビューメカニズムは、制御不可能なコンテンツが生成される可能性を実際に制限しています。既存のゲームは数値的にバランスの取れたモデルです。AIを最大限に活用するには、新しいゲームタイプとゲームプレイが必要です。Sun Hui、Fu Zhijijiu CEOはチャイナタイムズに語った」記者によると、彼は 19 年以上ゲーム開発に携わっています。

連合合併買収協会の信用管理委員会の専門家であるアン・グアンヨン氏は、チャイナ・タイムズの記者に対し、まず第一に、AIの開発には大量のデータとコンピューティング能力のサポートが必要であると語った。ゲーム開発者に対するより高い要件。ゲーム業界では、ユーザーの権利と利益を保護することが重要であるため、AI モデルの適用がユーザーを侵害しないように、データのプライバシーとセキュリティの問題に対処する必要があります。開発者とユーザーは AI システムを理解し、信頼する必要があるため、AI アルゴリズムと意思決定プロセスは透明性があり、説明可能である必要があります。

「現在、ゲーム業界におけるAIの開発と応用には、まだいくつかのボトルネックが存在します。その1つは、AIモデルの性能と効果を向上させるためのアルゴリズムのさらなる改良です。トレーニングと検証をサポートするために、 「データ セットの品質と規模の問題を解決するには、高品質のトレーニング データ セットが必要です。ゲーム開発者は、ゲーム内の AI モデルを効率的に展開して統合できるようにするために、技術的な課題を解決する必要があります。」と An Guangyong 氏は述べています。

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