Inworld AI miało znaczący występ na GDC 2024, prezentując innowacyjne dema swojego AI Character Engine we współpracy z głównymi graczami w branży gier, takimi jak Microsoft, Ubisoft i NVIDIA. Przechodząc do GDC 2025, tegoroczna reprezentacja była bardziej stonowana, brakowało głośnych współprac, które charakteryzowały ich poprzednie wyjście. Jednak nadal miały miejsce znaczące wydarzenia za kulisami. Mieliśmy okazję porozmawiać z dyrektorem generalnym Inworld AI, Kylanem Gibbsem, aby uzyskać wgląd w ostatnie działania firmy.
Refleksje na temat ewolucji firmy
Inworld AI odbywał fascynującą podróż przez ostatnie cztery lata. Początkowo skupiano się na opracowaniu silnika postaci, który działał jako aplikacja po stronie serwera, która łączyła się z różnymi silnikami gier za pośrednictwem SDK. To podejście miało na celu uproszczenie złożoności AI dla projektantów i autorów narracji. Jednak opinie wskazywały na silne pragnienie większej kontroli; deweloperzy chcieli mieć możliwość uruchamiania logiki lokalnie.
Doprowadziło to do znaczącego zwrotu w naszej strategii produktowej. Przeszliśmy z modelu opartego na serwerze do składania naszej technologii w biblioteki, z których programiści mogą korzystać bezpośrednio w swoich silnikach gier. Ta zmiana oznacza, że nasze narzędzia oferują teraz środowisko wykonawcze C++, które można dostosować do wielu silników.
Innym krytycznym obszarem zainteresowania jest obserwowalność i telemetria. Wielu deweloperów gier ma problemy ze zrozumieniem przejrzystości operacyjnej AI, co często komplikuje rozwiązywanie problemów. Nasze narzędzie portalu zapewnia deweloperom niezbędne informacje telemetryczne, umożliwiając im skuteczne diagnozowanie problemów. Naszym celem jest promowanie lokalnej logiki i idealnie lokalnych modeli, zgodnie z pragnieniem każdego dewelopera gier dotyczącym płynnej integracji.
Wprowadziliśmy innowacyjne narzędzie, które wykorzystuje nasze zasoby w chmurze do destylacji modeli do użytku lokalnego. Jednak zdajemy sobie sprawę ze zmienności możliwości sprzętu konsumenckiego. Aby temu zaradzić, wprowadziliśmy hybrydowy model wnioskowania, który umożliwia lokalne przechowywanie modelu AI, a jednocześnie płynnie powraca do wersji w chmurze, gdy jest to konieczne. Na przykład wydajny komputer PC wyposażony w kartę GeForce RTX 5090 mógłby uruchamiać wszystko lokalnie, podczas gdy Nintendo Switch wykorzystywałoby chmurę do zapewnienia niezbędnej mocy obliczeniowej.
Wyzwania w dziedzinie sztucznej inteligencji: kontrolowana ewolucja
Pilnym wyzwaniem w krajobrazie AI zarówno dla gier, jak i aplikacji konsumenckich jest przestarzałość modeli. Szybkie tempo rozwoju AI oznacza, że gra wydana dzisiaj z obecnym modelem może stać się przestarzała w ciągu sześciu miesięcy. Deweloperzy potrzebują możliwości ciągłego wybierania najskuteczniejszych modeli zarówno ze źródeł zewnętrznych, jak i naszych własnych ofert, optymalizując je na podstawie bieżącego zaangażowania użytkowników.
Naszym celem jest współpraca z deweloperami, pozwalając im uniknąć zobowiązań na dużą skalę wobec konkretnych dostawców chmury. Zamiast tego mogą przyjąć najkorzystniejsze dostępne modele i dostosować je do swoich unikalnych wymagań. Jest to szczególnie ważne, ponieważ modele są zazwyczaj projektowane do szerokich zadań, podczas gdy w grach dążymy do doskonałości w niszowych aplikacjach.
Trendy w grach: ekscytujące wydarzenia
Ponieważ cykle rozwoju gier AAA są zazwyczaj długie, obserwujemy wzrost liczby aplikacji mobilnych opartych na przeglądarkach. Jednym z wyróżniających się przykładów jest Status firmy Wishroll — innowacyjna gra RPG, w której użytkownicy wcielają się w postacie w uniwersum przypominającym Twittera. Co ciekawe, osiągnęli 500 000 użytkowników w ciągu zaledwie 19 dni, a gracze spędzali średnio półtorej godziny dziennie na platformie.
Innym godnym uwagi tytułem jest Little Umbrella. Ich zespół, znany z Playroom, z powodzeniem wydał kilka angażujących gier, w tym The Last Show, która działa podobnie do gry imprezowej w stylu Jackbox, ale zawiera orkiestrację AI w czasie rzeczywistym dla scenariuszy wieloosobowych.
Współpracowaliśmy również ze Streamlabs, aby stworzyć zaawansowanego asystenta streamingu, który działa w Fortnite. Ten system monitoruje dynamikę rozgrywki w czasie rzeczywistym, przetwarzając komentarze użytkowników i interakcje streamerów, aby dostarczać praktyczne informacje przy minimalnym opóźnieniu. Takie najnowocześniejsze aplikacje podkreślają konieczność hybrydowego i lokalnego wnioskowania dla optymalnej wydajności.
Asystenci i towarzysze gier
Jeśli chodzi o funkcjonalność, Streamlabs służy jako trener gier, choć zazwyczaj dla doświadczonych streamerów, którzy mogą nie wymagać rozległego przewodnictwa. Może jednak pomóc początkującym graczom, zapewniając kontekstowe wskazówki i strategie. Widzimy dwa główne typy towarzyszy AI: bezcielesnych asystentów, takich jak Streamlabs, którzy działają zewnętrznie, oraz ucieleśnionych towarzyszy, którzy są bezpośrednio zintegrowani z doświadczeniem gry.
Ucieleśnieni towarzysze mogą ulepszyć doświadczenia związane z wdrażaniem i rozgrywką, zapewniając sugestie w czasie rzeczywistym na podstawie działań gracza, zapewniając bardziej angażującą interakcję. Ci towarzysze mogą również pomóc w ułatwieniu kamieni milowych rozgrywki, oferując wskazówki, gdy gracze napotykają trudności.
Ponadto jesteśmy świadkami nowych przypadków użycia tej technologii w trybie wieloosobowym, w których sztuczna inteligencja może symulować zachowania graczy lub wypełniać polecenia graczy, którzy rozłączają się, zapewniając w ten sposób ciągłe wrażenia z rozgrywki.
Technologia jest adaptowalna, z możliwością działania na zaawansowanym sprzęcie, takim jak NVIDIA GeForce RTX 5090, przy jednoczesnym zachowaniu kompatybilności z wieloma urządzeniami. Chociaż obsługujemy lokalne wykonywanie modeli, przechowywanie w chmurze służy jako kopia zapasowa na wypadek wystąpienia lokalnych ograniczeń sprzętowych.
Ulepszanie monitorowania gier
W odpowiedzi na zapytania dotyczące efektywnego monitorowania gry zalecamy stosowanie modeli języka wizualnego lub technologii OCR w celu nadzorowania krytycznych obszarów na ekranie, takich jak minimapy w grach MOBA. Deweloperzy zazwyczaj ustalają ustawienia specyficzne dla pikseli w grze, aby ułatwić monitorowanie, chociaż ważne jest, aby zdać sobie sprawę, że czasami stan gry może dostarczyć wystarczających danych bez konieczności rozległej analizy wizualnej.
Testowanie zapewnienia jakości z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Podczas gdy głównym celem Inworld AI jest ulepszanie doświadczeń graczy, jego technologia może wspierać testowanie zapewnienia jakości (QA) poprzez niestandardowe tworzenie. Nasze ramy pozwalają studiom tworzyć własnych agentów testowych przy użyciu naszych narzędzi, zwiększając wydajność testowania i kreatywność w fazie prototypu.
Dla deweloperów, którzy chcą monitorować stany gry i potencjalne niezamierzone interakcje, nasze rozwiązania telemetryczne są nieocenione. Dzięki integracji telemetrii z kodem gry deweloperzy mogą oceniać reakcje postaci i interakcje NPC, aby znacznie udoskonalić wrażenia z rozgrywki.
Zwalczanie halucynacji AI
W rozwiązywaniu halucynacji AI nasza zdolność do tworzenia wyspecjalizowanych modeli i stosowania środków walidacyjnych pomaga złagodzić ten problem. Na przykład w grach takich jak Status, podczas gdy postaciom pozostawia się pewną swobodę twórczą, aby mogły wyrażać unikalne pomysły, zachowujemy rygorystyczną kontrolę nad strukturami danych, aby zapobiec bezsensownym wynikom.
Rozwój technologii dynamicznego tłumu
Technologia dynamicznego tłumu ma na celu tchnąć nowe życie w środowiska gier, które w ciągu ostatniej dekady uległy stagnacji. Symulując bardziej złożone interakcje — takie jak komunikowanie się postaci lub podejmowanie działań w oparciu o ich otoczenie — możemy stworzyć bardziej wciągające doświadczenie, które sprawi, że światy gier będą wydawać się żywe. Skupiamy się nie tylko na ulepszaniu poszczególnych postaci, ale także na wzbogacaniu ogólnego stanu gry, generowaniu zadań i dynamicznym tworzeniu wciągających wydarzeń.
Wzmocnienie pozycji programistów dzięki zestawom narzędzi
Inworld AI zapewnia oparte na szablonach ramy, które upraszczają integrację naszej technologii z grami. Szablony te sprzyjają łatwej adaptacji dla różnych deweloperów, zapewniając, że skutecznie konstruują swoje doświadczenia w swoich unikalnych światach gier.
Inwestowanie w meta-ludzi: aktualne trendy
Wraz ze zmianą branży gier na stylizowane postacie zamiast hiperrealistycznych meta-ludzi, jasne jest, że twórcy gier coraz bardziej faworyzują wyjątkowość i tożsamość w projektowaniu postaci. Gry takie jak Metaphor: ReFantazio prezentują wysokiej jakości, ale odrębny projekt postaci, wskazując na szerszy trend odchodzenia od ograniczeń stawianych przez meta-ludzi.
Najnowsze współprace i przyszłe wydania
Obecnie współpracujemy z Nanobit nad ich interaktywną grą powieściową Winked. Każdy odcinek wciąga graczy w narrację, a postacie stają się uwielbianymi postaciami w trakcie całego doświadczenia. Zintegrowanie Inworld AI oznacza, że gracze mogą wchodzić w interakcje z tymi postaciami między odcinkami, podtrzymując ich zaangażowanie.
Patrząc w przyszłość, chociaż nie mogę ujawnić informacji o konkretnych tytułach AAA ze względu na umowy o zachowaniu poufności, spodziewamy się ogłoszenia znaczących projektów podczas naszego nadchodzącego pokazu w czerwcu. Bądźcie czujni, aby być na bieżąco z ekscytującymi nowymi wydarzeniami w grach opartych na sztucznej inteligencji.
Uwagi końcowe
Dziękujemy za udział w dyskusji na temat postępów Inworld AI i wizji przyszłości gier.
Powiązane artykuły:
RuneScape: Dragonwilds już dostępne w ramach wczesnego dostępu na Steamie
8:32
Blades of Fire prezentuje nowy zwiastun podkreślający mechanikę walki
8:05
Na południe od północy: kompletny przewodnik po wszystkich lokalizacjach notatek w rozdziale 6
4:30
Dodaj komentarz ▼