Microsoft представила Muse, генеративну ШІ-модель, розроблену для аналізу та передбачення геймплейних сценаріїв.
На відміну від традиційних інструментів розробки, Muse не створює нові ігрові механіки, а використовує навчені дані, щоб передбачати, як зміниться ігровий процес у разі внесення певних змін.
Основна ідея Muse - навчити ШІ на основі наявних ігрових даних, щоб потім прогнозувати, як зміни в рівні або механіці вплинуть на геймплей. Наприклад, якщо розробник додає на локацію новий трамплін, Muse може візуалізувати, як гравці будуть його використовувати і які наслідки це викличе.
Для навчання Microsoft використовувала відеозаписи ігрового процесу багатокористувацького шутера Bleeding Edge. Сам процес навчання вимагав кластер зі 100 відеокарт Nvidia H100 і близько мільйона ітерацій навчання, щоб продовжити 1 секунду реального геймплея на 9 секунд змодельованого.
Головна перевага Muse - здатність зберігати логіку взаємодії об'єктів. Наприклад, якщо модель дублює ворога або предмет у грі, він поводитиметься так само, як оригінал. Це може бути корисно під час тестування балансу рівнів або під час розробки нових механік.
Однак поточна версія Muse стикається з низкою обмежень: висока вартість навчання, потрібне потужне обладнання та значний час обробки. Обмежена якість вихідних даних: роздільна здатність генерованих відео становить 300x180, що недостатньо для детального аналізу. Необхідність величезних обсягів даних: Muse ефективно працює тільки з проектами, що мають багаторічні ігрові сесії як навчальний матеріал.
Хоча наразі Muse не може замінити традиційні інструменти розробки, технологія демонструє цікавий підхід до аналізу геймплея. У майбутньому, якщо вдасться знизити обчислювальні витрати і підвищити якість модельованих даних, такі системи можуть стати корисними помічниками для розробників, особливо на етапі тестування.
Також Microsoft згадала можливе застосування Muse в ігровій архівації, припускаючи, що модель зможе допомагати з адаптацією класичних ігор на нові пристрої. Однак поки незрозуміло, наскільки такий метод буде точним і ефективним.
Раніше ми розповідали, що Microsoft представила проривний квантовий процесор. Ця розробка може вплинути на розвиток усієї технологічної галузі.
