top of page
Tìm kiếm

XU HƯỚNG AI TRONG NGÀNH GAME

Đã cập nhật: 27 thg 1



Xu hướng ứng dụng AI đang trở thành chủ đề nóng bóng của nhiều diễn đàn khắp nơi trên thế giới. Trong khuôn khổ bài viết này tôi mạn phép chia sẻ một số suy nghĩ của tôi về xu hướng này trong ngành công nghiệp game. Ngoài việc đúc kết từ kinh nghiệm nhiều năm đi làm và tự phát triển hai tựa game Hogvarlod, Hogvalord: The Ranch, tôi cũng có tham khảo thêm một số tài liệu sách vở để mang đến nội dung tốt nhất cho bài viết này. Tuy nhiên trong giới hạn hiểu biết của một cá nhân, không tránh khỏi có nhiều chỗ thiếu sót, rất mong nhận được ý kiến đóng góp của bạn đọc.


AI HỌC THUẬT VÀ AI GAME

Trong phạm vi của mình, tôi nghĩ chúng ta cần phải phân biệt được có hai trường phái AI (Artificial Intelligent: Trí tuệ nhân tạo) trên thế giới. Một là AI học thuật và kế đến là AI trong video game. Xu hướng AI hiện tại đang trở thành trào lưu đó là AI học thuật (Academic AI). Trường phái AI học thuật có lịch sử bắt đầu từ năm 1950, với các nhà tiên phong trong lĩnh vực máy tính như Turing, von-Neumann và Shanon. Trong đó Turning được coi như cha đẻ của lĩnh vực AI học thuật. Lịch sử của AI game bắt đầu từ năm 1979 trong tựa game Pacman do hãng Midway Game West phát triển.


AI học thuật nhắm đến hai việc: một là hiểu được cách bộ não hoạt động, quá trình hình thành suy nghĩ và tinh thần của con người. Việc thứ hai là tạo ra trí thông minh cho máy móc, khiến chúng có thể thay thế con người trong nhiều lĩnh vực công việc. Trong khi đó AI game lại nhắm đến việc tạo ra một trải nghiệm chân thực, và thú vị cho người chơi game giúp họ tạm thời trút bỏ một số gánh nặng, áp lực tinh thần trong thực tại.


AI game thường đơn giản, nhỏ gọn và hoạt động được thực tế trong môi trường giả lập của game. Nó là bằng chứng của việc ứng dụng AI trong thực tế chứ không nặng tính lý thuyết như AI học thuật. Nhờ vào tính chất này mà các nhà nghiên cứu AI học thuật thường dùng video game để nghiên cứu, huấn luyện và phát triển hệ thống AI của họ. Tiêu biểu là các dự án DeepBlue chơi cờ vua, AlphaGo chơi cờ vây, Deepmind và TorchCraft chơi StarCraft.


Sau nhiều thập kỷ không có tiến triển gì đáng kể, đến năm 2023, nhờ kế thừa các thành tựu trước đó và thành quả của các chiến lược truyền thông quảng cáo, hầu như ai cũng biết đến ChatGPT, OpenAI, và các ứng dụng AI để tạo ra nội dung từ hình ảnh, âm thanh, phim, nhận diện gương mặt. Sự bùng nổ này cũng đã có nhiều ảnh hưởng đến ngành công nghiệp game trên thế giới. Cá nhân tôi nghĩ sau khi được hưởng lợi rất nhiều từ AI Game, cũng đã đến lúc AI học thuật đóng góp ngược lại cho lĩnh vực video game. Dưới đây là một số xu hướng ứng dụng nổi trội mà có lẽ nhiều người cũng đã nhìn ra được.


XU HƯỚNG ỨNG DỤNG

Tự động tạo tài nguyên cho việc phát triển game.

Sự phát triển mạnh mẽ về cơ sở hạ tầng, giải thuật tìm kiếm và nguồn dữ liệu khổng lồ đã tạo điều kiện thuận lợi cho lĩnh vực AI học thuật tiến nhiều bước từ lý thuyết đến thực tiễn, tiến đến mức máy móc có thể hiểu được ngôn ngữ của con người. (chi tiết xem thêm trong bài Làm Game Bằng AI)


Ứng dụng dễ nhìn thấy nhất từ thành quả này là tự động tạo ra hình ảnh 2D, mô hình 3D, nhạc, âm thanh hiệu ứng, phim, kịch bản, nội dung hội thoại, câu chuyện trong game. Xu hướng này được nhiều người đồn đoán là sẽ giúp nhà sản xuất game tiết kiệm được nhiều chi phí nhờ cắt giảm được nhiều nhân lực trong khâu sáng tạo nội dung. Riêng trong lĩnh vực game engine thì Unity cũng đã ra mắt nền tảng Unity Muse giúp sản sinh ra các tài nguyên trong game như đề cập ở trên. Tương tự như vậy Unreal Engine cũng có các công cụ như PCG hay MetaHuman.


Ứng dụng thứ hai là tăng cường độ chân thực khi người chơi tương tác với các yếu tố trong game.

Tiêu biểu nhất là AI có thể giúp tạo ra nội dung trò chuyện một cách tự nhiên giữa người chơi và NPC (NPC là các nhân vật do máy tự điều khiển để dẫn dắt câu chuyện hoặc hỗ trợ hay chiến đấu chống lại người chơi). Kỳ vọng của những nhà phát triển game khi nhắm vào khả năng ứng dụng này đó là tạo ra trải nghiệm độc nhất cho riêng từng người chơi. Một ví dụ thường gặp là cuộc trao đổi của người chơi và những người bán hàng trong các game RPG, mỗi cuộc hội thoại cho từng người chơi sẽ không giống nhau và lặp lại theo cùng một khuôn mẫu, nếu áp dụng AI vào để người chơi có thể mặc cả giá cả mua bán vật phẩm hoặc nhận được một gợi ý nào đó về thế giới game thì độ chân thực sẽ tăng lên đáng kể (tôi không đề cập đến các game có chủ đề buôn bán, quản lý cửa hàng).


Tuy nhiên không thể ứng dụng quá mức dẫn đến việc AI ngăn cản tiến trình của game. Ví dụ khi người chơi cần một vật phẩm quan trọng nào đó để hoàn thành nhiệm vụ chính trong game mà bị NPC từ chối không cung cấp vì một lý do gì đó ví dụ như NPC không thích thái độ trịch thượng của người chơi, người chơi sẽ không tiếp tục chơi hết game được. Điều này tưởng chừng vô lý nhưng rất dễ xảy ra khi nhà phát triển game sử dụng dữ liệu hoặc nền tảng AI của bên thứ ba cung cấp. Đối với một nhà phát triển game cá nhân như tôi, khi nghĩ đến việc này cũng cảm thấy khá đau đầu, tôi không biết các công ty lớn họ sẽ giải quyết vấn đề này thế nào? Tôi nghĩ đây là một trong những vấn đề khó không chỉ liên quan đến kỹ thuật mà còn phụ thuộc vào phần thiết kế game.


Ứng dụng thứ ba là làm cho sự chuyển động của nhân vật game chân thực hơn.

Đây là ứng dụng khá hữu ích đối với các những người thiết kế chuyển động cho các mô hình nhân vật 2D và 3D. Sử dụng khả năng của Machine Learning có thể giúp các động tác của nhân vật mượt mà và tự nhiên hơn, nhất là đối với các game hành động. Các động tác chiến đấu với sự hỗ trợ của AI có thể đem lại hiệu quả lớn. Trước khi AI trở nên rầm rộ, người ta đã có kỹ thuật Motion Capture để thu lại các chuyển động của diễn viên người thật và chuyển nó sang mô hình nhân vật trong game, tuy nhiên công đoạn làm sạch dữ liệu chuyển động thô tốn khá nhiều công sức, khi áp dụng AI vào công đoạn này thì sẽ giúp giảm bớt thời gian và cho ra kết quả tốt hơn.


Ngoài ra, AI cũng có thể tăng cường tính chân thật cho các chuyển động của nhân vật khi di chuyển trong những địa hình phức tạp trong game, ví dụ như chuyển động đi lên xuống cầu thang, hoặc chạy nhảy qua các cục đá có hình thù khác nhau, hay leo trèo đu bám vào các bề mặt phức tạp. Một điểm khó cần lưu ý ở đây là phải huấn luyện lại AI mỗi khi người thiết kế màn chơi thay đổi địa hình, ví dụ như cho thêm con sông, suối, hoặc tảng đá gốc cây vào trong màn chơi. Không biết với khả năng của các hệ thống AI hiện giờ thì sẽ mất bao lâu để huấn luyện và độ lớn của dữ liệu sinh ra là bao nhiêu để có thể đưa vào các tựa game offline và nó có ảnh hưởng gì đến độ trễ trong các tựa game online hay không?


Ứng dụng thứ tư là kiểm tra lỗi game và hỗ trợ sửa lỗi.

Tôi nghĩ đây là một trong những ứng dụng hiệu quả cho quá trình phát triển game, đặc biệt là đối với các đội ngũ ít người. Hoặc các tựa game RPG có số giờ chơi lên đến hàng chục tiếng đồng hồ. Tôi đã phải trải qua kinh nghiệm đau đớn này khi phải tự mình kiểm tra lỗi cho game Hogvalord, mỗi lần phát hiện lỗi là phải chơi lại mất vài tiếng đồng hồ để tìm kiếm nguyên nhân, đó là quy mô game của tôi còn khá nhỏ bé so với các tựa game lớn khác.


Việc tự chơi game do chính mình làm ra cũng có mặt tích cực tuy nhiên nếu phải chơi quá nhiều với nội dung mình đã quen thuộc thì khó mà phát hiện ra được hết các lỗi trong game, chưa kể là sẽ dễ chán game, mất động lực để hoàn thành dự án. Cho nên ứng dụng AI vào việc test game tự động có lẽ là thứ tôi muốn nhất, chỉ không biết là chi phí cũng như độ phức tạp để đưa vào thực tế như thế nào? Nó có phù hợp cho túi tiền của nhà phát triển game cá nhân hay chỉ thích hợp với công ty lớn?


Ứng dụng thứ năm là dùng AI để gian lận và chống gian lận trong game.

Vấn đề gian lận trong game xảy ra cũng đã khá lâu. Từ các tựa game cũ trên hệ console của Nintendo đã có khái niệm "cheat code", thực ra lúc đó nhà sản xuất tạo ra "cheat code" để việc kiểm tra và sửa lỗi cho game được nhanh hơn, bởi vì lúc đó phần cứng của các thiết bị chơi game chưa hỗ trợ cơ chế lưu game. Sau này việc gian lận trở nên thịnh hành hơn trong các tựa game online qua LAN hoặc Internet. Người chơi game dùng nhiều phương pháp để đạt lợi thế cho mình trong các tựa game FPS hoặc là dùng BOT để cày level hay cày tiền trong các game MMO. Nếu ứng dụng AI vào việc bắt chước cách chơi game của người thật có thể sẽ qua mặt được các biện pháp chống gian lận của nhà phát hành game. Đối với nhà phát hành game thì việc tạo ra một môi trường công bằng cho tất cả người chơi là ưu tiên hàng đầu nên họ cũng sẽ không chịu ngồi yên và sẽ ứng dụng AI để chống lại phương pháp gian lận mới này. Đây có thể sẽ là một trận chiến giữa AI và AI, xu hướng này không biết có đáng để thử không, nhưng cũng là một điều cần lưu ý.


Ứng dụng thứ sáu là mô hình hóa hành vi của người chơi.


Ứng dụng này liên quan đến việc thu thập dữ liệu của người chơi trong game, từ đó AI sẽ phân tích và hỗ trợ nhà phát triển hay nhà phát hành đưa ra quyết định trong việc cải thiện sản phẩm game hoặc dịch vụ của họ. Tôi nghĩ ứng dụng này nó có ưu điểm giúp hãng game làm được các game đáp ứng với sở thích của người chơi dựa vào dữ liệu, tuy nhiên nó có thể dẫn đến việc là game sẽ không có tính độc đáo riêng và thiếu cái hồn của người sáng tạo hay thiết kế game. Khi người chơi không thấy được tính mới mẻ trong các sản phẩm của hãng game làm ra, sớm muộn họ cũng sẽ quay lưng lại với nhà sản xuất.


KẾT LUẬN

Trên đây là những gì tôi rút ra được, tuy không phải là tất cả, nhưng chắc cũng đủ gợi mở cho chúng ta vài điều để suy nghĩ. AI học thuật với các ứng dụng đến từ Machine Learning, Big Data và Data Mining có thể là một chân trời mới, với nhiều tiềm năng và cũng có những rủi ro kèm theo vì khả năng xung đột với phương hướng và nghệ thuật thiết kế game. Nếu ứng dụng bừa bãi không những không giúp cho game hay hơn mà lại đi vào vết xe đổ như những trào lưu công nghệ sớm nở tối tàn khác, điển hình như blockchain và game NFT.


Ngoài ra sự xuất hiện quá nhiều nền tảng AI sản sinh nội dung, sẽ khiến người chơi hoang mang khó phân biệt được giữa những nội dung độc đáo được sáng tạo bởi đội ngũ nghệ sỹ, đâu là nội dung sao chép sửa đổi bởi AI. Điển hình gần đây là tựa game Palworld đang dấy lên tranh cãi bởi vì tạo hình của các con vật trong game nó quá giống với tạo hình của Pokémon.


Kế đến là những câu hỏi liên quan đến chi phí vận hành là bao nhiêu và thời gian để huấn luyện AI cho mỗi ứng dụng là bao lâu? Nếu như chúng ta áp dụng tất cả các tiện ích AI kể trên vào quá trình phát triển game liệu có khả thi không? Và còn nhiều câu hỏi khác sẽ phát sinh trong thực tế khi có nhiều hơn các công ty và nhà phát triển game thực sự sử dụng các nền tảng AI cho dự án của mình.


Hiện tại tôi vẫn hài lòng với cách làm game truyền thống, vì nguồn lực về con người và ngân sách không đủ để áp dụng bất cứ ứng dụng AI nào nói trên vào tựa game Hogvalord: The Ranch. Tôi vẫn sẽ theo dõi sự phát triển của xu hướng này trong ngành game để học hỏi thêm.



Bài đăng gần đây

Xem tất cả

Comments


CẢM ƠN BẠN!

bottom of page