A indústria de videogames, agora avaliada em US$ 347 bilhões, cresceu e se tornou um participant significativo no mundo do entretenimento, envolvendo mais de três bilhões de pessoas globalmente. O que começou com títulos simples como Pong e House Invaders evoluiu para jogos mais sofisticados como Doom, que estabeleceu novos padrões com seus visuais 3D e experiência em consoles domésticos. Hoje, a indústria está à beira de uma nova period, influenciada pelos avanços em inteligência synthetic (IA). Liderando essa transformação está o Google, utilizando seus extensos recursos e tecnologia para redefinir como os videogames são criados, jogados e experimentados. Este artigo explora a jornada do Google na redefinição dos videogames.
O Início: IA para Jogar Jogos de Atari
O uso de IA pelo Google em videogames começou com um desenvolvimento crítico: criar uma IA capaz de reconhecer ambientes de jogo e reagir como um jogador humano. Neste trabalho inicial, eles introduziram um agente de aprendizado de reforço profundo que poderia aprender estratégias de controle diretamente da jogabilidade. Central para este desenvolvimento foi uma rede neural convolucional, treinada usando Q-learning, que processava pixels de tela brutos e os convertia em ações específicas do jogo com base no estado atual.
Os pesquisadores aplicaram esse modelo a sete jogos do Atari 2600 sem modificar a arquitetura ou o algoritmo de aprendizado. Os resultados foram impressionantes — o modelo superou métodos anteriores em seis jogos e excedeu o desempenho humano em três. Esse desenvolvimento destacou o potencial da IA para lidar com videogames complexos e interativos com nada mais do que entrada visible.
Esse avanço lançou as bases para conquistas posteriores, como o AlphaGo da DeepMind derrotando um campeão mundial de Go. O sucesso dos agentes de IA em dominar jogos desafiadores desde então estimulou mais pesquisas em aplicações do mundo actual, incluindo sistemas interativos e robótica. A influência desse desenvolvimento ainda é sentida nos campos de aprendizado de máquina e IA hoje.
AlphaStar: IA aprenderá estratégias de jogo complexas para StarCraft II
Com base em seus primeiros sucessos de IA, o Google mirou em um desafio mais complexo: StarCraft II. Este jogo de estratégia em tempo actual é conhecido por sua complexidade, pois os jogadores devem controlar exércitos, gerenciar recursos e executar estratégias em tempo actual. Em 2019, o Google apresentou o AlphaStar, um agente de IA capaz de jogar StarCraft II profissionalmente.
O desenvolvimento da AlphaStar usou uma mistura de aprendizado de reforço profundo e aprendizado de imitação. Primeiro, ele aprendeu assistindo a replays de jogadores profissionais, depois melhorou por meio do jogo próprio, executando milhões de partidas para refinar suas estratégias. Essa conquista demonstrou a capacidade da IA de lidar com jogos de estratégia complexos em tempo actual, alcançando resultados que correspondiam aos jogadores humanos.
Além dos jogos individuais: em direção a uma IA mais generalista para jogos
O mais recente avanço do Google significa uma mudança do domínio de jogos individuais para a criação de um agente de IA mais versátil. Recentemente, pesquisadores do Google introduziram o SIMA, abreviação de Scalable Instructable Multiworld Agent, um novo modelo de IA projetado para navegar em vários ambientes de jogo usando instruções de linguagem pure. Ao contrário de modelos anteriores que exigiam acesso ao código-fonte de um jogo ou APIs personalizadas, o SIMA opera com duas entradas: imagens na tela e comandos de linguagem simples.
SIMA traduz essas instruções em ações de teclado e mouse para controlar o personagem central do jogo. Esse método permite que ele interaja com diferentes cenários virtuais de uma forma que espelhe a jogabilidade humana. Pesquisas mostraram que a IA treinada em vários jogos tem melhor desempenho do que aquelas treinadas em uma única partida, destacando o potencial da SIMA para impulsionar uma nova period de IA generalista ou de base para jogos.
O trabalho contínuo do Google visa expandir as capacidades do SIMA, explorando como esses agentes versáteis e orientados à linguagem podem ser desenvolvidos em diversos ambientes de jogos. Esse desenvolvimento representa um passo significativo em direção à criação de IA que pode se adaptar e prosperar em vários contextos interativos.
IA generativa para design de jogos
Recentemente, o Google expandiu seu foco de aprimorar a jogabilidade para desenvolver ferramentas que dão suporte ao design de jogos. Essa mudança é impulsionada por avanços na IA generativa, particularmente na geração de imagens e vídeos. Um desenvolvimento significativo é usar a IA para criar personagens não-jogadores (NPCs) adaptáveis que respondem às ações do jogador de maneiras mais realistas e imprevisíveis.
Além disso, o Google explorou a geração de conteúdo procedural, onde a IA auxilia na criação de níveis, ambientes e mundos de jogo inteiros com base em regras ou padrões específicos. Esse método pode agilizar o desenvolvimento e oferecer aos jogadores experiências únicas e personalizadas a cada jogada, despertando um senso de curiosidade e antecipação. Um exemplo notável é o Genie, uma ferramenta que permite aos usuários criar videogames 2D fornecendo uma imagem ou uma descrição. Essa abordagem torna o desenvolvimento de jogos mais acessível, mesmo para aqueles sem habilidades de programação.
A inovação do Genie está na sua capacidade de aprender com várias filmagens de jogos de plataforma 2D em vez de depender de instruções explícitas ou dados rotulados. Essa capacidade permite que o Genie entenda a mecânica do jogo, a física e os elementos de design de forma mais eficaz. Os usuários podem começar com uma ideia básica ou esboço, e o Genie gerará um ambiente de jogo completo, incluindo configurações, personagens, obstáculos e mecânica de jogo.
IA generativa para desenvolvimento de jogos
Com base em avanços anteriores, o Google introduziu recentemente seu projeto mais ambicioso até agora, com o objetivo de simplificar o complexo e demorado processo de desenvolvimento de jogos que tradicionalmente exigia codificação extensiva e habilidades especializadas. Recentemente, eles introduziram o GameNGen, uma ferramenta de IA generativa projetada para simplificar o processo de desenvolvimento de jogos. O GameNGen permite que os desenvolvedores criem mundos e narrativas de jogos inteiros usando prompts de linguagem pure, reduzindo significativamente o tempo e o esforço necessários para criar um jogo. Ao alavancar a IA generativa, o GameNGen pode gerar ativos, ambientes e histórias de jogos exclusivos, permitindo que os desenvolvedores se concentrem mais na criatividade do que em detalhes técnicos. Por exemplo, pesquisadores usaram o GameNGen para desenvolver uma versão completa do Doom, demonstrando suas capacidades e abrindo caminho para um processo de desenvolvimento de jogos mais eficiente e acessível.
A tecnologia por trás do GameNGen envolve um processo de treinamento de duas fases. Primeiro, um agente de IA é treinado para jogar Doom, criando dados de gameplay. Esses dados então treinam um modelo de IA generativo que prevê frames futuros com base em ações e visuais anteriores. O resultado é um modelo de difusão generativo capaz de produzir gameplay em tempo actual sem componentes tradicionais de mecanismo de jogo. Essa mudança da codificação guide para a geração orientada por IA marca um marco significativo no desenvolvimento de jogos, oferecendo uma maneira mais eficiente e acessível de criar jogos de alta qualidade para estúdios menores e criadores individuais.
A linha de fundo
Os recentes avanços do Google em IA estão prontos para remodelar fundamentalmente a indústria de jogos. Com ferramentas como GameNGen permitindo a criação de mundos de jogos detalhados e SIMA oferecendo interações de jogabilidade versáteis, a IA está transformando não apenas como os jogos são feitos, mas também como eles são experimentados.
À medida que a IA continua a evoluir, ela promete aumentar a criatividade e a eficiência no desenvolvimento de jogos. Os desenvolvedores terão novas oportunidades de explorar ideias inovadoras e entregar experiências mais envolventes e imersivas. Essa mudança marca um momento significativo na evolução contínua dos videogames, ressaltando o papel crescente da IA na formação do futuro do entretenimento interativo.
