世の中にある生成 AI のユースケースの中で、ビデオ ゲームほど重要なものは思いつきません。確かに、人々が GPT-4 から単純なゲームを作成しているの を見てきましたが、確かに、これほど強力なテクノロジーは ゲーム開発のより高いレベルでも 議論されていると私は思っていました。
これがどれほど大きな変化になるかを知るために、ゲームが技術レベルでどのように作られているかを実際に理解している人に話を聞きたいと思いました。 Unity Create のシニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーである Marc Whitten 氏も、間違いなくそのような人物の 1 人です。彼は特に、AI がゲーム開発をどのように変革できるかについて興奮しており、その革命を可能にするツールが すでに クリエイターの元に届けられつつあることについて話しました。
作成時間の短縮
ゲームの開発には膨大な時間と労力がかかりますが、その時間のほとんどは、ゲームのすべてのコンテンツの作成に費やされます。 Whitten 氏によると、一般的な 300 人規模の AAA スタジオを見ると、そのうちの約 80% がコンテンツ作成に専念しているとのことです。 AI はそのプロセスを大幅にスピードアップできます。
Whitten 氏は、Ziva Face Trainer という明確な例を示しました。 Ziva は Unity が 2022 年初めに買収した会社で、2 年ちょっとにわたって Face Trainer ツールの開発に取り組んできました。モデルを取得し、感情や動きの大規模なセットに基づいてトレーニングし、使用可能なものを生成します。
これによりどのくらい時間が節約されますか? Whitten 氏は、キャラクターのハイエンドなリギングには 4 ～ 6 人のアーティストからなるチームで 4 ～ 6 か月かかる場合があると述べています。十年くらいかな。」
Ziva Face Trainer を使用すると、開発者は「メッシュを与えると、大規模なデータセットに対してそのメッシュをトレーニングします。5 分以内にリグ モデルが返され、リアルタイムで実行できるようになります。」 Zivaテクノロジーも よく 使われています。それは 、『スパイダーマン: マイルズ・モラレス』のスーツの変形や、『 セヌアズ・サーガ: ヘルブレード 2』 のトレーラーのトロールの背後にあります。おそらくいくつかの映画やテレビ番組でも見たことがあると思います。 『キャプテン・マーベル』、『ジョン・ウィック 3』、 『ゲーム・オブ・スローンズ』 などがリストに載っています。
それは驚くべきことではありません。機械学習と手続き型の手法 (SpeedTree などのツール) は、ゲーム開発の世界ではまったく新しいものではありません。 AI モデルの研究が進めば、より効率的な作成パイプラインが得られる可能性があるのは事実ですが、 生成 AI では変化が見られます。 私たちは GPT-4 のような 大規模言語モデル (LLM) や Midjourney のような拡散モデル について話しています。これらは私たちが見ているゲームを根本的に変える可能性があります。
ゲームを変える
Whitten 氏は、AI の希望はゲームを「10 から 3 分の 1 良く」することだと述べています。これは、開発が 10 倍速く、10 倍簡単で、10 倍安価なゲームを意味します。ただし、その結果、私たちが持っているのと同じゲームが氾濫するわけではありません。ホイッテン氏は、その結果として「より広く、より大きく、より深い世界」が生まれると信じています。
私が例を尋ねると、Whitten 氏は、もし スカイリム に生成 AI モデルがあればどうなるだろうかと考えました。誰もがこのゲームの「膝に矢」というミームを聞いたことがあるでしょうが、ホイッテンはその捨て台詞がそれ以上の意味を持つゲームを想像していました。
「では、もしこれらの警備員が実際にマイヤーズ・ブリッグス型のチャートを持っていたらどうなるでしょうか?ちょっとした裏話と、率直に言って、その影響を受けた可能性のある裏話。途中でキャラクターに何が起こったのでしょうか？そして、これらすべての特定のイベントを考慮して、そこから合理的な応答となるものを生成する AI モデル。」
『ポートピア連続殺人事件』のようなゲームでは、 いくつかの取り組みが見られますが、率直に言って、 ゲームにおける AI の最善の事例とは 言えません。ただし、特に設定されたクエストや徹底的な対話がない NPC が存在する大規模なゲームでは、その可能性を理解するのは難しくありません。
サンドボックス スタイルのゲームにも多くの可能性があります。 Whitten は GTA スタイルのゲームを想像しました。「質屋に行って、机の後ろにいる人を勧誘します。そして、おそらくゲーム制作者は、ゲーム内で何か別のことが起こったため、その可能性など考えたこともありませんでした。」ゲーム。” Whitten は Scribblenauts についても考えましたが、 実際に何かを作成し、それに任意のプロパティを割り当てることができる世界は別です。
ポートピア連続殺人事件が証明しているように、目下の問題はそれを実際に機能させることだ。 Whitten は Microsoft の Xbox チームの創設メンバーの 1 人であり、Kinect の推進を主導しました。 Kinect についてウィッテン氏は次のように述べています。「もし私があなたの隣に座っていたら、この機能は素晴らしいとみんなに伝えたいと思います。」特定の方法でそれを促す必要があり、それを逸脱すると機能しません。
これがAI全体が直面している大きな問題であり、 Alexa のようなスマートアシスタントは狭い範囲でしか動作しない。 LLM はそのダイナミックさを変え、あらゆるプロンプトを可能にし、それがより深いゲーム世界を作成することの魅力です。ただし、そこに至るまでにはまだ道があります。
「ツールを世に出すと…（クリエイターは）境界線が何であれ、『まあ、面白くない』と言うでしょう。しかしその後、彼らは実際に誰も考えもしなかったスペースを見つけることになるでしょう」とウィッテン氏は語った。
さらに多くのツールが展開されれば、来年中には AI を使った初期の実験がいくつか行われる可能性があります。大人気の AI Dungeon 2 など、いくつかのケースではすでに実現しています。しかし、この種の没入型の世界を大規模に実現するには仲介者が必要です。そして Unity にとって、その仲介者は Barracuda です。
バラクーダ
Unity には、Barracuda と呼ばれるニューラル ネットワーク推論ライブラリが含まれています。 Whitten 氏は次のように説明しています。「これは、クラウドにアクセスすることなく、デバイス上で実行時に拡散またはその他の形式の生成コンテンツを高いパフォーマンスのペースで駆動できるようにする推論エンジンです。」
そうそう、パフォーマンスね。私たちは AI がコンテンツを永久に変更できることについて話したいのですが、そこには膨大な計算コストがかかります ( ChatGPT を構築するのに数万の GPU が 必要だったのには理由があります)。 Barracuda を使用すると、これらのモデルを CPU または GPU 上で実行できるため、クラウドにアクセスする必要がなくなります。記録上、これは開発者にとって莫大な資金の損失となります。
Unity は Barracuda 向けのさらなる機能の開発に取り組んでおり、Whitten 氏は「ゲーム作成者コミュニティからの関心は非常に高いです」と述べています。これは、特に特定のハードウェアを必要とせずに、ゲーム開発とデザインにおいて生成 AI を可能にする鍵です。
Whitten 氏は、チームが「『ああ、これをデザインしたら視聴者が大幅に減ってしまう』ではなく、クリエイターがゲーム デザインの大部分と核となる部分を実際にターゲットにできるような技術の構築」を始めたいと考えていると述べています。一方、同様のツール (適切な名前の NeuralNetworkInference ツール (NNI)) があります。
Whitten 氏によると、これらのライブラリは、大規模な生成 AI モデルとコンテンツ開発の加速に遭遇すると、「創造性の爆発」につながる可能性があります。そしてそれはゲームの将来にとって興奮すべきことです。
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