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① a través del aprendizaje automático, los investigadores permitieron que el modelo gamengen generara con éxito el juego de disparos en primera persona "doom" en la década de 1990 en tiempo real. ② aunque el producto terminado aún es tosco, esta investigación muestra aún más las perspectivas para futuros juegos generados por ia; ③ jensen huang, director ejecutivo de nvidia, predijo una vez que podremos ver juegos completamente generados por ia en unos 5 a 10 años.

financial associated press, 29 de agosto (editor shi zhengcheng)la era de la generación de juegos en tiempo real mediante modelos de ia ha llegado silenciosamente a nosotros.

esta semana investigadores de google y la universidad de tel aviv publicaron un artículo titulado "el modelo de difusión es un motor de juego en tiempo real."el artículo presenta gamengen, el primer motor de juegos en la historia de la informática totalmente compatible con modelos de redes neuronales.

(fuente: github)

los investigadores escribieron en el artículo: "hoy en día, los videojuegos son programados por humanos y gamengen es parte de la prueba de concepto de un nuevo paradigma en los motores de juegos, donde los juegos se convertirán en pesos de modelos neuronales en lugar de líneas de código.。”

para decirlo de una manera más comprensible, todos los videojuegos actuales están prediseñados. los desarrolladores deben escribir código, preparar el texto del juego y los modelos de textura, y luego colocarlos en el mapa del juego; la representación y las actualizaciones de estado de la pantalla del juego dependen. activado para reglas editadas manualmente. pero el modelo gamengen abre una idea completamente diferente:utilice modelos de generación de ia para calcular y generar gráficos de juegos en tiempo real en función de las acciones y reacciones de los jugadores.。

en la demostración, los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para generar con éxito el juego de disparos en primera persona "doom" en la década de 1990 en tiempo real utilizando el modelo gamengen. el video muestra que en el juego generado por ia, los jugadores pueden girar y disparar armas en la escena y, al mismo tiempo, pueden reflejar con precisión la cantidad de balas restantes, el volumen de sangre restante después de ser atacados y si se cumplen las condiciones. para abrir el siguiente nivel se cumplen.

(fuente: vídeo de demostración)

cabe señalar que la serie de imágenes que se ven arriba son en su totalidad imágenes generadas por ia en tiempo real.los últimos avances también muestran que después de generar con éxito texto, imágenes, audio y videos cortos, los modelos de ia pueden tener la capacidad de generar escenas de juegos, lo que requiere una lógica, coherencia e interacción en tiempo real significativamente mayores.

¿cómo lo hicieron?

según el equipo de investigación, para entrenar esta ia que puede generar juegos en tiempo real, primero necesita entrenar a un agente de aprendizaje por refuerzo (rl) para jugar y luego usar los clips grabados para entrenar el modelo de difusión generativa para predecir en función de escenas pasadas y acciones del jugador la siguiente pantalla, razón por la cual los juegos generados por ia pueden mostrar cambios en la salud y las municiones, así como animaciones de los enemigos atacados.

el mayor desafío es mantener las imágenes generadas por ia temporal y lógicamente coherentes. para mitigar la deriva autorregresiva durante la inferencia, los investigadores destruyeron los fotogramas de contexto añadiendo ruido gaussiano a los fotogramas codificados durante el entrenamiento, lo que permitió a la ia corregir la información muestreada en fotogramas anteriores, manteniendo así la estabilidad de la generación de imágenes a lo largo del tiempo.

(fuente: artículo de investigación)

los investigadores revelaron,ejecutar este modelo solo requiere una única tpu (el procesador de inteligencia artificial de desarrollo propio de google), que puede alcanzar una velocidad de generación de 20 fotogramas por segundo.。

por supuesto, los párrafos anteriores también muestran las limitaciones de gamengen: esta ia debe depender de ingresar juegos existentes (o texto, imágenes y otros materiales) para generar juegos.

el dr. jim fan, gerente senior de investigación y jefe del embodied intelligence group de nvidia, comentó en las redes sociales:gamengen se parece más a un campo de radiación neuronal (nerf) que a un modelo de generación de vídeo. neural radiation field genera una representación 3d de la escena tomando imágenes de la escena desde diferentes ángulos. pero esto también significa que el modelo no tiene capacidad de generalizar y no puede "imaginar" nuevos escenarios. ésta es también la diferencia entre gamengen y sora: no puede generar nuevas escenas ni mecanismos de interacción.

(fuente: x)

los investigadores también mencionaron esto en el artículo, explicando que con la ayuda de esta tecnología,los desarrolladores de juegos del futuro podrán crear nuevos juegos con "descripciones textuales e imágenes de muestra", lo que permitirá convertir un conjunto refinado de imágenes en un nuevo nivel jugable o personaje para un juego existente basándose únicamente en ejemplos en lugar de habilidades de programación. .

jen-hsun huang: habrá juegos completamente generados por ia en 5 a 10 años

los juegos en tiempo real impulsados ​​por renderizado de ia no son una idea nueva. cuando se lanzó la última generación de chips de arquitectura blackwell en marzo de este año, el director ejecutivo de nvidia, jensen huang, predijo que:en unos 5 a 10 años, veremos juegos completamente generados por ia.。

de hecho, no es sólo el equipo de google el que avanza en esta dirección;cuando openai lanzó por primera vez la demostración de sora este año, también demostró su capacidad para simular el juego de píxeles "minecraft".。

(fuente: openai)

el último acontecimiento también coincide con cai haoyu, ex presidente de mihoyo, quien recientemente provocó acaloradas discusiones sobre "persuadirlo de que renuncie".

cai haoyu declaró públicamente esta semana:aigc ha revolucionado el desarrollo de juegos, ahora solo hace falta tiempo para que este fenómeno se desarrolle por completo. él cree que en el futuro sólo dos tipos de desarrolladores de juegos tendrán sentido para continuar trabajando en la industria: el 0,0001% de los genios y el 99% de los entusiastas de los negocios que crean juegos que satisfacen sus propias necesidades. en cuanto a los desarrolladores de juegos restantes que son "de ordinarios a profesionales", todos deberían cambiar de carrera lo antes posible.

(fuente: internet)