XVII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2025

Введение.Генеративный искусственный интеллект (ИИ) — это технология, способная создавать новый контент на основе обученных моделей, таких как тексты, изображения, звуки и даже игровые сценарии. В отличие от традиционной ИИ, который работает по заранее заданным правилам и алгоритмам, генеративный ИИ способен адаптироваться и создавать уникальные решения в реальном времени. Внедрение генеративного ИИ в видеоигры открывает новые горизонты для игровой индустрии. Традиционные системы ИИ в играх, такие как поведение NPC (неигровых персонажей) или генерация уровней, часто ограничены предопределенными шаблонами. Это приводит к повторяемости и снижению погружения для игроков. Генеративный ИИ, напротив, способен создавать динамический и уникальный контент, адаптируясь к действиям игрока, что делает игровой процесс более живым и непредсказуемым. Сравнение текущих технологий с генеративным ИИ показывает, что последний обладает значительным потенциалом для повышения качества игрового опыта. Однако его внедрение требует решения ряда технических и этических вопросов, таких как управление сложностью системы и предотвращение нежелательных сценариев.

Цель исследования — провести анализ функционала и актуальности интеграции генеративного искусственного интеллекта в игровой процесс, определить преимущества и недостатки его использования, а также спрогнозировать перспективы внедрения данной технологии в игровую индустрию.

Материал и методы исследования

Для проведения исследования был выбран комплексный подход, включающий анализ существующих игровых проектов, а также теоретические разработки в области машинного обучения, которые могут быть адаптированы для игровой индустрии. Изучение научной литературы и опросов среди разработчиков, которые делились своим опытом использования генеративного ИИ, рассказывали о преимуществах и сложностях его внедрения, а также делились своими прогнозами относительно будущего этой технологии. Интервью с представителями крупных игровых студий, таких как Ubisoft и CD Projekt Red, которые позволили получить уникальную информацию о том, как крупные компании видят будущее генеративного ИИ в игровой индустрии и какие шаги они предпринимают для его интеграции в свои проекты [1].

Анализ игрового контента, созданного с помощью генеративного ИИ, оценку его качества и влияния на игровой опыт. Для этого были использованы данные с игровых платформ, таких как Steam и Epic Games Store, где можно найти статистику и отзывы игроков, которые в свою очередь, оценили, насколько использование ИИ повлияло на их игровой опыт, и высказали свои пожелания относительно дальнейшего развития игр с элементами генеративного ИИ. Кроме того, были изучены научные статьи и публикации из баз данных IEEE Xplore и arXiv, посвященные применению генеративного ИИ в играх [2]. Это позволило получить представление о текущих тенденциях и перспективах развития данной технологии.

Таким образом, исследование охватило широкий спектр источников и методов, что позволило получить всестороннее представление о текущем состоянии и перспективах использования генеративного ИИ в играх.

Результаты исследования и их обсуждение

В ходе исследования были выявлены как успешные примеры использования генеративного ИИ в игровой индустрии, так и ключевые проблемы, связанные с его внедрением. Одним из наиболее ярких примеров является игра «AI Dungeon», которая использует модель GPT для генерации текстовых сценариев. Это позволяет игрокам создавать уникальные истории, взаимодействуя с ИИ, который адаптирует сюжет в реальном времени. Другим примером является «No Man's Sky» [5], где процедурная генерация на основе алгоритмов ИИ создает бесконечное количество уникальных планет и экосистем. Также стоит отметить модификации для «Minecraft», которые используют генеративный ИИ для создания сложных структур и ландшафтов, добавляют игровых персонажей, которые обучаются в процессе, что значительно расширяет возможности игры [4].

Преимущества использования генеративного ИИ в играх очевидны:

Во-первых, он позволяет персонализировать игровой опыт, адаптируя контент под предпочтения и стиль игры каждого пользователя. Это делает игры более увлекательными и повышает уровень вовлеченности.

Во-вторых, генеративный ИИ способен создавать практически бесконечный контент, будь то новые уровни, сюжеты или персонажи, что решает проблему ограниченности ресурсов разработчиков.

В-третьих, использование ИИ может значительно снизить затраты на производство контента, автоматизируя процессы, которые ранее требовали участия большого количества людей.

Однако существуют и серьезные трудности, связанные с внедрением генеративного ИИ. Одной из основных проблем является качество генерируемого контента. Алгоритмы ИИ могут создавать несбалансированные или нерелевантные элементы, что негативно сказывается на игровом опыте. Например, сгенерированные диалоги могут быть лишены логической связности, а уровни — непроходимыми или скучными. Кроме того, генеративный ИИ требует значительных вычислительных ресурсов, что может ограничивать его применение в мобильных или консольных играх. Наконец, возникают этические вопросы, связанные с возможностью генерации нежелательного или вредоносного контента, такого как оскорбительные тексты или изображения.

Несмотря на эти сложности, генеративный ИИ уже находит применение в современных играх, и его потенциал продолжает расти. Успешные примеры демонстрируют, что при правильной реализации эта технология способна значительно улучшить игровой процесс, сделав его более динамичным и персонализированным [3]. Однако для массового внедрения потребуется решение технических и этических проблем, а также дальнейшее развитие аппаратных и программных средств.

Выводы. Генеративный ИИ обладает значительным потенциалом для трансформации игровой индустрии, улучшая игровой опыт, предлагая уникальные возможности для создания динамичного, персонализированного и практически бесконечного контента. Уже сейчас существуют успешные примеры его применения, которые демонстрируют, что генеративный ИИ способен значительно расширить возможности игр, делая их более разнообразными и адаптивными к потребностям игроков. Однако его внедрение требует решения технических и этических проблем, таких как управление сложностью системы и предотвращение нежелательных сценариев.

Несмотря на эти сложности, перспективы использования генеративного ИИ в играх остаются многообещающими. Уже в ближайшие 5–10 лет, по мере развития аппаратных и программных решений, можно ожидать массового внедрения этой технологии в игровую индустрию. Это позволит не только повысить качество и разнообразие игрового контента, но и снизить затраты на его производство, что сделает игры более доступными для широкой аудитории.

Таким образом, интеграция генеративного ИИ в игровой процесс является не только целесообразной, но и необходимой для дальнейшего развития игровой индустрии. Успешное внедрение этой технологии потребует совместных усилий разработчиков, исследователей и игрового сообщества, но результаты, которые она может принести, оправдывают все вложенные усилия.

Список литературы

1. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep feedforward networks //Deep learning. – 2016. – №. 1.

2. Brown T. et al. Language models are few-shot learners //Advances in neural information processing systems. – 2020. – Т. 33. – С. 1877-1901.

3. Yannakakis G. N., Togelius J. Artificial intelligence and games. – New York: Springer, 2018. – Т. 2. – С. 2475-1502.

4. Majewski J. When the Virtual Office Became Reality: Digital Game Development during and after the Lockdown //Gaming and Gamers in Times of Pandemic. – 2024. – С. 111.

5. Ruffino P. 19. No Man’s Game: The Infinite Boredom of Procedurally Generated Environments //Playful Perspectives on the Climate Crisis. – С. 415.