Die Zukunft des Spielerengagements mit KI

Heutzutage kann man nicht mehr auf die Straße gehen, ohne etwas über KI zu hören. Es ist das neueste Schlagwort, aber aus gutem Grund. Es erobert mehrere Branchen im Sturm und Gaming ist da keine Ausnahme. Jede Funktion im gesamten Lebenszyklus der Gaming-Produktion kann von der KI profitieren, sei es bei der Gestaltung, beim Design oder sogar im Live-Betrieb. Auch wenn wir uns noch in einem sehr frühen Stadium des Einflusses von KI auf die Gaming-Welt befinden, ist sie vielversprechend. Lassen Sie uns weiter eintauchen!

Das MIT definiert künstliche Intelligenz als „die Fähigkeit von Computern, kognitive menschliche Funktionen wie Lernen und Problemlösung nachzuahmen“. In der Wissenschaft gibt es den berühmten „Turing-Test“, benannt nach Alan Turing, der den Test entwickelt hat, bei dem ein Mensch anhand einer Reihe von Fragen den Unterschied zwischen einem Menschen und einem Computer erkennen soll und ob der Mensch den Unterschied nicht erkennen kann , es besteht den Test. Je nachdem, mit wem Sie sprechen, sind wir heute schon am Ziel: Mehrere Verarbeitungsmodelle haben den Test bestanden. Aber lassen Sie uns genauer über die Anwendung von KI in Spielen und Engagement sprechen.

In der Spielebranche gab es in verschiedenen Bereichen des Spieleproduktionszyklus, von Kunst und Design bis hin zu Codierung und Engagement, erhebliche Fortschritte bei der KI.

Kunst und insbesondere generative Kunst ist vielleicht das am weitesten verbreitete KI-Beispiel in den populären Medien. In gewisser Weise handelt es sich dabei um eine Weiterentwicklung des Photoshoppings eines Bildes oder der Verwendung erweiterter Fotofilter. Heute geht es jedoch darum, mithilfe einer Reihe von Eingabeaufforderungen ganze Bilder zu erstellen, sodass so ziemlich jeder jedes Bild erstellen kann, das er sich vorstellen kann, unabhängig von seinen Fähigkeiten. Allerdings gilt dies nicht ohne Einschränkungen. Da aktuelle KI-Modelle nicht „verstehen“, was sie generieren, sind die Ergebnisse häufig nicht ideal, z. B. bei Charakteren mit zusätzlichen Händen oder Fingern oder in unnatürlichen Posen. Obwohl sich die Leistung im Vergleich zu den ersten generativen KI-Kunst-Engines erheblich verbessert hat, sind häufig zusätzliche Nachbesserungen und Überprüfungen erforderlich. Dennoch ist es ein Bereich, der sich ständig weiterentwickelt und die Modelle werden sich weiter verbessern. Bei grundlegenden Kunstspielobjekten und -gegenständen kann dies eine Zeitersparnis bei der Erstellung von Symbolen, Token oder sogar Charakteren für die Spieleentwicklung bedeuten. Es wird schwierig sein, Künstler vollständig zu ersetzen, und ich glaube nicht, dass dies der Fall sein wird, aber es kann Künstlern helfen, einen Vorsprung zu erlangen und schnell Ideen zu generieren.

Wenn ein Künstler beispielsweise verschiedene Kunststile erkunden möchte, kann die generative KI problemlos mehrere Beispiele erstellen, die dann anhand des Feedbacks mit einigen Nachbesserungen verfeinert werden können. Im Bereich des Rapid Prototyping, wo Bilder mit geringer Wiedergabetreue üblich sind, wird KI-generierte Kunst schnellere Iterationen ermöglichen und so eine schnellere Entscheidungsfindung ermöglichen, um die Produktion von Spielkunst zu beschleunigen.

Wie sieht es mit Spieldesign aus? Auch hier kann KI hilfreich sein, da zahlreiche Spieldesigns, Theorien und Modelle zur Verfügung stehen, auf die zurückgegriffen werden kann. Daher können das Entwerfen einer Schwierigkeitsgradkurve, einer Spielmünzenökonomie mit Quellen und Senken sowie der Fortschrittsrhythmus Bereiche sein, in denen KI einen guten Ausgangspunkt für Designer bieten kann, um mit der Ideenfindung zu beginnen. Ein Beispiel wäre ein Spieleentwickler, der die Regeln eines Kampfsystems mit verschiedenen Statistiken in eine KI-Engine einspeist und diese dann dazu auffordert, verschiedene Schlachten zu simulieren, um den Ausgang zu bestimmen und so Bereiche zu identifizieren, die mehr Ausgewogenheit erfordern. Wird es perfekt sein? Nein, aber es kann gut genug sein, um loszulegen und möglicherweise auch andere Ideen ans Licht zu bringen, die sonst vielleicht übersehen worden wären. Bei stark angeschlagenen Studios kann es dabei helfen, Designlücken für einen Machbarkeitsnachweis für einen Finanzierungsvorschlag oder einen vertikalen Schnitt einer Spieldemo zur Präsentation eines Designkonzepts zu schließen.

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Codierung ist ein weiterer Bereich, der schnell von KI profitiert. Hier ist es, als würde man Codebibliotheken nehmen und sie auf Steroide übertragen. Anstatt eine vorhandene Bibliothek zu übernehmen und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen, können Sie jetzt eine Aufforderung zum Ausführen einer Aufgabe schreiben und die KI für diesen Zweck benutzerdefinierten Code von Grund auf erstellen lassen. Das eignet sich hervorragend für grundlegende Aufgaben, kann aber auch recht anspruchsvoll werden, da der Großteil des Kerns eines Basisspiels durch eine Reihe gut geschriebener Eingabeaufforderungen codiert werden könnte. Für die Rapid-Prototyping-Entwicklung kann dies von entscheidender Bedeutung sein. Für Qualitätssicherung und Entwickler kann KI auch ein großartiges Werkzeug zum Erstellen verschiedener Unit-Tests sein, um bestimmte Funktionen und Mechaniken in einem Spiel zu überprüfen.

Wie wäre es mit Engagement? Ein Bereich, in dem sich KI hervorgetan hat, ist die Sprach- und Textverarbeitung. Sie können viele Beispiele von Studenten finden, die ChatGPT zum Verfassen ganzer Aufsätze verwenden. Auch wenn für Spiele möglicherweise kein Essay geschrieben werden muss, kann KI bei der Erstellung von spieltypischen Texten und der Verfeinerung von Texten für ein maximales Engagement und die Fesselung der Spieler immens hilfreich sein. Benötigen Sie 500 ansprechende und prägnante Push-Benachrichtigungsnachrichten mit einem bestimmten Thema, die Sie an Spieler versenden können? Kein Problem! KI kann dabei helfen.

Das wahre Potenzial des Engagements liegt jedoch darin, mithilfe von KI das Benutzerverhalten vorherzusagen und automatisch Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Beispielsweise kann die KI vorhersagen, dass ein bestimmter Spieler voraussichtlich Geld ausgeben wird, und anhand des Verhaltens in der Vergangenheit weiß sie, welche Arten von Boostern und Gegenständen der Spieler bevorzugt, sodass sie hochgradig personalisierte Angebote erstellen kann, die der Spieler wahrscheinlich kaufen wird. Wenn die KI alternativ erkennt, dass ein anderer Spieler Schwierigkeiten hat und wahrscheinlich aufhören wird, kann sie personalisierte Unterstützung anbieten, um das Spielerlebnis zu verbessern und Abwanderung zu verhindern. Mit maschinellem KI-Lernen lernt es ständig und passt sich an, was funktioniert und was nicht, um die Spieler zu motivieren und das Erlebnis zu verbessern oder abzuschwächen. Diese anspruchsvollen Beispiele erfordern eine Vielzahl von KI-Techniken, verdeutlichen jedoch das enorme Potenzial der KI für das Gaming-Engagement.

Aber es ist nicht alles rosig; Bei all dem Potenzial der KI bringen Veränderungen immer Störungen mit sich, sowohl im Guten als auch im Schlechten. Beispielsweise sind Fragen des Urheberrechts und des geistigen Eigentums in den Fokus gerückt. Wie kann man feststellen, ob ein generatives Kunstwerk aus einem urheberrechtlich geschützten Bild stammt? Oder wenn eine generative Kunst aus Hunderten von Bildern besteht und eines davon urheberrechtlich geschützt ist, dann ist möglicherweise die gesamte Kunst nutzbar und dies würde als „faire Nutzung“ gelten. Umgekehrt haben Gerichte (vorerst) bereits entschieden, dass generative KI urheberrechtlich geschützt ist, da „kein Mensch beteiligt war“. Dies schafft ein interessantes Dilemma, da dann jeder die gleiche Spielkunst übernehmen und für seine Zwecke nutzen kann, egal ob edel oder schändlich. Ähnlich verhält es sich mit Code: Wie kann man feststellen, ob ein Teil des Codes aus einer proprietären Quelle stammt, die jemand anderem gehört? Dies kann sicherlich sehr chaotisch werden, wenn die KI durch das Rechtssystem navigiert, aber es sollte die Einführung von KI in Spielen nicht verhindern. Insbesondere das Potenzial rund um das Spiel-Engagement ist enorm, da hochentwickelte KI-Modelle auf der Grundlage des Spielerverhaltens lernen und sich anpassen können, um ein hochgradig maßgeschneidertes Spielerlebnis zu schaffen, das Spaß und Vergnügen für die Spieler in Einklang bringt und gleichzeitig die Monetarisierung optimiert. Ich glaube, dass die Einführung von KI in Spielen weiter zunehmen wird, und alle Spielestudios sollten sich damit befassen, wie KI genutzt werden kann, um jeden Aspekt der Spieleentwicklung zu verbessern – und ich würde gerne Ihre Meinung hören!

Ich glaube, dass die Einführung von KI in Spielen weiter zunehmen wird, und alle Spielestudios sollten sich damit befassen, wie KI genutzt werden kann, um jeden Aspekt der Spieleentwicklung zu verbessern.