Trí tuệ nhân tạo đột phá của DeepMind tạo ra các trò chơi có thể chơi được từ đầu

Công trình mới nhất của DeepMind đại diện cho một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực tạo trò chơi được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo. Bài báo này chứng minh khả năng tạo ra các trò chơi có thể chơi được trực tiếp từ đầu vào dạng văn bản, mà không cần truy cập vào mã nguồn hoặc cấu trúc nội bộ của một trò chơi hiện có.

Những đổi mới then chốt nằm ở cách tiếp cận không giám sát của bài báo, nơi hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể học các quy tắc, đồ họa và điều khiển của một trò chơi chỉ bằng cách quan sát các video chơi game, mà không cần bất kỳ nhãn hoặc giám sát bổ sung nào. Điều này cho phép một quá trình tạo trò chơi hiệu quả và đơn giản hơn, vì hệ thống có thể tự động trích xuất thông tin cần thiết để xây dựng một trải nghiệm có thể chơi được.

Hơn nữa, bài báo thể hiện tính linh hoạt của cách tiếp cận này, cho phép tạo ra các trò chơi không chỉ từ đầu vào dạng văn bản mà còn từ ảnh chụp thực tế và phác thảo. Điều này mở rộng các khả năng sáng tạo và mở ra những hướng mới cho phát triển trò chơi, nơi người dùng có thể chuyển đổi ý tưởng của họ thành những trải nghiệm tương tác một cách trơn tru.

Mặc dù đầu ra hiện tại có thể có một số hạn chế, chẳng hạn như độ phân giải và tốc độ khung hình thấp hơn, các tác giả nhấn mạnh tiềm năng cải thiện đáng kể trong tương lai, vẽ ra những đường song song với những tiến bộ nhanh chóng được thấy trong các mô hình chuyển văn bản sang hình ảnh như DALL-E. Khi lĩnh vực này tiếp tục phát triển, việc tích hợp tạo trò chơi được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo với các kỹ thuật đồ họa máy tính tiên tiến hứa hẹn sẽ mở khóa thêm nhiều trải nghiệm chơi game sống động và ấn tượng về mặt thị giác.

GameGAN, được phát triển bởi các nhà nghiên cứu của NVIDIA, là một cách tiếp cận đột phá có thể tạo ra các trò chơi có thể chơi được từ đầu bằng cách chỉ quan sát chơi game. Khác với phát triển trò chơi truyền thống, yêu cầu lập trình và thiết kế rất nhiều, GameGAN có thể học các quy tắc nội bộ và đồ họa của một trò chơi chỉ bằng cách xem ai đó chơi nó.

Những đổi mới then chốt của GameGAN là khả năng tạo ra một trò chơi không chỉ trông giống với bản gốc mà còn hoạt động theo cùng một cách khi đáp ứng với các đầu vào của người dùng. Điều này có nghĩa là trò chơi được tạo ra có thể được chơi và tương tác, vì trí tuệ nhân tạo đã học được cơ chế và động lực cơ bản của trò chơi.

Đáng chú ý, GameGAN không yêu cầu truy cập vào mã nguồn hoặc cấu trúc nội bộ của trò chơi. Nó có thể học các quy tắc của trò chơi chỉ bằng cách quan sát chơi game, làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho phát triển và phân tích trò chơi.

Hơn nữa, khả năng của GameGAN vượt ra ngoài việc chỉ nhân bản các trò chơi hiện có. Công trình mới nhất của DeepMind đã đưa khái niệm này xa hơn nữa, cho phép trí tuệ nhân tạo tạo ra các trò chơi có thể chơi được từ đầu, bắt đầu chỉ với một mô tả bằng văn bản hoặc một phác thảo đơn giản. Cách tiếp cận "văn bản sang trò chơi" này là một bước tiến đáng kể hướng tới việc dân chủ hóa việc tạo trò chơi, có thể cho phép bất kỳ ai cũng có thể biến ý tưởng trò chơi của họ thành hiện thực.

Các ứng dụng tiềm năng của công nghệ này rất rộng lớn, từ việc tăng tốc quy trình phát triển trò chơi đến việc đào tạo robot trong các môi trường mô phỏng. Khi lĩnh vực tạo nội dung được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi thấy thêm nhiều tiến bộ đáng kể trong những năm tới.

Bài báo mới nhất của DeepMind trình bày một bước đột phá đáng kể trong lĩnh vực tạo trò chơi từ văn bản. Khác với các kỹ thuật trước đây yêu cầu thông tin bổ sung như video có nhãn hoặc nhấn nút, cách tiếp cận này hoàn toàn không giám sát, cho phép trí tuệ nhân tạo học các quy tắc nội bộ và đồ họa của một trò chơi chỉ bằng cách quan sát video chơi game.

Những đổi mới then chốt là khả năng tạo ra một trò chơi có thể chơi được từ một đầu vào văn bản đơn giản. Hệ thống đầu tiên sử dụng trí tuệ nhân tạo chuyển văn bản sang hình ảnh để tạo ra một hình ảnh, sau đó được sử dụng làm nền tảng cho môi trường trò chơi. Trí tuệ nhân tạo nhận ra nhân vật có thể chơi được, tạo ra các điều khiển cần thiết và thậm chí học hiệu ứng song song để mô phỏng độ sâu và chuyển động.

Thú vị là, đầu vào không nhất thiết phải là một bức ảnh thực tế; hệ thống cũng có thể tạo ra các trò chơi từ phác thảo, thể hiện tính linh hoạt và sáng tạo của nó. Mặc dù đầu ra hiện tại bị vỡ hình ảnh và chạy ở tốc độ khung hình tương đối chậm, các tác giả gợi ý rằng đây giống như những giai đoạn đầu của DALL-E, và tiềm năng cải thiện trong tương lai là rất lớn.

Implikasi của công việc này vượt ra ngoài việc chỉ tạo trò chơi. Các tác giả lưu ý rằng cách tiếp cận này cũng có thể hỗ trợ trong việc đào tạo robot, vì nó cung cấp một giải pháp cho bản chất đói dữ liệu của nghiên cứu về robot. Ngoài ra, khả năng học về biến dạng và tương tác vật lý từ các trò chơi được tạo ra có thể thúc đẩy thêm lĩnh vực đồ họa máy tính và mô phỏng.

Nói chung, bài báo đột phá của DeepMind đại diện cho một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực tạo trò chơi từ văn bản, mở đường cho một tương lai nơi phát triển trò chơi được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo trở thành hiện thực.

Công trình đáng chú ý này của DeepMind vượt ra ngoài khả năng chuyển văn bản sang hình ảnh và video truyền thống, mở rộng ranh giới của việc tạo nội dung được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo. Những đổi mới then chốt là khả năng tạo ra các trò chơi có thể chơi được trực tiếp từ văn bản, cũng như từ ảnh chụp thực tế và phác thảo.

Quy trình bắt đầu bằng một đầu vào dạng văn bản, sau đó được sử dụng để tạo ra một hình ảnh ban đầu thông qua một mô hình trí tuệ nhân tạo chuyển văn bản sang hình ảnh. Hình ảnh này phục vụ như nền tảng cho trò chơi, với hệ thống nhận ra nhân vật có thể chơi được và môi trường. Sau đó, nó tiến hành tạo ra các điều khiển cần thiết, chẳng hạn như di chuyển và nhảy, đồng thời cũng tính đến hiệu ứng song song để mô phỏng độ sâu và chuyển động giữa phần nền và phần trước.

Đáng chú ý, hệ thống cũng có thể sử dụng một bức ảnh thực tế hoặc một phác thảo đơn giản làm đầu vào, và chuyển đổi nó thành một trò chơi có thể chơi được. Điều này thể hiện sự linh hoạt đáng kể của cách tiếp cận, cho phép người dùng tạo ra các trò chơi từ nhiều loại đầu vào hình ảnh khác nhau, mà không cần gán nhãn hoặc giám sát rất nhiều.

Phiên bản hiện tại chạy ở tốc độ khung hình tương đối thấp, chỉ một khung hình mỗi giây và có chất lượng hình ảnh bị vỡ, giống như những giai đoạn đầu của DALL-E. Tuy nhiên, các tác giả lưu ý đúng rằng đây giống như khoảnh khắc DALL-E 1, và tiềm năng cải thiện trong tương lai là rất lớn. Khi lĩnh vực đồ họa máy tính tiếp tục phát triển, việc tích hợp các khả năng tạo trò chơi được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo này có thể dẫn đến những trải nghiệm chơi game thực sự ấn tượng và sống động.

Điểm ưu việt chính của công trình mới của DeepMind là khả năng tạo ra các trò chơi có thể chơi được theo cách không giám sát. Khác với các kỹ thuật trước đây yêu cầu thông tin bổ sung như video có nhãn và nhấn nút, cách tiếp cận này có thể học các quy tắc nội bộ và đồ họa của một trò chơi chỉ bằng cách quan sát video chơi game.

Đầu tiên, hệ thống sử dụng trí tuệ nhân tạo chuyển văn bản sang hình ảnh để tạo ra một hình ảnh ban đầu từ đầu vào dạng văn bản. Sau đó, nó nhận ra nhân vật có thể chơi được và môi trường, tạo ra các điều khiển cần thiết và mô phỏng hiệu ứng song song. Đáng chú ý, tất cả những điều này đều được thực hiện mà không cần bất kỳ gán nhãn hoặc giám sát rõ ràng nào - trí tuệ nhân tạo học cách hiểu cơ chế và thị giác của trò chơi chỉ bằng cách quan sát các video được cung cấp.

Phương pháp học không giám sát này là một bước tiến đáng kể, vì nó loại bỏ nhu cầu về việc gán nhãn dữ liệu tốn thời gian và cho phép hệ thống được áp dụng rộng rãi hơn. Các trò chơi kết quả, mặc dù hiện tại bị giới hạn về độ phân giải, thể hiện tiềm năng của kỹ thuật này. Khi các mô hình cơ bản tiếp tục được cải thiện, chất lượng và độ trung thực của các trò chơi được tạo ra dự kiến sẽ tăng lên đáng kể, có thể dẫn đến một bước nhảy vọt về khả năng như từ DALL-E 1 đến DALL-E 2.

Công trình mới nhất của DeepMind về trí tuệ nhân tạo chuyển văn bản sang trò chơi đại diện cho một bước tiến