Об авторе: Анастасия Джиоева, руководитель департамента разработки в Astrum Entertainment.
Искусственный интеллект уже стал неотъемлемой частью современного мира, а его влияние на индустрию видеоигр продолжает расти. С 2010 года мировые инвестиции частных компаний в ИИ увеличились более чем в 15 раз — с $10 млрд до $158 млрд в 2025 году. Согласно данным Statista, в 2025 году уже 36% разработчиков игр используют нейросети в своей ежедневной практике. Параллельно игровые компании создают и собственные модели. Например, Ubisoft представила технологию Ghostwriter, которая помогает создавать диалоги второстепенных персонажей, позволяя сценаристам сосредоточиться на более важных аспектах разработки. По прогнозам аналитического агентства The Business, тренд на применение ИИ в геймдеве продолжит распространяться, а объем рынка вырастет с $2,4 млрд в 2025 году до $5,75 в 2029-м, то есть более чем в два раза за четыре года.
Как устроен ИИ в играх сегодня
Игровая индустрия — одна из сфер, в которых искусственный интеллект нашел свое применение сразу после своего появления. Одним из первых популярных примеров использования ИИ в геймдеве стал аркадный теннис Pong 1972 года. Алгоритм был прост — он анализировал траекторию движения шара и корректировал позицию ракетки в пределах заданной скорости.
За всю свою историю ИИ в геймдеве прошел несколько этапов развития — аркадные игры с заранее заданными правилами, как в Pong, симуляции реального взаимодействия, как в The Sims, игры-сражения с анализом поведения игрока, как в Mortal Kombat и открытый мир с реалистичным поведением NPC (неигровых персонажей) как в Far Cry.
Сегодня в видеоиграх используются несколько типов ИИ:
- Правило-ориентированный ИИ (Rule-based AI) — простейший тип ИИ, который использует заранее заданные условия и правила для управления поведением NPC.
- Конечные автоматы (Finite State Machines, FSM) управляют NPC, переводя их между несколькими состояниями по команде триггера. Каноничный пример — в серии игр Grand Theft Auto NPC могут спокойно гулять, убегать или вступать в бой, что зависит от действий игрока.
- Алгоритмы поиска пути (Pathfinding AI) помогают NPC находить оптимальные маршруты в игровом мире. Это особенно актуально для пошаговых стратегий или стратегий в реальном времени, в которых очень многое зависит от эффективного перемещения юнитов. В StarCraft 2 от студии Blizzard 90% успеха зависит от мобильности своих войск, так как необходимо быстро изучить всю карту и захватить стратегические объекты быстрее врага.
- ИИ, основанный на глубоком обучении (Deep Learning AI) анализирует прошлый игровой опыт и адаптирует поведение NPC. Например, в шутере Left 4 Dead от Valve так называемый «директор ИИ» управляет появлением зомби и расставлением полезных предметов, исходя из поведения игроков.
- Деревья поведения (Behavior Trees) обеспечивают гибкость и позволяют NPC адаптироваться к изменениям в игровом окружении. В Far Cry эта технология управляет поведением животных: например, они могут сначала убегать от игрока, но при сокращении дистанции — нападать.
- Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) использует систему вознаграждений и наказаний для корректировки поведения NPC в зависимости от действий игрока, помогая ему находить оптимальные стратегии. Этот тип ИИ особенно часто используется в файтингах (Mortal Kombat), чтобы противодействовать стратегии игрока и заставлять ее менять. На самых легких уровнях игроку достаточно сесть на корточки и нажимать одну кнопку удара, чтобы выиграть у противника .
ИИ только одного типа редко используется в играх, так как современные проекты предлагают комплексный игровой опыт, состоящий из множества механик. Например, в PvE-спецоперациях в тактическом шутере Warface ИИ построен на основе поведенческих деревьев и конечных автоматов, которые позволяют NPC вести себя реалистично в бою. И если поведенческие деревья определяют логику решений, то конечные автоматы отвечают за переход между состояниями — NPC могут патрулировать территорию, замечать игрока и переходить в режим преследования. Эти системы дополняются условным GPS-трекером, который отслеживает общую ситуацию и координирует действия NPC. А чтобы ориентироваться в пространстве самостоятельно, ИИ использует NavMesh — заранее созданные карты навигации, которые упрощают поиск пути, однако при смене окружения NPC динамически корректируют свои маршруты.
Несмотря на то, что в Warface интегрирован ИИ, основанный на правилах, в случае изменения карты включаются инструменты машинного обучения, которые адаптируют поведение NPC. Обычно противники действуют в составе отрядов, в которых каждый знает свою позицию в бою и двигается относительно товарищей, но при появлении уникальных ситуаций реагируют индивидуально. ИИ также способен предугадывать действия игрока, например, кинуть гранату на упреждение, что усложняет прохождение.
Игровой проект — гибкая система, в которой при изменении одного элемента другие адаптируются под него. ИИ не существует в вакууме, а часто видоизменяется, особенно в онлайн-игре. Например, в зимний сезон в Warface была добавлена спецоперация «Ночной город», а с ней новые геймплейные механики — возможность пройти миссию в «стелс-режиме», перестрелки на движущемся поезде и управляемые боевые роботы. Для этого потребовался ряд существенных доработок в коде поведенческих деревьев и конечных автоматов ИИ.
Игровая индустрия сделала большой вклад в развитие искусственного интеллекта, совершенствуя технологии на протяжении более 50 лет. Сегодня же в инструментарий разработчиков активно внедряются нейросети.
Нейросети — путь оптимизации в геймдеве
На рубеже 2020-х технология нейросетей совершила прорыв, а в ближайшие 5–10 лет ожидается, что она будет задействована более чем в половине производственного процесса геймдева. Нейросети находят свое применение практически на всех стадиях разработки игры — от 3D-моделирования до генерации музыки. Рассмотрим наиболее востребованные способы их использования.
Оптимизация нагрузки
Видеоигры с каждым годом становятся более требовательными, и нейросети могут помочь перераспределить использование ресурсов компьютера. Например, флагманская технология DLSS (Deep Learning Super Sampling) от Nvidia позволяет увеличить качество изображения на экране с помощью нейросети, которая оптимизирует картинку высокого разрешения и выдает ее в низком, снижая нагрузку на систему. В перспективе технология может открыть новые возможности для всего геймдева в условиях значительного удорожания комплектующих для ПК, поэтому больше людей смогут играть в требовательные проекты на довольно слабых устройствах.
Тестирование и контроль качества
Это важное направление для разработчиков, которое помогает выявлять баги, классифицировать их по уровню критичности и даже предсказывать потенциальные проблемы. В геймдеве тестирование является одним из самых трудозатратных процессов, поэтому разработчики стремятся его оптимизировать. Например, Electronic Arts имеют в своей структуре целое подразделение SEED (Search for Extraordinary Experiences Division), которое разрабатывает нейросети для контроля качества и тестирования игр.
Визуальный контент
Нейросети также могут создавать визуальный контент. Технология NVIDIA GauGAN позволяет художникам генерировать реалистичные пейзажи на основе простых эскизов, а Promethean AI помогает автоматизировать разработку внутриигровых объектов и окружения, значительно ускоряя процесс производства.
Озвучка и аудиоэффекты
Один из новаторских способов применения нейросетей — озвучка и создание звуковых эффектов — тоже крайне трудозатратные этапы, требующие серьезных ресурсов. Например, уже сейчас компания Altered AI предлагает более 20 голосов ИИ-актеров, способных менять тональность в зависимости от контекста. Технология была использована на ранней стадии разработки игры Good Luck Have Fun, чем помогла разработчикам создать черновик дубляжа, над которым далее работали реальные актеры озвучки. Кроме того, такие технологии становятся спасением для фанатов из стран, для которых официальной локализации не предоставляется. Например, при помощи нейросети российский геймер Neuro Voice перевел Assassin's Creed Mirage, хотя и не на профессиональном уровне.
Существуют и другие этапы разработки игр, которые можно оптимизировать при помощи нейросетей — аналитика поведения игроков, борьба с читерами и многое другое. Технология может помочь решить одну из главных проблем современного геймдева. Исследование консалтингового агентства BCG 2024 года прогнозирует, что расходы на разработку AAA-проектов будут расти на 8% ежегодно до 2028 года, а прибыль — всего на 5%. Нейросетевые технологии могут помочь оптимизировать процесс разработки и повысить рентабельность игровых проектов.
Перспективы и угрозы развития ИИ в геймдеве
Мы уже выделили основные типы ИИ в видеоиграх, но в скором времени этот список может пополнить еще один, с которым нейросети станут неотъемлемой частью игрового процесса. Наиболее перспективным направлением развития этой технологии является «динамичный сторителлинг», при котором сюжет в играх для каждого игрока станет индивидуальным, изменяясь в реальном времени в зависимости от сделанных им выборов. Например, в августе 2023 года вышел мод Mantella для The Elder Scrolls 5: Skyrim, который позволяет нейросети общаться с игроком от имени NPC, — и каждый разговор абсолютно уникален.
Стартап с инвестициями в $500 млн Inward AI идет дальше — он намерен сделать полностью автономных NPC, способных самостоятельно вести диалоги и совершать действия, которые даже не предполагались разработчиком. Основатель компании Калайн Гиббс считает, что «отсутствие реальных персонажей в видеоиграх — серьезная проблема», поэтому он хочет сделать из NPC личностей, обладающих своей свободой воли.
Директор игрового направления Google Cloud Джек Бусер считает, что игры можно разделить на коробочные (традиционные офлайн-игры), игры категории live-сервис (с многолетней поддержкой, например, Fortnite) и третий тип, который появится в скором времени — «живые» игры. Добиться этого помогут нейросети. При их интеграции в проект игра сможет стать полноценным участником в отношениях разработчик-игрок: самостоятельно принимать решения и создавать элементы игрового процесса, например, генерировать естественные диалоги во время перестрелки в шутере, новое оружие или локацию за мгновение. Подобное позволит достичь нового уровня интерактивности благодаря уникальным решениям моделей в каждой онлайн-игре.
К одной из угроз развития нейросетей в геймдеве можно отнести то, что несмотря на большое количество инвестиций в такие технологии, очевидных результатов в росте прибыли или производительности труда они пока что не продемонстрировали, из-за чего начинает возрастать скептицизм как топ-менеджеров, так и рядовых сотрудников. Согласно исследованию консалтинговой компании Bain & Company, в 2023 году всего 20% руководителей в геймдев-компаниях верили, что использование нейросетей приведет к снижению затрат. Также, если в 2023 году 12% сотрудников считали, что интеграция нейросетей приведет к негативным последствиям, то в 2024 году этот показатель уже достиг 18%, а в 2025 году повысился до 30%.
Помимо этого, внедрение новых технологий в организацию рабочего процесса исторически ведет к оптимизации кадров и недовольству. «Когда мы говорим о любой революции методов производства — от неолитической до индустриальной, в краткосрочной перспективе всегда происходят массовые увольнения, но в долгосрочной — значительное увеличение возможностей для работников», — подчеркивает генеральный директор EA Эндрю Вильсон.
Уже сегодня очевидно противодействие некоторых групп людей внедрению нейросетей в разработку игр. Например, с июля 2024 года в США продолжается забастовка крупнейшего в стране профсоюза актеров (SAG-AFTRA), в которой принимают участие актеры дубляжа в видеоиграх. Они опасаются, что нейросети в скором времени заменят их на этапе локализации проектов.
Наконец, на пути внедрения нейросетей в повседневную жизнь разработчиков все еще стоят юридические нормы, которые должны быть адаптированы под современные реалии. Использование нейросетями персональных данных пользователей интернета формально без их разрешения сталкивается с законодательством некоторых стран. Например, самые популярные нейросети ChatGPT и DeepSeek полностью запрещены в Италии по соображениям защиты персональных данных граждан.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.