Hajmeresztően hangzik, de a Google a fejlődő technológia alkalmazásával szeretné elérni, hogy kevés ember nagy projekteket készíthessen…

A Project Chimera pontosan ezt takarja – a fejlesztők és mérnökök azon dolgoznak, hogy a GAN-eket (Generative adversarial network – kb. úgy lehetne magyarul lefordítani, hogy alkotó, versengő hálózat, de még ez sem teljesen helytálló kifejezés, nincs nagyon magyar megfelelője… de képalkotásra már használták) alkalmazhassák játékfejlesztésre.

Erin Hoffman-John, a Stadia fejlesztési és kutatási kreatív vezetője az áprilisi MCVUK magazinnak elmagyarázta, hogy ez a gépi tanulási módszer lehetővé tenné a kisebb fejlesztői csapatoknak is, hogy akár a World of Warcraft szintjét is megüthessék a játékaik méretével. A tartalomalkotás jóval könnyebb lehet, ugyanis a gépi tanulást ki lehet oktatni pár referenciaképpel (a fentebb linkelt cikk is ezt taglalja), hogy aztán arra a stílusra építve alkosson valami teljesen új dolgokat.

Hoffman-John szerint olyan kockázatot vállalnak ezzel, amiket a fejlesztők nem mernek meglépni. Azt kérdezik tőlük, hogy milyen dolgok vannak, amiket szeretnének csinálni, de nem képesek rájuk; illetve mi az, amit ki kell vágniuk a játékukból az idő-, vagy teljesítményhiány miatt. Felteszi azt a költői kérdést, hogy mi lenne, ha egy 14 fős csapat egy World of Warcraft-méretű játékot csinálna? Szerinte a WoW-hoz hasonló játékok sok nagyobb, ismétlődő tartalomalkotásra építenek, a művészek és az írók sokszor ugyanazt csinálják, így a befektetési összeg nagyobb része dupla munkára megy el. Szerinte a WoW költségvetéséből 70% a tartalmak készítésére, 30% (vagy még annál kevesebb is) a programkódra ment.

A Project Chimera másra is használható lesz – mégpedig arra, hogy a balanszolást megkönnyítse a fejlesztőknek. Ha több millió alkalommal játszik a mesterséges intelligencia (aminek először megtanítják a játék szabályait), úgy gyorsan meg lehet oldani a nehézségi szint kiegyensúlyozását. Ezzel egy olyan fejlesztő is elintézheti ezt, akinek nincs többszáz játéktesztelője erre a feladatra. Ez a megerősítéses tanulás módszere (reinforcement learning – RL), amit például a DeepMind AlphaStarja alkalmaz – ezzel az emberi játékosok 99,8%-át le tudta győzni „a kompjúter” a StarCraft II-ben.

A Google ötlete nem butaság, de persze sokat kell a mesterséges intelligenciát tanítani, különben a végeredmény borzalmasan nézhet ki. Ezzel pedig – talán poénosan, talán nem…? – közelebb jutunk a Skynethez.

Forrás: WCCFTech

Kérjük, támogassátok a theGeek.hu oldalt a Patreonon, hogy fennmaradhasson, függetlenül, napi hírekkel és tesztekkel, a Patreon adományozó rendszerén keresztül! Köszönjük! theGeek csapata
Become a Patron!