تولد ألعاب قابلة للتشغيل من الصفر بواسطة الذكاء الاصطناعي الرائد لشركة ديب مايند

يمثل العمل الأخير لـ DeepMind تقدمًا كبيرًا في مجال إنشاء الألعاب المساعدة بالذكاء الاصطناعي. يُظهر هذا البحث القدرة على توليد ألعاب قابلة للتشغيل مباشرة من النص المدخل، دون الحاجة إلى الوصول إلى التعليمات البرمجية أو العمليات الداخلية لعبة موجودة.

تكمن الابتكارة الرئيسية في النهج غير المشرف في هذا البحث، حيث يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي تعلم القواعد والرسومات والضوابط الخاصة بلعبة فقط من خلال ملاحظة مقاطع الفيديو الخاصة باللعب، دون أي تسمية أو إشراف إضافي. يسمح هذا بعملية إنشاء ألعاب أكثر سلاسة وكفاءة، حيث يمكن للنظام استخراج المعلومات اللازمة لبناء تجربة قابلة للتشغيل بشكل مستقل.

علاوة على ذلك، يُظهر البحث مرونة هذا النهج، مما يسمح بإنشاء ألعاب ليس فقط من النص المدخل ولكن أيضًا من الصور والرسومات التخطيطية الحقيقية. يوسع هذا من الإمكانات الإبداعية ويفتح آفاقًا جديدة لتطوير الألعاب، حيث يمكن للمستخدمين ترجمة أفكارهم إلى تجارب تفاعلية بسلاسة.

GameGAN، الذي طوره باحثو NVIDIA، هو نهج مبتكر يمكن أن يولد ألعابًا قابلة للتشغيل من الصفر ببساطة من خلال ملاحظة اللعب. على عكس تطوير الألعاب التقليدي، والذي يتطلب برمجة وتصميمًا واسعين، يمكن لـ GameGAN تعلم القواعد الداخلية والرسومات الخاصة بلعبة ما ببساطة من خلال مشاهدة شخص ما يلعبها.

الابتكارة الرئيسية لـ GameGAN هي قدرته على إنشاء لعبة لا تشبه فقط الأصلية ولكن تتصرف أيضًا بنفس الطريقة استجابةً لإدخالات المستخدم. هذا يعني أنه يمكن لعب اللعبة المولدة والتفاعل معها، حيث تعلم الذكاء الاصطناعي الميكانيكيات والديناميكيات الأساسية للعبة.

وبشكل ملحوظ، لا يتطلب GameGAN الوصول إلى التعليمات البرمجية للعبة أو عملياتها الداخلية. يمكنه تعلم قواعد اللعبة فقط من خلال ملاحظة اللعب، مما يجعله أداة قوية لتطوير وتحليل الألعاب.

يقدم البحث الأخير لـ DeepMind اختراقًا ملحوظًا في مجال توليد الألعاب من النص. على عكس التقنيات السابقة التي تتطلب معلومات إضافية مثل مقاطع فيديو مؤشرة أو ضغطات الأزرار، فإن هذا النهج غير مشرف تمامًا، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بتعلم القواعد الداخلية والرسومات الخاصة بلعبة ما فقط من خلال ملاحظة مقاطع الفيديو الخاصة باللعب.

الابتكارة الرئيسية هي القدرة على توليد لعبة قابلة للتشغيل من إدخال نصي بسيط. يستخدم النظام أولاً ذكاء اصطناعي للنص إلى الصورة لإنتاج صورة، والتي تُستخدم بعد ذلك كأساس لبيئة اللعبة. يتعرف الذكاء الاصطناعي على الشخصية القابلة للتشغيل، ويُنشئ الضوابط اللازمة، وحتى يتعلم التأثير المنظوري لتحاكي العمق والحركة.

يتجاوز هذا العمل الرائع من DeepMind القدرات التقليدية من النص إلى الصورة والنص إلى الفيديو، ويدفع حدود إنشاء المحتوى المساعد بالذكاء الاصطناعي. الابتكارة الرئيسية هي القدرة على توليد ألعاب قابلة للتشغيل مباشرة من النص، وكذلك من الصور الحقيقية والرسومات التخطيطية.

يبدأ العملية بإدخال نصي، والذي يُستخدم بعد ذلك لتوليد صورة أولية من خلال نموذج ذكاء اصطناعي للنص إلى الصورة. تخدم هذه الصورة كأساس للعبة، حيث يتعرف النظام على الشخصية القابلة للتشغيل والبيئة. ثم يقوم بإنشاء الضوابط اللازمة، مثل الحركة والقفز، مع مراعاة التأثير المنظوري لتحاكي العمق والحركة بين الخلفية والخلفية.

الميزة الرئيسية للعمل الجديد لـ DeepMind هي قدرته على توليد ألعاب قابلة للتشغيل بطريقة غير مشرفة. على عكس التقنيات السابقة التي تتطلب معلومات إضافية مثل مقاطع فيديو مؤشرة وضغطات الأزرار، يمكن لهذا النهج تعلم القواعد الداخلية والرسومات الخاصة بلعبة ما ببساطة من خلال ملاحظة مقاطع الفيديو الخاصة باللعب.

يستخدم النظام أولاً ذكاء اصطناعي للنص إلى الصورة لتوليد صورة أولية من النص المدخل. ثم يتعرف على الشخصية القابلة للتشغيل والبيئة، وينشئ الضوابط اللازمة ويحاكي التأثير المنظوري. وبشكل ملحوظ، يتم كل هذا دون أي تسمية أو إشراف صريح - يتعلم الذكاء الاصطناعي فهم ميكانيكيات وبصريات اللعبة فقط من خلال ملاحظة مقاطع الفيديو المقدمة.

يمثل العمل الأخير لـ DeepMind على ذكاء اصطناعي للنص إلى لعبة تقدمًا كبيرًا في هذا المجال، متجاوزًا الإخراج المتقطع للتقنيات السابقة. على الرغم من أن التنفيذ الحالي يعمل بمعدل إطار واحد في الثانية ويُظهر دقة أقل مقارنةً بنماذج توليد الصور المتطورة حاليًا، إلا أن إمكانات التحسينات المستقبلية هائلة.

يُظهر هذا العمل الرائع من DeepMind إمكانات هائلة لتوليد الألعاب بقيادة الذكاء الاصطناعي. من خلال الاستفادة من تقنيات النص إلى الصورة والتعلم غير المشرف، يمكن للنظام إنشاء ألعاب قابلة للتشغيل من الصفر، دون الحاجة إلى البرمجة أو التصميم اليدوي المكثف.