Counter-Strike: Global Offensive (CS-GO) nikt nie spodziewał się powrotu, a przynajmniej nikt poza siecią neuronową. Model dyfuzyjny oparty na sztucznej inteligencji, znany jako „DIAMOND”, zdołał symulować słynną mapę Dust II, działając wyłącznie na jednej karcie RTX 3090. Pamiętaj jednak, że zanim w podekscytowaniu chwycisz mysz i klawiaturę, rozgrywka nie będzie gotowa na e-sport. Wersja symulowana przez sztuczną inteligencję działa z szybkością zaledwie dziesięciu klatek na sekundę (FPS), co znacznie odbiega od szybkiej, konkurencyjnej rozgrywki CS, do której przywykli fani.
Niedawno Eloi Alonso, który odegrał główną rolę w tym projekcie, zamieścił na Twitterze film z symulacji, podkreślając wspaniałe osiągnięcia i wady tej wersji generowanej przez sztuczną inteligencję. Choć nie jest to doskonały podgląd, jest to okno na stale zmieniającą się, niewidzialną rękę sztucznej inteligencji w grach — jest to bardziej demonstracja technologii niż faktyczna rozgrywka.
Nasz model ma jeszcze wiele ograniczeń. Jesteśmy pewni, że wchodząc w interakcję z modelką, odkryjesz więcej.
Spodziewamy się jednak, że model świata będzie nadal udoskonalany poprzez zwiększanie skali danych i obliczeń, biorąc pod uwagę, że nasz zbiór danych obejmuje jedynie 87 godzin rozgrywki.
(4/n) pic.twitter.com/EnqWiveUFL
— Eloi Alonso (@EloiAlonso1) 11 października 2024 r
Podejście AI do Dust II: Imponujące, ale dalekie od doskonałości
W tym projekcie wykorzystano „DIAMENT„Diffusion for World Modeling” i został przeszkolony na podstawie obrazów z meczów Dust II. Jedyne, czego się nauczył, to tajniki CS, których użył do zbudowania swojej wersji gry od zera. Jednak podczas uruchamiania tej opartej na sztucznej inteligencji wersji Dust II na RTX 3090, uzyskano tylko 10 FPS. – występ, którego nie chciałbyś zagrać na zawodach.
Trudno odmówić osiągnięcia technicznego, ale usterki w świecie generowanym przez sztuczną inteligencję są fascynujące i wymowne. Wczesne wyniki modelu nie odtwarzają w pełni mechaniki gry, co skutkuje nieoczekiwanymi i często dziwacznymi zachowaniami. Przykładem jest to, że sztuczna inteligencja będzie traktować każdy skok jako nieskończony skok (z wyjątkiem pierwszego), dopóki nie uderzy w ziemię i zrobi to bez uwzględnienia grawitacji lub jakichkolwiek zasad kolizji z Source Engine. Mnóstwo dziwactw; także dzięki broni, która zmienia formę w różnych warunkach oświetleniowych, a w niektórych przypadkach gracze mogą wnikać w ściany lub przez ściany.
Skalowanie nie rozwiąże jednak wszystkiego, np. nieoczekiwanych zachowań wynikających z ograniczonej pamięci naszego modelu.
To ograniczenie, co ciekawe, umożliwia modelowi komponowanie wielu skoków z rzędu poprzez uogólnienie wpływu skoku na geometrię sceny!
(5/n) pic.twitter.com/SraKvMtfOA
— Eloi Alonso (@EloiAlonso1) 11 października 2024 r
Te „halucynacje” obnażają ograniczenia modeli sztucznej inteligencji, ponieważ zasadniczo odgadują, jak symulować zachowanie gry, zamiast wykonywać je z precyzją silnika gry. Choć z pewnością nie jest to doświadczenie Counter-Strike, do którego przywykła większość graczy, pokazuje, jak daleko zaszła technologia sztucznej inteligencji i jak daleko jeszcze ma przed sobą.
Po co grać w symulację, skoro można zagrać w prawdziwą grę?
Jeśli jesteś ciekawy wypróbowania tej wersji Dust II opartej na sieci neuronowej, warto rozważyć, czy nowość jest warta kompromisów. Z pewnością obserwowanie, jak sztuczna inteligencja na nowo wyobraża sobie CS-a próbującego odtworzyć grę, jest błyskotliwym technicznym demo, ale darmowa, płynnie działająca i zapewniająca dużą liczbę klatek na sekundę gra Counter Strike 2 na Steamie powinna być tym, przy czym większość graczy spędza czas.
Jednak współpraca z DIAMOND uwydatnia wiele pytań, z którymi będzie musiała się zmierzyć przyszłość sztucznej inteligencji w grach. Na razie gry wykorzystujące sieć neuronową prawdopodobnie nie zastąpią całkowicie gier tradycyjnych, ponieważ te demonstracje pokazują, że sztuczna inteligencja może mieć wpływ na rozwój przyszłych gier. Ale jeśli chodzi o takie ulepszenia, powinniśmy się nimi zająć, ponieważ można używać sztucznej inteligencji do odtwarzania gier chronionych prawem autorskim, które zawierają CS, co wiąże się z konsekwencjami etycznymi i prawnymi.
Czy kiedykolwiek chciałeś zagrać w Counter-Strike’a w sieci neuronowej?
Te filmy przedstawiają ludzi grających (za pomocą klawiatury i myszy) w modelu świata dyfuzyjnego 💎 DIAMOND, przeszkolonych do symulacji gry Counter-Strike: Global Offensive.
💻 Pobierz i zagraj sam → https://t.co/vLmGsPlaJp
— Eloi Alonso (@EloiAlonso1) 11 października 2024 r
Eloi Alonso i jego zespół pokazali nam, co sztuczna inteligencja może zdziałać w grach, ale to dopiero początek. Dust II to bardziej ciekawostka technologiczna niż gra, w którą można zagrać. Sztuczna inteligencja może symulować gry, ale nadal wymaga domysłów i nie może konkurować z silnikami gier. Nie wiemy, jakie gry może stworzyć sztuczna inteligencja. Jedno jest pewne: w miarę rozwoju tych technologii i ich stosowania w grach musimy stworzyć etyczne i legalne ścieżki. Pomysł „przenoszenia” całych gier przez sztuczną inteligencję jest ekscytujący i niepokojący. Ciekawie będzie zobaczyć, jak programiści równoważą innowacje z odpowiedzialnością. Prawdziwy Counter-Strike to nadal najlepszy wybór, jeśli chcesz płynnej rozgrywki z responsywną mechaniką. Oglądanie sieci neuronowej grającej w Dust II jest intrygujące, ale ma wady. Pokazuje, jak może wyglądać najnowocześniejsza technologia sztucznej inteligencji. Jeśli chcesz, możesz uruchomić ten projekt na GitHub.
Kredyt obrazu: CS2
Source: Counter-Strike Global Offensive ponownie załadowany: Dust II ożywiony przez sieć neuronową