في خطوة جديدة تعكس التطور المتسارع لتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)، أعلنت شركة مايكروسوفت عن تطوير أداة جديدة تُسمى Muse، والتي توصف بأنها أول نموذج في العالم لتوليد أفكار وأفكار لعب (World and Human Action Model – Wham). تهدف هذه الأداة إلى تسريع عملية تطوير الألعاب، التي تُعد عادةً مكلفة وتستغرق وقتاً طويلاً، من خلال تمكين المصممين من تجربة أفكار لعب مبنية على الذكاء الاصطناعي.
ما هي أداة Muse؟
تم تدريب Muse على بيانات لعب من لعبة Bleeding Edge، التي طورتها استوديو Ninja Theory البريطاني. تعلمت الأداة من عشرات الآلاف من ساعات اللعب الفعلية، بما في ذلك لقطات الفيديو ومدخلات التحكم. ونتيجة لذلك، يمكن لـ Muse الآن إنشاء لقطات فيديو وهمية تبدو واقعية للعبة، والتي يمكن تعديلها وتكييفها باستخدام أوامر نصية بسيطة.
وفقاً لمايكروسوفت، فإن Muse تسمح للمصممين بتجربة أفكار جديدة بسرعة دون الحاجة إلى قضاء ساعات أو أيام في محركات الألعاب لتنفيذ شيء قد لا يعمل بشكل جيد. على سبيل المثال، إذا أراد مصمم رؤية كيف سيبدو عنصر “قوة إضافية” (Power-up) في اللعبة، يمكن لـ Muse إنشاء فيديو وهمي يوضح ذلك.
إمكانات Muse وحفظ الألعاب الكلاسيكية
أثار فيل سبنسر، الرئيس التنفيذي لقسم الألعاب في مايكروسوفت، بعض التساؤلات عندما ذكر أن Muse يمكن أن تكون أداة قيّمة لحفظ الألعاب الكلاسيكية. حيث اقترح أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكنها “تعلم” هذه الألعاب ومحاكاتها على الأجهزة الحديثة. ومع ذلك، لم يتم توضيح كيفية تحقيق ذلك بشكل عملي.
من جهة أخرى، أشار ساتيا ناديلا، الرئيس التنفيذي لشركة مايكروسوفت، إلى أن Muse هي الخطوة الأولى نحو إنشاء “كتالوج” من الألعاب المولدة بالذكاء الاصطناعي. لكن في حالتها الحالية، لا يمكن لـ Muse إنشاء لعبة كاملة، بل يمكنها فقط إنشاء لقطات فيديو وهمية.
التحديات والقيود
على الرغم من الإمكانات الواعدة لـ Muse، إلا أن هناك تحديات كبيرة تواجه هذه التقنية. يوضح البروفيسور جوليان تونجيليوس، الأستاذ المشارك في علوم الكمبيوتر والهندسة بجامعة نيويورك، أن “محاكاة الألعاب باستخدام الذكاء الاصطناعي ليست جديدة تماماً، لكن المشكلة تكمن في الاتساق”.
على سبيل المثال، مشروع GameNGen من جوجل أنشأ نسخة قابلة للعب من لعبة Doom في عام 2024 دون استخدام محرك ألعاب. ومع ذلك، كلما طالت مدة اللعب، كلما بدأ الذكاء الاصطناعي في “تخيل” عناصر غير دقيقة. وهذا ما تدعي مايكروسوفت أنها حلتّه مع Muse، لكنها تشير إلى أن النموذج يعمل بشكل جيد فقط بسبب كمية البيانات الهائلة التي تم تدريبه عليها (حوالي 100,000 ساعة من اللعب).
مستقبل Muse في صناعة الألعاب
تعمل مايكروسوفت بالفعل على استخدام Muse لتطوير نماذج قابلة للعب في الوقت الفعلي مدربة على ألعابها الأخرى. ومع ذلك، فإن Muse تبدو أكثر فاعلية في الألعاب الخدمية (Live-Service Games) مثل Bleeding Edge، حيث تتوفر آلاف الساعات من اللعب الحي. أما بالنسبة للألعاب الصغيرة أو الألعاب الفردية، فإن تدريب نموذج ذكاء اصطناعي لكل لعبة على حدة قد يكون مهمة شاقة وربما غير مجدية.
بينما تُظهر Muse إمكانات كبيرة في تسريع عملية تطوير الألعاب وتجربة الأفكار الجديدة، إلا أن التحديات التقنية والقيود العملية تظل قائمة. قد تكون هذه الأداة خطوة أولى نحو مستقبل يتم فيه استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في صناعة الألعاب، لكن الطريق لا يزال طويلاً قبل أن تصبح الألعاب المولدة بالذكاء الاصطناعي حقيقة واقعة.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
