Google تريد تصميم لعبة بحجم World of Warcraft من خلال تعلم الآلة !
يتم تطبيق تقنيات تعلم الآلة والذكاء الصناعي في الوقت الحالي على جميع أنواع التقنيات المتاحة تقريباً ، لذا فمن الطبيعي أن نتساءل كيف يمكن استخدامها لتقوية عملية تطوير الألعاب ! . هذا بالضبط ما تفعله Google مع مطوري Stadia في الوقت الحالي من خلال Project مشروع Chimera ، حيث يبحث فريق من المهندسين والمطورين عن التطبيقات المحتملة لتقنيات (GANs) المتعلقة بتعلم الألة .
في حديثه مع مجلة MCVUK (في عدد أبريل 2020 ، الإصدار 956) ، أوضح إيرين هوفمان-جون رئيس قسم الإبداع في أقسام البحث والتطوير لمنصة Stadia ، أن التعلم الآلي يمكن أن يسمح لفرق التطوير الصغيرة بإنشاء ألعاب كبيرة بحجم World of Warcraft على سبيل المثال . حيث أنه بادئ ذي بدء ، يمكن جعل إنشاء المحتوى الخاص بالألعاب أبسط بكثير حيث يتدرب التعلم الآلي على مجموعة من الصور المرجعية الخاصة باللعبة ثم ينتج تصميمات جديدة تمامًا مشابهة بناءً على هذا النمط الذي تم إدخاله . وأضاف : "نحن نتحمل المخاطر التي لا يريدها المطورون . لقد تحدثنا مع المطورين وقمنا بسؤالهم ، ما الأشياء التي لطالما رغبتم في القيام بها ولكنكم لم تتمكنوا من القيام بها ؟ ما هي الأشياء التي كان عليكم اقتطاعها من ألعابكم لأنكم لم تكونوا قادرين على القيام بها بالسرعة الكافية ، أو أنكم لم تحصلوا على القوة الحوسبية الكافية للقيام بها ؟".
تعلم الألة والذكاء الصناعي في صناعة الألعاب
هذا لا يعتبر أمراً جديداً بالكلية ، فقد رأينا أمراً شبيها مع التعلم الآلي StyleGAN من NVIDIA ، حيث تم استخدام تقنيات (GANs) لإعادة إنشاء تصميمات مانجا (Manga قصص مصوّرة) جديدة استنادًا إلى أعمال Osamu Tezuka . يهدف مشروع Chimera من Google أيضًا إلى جعل الأمر أسهل بكثير لمطوري الألعاب . هذا بالطبع بالرغم من كونه أمر عادة ما يكون معقدًا جدًا للقيام به بشكل جيد عند الحديث عن الفرق الصغيرة ، ولكن التعلم الآلي (و بشكل أكثر تحديدًا تقنيات تعزيز التعلم) يمكن أن تقطع شوطًا طويلاً لإصلاح ذلك ، وفقًا لإرين هوفمان-جون .
ويضيف إيرين " من خلال لعب اللعبة ملايين المرات من خلال تقنيات التعلم المعزز الذين قمنا بتدريبها على قواعد اللعبة ، يتيح ذلك لنا اختبار التوازن وعملية التطوير بسرعة كبيرة جدًا . وهو ما سيسمح حتى للمطور الصغير الذي قد لا يتمكن من الوصول إلى مئات الأشخاص لاختبار لعبته ، من خلال أداة التعلم المعزز هذه للقدرة على تحسين تجربة اللعب للعبته . حيث أن هذه الأدوات الجديدة ستستطيع أن تتعلم لعب اللعبة من تلقاء نفسها دون أن يتم كتابة سكريبت مسبق للتحرك (المقصد هنا لا حاجة لتوجيهها يدوياً ) ثم تخبرك الأداة بأماكن المشاكل في التوازن داخل اللعبة ، وهو ما سيتيح لك اختبار نظرياتك في التصميم ورؤية النتائج الواقعية لما يحدث بالفعل في الوقت الفعلي أثناء اللعب .
مستقبل صناعة الألعاب قد يختلف كثيراً
في النهاية يمكننا القول من هذا المقال أن تقنيات التعلم العميق وتعلم الألة بدأت تشق طريقها الى عالم الألعاب الذي يحتاج اليها بشكل كبير ، تخيل معي كم أنه من المميز ان يتم تطوير اللعبة بشكل بشري في حين يتم اختبارها من قبل أجهزة أخرى في نفس الاستوديو الصغير الذي استخدم أيضاً نفس التقنية في رسم ووضع الكثير من المحتويات والإكساءات المتكررة مثل الصحاري والغابات مثلاً ومثل تلك الأمور المتكررة وغيرها بالطبع .
سيساعد هذا في توفير الكثير من الوقت والجهد للمطورين للوصول لما هو أفضل مع مرور الوقت ، لن تستغرق الألعاب مع الإستوديوهات الكبيرة نفس المدة ، والإستوديوهات الأصغر ستستطيع أيضاً تقليل الوقت وصنع العاب أكثر احترافية . كما سيتم اختبار تلك الألعاب واكتشاف العيوب والمشاكل فيها قبل اطلاقها وهو ما سيوفر تجربة أفضل للاعبين من اليوم الأول .
كل هذه الأمور يمكن أن تكون حقيقة في حال قامت الشركة بالفعل بالوصول الى هذا الإنجاز بشكل دقيق ، كما أن تعميمه أو بيعه للشركات الأخرى سيدر بالكثير على صناعة الألعاب بشكل عام ، ولا ندري الى أي مدى يمكن أن يصل الأمر ، فمن يدري من الممكن أن نرى العاب كاملة في المستقبل يقوم بتصميمها مطور واحد اليس كذلك ؟!! على العموم سننتظر كل هذا ولا يجب أن نتعجّل الأمور قبل أوانها....فهل أنت متحمس ؟!!
