重要ポイント

-人工知能 (AI) は、コンピューターと機械を活用して人間の精神の問題解決能力と意思決定能力を模倣するコンピューター サイエンスの一分野です。   の進歩。機械学習 および ディープ ラーニング  は、テクノロジー業界のほぼすべてのセクターでパラダイム シフトを引き起こしています。

- Web3 ゲーム制作に AI を組み込むことは、ゲームの応答性、適応性、やりがいのあるエクスペリエンスを向上させるための重要なステップです。 AI を使用したゲームの複雑さが増すことは、ゲーマーがゲームを楽しんで夢中になることにも役立ちます。

- メタバースには、AI によって生成された膨大な量のデータが含まれます。 AI を AR/VR やブロックチェーンなどの他のテクノロジーと組み合わせることで、Metaverse は永続的で常時稼働のプラットフォーム上に安全でスケーラブルで現実的な仮想世界を構築できます。アバターの作成、デジタル ヒューマン、多言語アクセシビリティは、メタバースにおける AI を活用した重要な要素です。

- メタバースに AI を実装する際には、AI によって生成されたコンテンツの所有権と著作権構造に関するあいまいさ、データの分析と処理における AI のバイアス、ディープフェイクやその他詐欺等

1990 年代から現在に至るまでのインターネットの大規模な成長に伴い、さまざまな革新的なテクノロジが作成され、サイバー空間での仮想インタラクションを通じてユーザーに息をのむような体験をもたらしました。そのようなテクノロジーの中で、人工知能 (AI) は、過去 10 年間で日常生活の没入型体験を強化するためにビッグデータを処理する上で重要な役割を果たすようになりました。

コンピュータの黎明期以来、ビデオ ゲームは継続的に進化し、ますます興味深く複雑なものになりましたが、世界中のプレイヤーに楽しさ、創造性、エンゲージメントを提供することに引き続き重点を置いています。によると  Forbesによると、ゲーム市場は 2023 年までに 2,000 億米ドルを超える規模になる可能性があります。私たちの世界がデジタル メディアへの急速なシフトを続ける中、AI はゲームをこれまで以上にインタラクティブでスマートにするでしょう。 Web3 とメタバースという未知の世界に足を踏み入れた今、重要な疑問が残ります。AI は、物理世界から仮想世界への超越にどのように役立つのでしょうか?

人工知能とは？

人工知能 (AI) は、コンピューターと機械を活用して人間の精神の問題解決能力と意思決定能力を模倣するコンピューター サイエンスの一分野です。これはいくつかの方法で実行できますが、  の進歩です。機械学習 および ディープ ラーニング  は、テクノロジー業界のほぼすべてのセクターでパラダイム シフトを引き起こしています。

機械学習 (ML) は、機械をトレーニングして特定のタスクを達成するために使用される ML モデルを構築するために構造化データを必要とするさまざまなアルゴリズムを示す AI のサブセットです。目標は、マシンがその経験から自動的に学習し、対応する予測を行えるようにすることです。

ディープ ラーニング  は、  と呼ばれる人間の脳の神経接続に似たアルゴリズムを作成できる、より高度な形式の機械学習です。人工ニューラル ネットワーク 人間の介入なしにデータから学習します。アルゴリズムには多くのレベルがあり、それぞれがデータの異なる理解を示します。これらのネットワークは、画像認識や言語処理などのタスクを実行することを学習できます。

パックマンの話

Pac-Man は古典的なシングルプレイヤー アーケード ゲームで、プレイヤーは 4 つのカラフルなゴーストを避けながら、空腹の黄色い円でドットを飲み込みます。 1980 年にナムコからリリースされたパックマンは売れました。 400,000  ゲーミング キャビネットが世界中のアーケードに設置され、パックマンが史上最も象徴的なビデオ ゲームの 1 つとなったため、1990 年までに生涯売上高が 35 億ドルに達しました。シンプルに見えるかもしれませんが、実際にはパックマンは AI の実装に成功した最も初期のゲームの 1 つです。

ゲーム内の 4 つのカラフルなゴーストは --nbsp です。真っ黒、 まばたき、 ピンキー そして クライド。 4 体の幽霊にはそれぞれ名前があり、それぞれ異なる性格と行動をしており、AI のおかげで彼らがどのようにプレイヤーを攻撃するかを指示する特注のアルゴリズムを持っていました。

それは だった。パスファインディング  AI を使用して実装されたアルゴリズムで、当時のパックマンがゲーム業界を支配するのに役立ちました。しかし、この分野で何年にもわたる進歩を遂げた後、初期の web3 ゲーム業界は現在、どのように AI を活用しているのでしょうか?

Web3 ゲーム開発における AI

AI はゲームで使用され、仮想プラットフォームでのプレイ中に、より応答性が高く、適応性が高く、やりがいのある体験を生み出します。これまでのところ、忠実なファン層を長期的に引き付けて維持するために必要な深みと洗練度に欠ける web3 ゲームが多数見られました。

AI を web3 ゲーム制作に組み込むことは、これまで以上にインタラクティブにするための重要なステップです。 AI を使用してゲームの複雑さが増すと、ゲーマーは確実にゲームを楽しみ、ゲームに夢中になります。

AI アート生成と NFT

NFT は過去 2 年間大流行しており、web3 とメタバースの出現に重要な役割を果たしています。 NFT は静止画像からより動的で便利で知的な収集物へと進化し続け、AI はこの次の波を解き放つ鍵となるでしょう。

--nbsp で埋め込まれています。 Generative Pre-trained Transformer 3  (GPT-3) 言語モデル プロンプト、AI NFT には、アニメーション、インタラクティブ性、およびまだ出現しているその他の生成機能などの多くのプロパティを含めることができます。 AI 機能を NFT に注入することで、これまで他のテクノロジーでは実現できなかった、ユニークでパーソナライズされたエクスペリエンスへの扉が開かれる可能性があります。今日、NFT を生成するためのアプリがますます多く市場に出回っており、ユーザーは独自の芸術作品を作成し、その販売から利益を得ることができます。

取りましょう 旅の途中 --nbsp ;たとえば。 Midjourney は、機械学習を使用してテキスト入力に基づいて画像を作成する AI 画像クリエーターです。見たい画像の説明を入力することで、誰でもボットと対話できます。次に、ボットはその説明に基づいて他の画像を参照し、それらをユニークで創造的な方法で新しい芸術作品に組み合わせます。

AI によって生成された NFT の価値は、単なるジェネレーティブ アートを超えて、コンテンツの作成と配信、新しい視聴者へのリーチ、またはトレンドの検出のより高度な方法にすぐに拡大します。 Web3 ゲーム プロジェクトでは、AI を利用してゲーム キャラクター/アバター NFT を無限のバリエーションで生成し、それらをプレイ可能な 2D または 3D モデルにレンダリングできます。

グラフィックスの強化

ゲームのキャラクターは、プレイヤーに独自の魅力と感覚を与えます。不注意に作成されたキャラクターは、視覚的な魅力とユーザーの関心を欠いています。しかし、3D ビデオ ゲームのキャラクター作成は難しいプロセスです。人間の目は何十万年もかけて進化し、お互いの顔の表情 (コミュニケーションと生存の両方に不可欠) を検出する能力を鋭く備えており、単純なジェスチャーや表情でさえ説得力のある現実的な方法で再現することは非常に困難です。 AI は、これを促進する大きな可能性を秘めています。最先端の画像処理 AI アルゴリズムにより、高品質の合成 3D 画像を現実に近い描写に変換できます。ディープラーニングは、ゲームのキャラクターや環境が実際のものをさらに模倣するのにも役立ちます。

これらのアルゴリズムは、キャラクターの行動、声、会話を知らせるのにも役立ちます。さらに、仮想現実または拡張現実に AI を適用すると、仮想体験にリアリズムを追加する新しい方法が開かれます。その結果、ゲーマーが決して忘れることのない没入型の体験が実現します。

Delysium   は、AI によって生成されたコンテンツとキャラクターを独自のメタバースの基盤として使用する、最初の web3 オープンワールドのプレイヤー所有ゲームの 1 つです。 Delysium では、AI を活用した MetaBeing のキャラクターは、仮想世界での生活を推進する完全な神経脳システムを備えています。これらの MetaBeings は、独自の資産を保持し、自動的にゲーム モードに参加し、人間のプレイヤーと同じように暗号通貨の収入を得ることができます。

Delysium MetaBeing のレンダリング

ゲーム レベルとコンテンツ生成

ゲーム レベル生成またはプロシージャル コンテンツ生成 (PCG) は、高度な AI アルゴリズムを使用して大規模なオープン ワールド環境、新しいゲーム レベル、およびその他の多くのゲーム アセットを生成する一連の方法です。これは、ゲーム デザインにおける AI の最も有望なアプリケーションの 1 つと考えられています。オープン ワールドまたはオープン マップ ゲームには、これまでで最も人気のあるゲームがいくつか含まれています。これらのゲームでは、プレイヤーは広大な風景を探索できます。このようなゲームの作成は、デザインと開発の両方の観点から非常に時間がかかります。しかし、AI アルゴリズムは、ゲームのステータスに関連して新しい風景を構築および最適化できます。これらのアルゴリズムを適用する web3 ゲームはまだ見たことがありません。ノー マンズ スカイ たとえば。これは、AI を使用して、ゲーマーがプレイしている間にその場で無限の数の新しいレベルを生成するゲームです。

ノーマンズスカイ

レベルの生成とは別に、AI を使用してストーリーやシナリオを生成できます。ほとんどの場合、AI はインタラクティブな物語を作成するために使用されます。この種のゲームでは、ユーザーは自分の行動や選択した会話を通じて、劇的なストーリーラインを作成または影響を与えます。その後、AI プログラムはテキスト分析を使用して、以前に学習したストーリーラインに基づいてシナリオを生成します。 AI Dungeon 2   は、このアプリケーションの最も有名な例の 1 つです。このゲームは、OpenAI によって構築され、Choose Your Own Adventure ブックを使用してトレーニングされた最先端のオープンソース テキスト生成システムを利用しています。

ゲームの開発には多くの時間とお金が必要であり、開発者はゲームがどれだけ受け入れられるかさえ確信が持てません。したがって、AI アルゴリズムを使用すると、コンテンツ作成のコストを大幅に削減し、ユーザーに完全に現実世界のゲーム体験を提供できます。

ノンプレイヤー キャラクター (NPC)

現在のほとんどのゲーム、特に一人称シューティング ゲームや戦略ゲームでは、対戦相手は事前にプログラムされたノンプレイヤー キャラクター (NPC) であり、AI はこれらの NPC の動作を制御する可能性を秘めています。従来、ゲーム AI は、ユーザーのアクションと、これらのアクションに対する対戦相手の反応のリアルタイム分析に基づいていました。ただし、  のような手法を使用します。パターン認識 および 強化学習 (RL)、NPC は、ユーザーの行動に適応して予測するために、自分の行動から自己学習することによって進化できるようになりました。これにより、プレイヤーのアクションも解釈して応答することで、ゲームがより適応的で現実的になるのに役立ちます。

さらに、AI により、NPC はより賢くなり、ゲームが進行するにつれて斬新でユニークな方法でゲーム内の状況に対応できるようになります。この手法を利用すると、NPC の動作をハードコーディングするのは面倒で時間のかかるプロセスであるため、NPC の開発時間を大幅に短縮できます。これは、コミュニティの関心と関与を維持するためにできる限り迅速に構築している web3 ゲームにとって特に重要です。

物体検出

ディープラーニングは、物体検出に関連する最新のテクノロジーです。この手法をビジュアルに組み込んだ最新のゲームは、非常に没入型のゲーム体験を提供します。ゲーム内の世界をナビゲートしているときに、キャラクターはゲーム内のオブジェクトに出くわします。ユーザーは非常に簡単にオブジェクトを検出できます。ただし、ゲーム内のキャラクターは、環境内のオブジェクトを識別するのに苦労する可能性のあるコードの断片にすぎません。 AI は、オブジェクトとそのバリエーションを正しく識別できる可能性が高いインテリジェントなゲーム内キャラクターを作成しています。 TensorFlow のようなインテリジェントなツールは、ビデオ ゲームで優れたオブジェクト検出を提供するのに役立ちます。

AIはゲームを作ることができますか？

AI は、ビデオ ゲームの開発とプレイヤーの好みに合わせた微調整において大きな役割を果たしてきました。しかし、AI は、ゲームがどうあるべきかについての事前知識や人間の指示がなければ、まったく新しいゲームをゼロから作成することはできません。しかし、機械学習を通じてデータをフィードしてトレーニングすることにより、AI は多くのゲームから学習し、ゲームのおおよその表現を作成し、これらの表現からの知識を再結合して使用することができます。 概念の拡張  新しいゲームを作成するため。現時点では、完全に AI によって作成されたゲームは見たことがありませんが、AI は開発者が以前よりもはるかに速い速度でゲームを作成するのを支援しています。

AIが生成した画像だけで作られたこの面白いゲームを見てみましょう。 2022 年 8 月、独立系デベロッパー「Nao_u」は、AI で生成されたアートのみを使用して作成した短い 2D シューティング ゲームをリリースしました。彼は Shoon という名前のタイトルを 3 日間かけて作成し、Midjourney がゲームのアートを作成できるかどうかを確認しました。 Nao_u さんは、背景、プレイヤーの船、敵を AI で生成しながら、水平方向のシューティング ゲームの単一のレベルを作成しました。 Nao_u は、スター ウォーズとアーマード コアに関連するミッドジャーニーのテキスト プロンプトを入力して、船のモデルを作成しました。ゲーム自体はそれほど目立ったものではありませんが、AI を使用してゲームのアートを作成することの利点と制限のいくつかを示しています。

AI によるメタバースの構築

ますますデジタル化が進む世界に移行するにつれて、私たちの物理的な生活と仮想的な生活の境界線はあいまいになり続けており、出現しつつあるメタバースはこれら 2 つの現実をさらに融合させることを約束しています。メタバースには、間違いなく AI によって生成された膨大な量のデータが含まれます。 AI を AR/VR やブロックチェーンなどの他のテクノロジーと組み合わせることで、Metaverse は永続的で常時稼働のプラットフォーム上に安全でスケーラブルで現実的な仮想世界を構築できます。

• アバターの作成:  これは、最も興味深く、頻繁に参照されるメタバースの概念の 1 つです。人々は、自分自身を完全に表現するために、仮想世界全体に携わる目を引く機能を備えた、完全にカスタマイズ可能なアバターを期待しています。 AI は、2D 画像または 3D スキャンを分析してユーザー プロファイルの高品質のレンダリングを作成する機能により、これを容易にします。また、顔の表情やボディーランゲージなどの身体的および感情的な特性を改善し続け、アバターを自己の延長にします.

• デジタル ヒューマン:   ビデオ ゲームの NPC のように、メタバースのデジタル ヒューマンは、VR の世界でユーザーのアクションに反応して応答できる 3D チャットボットである可能性があります。デジタル ヒューマンは完全に AI テクノロジで構築されており、メタバースの構築、実用性、没入感において重要な要素となります。

• 多言語アクセシビリティ:  言語処理は、AI がメタバースを改善するもう 1 つの重要な方法です。 自然言語処理  (NLP) は、AI の最も強力で広く使用されている消費者向けアプリケーションの 1 つで、英語などの自然言語を認識し、それらを機械可読形式に変換し、結果を別の言語に処理します。したがって、AI はリアルタイムで実際の会話を促進するのに役立ち、世界中のユーザーが対話できるようにします。

--nbsp の課題。人工知能

Web3 ゲームとメタバースの概念はまだ初期段階にあります。したがって、メタバースに AI を実装する際には、いくつかの課題とボトルネックが生じる可能性があります。

• 既存の深層学習モデルには膨大な量のパラメーターが含まれているため、リソースに制約のあるモバイル デバイスが学習ベースのアプリケーションを展開するのに大きな負担がかかります。

• 所有権と著作権の構造、および AI によって生成されたコンテンツから誰が利益を得ることができるかの決定に関するあいまいさ。

• 非常にリアルで AI によって生成された写真とビデオ - nbsp; ディープフェイク --nbsp ; がインターネットにあふれ始めています。ディープフェイクとユーザーの透明性の問題は、メタバースにおける課題となります。ディープフェイクとデジタル ヒューマンの品質が向上し続けているため、デジタル空間での詐欺や欺瞞を回避するために、ユーザーがディープフェイクをどのように見抜くことができるかはまだわかりません。

• コンピューター プログラムを使用して高品質のアートを作成できるようになると、多くのグラフィック デザイナーが職を失うことになります。現在、人間を必要とするこのような職種は他にもたくさんありますが、最終的には機械や AI に取って代わられることになります。

• データの分析と処理におけるバイアス: AI バイアスとは、アルゴリズムが人間のバイアスを反映する傾向を指します。トレーニング データに基づいて、AI は、女性よりも男性に優れた信用スコアを付与したり、民族を差別したりするなど、ジェンダー バイアスを作成または強化することができます。

最終的な考え

AIが牽引する新時代が幕を開ける。ゲームの世界に大きな進歩と変化をもたらし、その成長は飛躍的に高まると予想されます。自律的なキャラクターの進化、学習、適応などの新しい可能性が間もなく実現します。近い将来、AI を使用した従来の web3 のゲームがさらに増えることが期待できます。より挑戦的で魅力的なゲームや、より有意義な仮想体験を作成するのに役立ちます。次世代の web3 ゲームやメタバースが最終的にどのようなものになるかは誰にもわかりませんが、メタバースにおける AI とその他の高度なテクノロジーの融合は、私たちの生活様式を変え、働き方に革命をもたらし、最終的には曖昧になる可能性を秘めています。物理世界とデジタル世界の境界。