Сучасний геймдев без ШІ: чому це більше не працює

Штучний інтелект (ШI) став однією з найвпливовіших технологій у сучасній індустрії розробки ігор. Він більше не обмежується базовою поведінкою ворогів чи скриптовими деревами рішень – ШI сьогодні відіграє ключову роль на всіх етапах життєвого циклу гри: від концептуального дизайну та створення асетів до залучення гравців, live-операцій (LiveOps) та довгострокової оптимізації. У міру зростання очікувань гравців та підвищення виробничих витрат, ШI швидко стає стратегічною необхідністю, а не просто технічною новинкою.

Нещодавно ми поділилися власним досвідом використання ШI для створення мобільної гри. Практична робота з AI-системами дозволила нашій команді побачити зсередини, як ці інструменти змінюють геймдев: не як заміна людської креативності, а як потужний співавтор. Більше деталей ви знайдете в нашій статті “Очі не малювати!” – Як ми вчили ШІ бути дизайнером ігор.

Історично штучний інтелект в іграх асоціювався переважно з поведінкою неігрових персонажів (NPC): алгоритми пошуку шляхів та системи прийняття рішень на основі правил. Хоча ці підходи були ефективними, вони були передбачуваними та вимагали значного ручного налаштування.

Сучасні ШI-системи дедалі частіше спираються на машинне навчання (МН), глибинне навчання та великі мовні моделі (LLM). Така зміна забезпечує адаптивну, керовану даними та контекстно-орієнтовану поведінку, що дозволяє іграм динамічно реагувати на дії гравців, генерувати контент у великих обсягах та оптимізувати робочі процеси геймдеву способами, які раніше були неможливими.

Роль ШI у сучасній розробці ігор

Впровадження штучного інтелекту стає мейнстримом у всій індустрії, особливо в таких сферах, як генерація ігрових асетів, написання сценаріїв діалогів та процедурна розбудова ігрових світів. Багато студій обирають тонке налаштування ШІ-моделей власними силами, щоб контролювати якість результату, захищати унікальний контент і зберігати художню та сюжетну цілісність.

Мобільні ігри отримують від цих досягнень особливу вигоду. NPC на базі ШI, процедурна генерація контенту та адаптивні механіки геймплею дозволяють невеликим студіям конкурувати з AAA-іграми, знижуючи витрати на розробку та утримуючи гравців завдяки регулярним оновленням та персоналізованому досвіду.

Серед найпоширеніших застосувань штучного інтелекту в сучасній розробці ігор можна виділити такі:

1. Процедурна генерація контенту (PCG)

Генерація контенту за допомогою ШІ вже давно вийшла за межі простої рандомізації. Сучасні системи можуть створювати цілі рівні, карти або навіть квести в режимі реального часу, забезпечуючи практично нескінченне різноманіття у структурованих, логічно послідовних ігрових світах. Замість того, щоб просто створювати окремі елементи, PCG на основі ШІ формує комплексні середовища, які адаптуються до поведінки та стилю гри користувача.

ШІ дозволяє:

• створювати світи, які динамічно розвиваються залежно від виборів гравця;
• персоналізувати рівень складності та темп гри;
• генерувати сюжетні гілки у реальному часі;
• забезпечувати оновлення live-service ігор з меншими витратами.

Це особливо важливо для мобільних та LiveOps ігор, де утримання аудиторії залежить від частих оновлень та свіжого контенту.

Мабуть, найвідомішим прикладом PCG на практиці є гра No Man’s Sky від Hello Games. У грі застосовуються спеціальні процедурні алгоритми для генерації 18 квінтильйонів унікальних планет, кожна з яких має власні екосистеми, флору, та фауну. З часом системи вдосконалюються за допомогою даних про гравців та ігровий процес, що покращує різноманітність контенту та цілісність навколишнього середовища.

У розробці AAA-ігор для процедурної генерації складних асетів, середовищ і візуальних ефектів широко використовуються такі інструменти, як Houdini Engine. Окрім високобюджетних ігор, платформи на кшталт Roblox тепер роблять PCG на основі ШІ доступним для широкої аудиторії. Cube 3D від Roblox – це фундаментальна модель, навчена на нативних 3D-даних, яка може створювати 3D-об’єкти та середовища за допомогою текстових промптів. Це дозволяє розробникам генерувати ресурси, елементи ландшафту і навіть цілісні локації за лічені секунди.

Менші студії та розробники інді-ігор також впроваджують PCG на базі штучного інтелекту за допомогою Unity ML-Agents, створюючи динамічні рівні, які адаптують свій макет і складність на основі поведінки гравців у реальному часі.

2. Адаптивна поведінка NPC

Одним із найбільш трансформаційних застосувань ШI є розвиток неігрових персонажів. Замість статичних сценаріїв, керовані штучним інтелектом NPC можуть навчатися на стратегіях гравців, адаптувати власні рішення та динамічно змінювати рівень складності. Це робить ігровий процес менш передбачуваним і більш живим.

Сучасні NPC здатні:

• емоційно реагувати на дії гравця;
• адаптувати діалог і тактичні рішення в реальному часі;
• переказувати події у грі з урахуванням власної “особистості”.

Хоча дерева поведінки (Behavior Trees) в Unreal Engine залишаються галузевим стандартом для структурування складних процесів прийняття рішень NPC, вони більше не використовуються ізольовано. Розробники дедалі частіше доповнюють ці фреймворки шарами машинного навчання.

Гібридний підхід дозволяє розробнику зберігати контроль над основною логікою персонажа, тоді як МН забезпечує ту саму “адаптивну витонченість”, яка робить NPC по-справжньому розумним. Яскравим прикладом є NVIDIA ACE (Avatar Cloud Engine), що дозволяє розробникам інтегрувати мовлення та анімацію в реальному часі безпосередньо в традиційні логічні фреймворки.

3. Персоналізація ігрового досвіду

Персоналізація за допомогою ШІ стає ключовим аспектом сучасного геймдизайну, особливо в іграх-сервісах, мобільних та безкоштовних іграх. Замість універсального підходу, ШІ дозволяє грі постійно адаптуватися до кожного користувача, формуючи геймплей, прогресію та нагороди на основі його поведінки у реальному часі та довгострокових патернів.

Аналізуючи стиль гри, швидкість реакцій, моменти невдач, тривалість сесій та звички у прийнятті рішень, ШІ налаштовує ігровий досвід так, щоб він максимально відповідав вподобанням та навичкам гравця. Це забезпечує інтуїтивний, захоплюючий досвід, підвищує утримання (retention) та загальне задоволення гравців.

4. Динамічний сторітелінг і діалоги

Досягнення в області обробки природної мови (NLP) дозволяють створювати розгалужені сюжетні лінії, імпровізовані оповідання та більш реалістичні взаємодії між персонажами. Системи діалогів на базі LLM можуть підтримувати послідовність характерів персонажів, генеруючи відповіді з урахуванням контексту, що створює персоналізований сюжет для кожного гравця.

Такий підхід не тільки поглиблює занурення в гру, але й збільшує її реіграбельність, оскільки жодне проходження не буде ідентичне іншому. Тепер ігри можуть розвиватися органічно, створюючи нові сюжетні лінії, в яких вибір гравця дійсно має значення.

Яскравим прикладом цього є гра AI Dungeon від Latitude, яка використовує моделі GPT від OpenAI для генерації майже нескінченних сюжетів. В AI Dungeon гравці можуть спрямовувати історію в будь-якому напрямі, а ШІ адаптується в реальному часі, формуючи нові сюжетні лінії, які ніколи не повторюються.

Подібним чином Inworld AI дозволяє розробникам створювати NPC зі стійкими характерами, довготривалою пам’яттю та емоційним сприйняттям. Ці персонажі, керовані штучним інтелектом, можуть вести живий діалог, реагувати на вибір гравців і розвиватися протягом багатьох ігрових сесій, створюючи враження реального світу.

5. Дизайн та генерація арту за допомогою ШІ

Моделі генеративного ШІ, такі як Midjourney, DALL-E та Stable Diffusion , дозволяють швидко створювати концепт-арт, дизайн рівнів та середовищ. Замість того, щоб вручну опрацьовувати сотні ескізів, дизайнери можуть використовувати початкові задуми та текстові промпти, щоб за лічені секунди генерувати високоякісні візуальні варіації.

Це прискорює експерименти на ранніх етапах, дозволяючи командам розробників досліджувати різні візуальні напрями без значних затрат часу на перші чернетки. Художники можуть зосередитися на вдосконаленні, кураторстві та деталізації арту, забезпечуючи стилістичну цілісність фінальних ігрових активів.

Дизайн за допомогою штучного інтелекту також оптимізує макети рівнів та планування середовища. Системи можуть пропонувати конфігурації місцевості, розміщення об’єктів та інтерактивних елементів, які забезпечують баланс між ігровим процесом, естетичною привабливістю та цілісністю сюжету, значно скорочуючи цикли ітерацій та творчі затримки.

Так, Promethean AI зосереджується на створенні 3D-світів, автоматично пропонуючи та розміщуючи об’єкти у віртуальних середовищах, оптимізуючи дизайн рівнів та забезпечуючи просторову та наративну цілісність. Аналогічно 3D-інструменти штучного інтелекту, такі як NVIDIA Omniverse, можуть перетворювати 2D-концепти на повністю текстуровані 3D-моделі або моделювати складні сцени, значно скорочуючи час і зусилля, необхідні для створення імерсивних світів.

6. Аудіо, музика та синтез голосу

Звуковий дизайн – ще одна сфера, в якій штучний інтелект набуває дедалі більшого впливу. Моделі штучного інтелекту здатні генерувати варіації діалогів, фонові та звукові ландшафти, а також адаптивну музику, яка реагує на контекст ігрового процесу.

За допомогою синтезу голосу ШІ може створювати голосові репліки NPC із різними інтонаціями, емоційними станами та акцентами, дозволяючи сценаристам і дизайнерам експериментувати без повторних записів. У багатокористувацьких або іграх-сервісах такі голоси масштабуються для нових персонажів чи подій, значно зменшуючи витрати та час на продакшн.

Одним з найпопулярніших сервісів для клонування голосу та експресивного мовлення є ElevenLabs. Він використовується для генерації діалогів NPC, які передають реалістичні емоції, паузи та інтонацію.

Аналогічно, музичні системи на базі ШІ можуть створювати адаптивні саундтреки, що реагують на дії гравців: підсилювати напругу під час бою або пом’якшувати музику під час дослідження світу. Це забезпечує емоційно насичений досвід без необхідності залучати цілий оркестр для кожної варіації треку.

Наприклад, такі сервіси, як Suno AI та Udio, які раніше використовувалися переважно для створення окремих пісень, тепер стали незамінними для швидкого прототипування. Розробники використовують їх для створення “звукової атмосфери” гри на ранній стадії виробництва або для створення “нескінченної” музики без повторів для ігрових радіостанцій. Це гарантує, що фонове аудіо залишатиметься свіжим і захопливим незалежно від того, скільки часу гравець перебуває у світі гри.

Забезпечення якості (QA) та автоматизація тестування

Тестування ігор традиційно є ресурсомістким процесом. ШІ змінює цю парадигму, скорочуючи обсяг ручної праці QA-фахівців та допомагаючи виявляти складні проблеми, які інакше могли б залишитися непоміченими.

• Автоматизоване тестування: ШІ-агенти можуть симулювати тисячі ігрових сценаріїв, набагато швидше виявляти баги, проблеми з балансом і “вузькі місця” в прогресії.
• Поведінкова аналітика: моделі машинного навчання аналізують поведінку гравців для виявлення ризиків відтоку, схем зловживань або недоліків дизайну, дозволяючи розробникам реагувати проактивно.

Ігрові дані – цінне джерело для тренування ШІ

Кожна дія у грі: ретельно розрахований блок, стратегічний розподіл ресурсів чи командне рішення, створює масив цінних даних про поведінку гравця. На відміну від інших джерел, ігрова телеметрія є високочастотною, прив’язаною до часу та чітких цілей, що робить її ідеальним фундаментом для навчання систем штучного інтелекту.

Поза межами геймінгу ці дані мають значне практичне застосування у реальному світі. Автономні дрони можуть навчатися маневрам ухилення, аналізуючи те, як гравці орієнтуються у складних віртуальних середовищах. Системи управління дорожнім рухом можуть моделювати небезпечні патерни водіння на основі симуляцій гонок. Фінансові моделі та логістичні системи можуть використовувати поведінкові інсайти, отримані з ігрового процесу. Точність, масштабність та послідовність ігрових даних роблять їх одним із найцінніших ресурсів для ШI на сьогодні.

Однак це порушує важливі питання етики та конфіденційності. Прозора політика використання даних, чіткі механізми відмови (opt-out) та технології захисту приватності є необхідними для збереження довіри гравців та одночасного впровадження інновацій у сфері ШI.

Синтетичні дані – безпечне та ефективне підживлення ШІ

Хоча реальні дані гравців є безцінними, синтетичні дані стають критично важливим фактором для використання ШI в розробці ігор. Синтетичні дані – це штучно створена інформація, яка дзеркально відображає статистичні властивості реального ігрового процесу, не порушуючи при цьому конфіденційність. Вони дозволяють студіям навчати моделі ШI на різноманітних сценаріях, тестувати граничні випадки та моделювати рідкісні події, не розкриваючи конфіденційну інформацію про гравців.

На практиці синтетичні дані допомагають у навчанні NPC, процедурній генерації світів та автоматизованому QA. Вони допомагають моделям штучного інтелекту краще узагальнювати інформацію, працювати надійніше та прискорювати цикли тестування. Наприклад, у складних багатокористувацьких середовищах синтетичні набори даних дозволяють розробникам симулювати тисячі можливих взаємодій, виявляючи проблеми з балансом або баги, які можуть ніколи не з’явитися у звичайному ігровому процесі.

Переваги виходять за межі приватності та продуктивності. Синтетичні дані знижують витрати, пов’язані зі збором та очищенням даних, що дозволяє навіть невеликим командам швидко впроваджувати ітерації. Вони також допомагають зменшити упередженість алгоритмів, оскільки дозволяють створювати контрольовані та різноманітні набори даних для навчання ШI. Це покращує підбір гравців (matchmaking), поведінку NPC та рекомендації контенту.

Етичний ШІ та майбутнє розробки ігор

Зі зростанням ролі ШІ у геймдеві, етичні аспекти набувають першочергового значення. Хоча персоналізація може покращити досвід гравця, нею також можна зловживати для маніпулювання поведінкою або заохочення надмірних витрат у грі. Прозорість, згода та справедливість мають бути головними орієнтирами при використанні штучного інтелекту.

Не менш важливою є роль людини. ШI має доповнювати, а не повністю замінювати художників, дизайнерів, сценаристів та QA-спеціалістів. Людський нагляд залишається необхідним для творчого спрямування, етичних суджень та контролю якості.

У майбутньому ШІ в іграх стане ще більш інтегрованим. Ми можемо очікувати:

• Ігри на базі ШІ – абсолютно нові ігрові жанри, побудовані навколо наративів, керованих штучним інтелектом, процедурного сторітелінгу та адаптивних механік.
• NPC з емоційною обізнаністю – персонажі з довготривалою пам’яттю та власною особистістю, які здатні розуміти почуття гравця та реагувати на них.
• Процедурні світи в реальному часі – середовища, які динамічно еволюціонують, створюючи унікальний досвід під час кожного проходження гри.
• Доповнена реальність (AR) та імерсивний досвід – перетворення вхідних даних із реального світу на динамічний ігровий контент, що стирає межі між цифровим та фізичним світами.
• Відповідальне використання ігрових та синтетичних даних, що дозволяє впроваджувати інновації, одночасно захищаючи приватність.

Отже, штучний інтелект більше не є футуристичною концепцією для розробки ігор – він активно змінює те, як ігри проєктуються, створюються та сприймаються. Від генерації реалістичних персонажів до створення величезних імерсивних світів, ШІ трансформує індустрію, стимулюючи креативність, підвищуючи ефективність та створюючи неможливі раніше досвіди.

Питання для ігрових студій зараз полягає не в тому, чи впроваджувати ШІ, а в тому, наскільки відповідально та стратегічно вони це зроблять.

Ірина Ткаченко, маркетолог