Inworld AI đã có sự hiện diện lớn tại GDC 2024, nơi công ty trình diễn bản demo công nghệ mới của AI Character Engine hợp tác với những gã khổng lồ trong ngành game như Microsoft, Ubisoft và NVIDIA. Một năm sau, trong GDC 2025 gần đây, sự hiện diện của họ chắc chắn đã được tiết lộ ít hơn nhiều, với những mối quan hệ đối tác ít phô trương hơn để nói đến. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là không có sự phát triển nào diễn ra đằng sau hậu trường. Trong hội nghị gần đây ở San Francisco, chúng tôi đã gặp CEO của Inworld AI Kylan Gibbs để tìm hiểu xem họ đã làm gì gần đây.
Chúng ta hãy nói về sự phát triển của công ty bạn trong vài năm qua.
Chúng tôi đã hoạt động được gần bốn năm. Điều đầu tiên chúng tôi bắt đầu là công cụ nhân vật này, một ứng dụng phía máy chủ được kết nối với công cụ trò chơi của bạn thông qua SDK. Nó chủ yếu nhằm mục đích trừu tượng hóa nhiều tính phức tạp của AI, chủ yếu dành cho các nhà thiết kế và người viết tường thuật. Bài học lớn nhất mà chúng tôi có được là mọi người muốn kiểm soát nhiều hơn và họ muốn logic và mọi thứ chạy cục bộ.
Một trọng tâm lớn đối với chúng tôi về mặt sản phẩm là chuyển từ ứng dụng phía máy chủ sang sử dụng logic và các công cụ mà chúng tôi đã xây dựng công cụ của riêng mình và biến chúng thành một loạt các thư viện mà các nhà phát triển thực sự có thể sử dụng trực tiếp trong công cụ để xây dựng công cụ AI của riêng họ một cách hiệu quả. Điều đó có nghĩa là đó là thời gian chạy C++ có thể được chuyển đổi khi cần cho các công cụ khác.
Đó là quá trình chuyển đổi từ công cụ nhân vật sang khuôn khổ. Là một phần của quá trình đó, chúng tôi đã tập trung vào khả năng quan sát và phép đo từ xa. Một trong những thách thức là, với AI, nhiều nhà phát triển trò chơi không có được sự minh bạch mà họ cần để thực sự hiểu khi nào có sự cố, điều gì đã xảy ra sai và khi mọi thứ diễn ra tốt đẹp, điều gì có thể xảy ra.
Đó là công cụ cổng thông tin của chúng tôi, cho phép các nhà phát triển truy cập vào phép đo từ xa được tích hợp trong khuôn khổ đó. Tuy nhiên, điều quan trọng là chúng ta không chỉ cần đưa logic cục bộ mà lý tưởng nhất là đưa các mô hình cục bộ, đó là điều mà mọi nhà phát triển trò chơi đều mong muốn, vì vậy chúng tôi cũng tập trung rất nhiều vào điều đó.
Những gì chúng tôi đã xây dựng là một công cụ cho phép chúng tôi sử dụng đám mây của mình để thực sự chắt lọc các mô hình có thể sử dụng cục bộ. Tất nhiên, thách thức ở đây là rất nhiều phần cứng của người tiêu dùng chưa sẵn sàng để chạy mọi thứ cục bộ. Những gì chúng tôi xây dựng vào nhiều ứng dụng này là thứ mà chúng tôi gọi là mô hình suy luận lai, trong đó bạn có mô hình thực tế được lưu trữ cục bộ, nhưng nó phát hiện xem mô hình đó có thể chạy trên phần cứng hay không và nếu không, nó sẽ sao lưu vào phiên bản đám mây. Ví dụ: nếu nó xuất hiện trên PC có GeForce RTX 5090, bạn sẽ chạy nó cục bộ. Nếu nó xuất hiện trên Nintendo Switch, bạn sẽ sử dụng đám mây.
Một trọng tâm lớn khác mà chúng tôi có là thứ mà chúng tôi gọi là sự tiến hóa có kiểm soát. Thách thức lớn nhất với AI hiện nay đối với trò chơi và các ứng dụng dành cho người tiêu dùng nói chung là nếu bạn ra mắt một trò chơi với một mô hình nhất định và giữ nguyên mô hình đó, sau sáu tháng, trò chơi sẽ lỗi thời vì AI đang phát triển quá nhanh. Về cơ bản, bạn cần phải liên tục có thể lựa chọn từ tất cả các mô hình của bên thứ ba hoặc của chúng tôi có sẵn, tìm ra mô hình nào là tốt nhất tại thời điểm đó, sau đó thực hiện một loạt tối ưu hóa dựa trên cách sử dụng của người dùng.
Chúng tôi cố gắng làm việc với các nhà phát triển để họ không phải cam kết 20 triệu đô la cho một nhà cung cấp mô hình đám mây cụ thể mà sử dụng bất kỳ mô hình nào tốt nhất tại bất kỳ thời điểm nào và tối ưu hóa cụ thể cho trường hợp sử dụng của họ, vì mọi mô hình đều được xây dựng cho các loại nhiệm vụ mục đích chung lớn như vậy. Chúng tôi cần làm một việc cực kỳ tốt, vì vậy chúng tôi làm rất nhiều việc ở đó.
Vì các trò chơi AAA và tất cả các studio lớn nhất mà chúng tôi làm việc tại Inworld rõ ràng có chu kỳ phát triển rất dài, nên các lần ra mắt lớn nhất hiện nay chủ yếu là các ứng dụng dựa trên trình duyệt di động. Các ứng dụng AAA mất nhiều thời gian hơn một chút. Những ứng dụng mà tôi cho là thú vị nhất là Status, chẳng hạn, đến từ một công ty tên là Wishroll. Đây là một trò chơi mà bạn nhập vai vào một nhân vật trong Twitter của một vũ trụ khác.
Ý tưởng điên rồ. Nhưng họ đã đạt 500.000 người dùng trong 19 ngày kể từ khi ra mắt với mức chi tiêu trung bình là một tiếng rưỡi cho mỗi người dùng mỗi ngày, đây là lượng truy cập điên rồ và toàn bộ mọi thứ đều được thúc đẩy bởi thành tích của bạn, nội dung. Thật là sáng tạo đến kinh ngạc về những gì họ đã xây dựng.
Một cái khác là Little Umbrella. Họ có một bộ phận khác của công ty có tên là Playroom, có thể bạn sẽ thấy quen thuộc. Họ đã xây dựng Death by AI làm trò chơi đầu tiên của mình và vừa phát hành một trò chơi khác có tên là The Last Show, về cơ bản là một trò chơi tiệc tùng theo phong cách JackBox được hỗ trợ bởi AI. Những trò chơi này cực kỳ thú vị vì chúng dựa vào AI để dàn dựng các tình huống nhiều người chơi theo thời gian thực.
Một số trò chơi thú vị khác là Streamlabs, nơi chúng tôi đã tạo ra một trợ lý phát trực tuyến thông qua sự hợp tác giữa chúng tôi, Streamlabs với Logitech và Nvidia. Trò chơi mà chúng tôi đang sử dụng cho trò chơi này là Fortnite. Trong trường hợp đó, bạn có hệ thống này tồn tại song song với trò chơi theo thời gian thực, xem những gì đang diễn ra trong trò chơi, hiểu trạng thái của trò chơi, quan sát các bình luận của người dùng, lắng nghe những gì người phát trực tuyến đang nói và có thể thực hiện các hành động phức tạp, chẳng hạn như tôi có cần ép xung GPU không? Tôi có cần thay đổi cài đặt camera không? Tôi có cần kích hoạt sự kiện trong trò chơi không? Tất cả những điều khác nhau đó thực sự có thể xảy ra và chúng phải xảy ra với độ trễ tính bằng mili giây. Vì vậy, để mọi thứ hoạt động hiệu quả, cần phải có sự kết hợp giữa suy luận lai và suy luận cục bộ.
Nói về StreamLabs, liệu nó có chức năng như một loại huấn luyện viên chơi game, nơi nó có thể theo dõi cách bạn tiến hành trò chơi không?
Có, với Streamlabs, về cơ bản nó hoạt động như vậy. Trong trường hợp này, đây là những người phát trực tiếp chuyên nghiệp thường sử dụng nó, vì vậy họ thực sự không cần huấn luyện. Nhưng nếu bạn là một người chơi tham gia trò chơi, bạn sẽ muốn biết, vật phẩm này có tác dụng gì, phải không? Điều tốt nhất tiếp theo tôi nên làm là gì? Nó có thể làm tất cả những điều đó.
Lớp trường hợp sử dụng lớn nhất mà chúng ta đang thấy, mà tôi gọi là bạn đồng hành và trợ lý, là hai loại bạn đồng hành khác nhau: bạn đồng hành không có thân xác và bạn đồng hành có thân xác. Không có thân xác là trợ lý Streamlabs của bạn. Nó nằm ngoài trò chơi, có thể quan sát trò chơi, nhưng không thực sự ở trong trò chơi. Nó thường được sử dụng để huấn luyện, trợ lý, đặt câu hỏi và hướng dẫn trực tiếp.
Cách còn lại là hiện thân. Bạn sẽ sử dụng nó để hướng dẫn, đây là một trường hợp sử dụng rất lớn. Thay vì để các khối văn bản và mọi thứ bắt đầu, một nhân vật sẽ thấy bạn đang làm gì, đưa ra cho bạn các gợi ý, cho bạn biết cách chơi trò chơi và đưa ra cho bạn các nhận xét. Nó cũng có thể được sử dụng sau này, ví dụ, cho những thứ như hỗ trợ độ khó. Có thể nếu bạn gặp khó khăn, nó có thể hiển thị và cho bạn biết cách bạn sẽ làm điều này.
Có những trường hợp sử dụng khác như mô phỏng người chơi, đặc biệt là khi bạn đang chơi trò chơi hợp tác nhiều người chơi và MMO. Bạn tham gia và bạn ở giờ thứ nhất. Bạn muốn cảm nhận trò chơi, nhưng bạn không muốn chết, vậy làm thế nào để chúng tôi tạo cảm giác như bạn đang chơi với những người chơi khác, thậm chí có thể bằng lời nói và mọi thứ khác? Hoặc, có thể bạn và tôi đang chơi một trò chơi hợp tác và bạn bỏ cuộc, và sau đó tôi muốn một nhân vật xuất hiện và khiến bạn cảm thấy như thể tôi vẫn đang chơi với bạn. Có rất nhiều trường hợp sử dụng khác nhau trong không gian hỗ trợ bạn đồng hành đó cực kỳ thú vị.
Giám sát có được tích hợp dưới dạng SDK trong chính chương trình hay không, hay nó có chức năng đọc đầu vào video chẳng hạn?
Logic được tích hợp vào chính ứng dụng càng nhiều càng tốt. Trên thực tế, chúng tôi tích hợp tất cả các hiểu biết về mô hình vào đó. Bạn có thể nhúng các mô hình trực quan cục bộ có thể hiểu mọi thứ theo thời gian thực. Thực sự, hạn chế là phần cứng bạn muốn chạy trên đó. Chúng tôi có bản demo chạy hoàn toàn trên NVIDIA GeForce RTX 5090, AMD Radeon RX 7900 XTX hoặc Tenstorrent QuietBox. Trong trường hợp đó, bạn có thể chạy tất cả cục bộ. Trong trường hợp đó, ứng dụng của bạn chỉ là trường phái cũ nhất có thể. Nó chỉ tình cờ có logic AI ở đó và các mô hình được nhúng. Đó là nơi tôi nghĩ ngành công nghiệp cần hướng đến ngay bây giờ, vì không phải ai cũng có sức mạnh phần cứng, chúng ta vẫn đang trong trường hợp một số thứ cần sao lưu lên đám mây. Nhưng thực sự, thứ duy nhất bạn sử dụng trên đám mây chỉ là một mô hình được lưu trữ và bạn có điểm cuối cho nó, nhưng chúng tôi cố gắng giữ tất cả logic đó cục bộ vì các nhà phát triển cần kiểm soát nó.
Đối với giám sát video, một ví dụ tôi nghe được từ NVIDIA khi trình diễn trợ lý đồng lái chơi game của họ là khả năng giám sát một vùng trên màn hình. Giả sử bạn đang xem một bản đồ nhỏ, bạn đang chơi MOBA và bạn muốn biết khi nào có thứ gì đó biến mất. Sẽ khó khăn như thế nào đối với người dùng cuối hoặc lập trình viên khi thiết lập các biến để giám sát thứ gì đó như vậy?
Đó là một câu hỏi tuyệt vời. Bạn có thể nghĩ về hai điều. Lý tưởng nhất là thực hiện mô hình ngôn ngữ trực quan toàn màn hình hoặc OCR. Với OCR, về cơ bản bạn đang chụp ảnh màn hình. Lý do bạn muốn có mô hình ngôn ngữ trực quan là vì nó cung cấp cho bạn nhận thức về không gian, nhưng chúng tôi thấy có hai cách để thực hiện điều đó.
Đối với một nhà phát triển, điều bạn có thể làm là thiết lập để nó hướng đến các pixel cụ thể trên màn hình và hiểu dựa trên những pixel đó. Điều chúng tôi thường thúc đẩy mọi người suy nghĩ là đôi khi bạn không cần hiểu tầm nhìn vì bạn có trạng thái trò chơi. Bạn có mã ở phần phụ trợ.
Mọi người thường bỏ lỡ điều đó hoặc họ nghĩ rằng chúng tôi chỉ cố gắng hiểu hình ảnh, trong khi thực tế, mã ở phần phụ trợ đang cho tôi biết mọi thứ tôi cần biết. Đó là một điệu nhảy giữa những gì tôi thực sự không thể nắm bắt dựa trên mã trò chơi và những gì tôi cần hình ảnh đó.
Khả năng sử dụng Inworld AI để kiểm tra đảm bảo chất lượng là gì?
Bạn có thể sử dụng nó. Thành thật mà nói, trọng tâm của chúng tôi chủ yếu là AI hướng đến người chơi. Khi tôi hợp tác với nhiều studio hơn, câu trả lời của tôi là bạn nên tự xây dựng điều đó. Và lý do của tôi cho điều đó là, tôi chỉ nghĩ rằng chi phí sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn này sẽ liên tục giảm xuống. Bất cứ thứ gì là QA đều hơi khác một chút, nhưng đối với bất kỳ loại nội dung nào về năng suất sáng tạo, tôi nghĩ họ chỉ cần xây dựng nội bộ và tự mình thực hiện.
Đối với QA nói riêng, chúng tôi không xây dựng các tác nhân để thử nghiệm hoặc bất kỳ thứ gì khác. Bạn có thể tự xây dựng bằng công nghệ của chúng tôi. Về cơ bản, đây là một phần công nghệ mang tính cơ sở hạ tầng hơn. Chúng tôi có một số nhóm đang cố gắng tạo ra các bot mô phỏng người chơi mà họ có thể gửi vào thế giới và sử dụng.
Chúng tôi không xây dựng một giải pháp cụ thể cho thử nghiệm QA, nhưng chúng tôi thường thấy nó được sử dụng để thử nghiệm nguyên mẫu. Trong trường hợp này, bạn có thể thiết lập một thế giới với cảnh quan thành phố chung và tôi muốn thấy một trăm biến thể khác nhau của cảnh quan này, trong đó các tác nhân phản hồi theo những cách hơi khác nhau. Nó giúp tạo mẫu nhanh để bạn có thể xác định, trong số một trăm tùy chọn khác nhau đó, tùy chọn nào thú vị hoặc hấp dẫn nhất.
Nhưng về mặt đảm bảo chất lượng cốt lõi hoặc sửa lỗi, đó là thứ mà các nhà phát triển có thể xây dựng, nhưng câu trả lời trung thực của tôi là sử dụng công nghệ của chúng tôi nếu bạn muốn, nhưng đó có lẽ là một lĩnh vực tốt để bạn tự xây dựng vì nó sẽ là một phần cốt lõi trong quy trình làm việc của bạn trong tương lai.
Lý do chính khiến tôi yêu cầu nó là nó có thể theo dõi trạng thái trò chơi, thiết lập các biến mà bạn đang xem, chẳng hạn như, các tương tác không mong muốn.
Đúng vậy, điều đó cực kỳ thú vị. Như tôi đã đề cập, phần dữ liệu từ xa mà chúng ta có rất có giá trị ở đó. Vì nó được tích hợp vào mã trò chơi, bạn có thể thiết lập nó để chạy dữ liệu từ xa trên bất kỳ phần nào của trò chơi. Nếu bạn muốn phát hiện loại phản ứng của nhân vật hoặc tương tác của NPC nào có xu hướng dẫn đến việc người chơi hoàn thành nhiệm vụ, bạn cần biết loại AI nào thực sự đang diễn ra ở đó.
Vì vậy, tôi đoán tôi sẽ nói thế này. Chúng tôi không thực hiện QA chung. Chúng tôi chắc chắn thực sự tập trung vào việc đảm bảo rằng bạn có thể QA một cách tệ hại cho AI của mình. Bất kỳ thứ gì là AI trong đó, chúng tôi cần cung cấp cho bạn tất cả dữ liệu, tất cả siêu dữ liệu, mọi thứ bạn có thể cần để bạn có thể tìm ra cách thức hoạt động thực sự của nó.
Tôi nghĩ điều đó là cần thiết vì tôi thành thật nghĩ rằng một trong những phần bị hỏng của AI ngày nay là tất cả đều là một hộp đen và nếu bạn đang xây dựng và lặp lại một trò chơi và thực hiện thử nghiệm chơi, bạn cần biết khi nào nó hỏng, hỏng như thế nào và tất cả những điều đó được kết nối như thế nào. Chúng tôi không thực hiện QA cho không gian phát triển trò chơi rộng hơn, nhưng khi mọi người đang tích hợp AI, bạn cần phải QA một cách tệ hại cho điều đó. Và đó là nơi mà phần đo từ xa xuất hiện.
'Đám đông là một trong những khu vực không thực sự phát triển trong khoảng 10 năm. Ví dụ, thay vì chỉ là những người ngẫu nhiên đi qua lại, như bạn thấy trong mọi trò chơi hoặc đứng yên, họ để ý đến nhau. Ai đó nói điều gì đó, ai đó bước tới, họ bắt đầu trò chuyện, họ quyết định làm gì đó và họ bắt đầu. Là một người chơi, bạn có thể không thể xác định được điều gì hấp dẫn hơn trong trường hợp đó, nhưng nó chỉ mang lại cảm giác sống động hơn. Chúng tôi cũng thực hiện rất nhiều thứ như vậy về mặt nhận thức về môi trường. Chúng tôi không chỉ cung cấp năng lượng cho các nhân vật; chúng tôi có thể cung cấp năng lượng cho bất kỳ phần nào của trạng thái trò chơi. Môi trường thích ứng với những người khác nhau như thế nào? Bạn tạo ra các phần khác nhau của nhiệm vụ hoặc thế hệ sự kiện như thế nào?'
Bạn có nhận thấy bất kỳ vấn đề nào mà bạn đang giải quyết với Inworld AI, chẳng hạn như ảo giác không?
Không còn nhiều nữa, vì chúng ta có khả năng chắt lọc các mô hình này và đào tạo chúng cho các nhiệm vụ cụ thể và chạy nhiều bộ lọc trên chúng. Ảo giác có thể được kiểm soát nhiều như bạn muốn và bạn cũng có thể thực hiện xác thực cấu trúc dữ liệu. Vì vậy, nếu bạn đang xuất ra, ví dụ, một định dạng JSON, bạn có thể giới hạn nó ở các định dạng JSON cụ thể, độ dài nhất định và một số loại từ nhất định. Ví dụ, ảo giác xuất hiện trong trò chơi mà tôi đã đề cập trước đó, Status. Họ tận dụng nó ở một mức độ nào đó vì họ muốn các nhân vật đưa ra những ý tưởng điên rồ nhưng vẫn giữ được tính cách nhân vật.
Điều đó phụ thuộc vào cách bạn định nghĩa ảo giác. Trong một số trường hợp, phá vỡ các chuẩn mực IP là một dạng ảo giác. Một dạng ảo giác khác là đưa ra những thứ hoàn toàn bịa đặt không có ý nghĩa trong trò chơi và phá vỡ các cấu trúc dữ liệu. Chúng tôi tập trung nhiều vào dạng đầu tiên vì chúng tôi làm việc với nhiều người nắm giữ IP cực kỳ nhạy cảm với nó. Mặt khác, đó là một vấn đề khá dễ giải quyết, nhưng cả hai đều có thể giải quyết được. Người ta chỉ cần nhiều chiều sâu hơn về máy học ở đó.
Bạn có thể nói về công nghệ đám đông năng động mà bạn đang làm việc không?
Vâng, tôi thích điều này. Một trong những vấn đề lớn mà tôi gặp phải khi làm việc với những người đứng đầu studio làm việc trên bất kỳ loại trò chơi thế giới mở nào là có hai cách mà mọi người đã cố gắng xây dựng trải nghiệm người chơi tốt hơn. Họ chỉ làm cho thế giới ngày càng lớn hơn và họ nghĩ rằng một thế giới lớn hơn có nghĩa là nhiều thời gian chơi hơn. Và tôi giống như, tôi không thể cưỡi ngựa thêm 20 phút nữa. Đó là một phần của nó. Phần còn lại là độ trung thực về đồ họa. Trên thực tế, họ cố gắng liên tục tăng độ trung thực về đồ họa, nghĩ rằng nếu họ có một thế giới lớn hơn với độ trung thực cao hơn, mọi người sẽ thích nó.
Đám đông năng động là một phần của giải pháp chung cho vấn đề đó, đó là làm thế nào để thế giới trở nên sống động hơn. Đám đông là một trong những lĩnh vực thực sự không phát triển trong khoảng 10 năm. Ví dụ, thay vì chỉ có những người ngẫu nhiên đi qua đi lại, như bạn thấy trong mọi trò chơi hoặc đứng yên, họ để ý đến nhau. Ai đó nói điều gì đó, ai đó bước tới, họ bắt đầu trò chuyện, họ quyết định làm điều gì đó, và họ đi.
Là một người chơi, bạn có thể không thể xác định được điều gì hấp dẫn hơn trong trường hợp đó, nhưng nó chỉ mang lại cảm giác sống động hơn. Chúng tôi cũng làm rất nhiều thứ như vậy về mặt nhận thức môi trường. Chúng tôi không chỉ cung cấp năng lượng cho các nhân vật; chúng tôi có thể cung cấp năng lượng cho bất kỳ phần nào của trạng thái trò chơi. Môi trường thích ứng với những người khác nhau như thế nào? Bạn tạo ra các phần khác nhau của nhiệm vụ hoặc tạo sự kiện như thế nào?
Có thể, nếu bạn vừa hoàn thành một nhiệm vụ, tôi muốn tạo một sự kiện. Ví dụ, OK, tôi vừa cứu được con mèo này. Tôi đang đi đến một người bán kem. Con mèo nhảy lên người người bán kem, họ đuổi nó đi, và một người nào đó đến. Đó là những phần nhỏ của thế giới trở nên sống động hơn và khiến nó có cảm giác đắm chìm hơn, gần giống như một hình thức trung thực mới mà chúng tôi đang thúc đẩy hiện nay.
Inworld AI có đang xây dựng một bộ công cụ nào để các nhà phát triển có thể tích hợp một mẫu công nghệ không?
Đó là một câu hỏi tuyệt vời. Như tôi đã đề cập, chúng tôi xây dựng các mẫu này bằng khuôn khổ của mình. Ngay khi bắt đầu làm việc với các nhà phát triển, chúng tôi cung cấp cho họ một mẫu để bắt đầu và hiểu cách công nghệ hoạt động, sau đó họ xây dựng xung quanh đó. Nhưng đó không phải là một thành phần hộp đen mà họ cắm vào. Về cơ bản, đó là một đoạn mã mà họ có thể đưa vào và thay đổi vì cách bạn muốn xây dựng đám đông khác với cách khác, chưa kể đến cách nó giao diện với tài sản của bạn và phần còn lại của hệ thống của bạn. Đó là lý do tại sao chúng tôi nghĩ theo hướng mẫu hơn là thành phần.
Hoàn toàn đúng, đặc biệt là khi bạn đang cố gắng thích ứng với cùng một trò chơi và khuôn khổ công cụ trên nhiều thiết bị, một số trong đó có thể được thiết kế để chơi ngoại tuyến.
Chính xác. Đó là nơi câu chuyện về sự kết hợp cục bộ thực sự quan trọng, vì hầu hết mọi người muốn khởi chạy trò chơi của họ trên nhiều thiết bị. Làm thế nào để chúng ta tạo ra cảm giác ngang bằng giữa người chơi? Chúng ta đều biết rằng có đồ họa khác nhau, phải không? Nếu tôi chơi The Witcher 3 trên một thiết bị khác, đó là trải nghiệm đồ họa hoàn toàn khác. Ngoài ra còn có loại cấp độ đó về cách chúng ta tạo ra cảm giác ngang bằng trong khi cũng nhận ra những hạn chế khác nhau của các thiết bị khác nhau.
Bạn có nghĩ rằng Metahumans là một công nghệ đáng để đầu tư không, hay nó đang dần cạn kiệt?
Thành thật mà nói, tôi thấy rất nhiều người - đặc biệt là vì những người đến với chúng tôi muốn cảm thấy sáng tạo, nơi có ý tưởng rằng nó cần phải có độ trung thực siêu thực. Mỗi lần bạn vào Metahumans, bạn sẽ kết thúc bằng việc kiểu, trời ơi, hoạt ảnh khuôn mặt thực sự khó và mọi thứ đều trở nên khó khăn. Ngoài ra, người chơi sẽ có hiệu ứng thung lũng kỳ lạ này.
Nhìn chung, chúng ta thấy mọi người chuyển hướng khỏi hướng đó sang các nhân vật cách điệu hơn, thu hút mọi người. Ví dụ, Metaphor: ReFantazio có các nhân vật có độ trung thực cực cao, nhưng không phải là Metahuman. Vì vậy, tôi cảm thấy chắc chắn có sự chuyển đổi theo hướng ngược lại. Tôi cảm thấy có một số bên quan tâm muốn tối đa hóa độ trung thực đó để bạn có thể tối đa hóa dung lượng GPU của mình, nhưng cá nhân tôi chỉ thấy các nhân vật và thế giới cách điệu diễn ra tốt hơn một chút và điều đó giúp quá trình phát triển dễ dàng hơn rất nhiều. Nó cũng cho phép bạn cảm thấy khác biệt hơn đối với người chơi của mình vì nếu không, mọi trò chơi đều có cảm giác như có cùng một Metahuman trong đó. Tôi không nhất thiết muốn nói rằng nó đang dần lụi tàn, nhưng chắc chắn có một sự thừa nhận rằng nó không phải là giải pháp phù hợp với hầu hết người chơi.
Hãy cho tôi biết một chút về những gì Inworld AI đang xây dựng với Nanobit cho Winked.
Trong trường hợp đó, họ có loại trò chơi tiểu thuyết tương tác này. Thật tuyệt vời khi họ phát hành một gói tập phim mới sau mỗi vài tuần hoặc vài tháng. Những điều đó mất một thời gian để phát triển, và điều xảy ra là mọi người trở nên rất gắn bó với các nhân vật trong những trải nghiệm đó, và sau đó lại nghĩ ôi, tôi sẽ đợi đến tháng sau để có lại nhân vật yêu thích của mình trong tập tiếp theo.
Trong trường hợp đó, họ đã tích hợp những nhân vật này như một loại giải pháp tạm thời. Bây giờ, mỗi khi bạn hoàn thành một tập phim, bạn có thể trò chuyện với một nhân vật từ thế giới đó. Công việc chúng tôi đã làm ở đó là, làm thế nào để chúng tôi tạo ra những nhân vật được yêu thích mà mọi người thực sự gắn bó có cảm giác giống như những nhân vật trong những câu chuyện do con người viết ra để mọi người có thể tiếp tục trải nghiệm chúng?
Phần lớn là về cách đạt được chất lượng đối thoại đó mà không phải tốn kém. Rất nhiều trong số đó là đào tạo mô hình tùy chỉnh để phù hợp với tính cách nhân vật cụ thể.
Cuối cùng, đối với những người chơi muốn trải nghiệm công nghệ AI của Inworld trực tiếp, bạn có thể nói về bản phát hành thương mại tiếp theo mà họ có thể thấy công nghệ đó trong trò chơi không?
Tôi không thể đề cập đến bất kỳ trò chơi AAA nào vì tất cả đều muốn giữ bí mật, nhưng có lẽ sẽ có một số tựa game rất lớn được công bố. Chúng tôi cũng sẽ có một buổi giới thiệu lớn khác diễn ra vào khoảng tháng 6, nơi chúng tôi sẽ giới thiệu một số nghiên cứu trường hợp mới và có sự kiện riêng của mình. Vì vậy, tôi sẽ xem xét một số sự kiện lớn sẽ diễn ra vào mùa hè.
Cảm ơn bạn đã dành thời gian.
Chúng tôi đã hoạt động được gần bốn năm. Điều đầu tiên chúng tôi bắt đầu là công cụ nhân vật này, một ứng dụng phía máy chủ được kết nối với công cụ trò chơi của bạn thông qua SDK. Nó chủ yếu nhằm mục đích trừu tượng hóa nhiều tính phức tạp của AI, chủ yếu dành cho các nhà thiết kế và người viết tường thuật. Bài học lớn nhất mà chúng tôi có được là mọi người muốn kiểm soát nhiều hơn và họ muốn logic và mọi thứ chạy cục bộ.
Một trọng tâm lớn đối với chúng tôi về mặt sản phẩm là chuyển từ ứng dụng phía máy chủ sang sử dụng logic và các công cụ mà chúng tôi đã xây dựng công cụ của riêng mình và biến chúng thành một loạt các thư viện mà các nhà phát triển thực sự có thể sử dụng trực tiếp trong công cụ để xây dựng công cụ AI của riêng họ một cách hiệu quả. Điều đó có nghĩa là đó là thời gian chạy C++ có thể được chuyển đổi khi cần cho các công cụ khác.
Đó là quá trình chuyển đổi từ công cụ nhân vật sang khuôn khổ. Là một phần của quá trình đó, chúng tôi đã tập trung vào khả năng quan sát và phép đo từ xa. Một trong những thách thức là, với AI, nhiều nhà phát triển trò chơi không có được sự minh bạch mà họ cần để thực sự hiểu khi nào có sự cố, điều gì đã xảy ra sai và khi mọi thứ diễn ra tốt đẹp, điều gì có thể xảy ra.
Đó là công cụ cổng thông tin của chúng tôi, cho phép các nhà phát triển truy cập vào phép đo từ xa được tích hợp trong khuôn khổ đó. Tuy nhiên, điều quan trọng là chúng ta không chỉ cần đưa logic cục bộ mà lý tưởng nhất là đưa các mô hình cục bộ, đó là điều mà mọi nhà phát triển trò chơi đều mong muốn, vì vậy chúng tôi cũng tập trung rất nhiều vào điều đó.
Những gì chúng tôi đã xây dựng là một công cụ cho phép chúng tôi sử dụng đám mây của mình để thực sự chắt lọc các mô hình có thể sử dụng cục bộ. Tất nhiên, thách thức ở đây là rất nhiều phần cứng của người tiêu dùng chưa sẵn sàng để chạy mọi thứ cục bộ. Những gì chúng tôi xây dựng vào nhiều ứng dụng này là thứ mà chúng tôi gọi là mô hình suy luận lai, trong đó bạn có mô hình thực tế được lưu trữ cục bộ, nhưng nó phát hiện xem mô hình đó có thể chạy trên phần cứng hay không và nếu không, nó sẽ sao lưu vào phiên bản đám mây. Ví dụ: nếu nó xuất hiện trên PC có GeForce RTX 5090, bạn sẽ chạy nó cục bộ. Nếu nó xuất hiện trên Nintendo Switch, bạn sẽ sử dụng đám mây.
Một trọng tâm lớn khác mà chúng tôi có là thứ mà chúng tôi gọi là sự tiến hóa có kiểm soát. Thách thức lớn nhất với AI hiện nay đối với trò chơi và các ứng dụng dành cho người tiêu dùng nói chung là nếu bạn ra mắt một trò chơi với một mô hình nhất định và giữ nguyên mô hình đó, sau sáu tháng, trò chơi sẽ lỗi thời vì AI đang phát triển quá nhanh. Về cơ bản, bạn cần phải liên tục có thể lựa chọn từ tất cả các mô hình của bên thứ ba hoặc của chúng tôi có sẵn, tìm ra mô hình nào là tốt nhất tại thời điểm đó, sau đó thực hiện một loạt tối ưu hóa dựa trên cách sử dụng của người dùng.
Chúng tôi cố gắng làm việc với các nhà phát triển để họ không phải cam kết 20 triệu đô la cho một nhà cung cấp mô hình đám mây cụ thể mà sử dụng bất kỳ mô hình nào tốt nhất tại bất kỳ thời điểm nào và tối ưu hóa cụ thể cho trường hợp sử dụng của họ, vì mọi mô hình đều được xây dựng cho các loại nhiệm vụ mục đích chung lớn như vậy. Chúng tôi cần làm một việc cực kỳ tốt, vì vậy chúng tôi làm rất nhiều việc ở đó.
Vì các trò chơi AAA và tất cả các studio lớn nhất mà chúng tôi làm việc tại Inworld rõ ràng có chu kỳ phát triển rất dài, nên các lần ra mắt lớn nhất hiện nay chủ yếu là các ứng dụng dựa trên trình duyệt di động. Các ứng dụng AAA mất nhiều thời gian hơn một chút. Những ứng dụng mà tôi cho là thú vị nhất là Status, chẳng hạn, đến từ một công ty tên là Wishroll. Đây là một trò chơi mà bạn nhập vai vào một nhân vật trong Twitter của một vũ trụ khác.
Ý tưởng điên rồ. Nhưng họ đã đạt 500.000 người dùng trong 19 ngày kể từ khi ra mắt với mức chi tiêu trung bình là một tiếng rưỡi cho mỗi người dùng mỗi ngày, đây là lượng truy cập điên rồ và toàn bộ mọi thứ đều được thúc đẩy bởi thành tích của bạn, nội dung. Thật là sáng tạo đến kinh ngạc về những gì họ đã xây dựng.
Một cái khác là Little Umbrella. Họ có một bộ phận khác của công ty có tên là Playroom, có thể bạn sẽ thấy quen thuộc. Họ đã xây dựng Death by AI làm trò chơi đầu tiên của mình và vừa phát hành một trò chơi khác có tên là The Last Show, về cơ bản là một trò chơi tiệc tùng theo phong cách JackBox được hỗ trợ bởi AI. Những trò chơi này cực kỳ thú vị vì chúng dựa vào AI để dàn dựng các tình huống nhiều người chơi theo thời gian thực.
Một số trò chơi thú vị khác là Streamlabs, nơi chúng tôi đã tạo ra một trợ lý phát trực tuyến thông qua sự hợp tác giữa chúng tôi, Streamlabs với Logitech và Nvidia. Trò chơi mà chúng tôi đang sử dụng cho trò chơi này là Fortnite. Trong trường hợp đó, bạn có hệ thống này tồn tại song song với trò chơi theo thời gian thực, xem những gì đang diễn ra trong trò chơi, hiểu trạng thái của trò chơi, quan sát các bình luận của người dùng, lắng nghe những gì người phát trực tuyến đang nói và có thể thực hiện các hành động phức tạp, chẳng hạn như tôi có cần ép xung GPU không? Tôi có cần thay đổi cài đặt camera không? Tôi có cần kích hoạt sự kiện trong trò chơi không? Tất cả những điều khác nhau đó thực sự có thể xảy ra và chúng phải xảy ra với độ trễ tính bằng mili giây. Vì vậy, để mọi thứ hoạt động hiệu quả, cần phải có sự kết hợp giữa suy luận lai và suy luận cục bộ.
Nói về StreamLabs, liệu nó có chức năng như một loại huấn luyện viên chơi game, nơi nó có thể theo dõi cách bạn tiến hành trò chơi không?
Có, với Streamlabs, về cơ bản nó hoạt động như vậy. Trong trường hợp này, đây là những người phát trực tiếp chuyên nghiệp thường sử dụng nó, vì vậy họ thực sự không cần huấn luyện. Nhưng nếu bạn là một người chơi tham gia trò chơi, bạn sẽ muốn biết, vật phẩm này có tác dụng gì, phải không? Điều tốt nhất tiếp theo tôi nên làm là gì? Nó có thể làm tất cả những điều đó.
Lớp trường hợp sử dụng lớn nhất mà chúng ta đang thấy, mà tôi gọi là bạn đồng hành và trợ lý, là hai loại bạn đồng hành khác nhau: bạn đồng hành không có thân xác và bạn đồng hành có thân xác. Không có thân xác là trợ lý Streamlabs của bạn. Nó nằm ngoài trò chơi, có thể quan sát trò chơi, nhưng không thực sự ở trong trò chơi. Nó thường được sử dụng để huấn luyện, trợ lý, đặt câu hỏi và hướng dẫn trực tiếp.
Cách còn lại là hiện thân. Bạn sẽ sử dụng nó để hướng dẫn, đây là một trường hợp sử dụng rất lớn. Thay vì để các khối văn bản và mọi thứ bắt đầu, một nhân vật sẽ thấy bạn đang làm gì, đưa ra cho bạn các gợi ý, cho bạn biết cách chơi trò chơi và đưa ra cho bạn các nhận xét. Nó cũng có thể được sử dụng sau này, ví dụ, cho những thứ như hỗ trợ độ khó. Có thể nếu bạn gặp khó khăn, nó có thể hiển thị và cho bạn biết cách bạn sẽ làm điều này.
Có những trường hợp sử dụng khác như mô phỏng người chơi, đặc biệt là khi bạn đang chơi trò chơi hợp tác nhiều người chơi và MMO. Bạn tham gia và bạn ở giờ thứ nhất. Bạn muốn cảm nhận trò chơi, nhưng bạn không muốn chết, vậy làm thế nào để chúng tôi tạo cảm giác như bạn đang chơi với những người chơi khác, thậm chí có thể bằng lời nói và mọi thứ khác? Hoặc, có thể bạn và tôi đang chơi một trò chơi hợp tác và bạn bỏ cuộc, và sau đó tôi muốn một nhân vật xuất hiện và khiến bạn cảm thấy như thể tôi vẫn đang chơi với bạn. Có rất nhiều trường hợp sử dụng khác nhau trong không gian hỗ trợ bạn đồng hành đó cực kỳ thú vị.
Giám sát có được tích hợp dưới dạng SDK trong chính chương trình hay không, hay nó có chức năng đọc đầu vào video chẳng hạn?
Logic được tích hợp vào chính ứng dụng càng nhiều càng tốt. Trên thực tế, chúng tôi tích hợp tất cả các hiểu biết về mô hình vào đó. Bạn có thể nhúng các mô hình trực quan cục bộ có thể hiểu mọi thứ theo thời gian thực. Thực sự, hạn chế là phần cứng bạn muốn chạy trên đó. Chúng tôi có bản demo chạy hoàn toàn trên NVIDIA GeForce RTX 5090, AMD Radeon RX 7900 XTX hoặc Tenstorrent QuietBox. Trong trường hợp đó, bạn có thể chạy tất cả cục bộ. Trong trường hợp đó, ứng dụng của bạn chỉ là trường phái cũ nhất có thể. Nó chỉ tình cờ có logic AI ở đó và các mô hình được nhúng. Đó là nơi tôi nghĩ ngành công nghiệp cần hướng đến ngay bây giờ, vì không phải ai cũng có sức mạnh phần cứng, chúng ta vẫn đang trong trường hợp một số thứ cần sao lưu lên đám mây. Nhưng thực sự, thứ duy nhất bạn sử dụng trên đám mây chỉ là một mô hình được lưu trữ và bạn có điểm cuối cho nó, nhưng chúng tôi cố gắng giữ tất cả logic đó cục bộ vì các nhà phát triển cần kiểm soát nó.
Đó là một câu hỏi tuyệt vời. Bạn có thể nghĩ về hai điều. Lý tưởng nhất là thực hiện mô hình ngôn ngữ trực quan toàn màn hình hoặc OCR. Với OCR, về cơ bản bạn đang chụp ảnh màn hình. Lý do bạn muốn có mô hình ngôn ngữ trực quan là vì nó cung cấp cho bạn nhận thức về không gian, nhưng chúng tôi thấy có hai cách để thực hiện điều đó.
Đối với một nhà phát triển, điều bạn có thể làm là thiết lập để nó hướng đến các pixel cụ thể trên màn hình và hiểu dựa trên những pixel đó. Điều chúng tôi thường thúc đẩy mọi người suy nghĩ là đôi khi bạn không cần hiểu tầm nhìn vì bạn có trạng thái trò chơi. Bạn có mã ở phần phụ trợ.
Mọi người thường bỏ lỡ điều đó hoặc họ nghĩ rằng chúng tôi chỉ cố gắng hiểu hình ảnh, trong khi thực tế, mã ở phần phụ trợ đang cho tôi biết mọi thứ tôi cần biết. Đó là một điệu nhảy giữa những gì tôi thực sự không thể nắm bắt dựa trên mã trò chơi và những gì tôi cần hình ảnh đó.
Khả năng sử dụng Inworld AI để kiểm tra đảm bảo chất lượng là gì?
Bạn có thể sử dụng nó. Thành thật mà nói, trọng tâm của chúng tôi chủ yếu là AI hướng đến người chơi. Khi tôi hợp tác với nhiều studio hơn, câu trả lời của tôi là bạn nên tự xây dựng điều đó. Và lý do của tôi cho điều đó là, tôi chỉ nghĩ rằng chi phí sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn này sẽ liên tục giảm xuống. Bất cứ thứ gì là QA đều hơi khác một chút, nhưng đối với bất kỳ loại nội dung nào về năng suất sáng tạo, tôi nghĩ họ chỉ cần xây dựng nội bộ và tự mình thực hiện.
Đối với QA nói riêng, chúng tôi không xây dựng các tác nhân để thử nghiệm hoặc bất kỳ thứ gì khác. Bạn có thể tự xây dựng bằng công nghệ của chúng tôi. Về cơ bản, đây là một phần công nghệ mang tính cơ sở hạ tầng hơn. Chúng tôi có một số nhóm đang cố gắng tạo ra các bot mô phỏng người chơi mà họ có thể gửi vào thế giới và sử dụng.
Chúng tôi không xây dựng một giải pháp cụ thể cho thử nghiệm QA, nhưng chúng tôi thường thấy nó được sử dụng để thử nghiệm nguyên mẫu. Trong trường hợp này, bạn có thể thiết lập một thế giới với cảnh quan thành phố chung và tôi muốn thấy một trăm biến thể khác nhau của cảnh quan này, trong đó các tác nhân phản hồi theo những cách hơi khác nhau. Nó giúp tạo mẫu nhanh để bạn có thể xác định, trong số một trăm tùy chọn khác nhau đó, tùy chọn nào thú vị hoặc hấp dẫn nhất.
Nhưng về mặt đảm bảo chất lượng cốt lõi hoặc sửa lỗi, đó là thứ mà các nhà phát triển có thể xây dựng, nhưng câu trả lời trung thực của tôi là sử dụng công nghệ của chúng tôi nếu bạn muốn, nhưng đó có lẽ là một lĩnh vực tốt để bạn tự xây dựng vì nó sẽ là một phần cốt lõi trong quy trình làm việc của bạn trong tương lai.
Lý do chính khiến tôi yêu cầu nó là nó có thể theo dõi trạng thái trò chơi, thiết lập các biến mà bạn đang xem, chẳng hạn như, các tương tác không mong muốn.
Đúng vậy, điều đó cực kỳ thú vị. Như tôi đã đề cập, phần dữ liệu từ xa mà chúng ta có rất có giá trị ở đó. Vì nó được tích hợp vào mã trò chơi, bạn có thể thiết lập nó để chạy dữ liệu từ xa trên bất kỳ phần nào của trò chơi. Nếu bạn muốn phát hiện loại phản ứng của nhân vật hoặc tương tác của NPC nào có xu hướng dẫn đến việc người chơi hoàn thành nhiệm vụ, bạn cần biết loại AI nào thực sự đang diễn ra ở đó.
Vì vậy, tôi đoán tôi sẽ nói thế này. Chúng tôi không thực hiện QA chung. Chúng tôi chắc chắn thực sự tập trung vào việc đảm bảo rằng bạn có thể QA một cách tệ hại cho AI của mình. Bất kỳ thứ gì là AI trong đó, chúng tôi cần cung cấp cho bạn tất cả dữ liệu, tất cả siêu dữ liệu, mọi thứ bạn có thể cần để bạn có thể tìm ra cách thức hoạt động thực sự của nó.
Tôi nghĩ điều đó là cần thiết vì tôi thành thật nghĩ rằng một trong những phần bị hỏng của AI ngày nay là tất cả đều là một hộp đen và nếu bạn đang xây dựng và lặp lại một trò chơi và thực hiện thử nghiệm chơi, bạn cần biết khi nào nó hỏng, hỏng như thế nào và tất cả những điều đó được kết nối như thế nào. Chúng tôi không thực hiện QA cho không gian phát triển trò chơi rộng hơn, nhưng khi mọi người đang tích hợp AI, bạn cần phải QA một cách tệ hại cho điều đó. Và đó là nơi mà phần đo từ xa xuất hiện.
'Đám đông là một trong những khu vực không thực sự phát triển trong khoảng 10 năm. Ví dụ, thay vì chỉ là những người ngẫu nhiên đi qua lại, như bạn thấy trong mọi trò chơi hoặc đứng yên, họ để ý đến nhau. Ai đó nói điều gì đó, ai đó bước tới, họ bắt đầu trò chuyện, họ quyết định làm gì đó và họ bắt đầu. Là một người chơi, bạn có thể không thể xác định được điều gì hấp dẫn hơn trong trường hợp đó, nhưng nó chỉ mang lại cảm giác sống động hơn. Chúng tôi cũng thực hiện rất nhiều thứ như vậy về mặt nhận thức về môi trường. Chúng tôi không chỉ cung cấp năng lượng cho các nhân vật; chúng tôi có thể cung cấp năng lượng cho bất kỳ phần nào của trạng thái trò chơi. Môi trường thích ứng với những người khác nhau như thế nào? Bạn tạo ra các phần khác nhau của nhiệm vụ hoặc thế hệ sự kiện như thế nào?'
Bạn có nhận thấy bất kỳ vấn đề nào mà bạn đang giải quyết với Inworld AI, chẳng hạn như ảo giác không?
Không còn nhiều nữa, vì chúng ta có khả năng chắt lọc các mô hình này và đào tạo chúng cho các nhiệm vụ cụ thể và chạy nhiều bộ lọc trên chúng. Ảo giác có thể được kiểm soát nhiều như bạn muốn và bạn cũng có thể thực hiện xác thực cấu trúc dữ liệu. Vì vậy, nếu bạn đang xuất ra, ví dụ, một định dạng JSON, bạn có thể giới hạn nó ở các định dạng JSON cụ thể, độ dài nhất định và một số loại từ nhất định. Ví dụ, ảo giác xuất hiện trong trò chơi mà tôi đã đề cập trước đó, Status. Họ tận dụng nó ở một mức độ nào đó vì họ muốn các nhân vật đưa ra những ý tưởng điên rồ nhưng vẫn giữ được tính cách nhân vật.
Điều đó phụ thuộc vào cách bạn định nghĩa ảo giác. Trong một số trường hợp, phá vỡ các chuẩn mực IP là một dạng ảo giác. Một dạng ảo giác khác là đưa ra những thứ hoàn toàn bịa đặt không có ý nghĩa trong trò chơi và phá vỡ các cấu trúc dữ liệu. Chúng tôi tập trung nhiều vào dạng đầu tiên vì chúng tôi làm việc với nhiều người nắm giữ IP cực kỳ nhạy cảm với nó. Mặt khác, đó là một vấn đề khá dễ giải quyết, nhưng cả hai đều có thể giải quyết được. Người ta chỉ cần nhiều chiều sâu hơn về máy học ở đó.
Bạn có thể nói về công nghệ đám đông năng động mà bạn đang làm việc không?
Vâng, tôi thích điều này. Một trong những vấn đề lớn mà tôi gặp phải khi làm việc với những người đứng đầu studio làm việc trên bất kỳ loại trò chơi thế giới mở nào là có hai cách mà mọi người đã cố gắng xây dựng trải nghiệm người chơi tốt hơn. Họ chỉ làm cho thế giới ngày càng lớn hơn và họ nghĩ rằng một thế giới lớn hơn có nghĩa là nhiều thời gian chơi hơn. Và tôi giống như, tôi không thể cưỡi ngựa thêm 20 phút nữa. Đó là một phần của nó. Phần còn lại là độ trung thực về đồ họa. Trên thực tế, họ cố gắng liên tục tăng độ trung thực về đồ họa, nghĩ rằng nếu họ có một thế giới lớn hơn với độ trung thực cao hơn, mọi người sẽ thích nó.
Đám đông năng động là một phần của giải pháp chung cho vấn đề đó, đó là làm thế nào để thế giới trở nên sống động hơn. Đám đông là một trong những lĩnh vực thực sự không phát triển trong khoảng 10 năm. Ví dụ, thay vì chỉ có những người ngẫu nhiên đi qua đi lại, như bạn thấy trong mọi trò chơi hoặc đứng yên, họ để ý đến nhau. Ai đó nói điều gì đó, ai đó bước tới, họ bắt đầu trò chuyện, họ quyết định làm điều gì đó, và họ đi.
Là một người chơi, bạn có thể không thể xác định được điều gì hấp dẫn hơn trong trường hợp đó, nhưng nó chỉ mang lại cảm giác sống động hơn. Chúng tôi cũng làm rất nhiều thứ như vậy về mặt nhận thức môi trường. Chúng tôi không chỉ cung cấp năng lượng cho các nhân vật; chúng tôi có thể cung cấp năng lượng cho bất kỳ phần nào của trạng thái trò chơi. Môi trường thích ứng với những người khác nhau như thế nào? Bạn tạo ra các phần khác nhau của nhiệm vụ hoặc tạo sự kiện như thế nào?
Có thể, nếu bạn vừa hoàn thành một nhiệm vụ, tôi muốn tạo một sự kiện. Ví dụ, OK, tôi vừa cứu được con mèo này. Tôi đang đi đến một người bán kem. Con mèo nhảy lên người người bán kem, họ đuổi nó đi, và một người nào đó đến. Đó là những phần nhỏ của thế giới trở nên sống động hơn và khiến nó có cảm giác đắm chìm hơn, gần giống như một hình thức trung thực mới mà chúng tôi đang thúc đẩy hiện nay.
Inworld AI có đang xây dựng một bộ công cụ nào để các nhà phát triển có thể tích hợp một mẫu công nghệ không?
Đó là một câu hỏi tuyệt vời. Như tôi đã đề cập, chúng tôi xây dựng các mẫu này bằng khuôn khổ của mình. Ngay khi bắt đầu làm việc với các nhà phát triển, chúng tôi cung cấp cho họ một mẫu để bắt đầu và hiểu cách công nghệ hoạt động, sau đó họ xây dựng xung quanh đó. Nhưng đó không phải là một thành phần hộp đen mà họ cắm vào. Về cơ bản, đó là một đoạn mã mà họ có thể đưa vào và thay đổi vì cách bạn muốn xây dựng đám đông khác với cách khác, chưa kể đến cách nó giao diện với tài sản của bạn và phần còn lại của hệ thống của bạn. Đó là lý do tại sao chúng tôi nghĩ theo hướng mẫu hơn là thành phần.
Hoàn toàn đúng, đặc biệt là khi bạn đang cố gắng thích ứng với cùng một trò chơi và khuôn khổ công cụ trên nhiều thiết bị, một số trong đó có thể được thiết kế để chơi ngoại tuyến.
Chính xác. Đó là nơi câu chuyện về sự kết hợp cục bộ thực sự quan trọng, vì hầu hết mọi người muốn khởi chạy trò chơi của họ trên nhiều thiết bị. Làm thế nào để chúng ta tạo ra cảm giác ngang bằng giữa người chơi? Chúng ta đều biết rằng có đồ họa khác nhau, phải không? Nếu tôi chơi The Witcher 3 trên một thiết bị khác, đó là trải nghiệm đồ họa hoàn toàn khác. Ngoài ra còn có loại cấp độ đó về cách chúng ta tạo ra cảm giác ngang bằng trong khi cũng nhận ra những hạn chế khác nhau của các thiết bị khác nhau.
Bạn có nghĩ rằng Metahumans là một công nghệ đáng để đầu tư không, hay nó đang dần cạn kiệt?
Thành thật mà nói, tôi thấy rất nhiều người - đặc biệt là vì những người đến với chúng tôi muốn cảm thấy sáng tạo, nơi có ý tưởng rằng nó cần phải có độ trung thực siêu thực. Mỗi lần bạn vào Metahumans, bạn sẽ kết thúc bằng việc kiểu, trời ơi, hoạt ảnh khuôn mặt thực sự khó và mọi thứ đều trở nên khó khăn. Ngoài ra, người chơi sẽ có hiệu ứng thung lũng kỳ lạ này.
Nhìn chung, chúng ta thấy mọi người chuyển hướng khỏi hướng đó sang các nhân vật cách điệu hơn, thu hút mọi người. Ví dụ, Metaphor: ReFantazio có các nhân vật có độ trung thực cực cao, nhưng không phải là Metahuman. Vì vậy, tôi cảm thấy chắc chắn có sự chuyển đổi theo hướng ngược lại. Tôi cảm thấy có một số bên quan tâm muốn tối đa hóa độ trung thực đó để bạn có thể tối đa hóa dung lượng GPU của mình, nhưng cá nhân tôi chỉ thấy các nhân vật và thế giới cách điệu diễn ra tốt hơn một chút và điều đó giúp quá trình phát triển dễ dàng hơn rất nhiều. Nó cũng cho phép bạn cảm thấy khác biệt hơn đối với người chơi của mình vì nếu không, mọi trò chơi đều có cảm giác như có cùng một Metahuman trong đó. Tôi không nhất thiết muốn nói rằng nó đang dần lụi tàn, nhưng chắc chắn có một sự thừa nhận rằng nó không phải là giải pháp phù hợp với hầu hết người chơi.
Trong trường hợp đó, họ có loại trò chơi tiểu thuyết tương tác này. Thật tuyệt vời khi họ phát hành một gói tập phim mới sau mỗi vài tuần hoặc vài tháng. Những điều đó mất một thời gian để phát triển, và điều xảy ra là mọi người trở nên rất gắn bó với các nhân vật trong những trải nghiệm đó, và sau đó lại nghĩ ôi, tôi sẽ đợi đến tháng sau để có lại nhân vật yêu thích của mình trong tập tiếp theo.
Trong trường hợp đó, họ đã tích hợp những nhân vật này như một loại giải pháp tạm thời. Bây giờ, mỗi khi bạn hoàn thành một tập phim, bạn có thể trò chuyện với một nhân vật từ thế giới đó. Công việc chúng tôi đã làm ở đó là, làm thế nào để chúng tôi tạo ra những nhân vật được yêu thích mà mọi người thực sự gắn bó có cảm giác giống như những nhân vật trong những câu chuyện do con người viết ra để mọi người có thể tiếp tục trải nghiệm chúng?
Phần lớn là về cách đạt được chất lượng đối thoại đó mà không phải tốn kém. Rất nhiều trong số đó là đào tạo mô hình tùy chỉnh để phù hợp với tính cách nhân vật cụ thể.
Cuối cùng, đối với những người chơi muốn trải nghiệm công nghệ AI của Inworld trực tiếp, bạn có thể nói về bản phát hành thương mại tiếp theo mà họ có thể thấy công nghệ đó trong trò chơi không?
Tôi không thể đề cập đến bất kỳ trò chơi AAA nào vì tất cả đều muốn giữ bí mật, nhưng có lẽ sẽ có một số tựa game rất lớn được công bố. Chúng tôi cũng sẽ có một buổi giới thiệu lớn khác diễn ra vào khoảng tháng 6, nơi chúng tôi sẽ giới thiệu một số nghiên cứu trường hợp mới và có sự kiện riêng của mình. Vì vậy, tôi sẽ xem xét một số sự kiện lớn sẽ diễn ra vào mùa hè.
Cảm ơn bạn đã dành thời gian.
