Какие ML-технологии влияют на генерацию миров в геймдеве?

Мы уже знаем, что в геймдеве есть определенные алгоритмы, которые создают lore игрового мира.

Что такое lore? Это фоновая информация. Как правило, она включает в себя географию мира, его местность, расы персонажей, мифологию и историю игрового мира. Также туда может входить политика, технологии, вероисповедание… Короче, всё то, что делает игру живой, атмосферной, аутентичной — называйте, как хотите — но именно эти аспекты иной раз так западают в сердечко.

Создание lore в игровом мире может быть результатом применения различных алгоритмов и методов. И вот несколько из них:

Генеративные модели текста

Рекуррентные нейронные сети (RNN) или трансформеры используются для создания текста, имитирующего литературный стиль и язык, который используется для описания истории, персонажей и мира игры.

Процедурная генерация контента

Алгоритмы процедурной генерации могут автоматически создавать исторические события, персонажей, ландшафт и мифологию. И всё это делается на основе заданных правил и параметров.

Методы машинного обучения

Глубокие нейронные сети или генеративно-состязательные сети (GAN) могут использоваться для создания реалистичных текстовых описаний мира игры на основе обучающих данных, включая уже существующий lore из других источников.

Системы генерации историй

Инструменты, такие как Twine или Ink, предоставляют средства для создания интерактивных историй и разветвленных сюжетов, которые впоследствии могут внедряться в игровой мир.

В разных играх используются разные методы для генерации контента. В Borderlands 2 много разных видов оружия, в Minecraft каждый мир уникален, а в No Man’s Sky вообще созданы целые галактики в огромном количестве.

Каждый из вышеописанных методов может быть применен в зависимости от конкретных потребностей и целей разработчиков игр, но ML-технологии всё это упрощают. Ведь контент генерируется алгоритмами, а не вручную. Для этого используются разные подходы: грамматики, алгоритмы поиска, логическое программирование и другие. Разработчики определяют, какой контент должен быть создан, и ML упрощает этот процесс, учитывая примеры и шаблоны.