W tym miesiącu Microsoft przedstawił światu nową platformę AI - Windows ML (Windows Machine Learning). Ma ona wspierać trenowane wcześniej modele ML, osiągać wyższą wydajność i oszczędność kosztów, działać lokalnie, w chmurze lub w połączeniu obydwu, a także współpracować z aplikacjami Win32 i UWP. A co może zaoferować grom? Okazuje się, że całkiem sporo. Maszynowe uczenie wpłynie znacząco na wiele aspektów gamingu - szczegóły poniżej.
Grywalność
Microsoft uważa, że sieci neuronowe zrewolucjonizują gaming, a wspomagając deweloperów machine learningiem przyczyni się do budowy następnej generacji gier. DNN (Deep Neural Networks czyli głebokie sieci neuronowe) przyczynić się mają do tego na kilku poziomach, począwszy od czysto „grywalnego”. Jako że gracze różnią się między sobą motywacją, celami i stylem gry, machine learning może oferować im doświadczenia bardziej skoncentrowane na indywidualnych aspiracjach. Modele DNN mogą być wytrenowane pod kątem stylu gry gracza i mogą wpływać na wszystkie aspekty gry, począwszy od poziomu trudności i skończywszy na wyglądzie postaci. Jeśli np. towarzysz NPC czyni więcej szkód niż pożytku, DNN mogą uczynić go mądrzejszym i lepiej dostosowanym do nawyków gracza, co będzie widoczne w czasie rzeczywistym. Microsoft mówi nawet o takich konfiguracjach, w których gracz np. preferuje eksplorację i zdobywanie skarbów, a gra dostosowuje się do tego stylu, czyniąc walkę łatwiejszą. Tego typu model DNN przedstawił jeden z partnerów Microsoftu, EA SEED.
Tworzenie gier
Kolejny aspekt, na który wpłynie Windows ML, to proces rozwijania gry. Na grę składa się wiele komponentów, takich jak animacja, grafika, opowiadanie historii, sztuka, QA itd., które mogą być poprawione lub zoptymalizowane z udziałem sieci neuronowych. Narzędzia, którymi dysponują artyści i programiści, mogą robić ogromną różnicę w jakości i cyklu rozwojowym gry, a sieci neuronowe udoskonalają te narzędzia. Microsoft ujmuje to tak: "Artyści powinni móc skupić się na tym, co robią najlepiej - wyobraźmy sobie, że najbardziej żmudne w projektowaniu części terenu w otwartym świecie mogą być generowane przez sieć neuronową z taką samą jakością, jaką projektowane ręcznie przez człowieka. Artysta powinien móc skupić się na tworzeniu świata jako pięknego i interaktywnego miejsca, tworząc więcej wysokiej jakości zawartości dla graczy".
Przykładem gry wykorzystującej sieci neuronowe jest Quantum Break od Remedy. Zaczęli oni od animacji twarzy, trenując model zdolny poruszać twarzą na podstawie sygnału audio. Dało to efekty na poziomie 80% skuteczności, podczas gdy pozostałe 20% dopracować musieli artyści. Innymi słowy dzięki DNN gry można rozwijać szybciej, a nadwyżkę czasu wykorzystać na tworzenie bogatszej zawartości i zwiększania jej ilości w grze. W duchu tego aspektu tworzony jest framework ML-Agents od Unity, który pozwala deweloperom eksperymentować z sieciami neuronowymi bezpośrednio w ich grach. Zapewniając gotowy na machine learning silnik, Unity zapewnia, że deweloperzy mogą zacząć czynić ich gry inteligentniejszymi bez ponoszenia jakichkolwiek znaczących kosztów.
Grafika
Trzecim aspektem gier, na jaki wpłynie Windows ML, jest jakość obrazu. "Przyjrzyjcie się dokładnie, co się dzieje, gdy NVIDIA używa ML, by nadpróbkować te zdjęcie 4-krotnie. Na pierwszy rzut oka zdjęcia wyglądają tak samo, ale gdy przyjrzycie się z bliska, zauważycie, że samochód po prawej ma poszarpane, przeskakujące krawędzie, a ten używający ML (po lewej) jest wyraźniejszy. Modele mogą uczyć się wyznaczać najlepszy kolor dla każdego piksela z korzyścią dla małych obrazów, które są przeskalowane lub powiększane" - pisze Microsoft. Zobaczmy teraz wspomniane przykłady. Po lewej stronie widzimy ML Super Sampling, a po prawej - bilinear upsampling.
Któż z nas nie doświadczył podobnych efektów w grach? Widzimy obraz z daleka i robi wrażenie, ale podchodzimy bliżej i czar pryska. "Dzięki ML możemy ujrzeć koniec tego typu doświadczeń" - twierdzi Microsoft i zapewne jego wizja za pewien czas się spełni. Machine learning - jak widzimy - może wpłynąć na niemal każdy aspekt gry, od fazy jej rozwoju, poprzez jej wygląd, a kończąc na rozgrywce.
