Tianmei の AI のレイアウトを見て、非常に明確なアイデアを持っていると感じました。

ゲームと AI の組み合わせの力は、あなたの想像をはるかに超えているかもしれません。

/ISAAC

最近、上海で世界人工知能会議（WAIC 2023）が開催されました。言うまでもなく、このカンファレンスの目玉は、多数のチューリング賞やノーベル賞受賞者、国内外の科学者、そして多くの大手AI企業がカン​​ファレンスに参加していることだ。カンファレンスの発展の一部を見て、プータオ氏は本当に感動しました。

前回WAICに参加したのは2021年だったため、AIの勢いは今ほど隆盛しておらず、AIに対する理解もあまり良くありませんでした。しかし今年、我が国のAI基幹産業の規模は5000億元に達し、計算能力の規模は世界第2位、企業数は4300社を超えた。カンファレンスには30以上の大型モデルが展示されていた。一人で。 AI時代は止められずに近づいています。

カンファレンスでは、ゲーム関連の会場も大変賑わっていました。結局のところ、ゲーム業界は AI と最も密接に関係している業界の 1 つであるため、これは驚くべきことではありません。しかし、AI が普及し始めた時期のこの点での私の経験から判断すると、ゲームプレイに大きな混乱をもたらす可能性のあるソリューションはまだ業界で大規模に実装されていないようです。ゲーム×AIの今後の方向性については、業界内でもさまざまな意見があり、結論を出すのは難しい。したがって、ほとんどの人は AI の混乱の時期に入っているようです。彼らはこの道が未来であることは理解していますが、具体的にどのように対処すればよいのかは知りません。

もちろん現時点ではゲーム会社の声を上げることが不可欠です。今年のカンファレンスでは初めて「ゲームAI応用とゲームテクノロジー」フォーラムが開設され、カンファレンスのゲストがゲーム×AIについての考えや実践を共有しました。中でもTianmeiさんのシェアは、やや混乱した環境の中で、大手メーカーであるTencentによるゲーム×AIについての比較的珍しい体系的な考え方が示されているようで、非常に興味深く感じました。

Tianmei 氏が共有した内容を簡単に抽象化すると、大まかに次のように理解できます。彼らのゲーム × AI プランニングは、内部と外部の 2 つの部分に分かれています。「内部」とは、AI 関連テクノロジーを使用してゲーム内を改善することを指します。経験や「外部」をゲームを通じてAIなどの技術の発展にフィードバックすることです。内面と外面の両方を養うことができれば、両者は互いに補完し合い、良い閉ループを形成します。

この件をより具体的な視点で見ると、Tianmei は AI の理解と応用という点で、AI を組み合わせて多くのゲーム コンテンツに質的変化をもたらし、多くの実践的な参考資料を開発してきたことがわかります。 。

01

AI はゲーム体験をどの程度改善できるでしょうか?

まず、AIを活用してゲーム体験を向上させるという点で、現在最も頻繁に議論されているのがAI NPCです。しかし実際には、この点でより完全なエクスペリエンスを実現するには、非常に長期的な反復が必要です。対照的に、プロジェクトとプレーヤーのニーズを組み合わせて、いくつかの下位レベルのシナリオに焦点を当てれば、AI アプリケーションには大きな可能性があることがわかります。

典型的なケースは、Tianmei J3 のアプリケーションです。 FPSに注力しており、『Reverse War』、『Cross Fire: King of Guns』（CFM）、『Call of Duty Mobile』（CoDM）などのゲームを開発している。開発中の「Reverse War Mobile Game」をはじめとして、彼らはすでに多くのプロジェクトで AI テクノロジーを使用しており、業界で最初に FPS AI テクノロジーの開発と応用を模索したチームの 1 つと言えます。

もちろん、FPS AI は「大きな落とし穴」であり、その開発と応用が非常に難しい (FPS における環境要因、状態分析、状況判断など) ため、最初は少し戸惑うかもしれません...複雑ではありますが、人間にとっては非常に難しいものですが、AI にとっては、これらの要因によってもたらされる複雑さは 2D/2.5D ゲームの複雑さよりも数桁高くなります。様々な先進的なルールとゲームプレイでより高い完成度を実現することは言うまでもない。

この前提の下では、FPS AI の正しい研究方向を見つけることが非常に重要です。したがって、さまざまなタイプの製品のゲーム需要を考慮した結果、J3 は主に 2 つの一般的な方向性を整理しました。

第一の方向性はFPSの「擬人化AI」、平たく言えば「人機戦闘」です。

しかし、私たちがこれまで理解してきた人間と機械のモデルとは異なり、この種の擬人化 AI は競争体験を向上させることを目的としています。 FPS のようなハードコアな対戦ゲームでは、プレイヤーが最も必要とするのは、バランスの取れたダイナミックなゲームで常に自分の能力に挑戦し、突破することです。J3 は 2018 年から同社の人工知能研究所である Tencent AI Lab と協力を開始し、今後も継続する予定です。 「擬人化 AI」を方向性として、ゲームプレイとエクスペリエンスの拡張を作成します。

技術的に最も難しいのは、3D 環境によってもたらされる複雑さをどのように克服するかです。

さらに、研究開発効率を向上させ、AI が複数のモードに適応できるようにするために、パフォーマンスの最適化に加えて、OneModel の共同トレーニング フレームワークも設計しました。 AI は、マップ環境の一般化された共有モデリングや複数のマップの共同トレーニングなどの方法を通じて、新しいマップを迅速にカバーする機能を備えています。

この問題を解決した後は、AI トレーニングの難しさに直面しなければなりません。彼らのアプローチは、最も単純な 1V1 モードからモデルの研究とトレーニングを開始し、その後、5V5 の複雑なモードをゆっくりと征服することです。 Tencent AI Lab と J3 は、共同チームの協力を得て、業界をリードする FPS フル画像擬人化 AI ソリューションを共同で実装しました。

このテクノロジーは、製品のブレークスルーポイントにもなりました。

2020 年に、CFM はギャル ゲームに似たインタラクティブなストーリー モードを開発し、PVP に加えてコンパニオン エクスペリエンスを提供するとともに、競争力のあるコンテンツも考慮する予定です。このような「ニーズとウォント」のサウンドを実現するにはどうすればよいでしょうか?彼らは、現実のプロプレイヤーに基づいた新バージョンの「E-Sports Legend」をリリースしました。擬人化 AI を使用してゲーム データと操作を学習し、プレイヤーがさまざまなキャラクターや挑戦的なプレイヤーと対話している感覚を味わうことができます。

このモードが登場すると、2017年の「無人島修行」のBRモードアップデート以来、最も継続率の高いモードとなりました。それ以来、CoDM は 2022 年に「E-Sports Challenge」モードも開始し、その年のプロマスターズチャンピオンシップで優勝した Q9 チームの主力選手をゲームに組み込みました。チームは、多数のプレイヤーの実試合データを収集して分析することにより、プロ チームの「AI クローン」をカスタマイズして、プレイヤーが 5 対 5 で対戦できるようにしました。ゲームプレイの開始後、当然のことながら人気があり、「E スポーツ チャレンジ」の記録は、ゲームの 60 以上の歴史的モードの中でトップ 8 にランクされました。

2 番目の方向性は、PVE 向けの「AI アクション生成」です。この方向性を目指す理由は、「リバース ウォー モバイル ゲーム」が FPS PVE ゲームであり、ボスのパフォーマンス、戦闘、モブが多数含まれているためです。 . 同じ画面での戦闘シーンや NPC キャラクターのアクションはすべて、ゲームの臨場感あふれるコンテンツと戦闘体験の非常に重要な部分です。今日、より良い結果を達成するには、明らかに、より最先端のテクノロジーを適用する必要があります。

たとえば、巨大なビヘイビア ツリーやアニメーション リソースを積み重ねることは、リアルなコンテンツを作成することは不可能ではありませんが、大量のエネルギーを消費し、大量のメモリを消費し、メンテナンス コストが高くなるというデメリットもあります。もちろん、近年では海外の 3A メーカーも、MotionMatching や HyperMotion などのより高度なアニメーション テクノロジーを開発し、従来のソリューションの問題点の一部を解決しています。

そして、Tianmei の方向性は別のものです。2019 年末、「Reverse War Mobile Game」は Tencent Robotics X Laboratory と協力し、自己回帰ニューラル ネットワーク アルゴリズム モデル (ARNN モデル) に照準を合わせました。

これは、天気や交通予測など、時系列で広く使用されているデータ分析アルゴリズムです。キャラクターアニメーションは本質的に一種の時系列データであり、このアルゴリズムを合理的に使用できれば、大量のモーションキャプチャデータを通じてAIモデルをトレーニングして、アクションシーケンスフレームの次のフレームを予測することを学習できる可能性がありますそして自然なフルキャラクターアクションを形成します。

このテクノロジーは一部の 3A メーカーによって検討されていますが、業界では大規模に実装されておらず、オンライン ゲーム/モバイル ゲーム製品の分野に足を踏み入れている人はほとんどいません。したがって、「Reverse War Mobile Game」の応用は、オンラインゲームにおける ARNN モデルの初の試みと言えます。

この技術を使用したゲーム内の NPC のアクション リアクションは、事前に作成されたアニメーションではなく、プレイヤーのアクションに基づいてリアルタイムで生成され、運動学の原理に基づいてリアルなアクション フォームを独自に生成および調整できます。これを言うのは直感的ではないかもしれませんが、J3 チームは技術的な効果を実証しました - この技術を使用した複数のモブの追跡エフェクト アニメーションでは、AI によって生成されたモブ キャラクターの動きがリアルタイムで実行されることがわかります。従来のエフェクトよりも鮮やかで多様で、環境や地形に応じてさまざまな変化を与えることもできます。

インテリジェントエージェントアクション生成技術でも同じ画面を実現

複数モンスター追撃演出表示

この効果は何を意味しますか?これを大規模に適用できれば、プレイヤーはゲーム内でより自然で臨場感あふれるリアルなアクション パフォーマンスや戦闘効果を確認できるようになり、この技術は引き続き一部の NPC やモンスターで使用されることになります。また、これにより制作効率も向上し、例えば従来のアートワークフローでは完成までに最低2か月かかるコンテンツも、AIアクション生成により2週間で完成することが可能になります。一方で、これによりゲームのプレイアビリティも向上し、チームはよりリッチなコンテンツの制作により多くのエネルギーを注ぐことができます。

02

ゲーム × AI の力 もしかしたらあなたの想像をはるかに超えるかもしれません

もちろん、ゲーム × AI の化学反応はそれだけではありません。これらの AI テクノロジーは、ゲーム内体験を向上させた後、ゲームを通じて現実のあらゆる側面に拡張し、フィードバック効果を実現することもできます。少なくとも、次の 3 つの観点からはこれが当てはまります:

まず、より垂直的でテクノロジー指向のシナリオでは、ゲームは新しいテクノロジーの優れた実験場になる可能性があります。 FPS AI の研究開発は非常に複雑であると上で述べましたが、その複雑さだからこそその価値は大きく、FPS の 3D 環境はより現実世界に近く、2.5D/2D AI トレーニングと比較してより優れています。実環境における人間のパフォーマンスに近づくことができるため、分野を超えた研究価値を提供する機会が増えます。

たとえば、「Counter War Mobile Game」で使用されている AI アクション生成技術は、ロボット工学におけるロボット研究と相互補完することができ、現実の生き物のように動作しますが、一方で、仮想的な動きを使用することもできます。ゲーム内でのロボットの「レベルアップ」を加速するエンジン環境。実は「カウンターウォーモバイルゲーム」とロボティクスの連携

テンセント、四足ロボットMax

を独自開発

第二に、より幅広い生活指向のシナリオにおいて、ゲーム × AI は私たちの生活をより良いものにすることができます。例えば、天美のサブブランドである天美健康は、AI技術をベースにした「天美健康インテリジェントフィットネスマジックミラー」を開発し、このマジックミラーも当日のカンファレンスで展示された。技術レベルでは、AI モーション キャプチャなどのテクノロジーを使用してスポーツ データの分析と結果のフィードバックを提供し、ユーザーが科学的なトレーニング計画と評価を策定するのを支援します。ゲームIPコンテンツと組み合わせることで、もともと退屈なスポーツをより知的で面白くすることができます。

第三に、ゲーム × AI は、将来的には業界全体の発展を促進する可能性さえあります。 AI 業界と教育は現在、人材に対する不安という大きな問題を抱えていることについてお話しました。この新興分野は発展してから数年しか経っておらず、特に完全で確立された教育システムは中国ではまだ形成されていませんが、同時に、より多くの人々が一時的な利益のために学ぶのではなく、真の関心を持つ必要があります。 。これらの問題は短期間で自然に解決できない場合があります。

ゲームを AI テクノロジーと組み合わせると、非常に役立ちます。例えば、「Honor of Kings」とテンセントAIラボが共同で構築したオープンAI研究プラットフォーム「テンセント啓蒙プラットフォーム」は、北京大学、清華大学、中国科学技術大学など19のトップ大学と協力して開発を進めている。学生が機械学習、強化学習、マルチエージェントの意思決定、その他の知識ポイントをより興味深い方法で理解できるようにするコース。現在、延べ630名が啓発関連講座を受講しています。少し前に、プラットフォーム上で開催される AI コンテストが間もなく全国的に公開で開催されることも発表されました。

これらのコース、教材、コンテストを全国の単科大学の AI 専攻に広めることができれば、間違いなく AI 教育に多大な利益をもたらし、多くの学生の生活さえも変えることになるでしょう。ゲーム×AIの力は想像をはるかに超えている、と私が言うのはここにあります。

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Tianmei 氏のゲーム × AI についての理解は何ですか?

ゲームと AI を社内外で組み合わせるというこのアイデアにより、Tianmei の AI の全体的な適用は非常に効率的なレベルに達しました。

たとえば、Tianmei T1 Studio のプログラム リーダーである Lin Zhichao 氏による共有では、開発中のオープンワールド アクション ゲームがあり、開発プロセスを改善するために開発のほぼすべての側面が AI テクノロジーと組み合わされていると述べています。 。オープンワールドは本質的に、その自由でオープンな特性をサポートするために豊富なアクションと物語のリソースを必要とするため、これは自然なことです。 AI は多くの開発の問題点を解決できることがよくあります。

たとえば、リップシンクアニメーションの生成に関しては、ルールとディープラーニングに基づいた生成スキームを適用して、音声から音素シーケンスを抽出し、それらを視覚要素シーケンスに変換し、対応する視覚要素曲線を生成して変換しました。アクション ユニット カーブに挿入し、アニメーションをドライブします。このアプローチは、従来のソリューションよりもさまざまな言語にうまく適応でき、リアルタイムの対話やカスタマイズされた音声も実現できます。

たとえば、イラスト生成パイプラインでは、AI ペイントを組み合わせて物語のプロットを作成し、効率を向上させます。通常、チームはまず原稿を描き、AI を使用してキャラクターを描画し、その後スタイルの転送と手動の調整を実行します。最終的には実用に耐える高品質なオリジナルペイントが2日以内に完成します。さらに、モデルを通じてアート リソースをトレーニングし、ControlNet を通じて詳細を制御して、その後の量産を容易にします。

このような考え方と応用により、AI をゲーム開発に統合するのはそれほど難しいことではなく、ゲーム開発モデルを真に変え、さまざまなパイプラインに浸透したことがわかります。これが、Tianmei が知らないうちに多くの大きなことを行ってきたと述べた理由です:

まず第一に、彼らは本当に「あえて使う」のです。多くの人が AI についてまだ混乱している中、AI をプロジェクトに大規模に適用することは非常に先進的なことです。これには優れた技術だけでなく、それに対応する認知力も必要であり、例えばアクションやアニメーションを自動生成するAIなどの技術では、これまでの一括思考を打ち破る必要があります。

第二に、彼らは十分な忍耐力を持っています。多くのテクノロジーは、開発を決定してから試行するまでに少なくとも 3 ～ 5 年かかりますが、その間の明らかなメリットはそれほど高くない可能性があります。これは、AI への投資は、短期的な利益を求めて決定されるのではなく、長期的な決定であることが多いことを示しています。

最後に、彼らの理解は十分に深まりました。現状、ゲーム×AIに関する業界の想像力は点線的、あるいは直線的なものが多く、例えばAI絵画の台頭を見ると、アートパイプラインの反復についてだけ語られるが、それ以上に深く掘り下げた想像はあまりない。天明のような三次元思考。このような考え方で、ゲーム業界でもAIを活用する企業が増えていくと思います。私たちの業界の AI への理解と活用は、将来的に他の業界に遅れることはありません。

もちろん今後、ゲーム×AIはさらに勢いよく爆発することは間違いありません。このフォーラムでは、Tianmei J3 Studio の CoDM 責任者であり、「Reverse War Mobile Game」の開発ディレクターである Yu Dong 氏が 2 つのアイデアについて言及しました。

最初のアイデアは、研究開発プロセスにおける AI 自動テストです。テストの自動化の度合いは、DevOps 分野では非常に重要な指標ですが、複雑なロジックと豊富なコンテンツを備えた PvE ゲームに対して産業用ソフトウェア レベルの自動テストを実装することは依然として困難です。

しかし将来、AI が環境や雰囲気を認識する能力、リアルタイム分析能力、テストの境界や条件について独立した決定を下す能力を徐々に獲得すると、おそらくこのシナリオが実現するでしょう。タスクを入力するそして、AI は実際の人間のようにゲームをプレイし、指示を実行し、エクスペリエンスを探索し、詳細なテストとフィードバックのレポートを生成できます。これにより、ゲームテストの品質と効率が大幅に向上し、ゲームの品質が確保および向上します。

2 番目のファンタジーは、AI テクノロジーを使用して、すべての NPC が生きているかのように見える、より鮮明で自律的なリアルな仮想世界を構築することです。この点に関しては、実際に研究に投資し、AI社会のプロトタイプを開発したチームがすでに存在する。たとえば、今年、スタンフォード大学とグーグルの研究者は、25 の AI エージェントが「自律的に生存」し、他の AI と対話し、交流できる「仮想タウン」を作成しました。この実験に関する論文が発表されると、業界で大きな注目と議論を呼び起こしました。

このような社会をより完璧な「世界」にしたいのであれば、少なくとも AI に自然な言語、行動、意思決定、社会的相互作用を持たせる能力を与えるなど、いくつかの問題を克服する必要があります。

これに先立って、AI の探求は依然として現実的かつ段階的に行う必要があります。このプロセスにおける重要なステップは、Tianmei のようなより多くのチームが研究に長期的なエネルギーを注ぎ、内部でゲーム体験を改善し、画期的なテクノロジーを外部にアウトプットすることです。これを実現するチームが増えれば、『ウエストワールド』の現実もそう遠くないと思います。

ゲームグレープ採用コンテンツ編集者、

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