As redes sociais são o lar dos debates mais quentes sobre o futuro da IA, enquanto os executivos organizam palestras sobre o potencial infinito da nova tecnologia. Para entender esse impacto, é importante saber que a inteligência artificial tem dois significados dentro dos jogos.
Ferramentas baseadas em redes neurais e machine learning não só estão mudando o cenário atual, mas também trazem o potencial de transformar profundamente o desenvolvimento de jogos nos próximos anos. Vamos entender melhor sobre esse fenômeno e como ela está sendo usada para desenvolver os melhores games.
A IA no desenvolvimentos de jogos até os dias atuais
Para entender o impacto dessas tecnologias no desenvolvimento de jogos, é importante explicar alguns conceitos básicos: inteligência artificial, machine learning e redes neurais.
A IA generativa significa os sistemas de inteligência artificial que podem criar conteúdo original através de grandes grupos de dados, como imagens, texto, música, cenários ou até mesmo níveis completos de jogos. Ela é diferente da IA tradicional, que apenas responde a estímulos predefinidos.
As redes neurais são modelos de IA inspirados no cérebro humano. Elas são compostas por várias camadas interconectadas, capazes de aprender padrões complexos em grandes quantidades de dados. A partir disso, a rede neural pode fazer previsões, criar novas ideias ou responder de forma complexa a estímulos que não foram programados explicitamente.
Já o machine learning é o campo da IA que envolve a construção de algoritmos capazes de aprender e melhorar automaticamente com a experiência. Em vez de serem programados para realizar tarefas específicas, os modelos de machine learning analisam dados e aprendem a realizar essas tarefas por conta própria. Esses sistemas são particularmente úteis para criar comportamentos mais adaptáveis e sofisticados em jogos.
IA tradicional x IA generativa
No desenvolvimento de jogos, a inteligência artificial tradicional é usada principalmente para criar comportamentos de NPCs (personagens não jogáveis), criar padrões de dificuldade e reagir a ações dos jogadores de formas previsíveis, gerando interações funcionais, mas muitas vezes limitadas a comportamentos predefinidos.
A IA clássica tem suas origens em jogos como Space Invader, de 1978, e envolve um conjunto de regras que determinam como se comportam as partes móveis do game, além do personagem do jogador, permitindo que essas partes operem de forma autônoma e sensata.
Por exemplo, personagens NPCs se comportam através de um código que informa à sua IA como eles devem caminhar pelo ambiente. Em jogos como Death Stranding, por exemplo, a IA dos NPCs vai aprendendo lentamente a favorecer terrenos uniformes e percorríveis. A IA tradicional é a forma como os NPCs apresentam tomadas de decisão mais complexas e, portanto, se sentem mais humanos.
Esse é um bom exemplo de como funciona uma inimigo com a inteligência artificial generativa.
Com a adição do machine learning e de redes neurais, essa tecnologia começa a aprender padrões, criando comportamentos muito mais orgânicos e imprevisíveis. A clássica também utiliza machine learning, porém, a diferença é nítida no conteúdo gerado, podendo incluir arte, diálogo ou dublagem, baseados nos materiais de origem fornecidos.
A inteligência artificial generativa, que é o avanço moderno da tradicional, pode criar novos ambientes, níveis e até personagens em tempo real, tornando os mundos dos jogos mais dinâmicos e menos dependentes do design manual.
A IAG está transformando o processo de criação em algo muito mais ágil e eficiente. Em ferramentas como Unity e Unreal Engine, por exemplo, ela já é capaz de gerar terrenos, personagens e até diálogos de forma procedural, permitindo que um único desenvolvedor crie mundos vastos e detalhados, algo que, até pouco tempo, exigia equipes inteiras trabalhando durante meses.
A revolução trazida pela IA generativa não se limita a essas plataformas. Engines como Construct 3, Godot e Phaser também estão incorporando essas inovações, trazendo melhorias tanto no aspecto técnico quanto criativo, acelerando consideravelmente o desenvolvimento de jogos.
Para o CEO da Unity, John Riccitiello, a IA generativa vai causar uma transformação na experiência dos jogadores que será dez vezes maior do que qualquer outra inovação recente no setor, como menciona uma matéria da Forbes.
Esses avanços representam uma mudança em como trabalhar os games, pois os desenvolvedores podem economizar tempo em tarefas repetitivas e se concentrar em aspectos mais criativos. Além disso, a IA generativa pode ajudar a criar NPCs mais realistas e adaptáveis, que respondem de forma mais humana e reativa ao comportamento dos jogadores.
Aplicações de machine learning e IA generativa no desenvolvimento de games
Nos últimos anos, várias empresas e pesquisadores começaram a explorar o potencial do machine learning e da IA generativa em jogos. Um exemplo notável é o uso de redes neurais para otimizar o comportamento de personagens e simplificar o design de níveis. Ferramentas como o GANs (Generative Adversarial Networks), que envolvem dois sistemas de IA competindo entre si para criar conteúdos cada vez mais realistas, têm sido muito usadas para gerar texturas e ambientes mais detalhados em jogos, onde os algoritmos geram automaticamente cenários com base em regras definidas pelos desenvolvedores, economizando tempo e garantindo um design coeso e único para cada sessão de jogo.
A adaptação de modelos de linguagem em larga escala (LLMs) ao criar narrativas para games está revolucionando o desenvolvimento das histórias, ao possibilitar que os jogadores atuem diretamente no processo criativo. Um estudo apresentado na conferência IEEE CoG de 2024 investiga como a colaboração entre IA, jogadores e desenvolvedores pode gerar novas narrativas e ainda mais dinâmicas, proporcionando uma experiência de jogo mais rica e envolvente.
A IA generativa pode ser mais criativa, mas também possui problemas com direitos de propriedade intelectual. Assim como os prós, a inteligência artificial dentro dos games também tem os seus contras e, neste artigo, nós contamos todos eles: LINK ARTIGO
Narrativas e personagens mais reativos e realistas
A Nvidia com sua tecnologia de aceleradores de IA produziu alguns softwares de exemplo em como IA pode ser usada em jogos
Talvez o mais empolgante uso de IA generativa e machine learning no desenvolvimento de jogos é a criação de personagens mais realistas e reativos. Ao contrário dos NPCs tradicionais, que seguem regras rígidas, personagens controlados pela inteligência artificial avançada podem “aprender” com o comportamento do jogador e reagir de maneira mais adaptativa.
Essa tecnologia é especialmente útil para melhorar a imersão e a narrativa dinâmica. Imagine um jogo onde as decisões do jogador influenciam diretamente os diálogos, emoções e ações dos personagens, de forma imprevisível e única para cada partida. Ele é chamado de Jogos AI-driven, e já está sendo explorado em games com algoritmos de machine learning que analisam o comportamento do jogador e criam uma história personalizada, como em Red Dead Redemption 2, que dependendo da sua honra você é tratado diferente perto de um NPC, ou se encontrar algum deles que você ajudou no meio do percurso, ele vai lembrar o que você fez quando te ver novamente.
A IA generativa será a substituição de desenvolvedores?
Apesar da preocupação constante da substituição, a IA deve ser usada somente como uma ferramenta facilitadora, e aplicações além de seu alcance pode levar a situações de fragilidade no código e falta de documentação precisa para manutenção funcional do programa.
Uma preocupação comum entre os profissionais da indústria, que veio juntamente com a popularização da inteligência artificial, é que adotar os serviços de IA no desenvolvimento de jogos possa substituir o trabalho humano. A realidade é que a IA é uma ferramenta poderosa para otimizar processos, mas não para substituí-los.
Por exemplo, artistas podem usar redes neurais para gerar rapidamente esboços ou texturas, que então serão refinados e aprimorados de maneira personalizada por seres humanos. Da mesma forma, designers de nível podem utilizar IA generativa para criar protótipos que servirão como base para suas próprias criações.
A IA pode automatizar tarefas repetitivas, como a criação de assets básicos ou a geração de terrenos, mas ela ainda precisa de intervenção humana para garantir a qualidade, o design criativo e a visão de cada projeto. Os desenvolvedores podem se concentrar em aspectos mais criativos, enquanto a IA cuida das tarefas mais mundanas e técnicas.
Além de servir como ajuda nestes pontos, a IA facilita a otimização de recursos, ajudando a melhorar o desempenho do jogo em diferentes plataformas sem a necessidade de retrabalho por parte da equipe técnica, o que é particularmente importante em uma era onde os jogos estão cada vez mais complexos e precisam rodar de maneira eficiente em diferentes dispositivos.
Essa mudança abre espaço para novas oportunidades e especializações dentro do campo, com os profissionais aprendendo a integrar as ferramentas em seu fluxo de trabalho, ao invés de competir com elas.
O futuro da IA generativa nos games
Com o avanço das redes neurais e IA generativa, é esperado que a IA tenha um desempenho ainda melhor no desenvolvimento de jogos no futuro. Ferramentas de IA estão rapidamente evoluindo para se tornarem assistentes essenciais para desenvolvedores, permitindo a criação de mundos e narrativas mais ricos e adaptáveis.
Com o avanço da IA generativa, as histórias nos jogos podem se adaptar em tempo real às escolhas e comportamentos dos jogadores. Ao invés de narrativas lineares ou com ramificações pré-definidas, os jogos poderão criar enredos exclusivos para cada jogador, onde a IA cria diálogos, personagens e reviravoltas conforme a interação do jogador.
A criação procedural, já vista em jogos como No Man”s Sky e Minecraft, ficará ainda mais avançada. A IA generativa permitirá a criação de mundos ainda mais complexos, detalhados e imprevisíveis, com ecossistemas dinâmicos, comportamentos mais naturais para NPCs e cenários que mudam conforme as decisões do jogador.
Com a IA gerando conteúdo em tempo real, será possível adaptar os jogos a diferentes tipos de jogadores. Por exemplo, o nível de dificuldade, a complexidade das histórias ou os tipos de desafios poderão se ajustar automaticamente às preferências e habilidades individuais de cada jogador, deixando os games mais inclusivos.
Os jogos poderão reagir a comandos de voz e gerar respostas em tempo real, criando experiências em que o jogador interage de maneira mais fluida com o mundo virtual, seja conversando com personagens ou influenciando diretamente a narrativa por meio de suas decisões verbais.
Apesar da IA apresentar seus desafios, ela tem se mostrado uma ferramenta poderosa para facilitar o trabalho dos desenvolvedores, ao invés de complicá-lo ou substituí-lo. A integração dessas tecnologias promete elevar o patamar da indústria de jogos, proporcionando experiências cada vez mais ricas e personalizadas para os jogadores.