Wie KI in Spielen die Gaming-Branche revolutionieren wird

Künstliche Intelligenz (KI) wurde bereits in den 1950er Jahren in Videospielen eingesetzt, beispielsweise in Spielen wie Nim. In jüngerer Zeit haben Tools wie ChatGPT jedoch das Zeitalter der „generativen KI“ eingeläutet. Mit fortschrittlicheren Technologien wie maschinellem Lernen und Deep Learning wird generative KI die Spielebranche revolutionieren und zu höchst immersiven, personalisierten und realistischen Spielerlebnissen führen. Lassen Sie uns einige der bemerkenswerten Anwendungsfälle von KI in Spielen erkunden.

Auch hilfreich: Da die Spielgrafiken immer besser werden, möchten Sie möglicherweise vom PC- zum Konsolenspiel wechseln .

1. Hyperrealistische Welten und NPCs

Die Bedeutung des Realismus in Videospielen kann nicht genug betont werden. Die Welten, in denen Ihre Charaktere leben, und die Interaktionen mit nicht spielbaren Charakteren (NPCs) erfordern angesichts surrealer, fiktiver Schauplätze Glaubwürdigkeit. Die wunderschöne Welt und die hochentwickelten KI-gesteuerten NPCs von Red Dead Redemption 2 (RDR2) erforderten über acht Jahre lang 1.600 Menschen. Generative KI könnte solche Entwicklungszyklen jedoch um Jahre verkürzen.

Studios könnten Modelle an den Stimmen von Schauspielern trainieren und in einem Bruchteil der Zeit Dialogzeilen generieren. Generative KI gibt Spieleentwicklern außerdem die Werkzeuge an die Hand, praktisch grenzenlose Welten voller noch nie dagewesener Umgebungen und lebensechter Charaktere zu erschaffen, was den Spielern einen unendlichen Wiederspielwert eröffnet. Sie können über vielfältige Interaktionen und Umgebungen hinausgehen und Welten und Bewohner erschaffen, die sich je nach den Aktionen des Spielers im Handumdrehen verändern und anpassen.

2. Dynamisches Storytelling

Realistische Spielumgebungen und NPCs reichen nicht aus, um ein wirklich unvergessliches Spielerlebnis zu schaffen: Sie brauchen eine Erzählung, die sich an Ihre Handlungen anpasst und Sie in die Geschichte eintauchen lässt. Glücklicherweise verspricht die generative KI genau das.

Nichtlineares Storytelling ist in Videospielen nichts Neues. Spiele wie Cyberpunk 2077 , Mass Effect 3 und Detroit: Become Human hatten verzweigte Handlungsstränge und mehrere Enden. Allerdings wurde jeder erzählerische Schluss vollständig von den Entwicklern geschrieben.

Mit der Kraft der generativen KI können Spiele bald über völlig unskriptbasierte Erzählmomente und sogar vollständige Enden verfügen, die für jeden Spieler einzigartig sind. Durch die Analyse der Muster und Entscheidungen des Spielers kann sich die KI des Spiels anpassen, um eine hochgradig personalisierte Geschichte zu liefern und gleichzeitig den Ton und die Gesamtstruktur des Spiels vollständig zu berücksichtigen.

3. Level-, Missions- und Nebenquest-Erstellung

Mit generativer KI können Gaming-Unternehmen eine völlig neue Quelle der Content-Generierung erschließen. Tatsächlich kann das Erstellen von Spielebenen, Missionen und Nebenquests sogar noch spannender werden.

Weltbildende Spiele wie Roblox und Minecraft haben Tools zur Erstellung von KI-Umgebungen sowohl für Entwickler als auch für Spieler herausgebracht, mit denen sie ganz neue Levels und Umgebungen von Grund auf erstellen können. Da sich die KI jedoch weiterentwickelt, könnten Spiele einzigartige Missionen oder Level erstellen, die auf den Fähigkeiten eines Benutzers, dem Spielfortschritt oder einzigartigen Charakterattributen basieren.

4. Musikgeneration

Die Spieleentwicklung umfasst Produktionszyklen im Wert von mehreren Millionen Dollar mit Kameraführung, Gameplay, Kunstdesign, Musik und vielen anderen Formen der Inhaltserstellung. Allerdings könnten Gaming-Unternehmen in den kommenden Jahren Originalmusik viel innovativer komponieren.

OpenAI (das Unternehmen hinter ChatGPT) verfügt über ein weiteres KI-gestütztes Tool zur Inhaltsgenerierung namens Jukebox, das auf der Grundlage von Benutzereingaben Originalpartituren für Videospiele erstellen kann. Darüber hinaus könnten einige KI-Tools irgendwann in der Lage sein, andere Daten über ein Videospiel, wie das Setting oder die Charaktere, zu scannen und Musik zu generieren, die zu den Stilen und Stimmungen passt, die die Spieleentwickler geschaffen haben.

5. Bildverbesserung in Echtzeit

Mit der Weiterentwicklung von Spiel-Engines und Grafikhardware sind fotorealistische Darstellungen praktisch alltäglich. KI in Spielen kann die grafische Wiedergabetreue weiter verbessern und eine beispiellose Bildverbesserung in Echtzeit ermöglichen. Upscaling-Technologien wie NVIDIAs DLSS und AMDs FSR haben bereits Wunder bei der Echtzeit-Upscaling in Videospielen wie Cyberpunk 2077, Microsoft Flight Simulator und Hogwarts Legacy bewirkt. Durch die intelligente Analyse und Vorhersage des nächsten Frames der Szene können heutige Grafikkarten die Frameraten steigern und gleichzeitig die Grafikqualität beibehalten.

Diese Verbesserung wird sich nur verbessern, da NVIDIAs massive Investition in KI-Computing neue Barrieren bei der KI-gestützten Bildverbesserung durchbricht. AMD und Intel werden diesem Beispiel folgen, da KI schnell nahezu alle Facetten der Spieleentwicklung und des Renderings erfasst.

6. Spieleentwicklung und -tests

KI in Spielen beschränkt sich nicht nur darauf, neue Wege der Kreativität und Immersion zu eröffnen. Es kann Spieleentwicklern auch dabei helfen, mühsame und zeitaufwändige Aufgaben wie Fehlererkennung und Spieltests besser zu bewältigen. Diese Jobs machen einen großen Prozentsatz der jahrelangen Spieleentwicklungszyklen aus und können mithilfe bestehender und neuer KI-Technologien automatisiert und beschleunigt werden.

Ubisoft experimentierte mit KI, um Spieltests in Watch Dogs: Legion zu automatisieren. Die prädiktive Analyse kann Entwicklern außerdem dabei helfen, bahnbrechende Probleme aufzudecken, die in der Zukunft auftreten könnten. Rechtzeitig erkannt, könnten sie diese beheben, bevor sie sich zu ernsthaften Problemen entwickeln.

7. Cheat-Erkennung und Spielausgleich

Betrug ist seit jeher ein unerwünschter, aber unvermeidbarer Aspekt des Spielens. Aktuelle Cheat-Erkennungsmethoden können nur bekannte Cheat-Software erkennen, sodass der Großteil der Cheat-Aktivitäten unkontrolliert abläuft. Dies ist jedoch ein weiterer Bereich, in dem KI der Spielebranche helfen könnte.

Fortgeschrittene KI kann maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um große Mengen an Spielerdaten und Spielmustern zu analysieren, um abnormales Verhalten zu identifizieren. KI kann subtile Veränderungen im Spielerverhalten erkennen und Muster erkennen, die menschliche Moderatoren möglicherweise übersehen. Dieser Prozess kann ständig verfeinert und aktualisiert werden, um neuen Betrugstechniken immer einen Schritt voraus zu sein, was ihn zu einer wirksamen Abschreckung gegen potenzielle Betrüger macht. Riot Games hat erfolgreich KI eingesetzt, um Betrug in League of Legends zu erkennen.

Ein weiterer wesentlicher Bestandteil von Online-Multiplayer-Spielen ist das Balancieren. Geschicklichkeitsbasiertes Matchmaking ist entscheidend für ein herausforderndes und dennoch unterhaltsames Spielerlebnis. Während die meisten Matchmaking-Modelle einfache Parameter wie das Gewinn-Verlust-Verhältnis oder die Spielerstufe verwenden, können fortschrittliche KI-Algorithmen Reaktionszeit, Genauigkeit und objektive Abschlussmetriken nutzen, um anspruchsvollere und ausgewogenere Matches zu erstellen.

Mögliche Nachteile von KI in Spielen

Da die Zukunft der Gaming-Branche eine revolutionäre und aufregende generative KI darstellt, gibt es einige Bedenken und potenzielle Nachteile, die wir berücksichtigen müssen.

Erstens kann der weit verbreitete Einsatz von KI in Videospielen zu Erlebnissen führen, die trotz der gegenteiligen Absicht ähnlich aussehen und sich ähnlich anfühlen. Aus KI-Modellen generierte Inhalte nutzen vorhandene Datensätze, um neue Dialoge, Umgebungen, Musik und mehr zu erstellen. Es besteht die Möglichkeit, dass dies zu einer Art Homogenisierung der Inhalte führt, selbst in völlig unterschiedlichen Spielgenres.

Zweitens wirft der Einsatz von KI in der Spieleentwicklung einige ethische Fragen auf, ob es richtig ist, Synchronsprechern, Programmierern, Grafikdesignern usw. Arbeitsplätze zu entziehen. Die Branche muss ein Brainstorming durchführen, um Wege zu finden, KI als Verbündeten und nicht als Ersatz für menschliche Kreativität und Einfallsreichtum zu nutzen.

Schließlich werfen KI-generierte Inhalte Bedenken hinsichtlich der Originalität und des geistigen Eigentums (IP) auf. Da generative KI-Modelle vorhandene Assets echter Künstler nutzen, um neue Inhalte zu erstellen, stellt sich berechtigterweise die Frage nach der Originalität der generierten Kunst. Auch wenn diese Fragen nicht ausschließlich auf die Gaming-Branche beschränkt sind, müssen sie geklärt werden, bevor KI vollständig in die Spieleentwicklungszyklen integriert werden kann.

KI in Spielen für mehr Immersion

Gaming ist ein integraler Bestandteil unseres Lebens und eine der bedeutendsten Formen der Unterhaltung. Der Einsatz von KI in Spielen ist nichts Neues, aber mit generativer KI können Spieleentwickler möglicherweise die aktuellen Standards für Realismus, Intelligenz und grafische Qualität in Videospielen übertreffen. Da die generative KI im Gaming einen Wert von über einer Milliarde US-Dollar haben wird , stehen wir vor dem Eintritt in eine neue Gaming-Ära, in der KI ein leistungsstarkes Werkzeug sein kann, das Entwickler bei der Schaffung unvergleichlicher Erlebnisse unterstützt.

Gleichzeitig ist es unerlässlich, die Qualitäts-, Urheberrechts- und ethischen Bedenken hinsichtlich KI-generierter Inhalte auszuräumen. Damit KI zum Mainstream wird, müssen die Interessenvertreter der Branche Vorsicht walten lassen, damit die wenigen Nachteile der KI nicht die immensen Vorteile überschatten, die sie für die Gaming-Branche bereithält.

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