Microsoft phát triển AI tạo cảnh game thực tế, nhưng liệu có thực sự hữu ích?

Microsoft vừa giới thiệu một mô hình AI có thể tái tạo các cảnh quay từ trò chơi điện tử một cách chân thực, hứa hẹn hỗ trợ các nhà phát triển trong việc thiết kế game. Tuy nhiên, nhiều chuyên gia tỏ ra hoài nghi về tính hữu dụng thực tế của công cụ này.

AI tái tạo hình ảnh game: Tiềm năng nhưng chưa thực sự đột phá

Việc sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để tạo ra cảnh game không phải là điều mới mẻ. Trước đây, Google từng phát triển một AI có thể tự tạo ra phiên bản hoàn chỉnh và có thể chơi được của tựa game Doom mà không cần truy cập vào mã nguồn gốc. Tuy nhiên, Doom được phát hành từ năm 1993, với đồ họa và cơ chế đơn giản. Trong khi đó, những trò chơi hiện đại có hệ thống vật lý phức tạp và đồ họa cao cấp, khiến AI khó có thể tái tạo chính xác.

Nhằm vượt qua giới hạn này, nhóm nghiên cứu của Microsoft, dẫn đầu bởi Katja Hofmann tại Microsoft Research, đã phát triển một mô hình AI mới có tên Muse. AI này có khả năng tạo ra các đoạn gameplay của Bleeding Edge, một trò chơi hành động nhiều người chơi. Các đoạn game do Muse tạo ra giữ được tính nhất quán về vật lý và nhân vật, cho thấy AI có sự hiểu biết sâu sắc về trò chơi.

Muse được huấn luyện trên dữ liệu gameplay kéo dài bảy năm, bao gồm cả video và thao tác tay cầm từ các trận đấu do Ninja Theory – studio phát triển Bleeding Edge thuộc Microsoft – cung cấp. Tương tự như cách ChatGPT dự đoán từ tiếp theo trong một câu, Muse dựa vào khung hình hiện tại và thao tác điều khiển để dự đoán diễn biến tiếp theo của game.

Ứng dụng trong phát triển game: Hữu ích nhưng không dành cho tất cả

Để kiểm tra mức độ hữu dụng của AI, nhóm nghiên cứu đã khảo sát các nhà phát triển game về những tính năng mà họ mong muốn. Kết quả là Muse được bổ sung khả năng điều chỉnh theo thay đổi trong thời gian thực, như thay đổi nhân vật hoặc thêm vật thể mới vào màn chơi. Điều này có thể giúp các nhà phát triển thử nghiệm ý tưởng nhanh hơn, nhưng cũng có những hạn chế đáng kể.

Muse chỉ có thể tạo ra nội dung trong phạm vi trò chơi Bleeding Edge, chứ không thể sáng tạo ra các thiết kế mới. Theo Mike Cook từ Đại học King’s College London, đây là rào cản lớn: “Mô hình này còn cách rất xa khả năng tự thiết kế game hoàn chỉnh.”

Bên cạnh đó, nhiều chuyên gia cũng chỉ ra rằng nếu mục tiêu là kiểm thử game, việc chạy trực tiếp mã nguồn của game sẽ chính xác và hiệu quả hơn thay vì sử dụng AI mô phỏng. Georgios Yannakakis từ Viện Trò chơi Kỹ thuật số tại Đại học Malta nhận xét: “Microsoft mất bảy năm thu thập dữ liệu để chứng minh rằng AI có thể làm điều này. Nhưng liệu một studio game bình thường có thể đủ khả năng làm vậy không?”

Tương lai của AI trong thiết kế game

Dù Microsoft chưa xác nhận liệu các studio nội bộ của mình có áp dụng Muse hay không, nhóm nghiên cứu vẫn kỳ vọng AI có thể tổng quát hóa dữ liệu, tạo ra kịch bản và màn chơi mới thay vì chỉ mô phỏng. Tuy nhiên, điều này không hề đơn giản.

Theo Cook, các trò chơi hiện đại không chỉ là một tập hợp các khung hình lặp lại, mà còn có hệ thống và quy tắc thay đổi liên tục. Đây là một thách thức lớn với AI vì: “Một trong những điều khiến game trở nên độc đáo là khả năng sáng tạo ra cơ chế mới. Điều đó khiến AI khó có thể vượt ra khỏi dữ liệu huấn luyện để đổi mới thực sự.”

Dù AI có thể hỗ trợ quá trình phát triển game, nhưng việc tạo ra một AI có thể tự thiết kế game hoàn toàn từ đầu vẫn còn là một chặng đường rất dài.