Como a IA em jogos revolucionará a indústria de jogos

A Inteligência Artificial (IA) tem sido usada em videogames desde a década de 1950, em jogos como o Nim. Mais recentemente, no entanto, ferramentas como o ChatGPT deram origem à era da “IA generativa”. Com tecnologias mais avançadas, como aprendizado de máquina e aprendizado profundo, a IA generativa está pronta para revolucionar a indústria de jogos, levando a experiências de jogos altamente imersivas, personalizadas e realistas. Vamos explorar alguns dos notáveis ​​casos de uso de IA em jogos.

Também útil: à medida que os gráficos do jogo continuam a melhorar, você pode querer mudar de PC para jogos de console .

1. Mundos hiper-realistas e NPCs

A importância do realismo nos videogames não pode ser exagerada. Os mundos que seus personagens habitam e as interações com personagens não jogáveis ​​(NPCs) exigem credibilidade diante de cenários fictícios surreais. O maravilhoso mundo de Red Dead Redemption 2 (RDR2) e os NPCs altamente avançados baseados em IA levaram 1.600 pessoas a trabalhar por mais de oito anos. No entanto, a IA generativa pode reduzir anos de ciclos de desenvolvimento como esse.

Os estúdios podiam treinar modelos nas vozes dos atores e gerar linhas de diálogo em uma fração do tempo. A IA generativa também oferece aos desenvolvedores de jogos as ferramentas para criar mundos virtualmente ilimitados, preenchidos com ambientes nunca antes vistos e personagens realistas, desbloqueando uma rejogabilidade infinita para os jogadores. Eles podem ir além de diversas interações e ambientes para criar mundos e habitantes que se transformam e se adaptam rapidamente com base nas ações do jogador.

2. Narrativa Dinâmica

Ambientes de jogo realistas e NPCs não são suficientes para criar uma experiência de jogo verdadeiramente memorável: você precisa de uma narrativa que se adapte às suas ações e mergulhe na história. Felizmente, é exatamente isso que a IA generativa promete fazer.

A narrativa não linear não é uma novidade nos videogames. Jogos como Cyberpunk 2077 , Mass Effect 3 e Detroit: Become Human tinham histórias ramificadas e múltiplos finais. No entanto, todas as conclusões narrativas foram roteirizadas e inteiramente escritas pelos desenvolvedores.

Com o poder da IA ​​generativa, os jogos podem em breve ter momentos narrativos completamente improvisados ​​e até finais completos exclusivos para cada jogador. Ao analisar os padrões e as escolhas do jogador, a IA do jogo pode se adaptar para oferecer uma história altamente personalizada, respeitando totalmente o tom e a estrutura geral do jogo.

3. Criação de Nível, Missão e Missão Secundária

Com IA generativa, as empresas de jogos podem explorar uma fonte totalmente nova de geração de conteúdo. Na verdade, criar níveis de jogo, missões e missões secundárias pode se tornar ainda mais emocionante.

Jogos de construção de mundos, como Roblox e Minecraft, lançaram ferramentas de criação de ambiente de IA para desenvolvedores e jogadores, para permitir que gerem níveis e ambientes totalmente novos a partir do zero. No entanto, à medida que a IA continua a evoluir, os jogos podem criar missões ou níveis exclusivos com base nas habilidades do usuário, no progresso do jogo ou nos atributos exclusivos do personagem.

4. Geração de música

O desenvolvimento de jogos envolve ciclos de produção multimilionários com cinematografia, jogabilidade, design de arte, música e muitas outras formas de criação de conteúdo. No entanto, as empresas de jogos poderiam compor músicas originais de maneira muito mais inovadora nos próximos anos.

A OpenAI (a empresa por trás do ChatGPT) tem outra ferramenta de geração de conteúdo baseada em IA chamada Jukebox, que pode compor partituras originais para videogames com base nas solicitações do usuário. Além disso, algumas ferramentas de IA podem eventualmente escanear outros dados sobre um videogame, como o cenário ou os personagens, e gerar música que se alinhe com os estilos e humores que os desenvolvedores de jogos criaram.

5. Aprimoramento de imagem em tempo real

Com os avanços nos mecanismos de jogos e no hardware gráfico, os visuais fotorrealistas são praticamente comuns. A IA em jogos pode melhorar ainda mais a fidelidade gráfica, alcançando um aprimoramento de imagem em tempo real sem precedentes. Os técnicos de upscaling como o DLSS da NVIDIA e o FSR da AMD já fizeram maravilhas para o upscaling em tempo real em videogames como Cyberpunk 2077, Microsoft Flight Simulator e Hogwarts Legacy. Ao analisar e prever de forma inteligente o próximo quadro da cena, as placas gráficas de hoje podem aumentar as taxas de quadros enquanto mantêm a qualidade gráfica.

Esse aprimoramento só melhorará, pois o investimento maciço da NVIDIA em computação AI quebra novas barreiras no aprimoramento de imagem com tecnologia AI. A AMD e a Intel seguirão o exemplo, pois a IA captura rapidamente quase todas as facetas de desenvolvimento e renderização de jogos.

6. Desenvolvimento e teste de jogos

A IA em jogos não se limita a descobrir novos caminhos de criatividade e imersão. Ele também pode ajudar os desenvolvedores de jogos a gerenciar melhor tarefas tediosas e demoradas, como detecção de bugs e testes de jogo. Esses trabalhos representam uma grande porcentagem dos ciclos de desenvolvimento de jogos que duram anos e podem ser automatizados e acelerados com a ajuda de tecnologias de IA existentes e emergentes.

A Ubisoft experimentou IA para automatizar o teste de jogo em Watch Dogs: Legion. A análise preditiva pode ajudar ainda mais os desenvolvedores a descobrir problemas de quebra de jogo que podem surgir no futuro. Pegos bem a tempo, eles poderiam consertá-los antes que tivessem tempo de se transformar em problemas graves.

7. Detecção de cheats e balanceamento do jogo

A trapaça sempre foi um aspecto indesejado, mas inevitável, dos jogos. Os métodos atuais de detecção de trapaça podem detectar apenas softwares de trapaça bem conhecidos, fazendo com que grande parte da atividade de trapaça continue sem verificação. No entanto, esta é mais uma área em que a IA pode ajudar a indústria de jogos.

A IA avançada pode usar algoritmos de aprendizado de máquina para analisar grandes quantidades de dados do jogador e padrões de jogo para identificar comportamentos anormais. A IA pode detectar mudanças sutis no comportamento do jogador, identificando padrões que os moderadores humanos podem perder. Esse processo pode ser constantemente refinado e atualizado para ficar à frente de novas técnicas de trapaça, tornando-se um poderoso impedimento contra possíveis trapaceiros. A Riot Games empregou com sucesso a IA para detectar trapaças em League of Legends.

Outra parte essencial dos jogos multijogador online é o balanceamento. Matchmaking baseado em habilidade é crucial para uma experiência de jogo desafiadora e agradável. Enquanto a maioria dos modelos de matchmaking usa parâmetros simples, como proporção de vitórias e derrotas ou nível do jogador, algoritmos avançados de IA podem usar tempo de reação, precisão e métricas de conclusão objetiva para criar partidas mais sofisticadas e equilibradas.

Desvantagens potenciais da IA ​​em jogos

Como a IA generativa revolucionária e emocionante é para o futuro da indústria de jogos, existem algumas preocupações e possíveis desvantagens das quais precisamos estar cientes.

Primeiro, o uso generalizado de IA em videogames pode criar experiências que começam a parecer semelhantes, apesar da intenção oposta. O conteúdo gerado a partir de modelos de IA usa conjuntos de dados existentes para criar novos diálogos, ambientes, músicas e muito mais. Existe a possibilidade de que isso leve a uma espécie de homogeneização do conteúdo, mesmo em gêneros de jogos totalmente diferentes.

Em segundo lugar, o uso de IA no desenvolvimento de jogos cria algumas questões éticas sobre se é certo tirar empregos de dubladores, codificadores, designers gráficos e muito mais. A indústria precisa fazer um brainstorming para encontrar maneiras de usar a IA como uma aliada e não como um substituto para a criatividade e engenhosidade humana.

Por fim, o conteúdo gerado por IA levanta questões de originalidade e propriedade intelectual (IP). Como os modelos generativos de IA usam ativos existentes de artistas reais para criar novos conteúdos, há uma dúvida razoável quanto à originalidade da arte gerada. Embora essas questões não sejam exclusivas da indústria de jogos, elas devem ser abordadas antes que a IA possa ser totalmente integrada aos ciclos de desenvolvimento de jogos.

IA em jogos para maior imersão

O jogo é parte integrante de nossas vidas e uma das formas mais significativas de entretenimento. O uso de IA em jogos não é novidade, mas com IA generativa, os desenvolvedores de jogos podem superar os padrões atuais de realismo, inteligência e qualidade gráfica em videogames. Com IA generativa em jogos avaliada em mais de US$ bilhões , estamos prontos para entrar em uma nova era de jogos, onde a IA pode ser uma ferramenta poderosa para auxiliar os desenvolvedores na criação de experiências inigualáveis.

Ao mesmo tempo, é imperativo abordar a qualidade, os direitos autorais e as preocupações éticas sobre o conteúdo gerado por IA. Para que a IA se torne popular, as partes interessadas do setor precisam exercer prudência para que as poucas desvantagens da IA ​​não ofusquem os imensos benefícios que ela reserva para a indústria de jogos.

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