Google Stadia Devs planejam criar games usando Machine Learning
Está ficando normal os desenvolvedores empregarem técnicas de Michine Learning para todos os tipos de tecnologias, e é razoável imaginar como isso pode ser usado para aprimorar o desenvolvimento de jogos.
É para isso que os desenvolvedores do Google Stadia estão optando pelo Projeto Chimera. Uma equipe de desenvolvedores e engenheiros está pesquisando a potencialidade de redes adversárias generativas (GANs).
Falando com a revista MCVUK - edição 956, abril de 2020 - Erin Hoffman-John, chefe de criação de pesquisa e desenvolvimento da Stadia, teve uma breve discussão sobre aprendizado de máquina. Ele explicou que o ML equipa pequenas equipes de desenvolvimento para criar jogos completos como o World of Warcraft .
Além disso, a criação de conteúdo pode ser facilitada, pois o ML treina um conjunto de imagens usadas no jogo e cria designs completamente novos com base na imagem.
“E se uma equipe de 14 pessoas pudesse fazer um jogo da escala de World of Warcraft ? Esse é um objetivo impossível, certo? O problema de jogos como o World of Warcraft é que eles dependem de muita criação pesada e repetitiva de conteúdo. Os artistas e os escritores estão fazendo um monte de trabalho essencialmente duplicado, é para onde vai grande parte do investimento. Se você observar a quantidade de dinheiro gasto em um jogo como o World Warcraft , é como 70% de conteúdo e 30% ou menos de código, mesmo sendo uma quantidade enorme de código, é muito mais do lado do conteúdo. ”
O Project Chimera do Google também visa facilitar a fase de equilíbrio de todos os jogos para os desenvolvedores de jogos. Novamente, isso é algo difícil e complexo para equipes menores, mas com o ML - especificamente o aprendizado por reforço - o tempo de desenvolvimento é significativamente reduzido e pode ajudar bastante na simplificação da complexidade, de acordo com Erin Hoffman-John;
O aprendizado por reforço já conquistou o mundo. Um exemplo é o AlphaStar da DeepMind, que pode derrotar 99,8% dos jogadores humanos de Starcraft II . Mas o objetivo aqui seria ajudar a equilibrar o jogo ao invés de competir com seres humanos usando ML.
Isso seria um progresso significativo para a indústria de jogos, especialmente para estúdios com uma pequena equipe de desenvolvedores. Agora, esses estúdios poderiam fazer jogos em massa com sucesso sem o número de grandes estúdios de jogos dos desenvolvedores à sua disposição.
Em essência, ML está aqui para ficar e vai desempenhar um papel significativo nos jogos. Fique atento para mais atualizações!
O Google vai realizar outro Stadia Connect nesta terça-feira, 28 de abril no YouTube as 13h ( horário de brasília ) e pode ser que eles dêem mais detalhes sobre o assunto.