نشهد في عالم ألعاب Web3 حقبة مليئة بالتحديات. ففي الفترة من 2018 إلى 2023، تم إطلاق ما مجموعه 2817 لعبة Web3، ولكن للأسف، فشلت 2127 لعبة منها (75.5%). تسلط هذه البيانات الضوء على الصعوبات التي تواجهها الصناعة.
على الرغم من أن ألعاب Web3 لم تُثير موجة كبيرة منذ عام 2018، إلا أن ألعاب Web3 غالباً ما تشهد توقعات عالية كلما شهد سوق العملات الرقمية ارتفاعات جديدة. ومع التوقعات الصعودية الحالية للسوق، قد نشهد وصول العديد من الألعاب إلى تقييمات فلكية.
وبالنظر إلى عامي 2024 و2025، من المرجح أن يؤدي الانفجار المركّز لنماذج الذكاء الاصطناعي مثل DALL-E وStable Diffusion وMidjourney وChatGPT إلى دفع دمج الذكاء الاصطناعي في Web3. في يوليو، أعلنت DeGame رسمياً عن إطلاق ميزة “اللعبة المولدة بالذكاء الاصطناعي”، بهدف تنشيط صناعة ألعاب Web3 بأدوات قابلة للتشغيل البيني وقابلة للتركيب والبرمجة ونماذج توليد الألعاب/الفيديو/الصوت المعيارية.
مع وجود ما يقرب من 3 مليارات لاعب على الويب 2 وحوالي 600 مليون مستخدم للويب 3 على مستوى العالم، تتمتع ألعاب الويب 3 بأساس سردي قوي. ومع ذلك، فإن معظم الأموال والمشاريع تتركز على البنية التحتية، وتفتقر إلى نقاط نمو جديدة لتبني المستخدمين على نطاق واسع وتحويلهم.
يكمن مفتاح تقدم صناعة الألعاب في التحول التكنولوجي. إن تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في تطوير الألعاب آخذ في النضوج، وقد يكون استخدام نماذج توليد الذكاء الاصطناعي لمعالجة المشكلات النموذجية التي تواجهها ألعاب الويب 3 أفضل حل لتحقيق الاختراق والنمو على المدى القصير.
كسر سردية “العصر الجليدي”
كانت إمكانية اللعب عيبًا كبيرًا يحد من قدرة ألعاب Web3 على جذب قاعدة كبيرة من اللاعبين. غالباً ما تجعل طريقة اللعب الرتيبة والرسومات البدائية اللاعبين يشعرون وكأنهم يعودون إلى عقد مضى. بالنسبة للاعبين العاديين، المعيار الصعب الوحيد لتقييم جودة اللعبة هو ما إذا كانت ممتعة أم لا. التركيز المفرط على “Fi” في ألعاب Web3 لا يمكن أن يجذب سوى مزارعي الذهب ويفشل في تحويل مستخدمي Web2 على نطاق واسع.
من الناحية الواقعية، يحتاج قطاع الألعاب، كصناعة تحتاج إلى رأس مال ووقت طويل، إلى دفعة مشتركة من رأس المال والوقت والتكنولوجيا لتزدهر. وبينما ننتقل إلى عام 2024، يبدو أن الذكاء الاصطناعي قادر على الجمع بين هذه العناصر معاً. يوفر تحسين أدوات توليد الذكاء الاصطناعي المعيارية دعمًا أقوى لألعاب Web3 للتقدم نحو إنتاج ألعاب AAA وبجودة عالية.
في الألعاب التقليدية، تتمتع الشخصيات غير القابلة للعب (NPCs) (الشخصيات غير اللاعب) بذكاء اصطناعي محدود للغاية، وغالبًا ما تكون قادرة على العمل في مواقف ثابتة فقط. مع تقنية الذكاء الاصطناعي، يمكن للشخصيات غير القابلة للعب محاكاة السلوك البشري بشكل أكثر واقعية والعمل بذكاء أكبر. على سبيل المثال، في “أنقذني! Labor Law Guardian”، يمكن لشخصيات الذكاء الاصطناعي غير القابلة للعب الانخراط في حوار في الوقت الحقيقي، مما يعزز التفاعل والانغماس في اللعبة.
علاوةً على ذلك، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد البيئات وصور الشخصيات وقيم التوازن، مما يثري تنوع اللعبة وإمكانية اللعب. قد تكون تفاعلات اللعبة التقليدية، التي تعتمد غالبًا على لوحة المفاتيح والفأرة، غير مرضية للاعبين. مع تقنية الذكاء الاصطناعي، يمكن تحقيق طرق تفاعل أكثر سهولة وحيوية مثل الصوت والإيماءات والتعبيرات.
وبشكل عام، فإن أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي نجاحاً في مجال الألعاب هو بلا شك تعزيز تجربة اللعب وإضفاء الطابع الشخصي على محتوى اللعبة. يمكن لنماذج توليد الذكاء الاصطناعي تحسين عملية تطوير الألعاب خلال دورة قصيرة، ودمج العديد من الملامح البارزة لألعاب Web2 التقليدية بتكلفة تطوير أقل، وبالتالي تسهيل مشاركة المستخدمين المتزايدين في ألعاب Web3. وهذه خطوة حاسمة لترحيل مستخدمي Web2 إلى ألعاب Web3 على نطاق واسع.
إطلاق العنان لإبداع غير محدود
تُعد سلسلة الكتل اللامركزية قوة كبيرة في تحقيق التوازن بين الذكاء الاصطناعي (والتعلم الآلي). ويمكنها أن تتحد مع تقنيات أخرى، مثل ZK، لتحسين إطار الثقة للتعلم الآلي، والاستفادة الفعالة من الموارد طويلة الأمد لتقليل تكلفة وعتبة استخدام الذكاء الاصطناعي. من ناحية أخرى، فإن العديد من تطبيقات Web3 تضحي بتجربة المستخدم من أجل الأمن واللامركزية، ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحسين تجربة المستخدم وتعزيزها، وهو المجال الذي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يمكّن Web3.
في سيناريوهات التطبيق العملي، على الرغم من وجود حالات استخدام للذكاء الاصطناعي + الذكاء الاصطناعي + الذكاء الاصطناعي + الذكاء الاصطناعي + الذكاء الاصطناعي + الذكاء الاصطناعي/المجتمعي، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي مناسب بشكل طبيعي للألعاب القائمة على النصوص، وصندوق الرمل، والمحاكاة، والعالم المفتوح، والمحتوى الذي ينشئه المستخدم (المحتوى الذي ينشئه المستخدم) المألوف لمستخدمي Web2. من خلال إعادة كتابة منطق اللعبة بالذكاء الاصطناعي، وإضافة المزيد من عدم اليقين والعشوائية، يمكن لألعاب Web3 أن تتصادم مع الذكاء الاصطناعي لخلق شرارات فريدة من نوعها.
على سبيل المثال، من الابتكارات المهمة لألعاب الويب 3، على سبيل المثال، تتطلب من المستخدمين والمنصات المشاركة في إنشاء اللعبة، بدلاً من اتباع لعبة محدودة ومخططة مسبقاً. هناك مفهوم “لور” في الألعاب، وهو مفهوم تقليدي صممه مطورو الألعاب ويمكن التنبؤ به تماماً. مع نماذج الذكاء الاصطناعي، يمكن تجميع المدخلات المختلفة لتوليد مخرجات لا يمكن التنبؤ بها، مما يمنح اللعبة إمكانيات لا نهائية.
تخيل مستقبلاً يمكننا فيه الوصول إلى عوالم افتراضية سحرية من خلال أجهزة الواقع المعزز/الواقع الافتراضي. يمكننا على الفور إنشاء كائنات ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد من خيالنا من خلال مطالباتنا، مثل إلقاء تعويذة وامتلاكها حقًا (بيانات مستضافة على السلسلة العامة). يمكننا التفاعل مع الشخصيات غير القابلة للعب بالذكاء الاصطناعي الذكي في العالم الافتراضي، والتأثير على تطوير قصة اللعبة، وكل ذلك مدعوم ببنية تحتية مفتوحة المصدر شفافة تماماً.
في هذه الرؤية، ستطلق ألعاب Web3 القائمة على الذكاء الاصطناعي العنان لإبداع غير محدود.
التطور السريع والتكامل المستمر
في الواقع، قد يعود تاريخ الشكل الجنيني للألعاب المطورة بالذكاء الاصطناعي إلى ما قبل ذلك.
يمكن إرجاع تطبيق الذكاء الاصطناعي في تطوير الألعاب إلى الألعاب الكلاسيكية مثل “StarCraft” و”Diablo”. في ذلك الوقت، استخدم المطورون أنظمة الذكاء الاصطناعي لإنشاء عوالم وشخصيات افتراضية تفاعلية، والتي أصبحت تكوينات قياسية لتطوير مثل هذه المنصات التفاعلية.
ركزت أبحاث تطوير الألعاب المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في وقت مبكر على التحكم في الشخصيات غير القابلة للعب. ومع تطور تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ظهرت أعمال رائدة باستخدام تقنية التعلم العميق لتوليد المستويات.
أحد الأمثلة البارزة على ذلك هو MarioGPT، الذي نجح في توليد أجزاء من المستويات في لعبة “سوبر ماريو بروس” باستخدام نموذج GPT-2 المعدّل بدقة.
مع التكرار السريع للنماذج، أصبحت قدرات الذكاء الاصطناعي أكثر قوة. بالنسبة لممارسي ألعاب الويب 3، فإن جوهر الأمر بالنسبة لممارسي ألعاب الويب 3 هو كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء ألعاب عالية الجودة بشكل أفضل وكيفية تطبيق نماذج توليد الذكاء الاصطناعي في عملية التطوير لجذب المستخدمين المتزايدين.
DeGame الذكاء الاصطناعي هو نموذج توليد خفيف الوزن وأداة إنشاء بدون كود. يدعم المستخدمين في دمج أدوات DeGame AI في النظام البيئي الحالي لإنتاج الألعاب أثناء تطوير اللعبة أو تحسينها لأتمتة مهام إنشاء المحتوى الصعبة. استنادًا إلى الشبكة العصبية Transformer، يوفر DeGame AI أيضًا وظائف توليد النصوص إلى فيديو الألعاب من خلال نموذجي DeGame Annotation و Substation.
نأمل أن نشهد ظهور عوالم مولدة إجرائيًا، لكل منها تاريخه الثري وسكانه وألغازه. ستكون هناك روايات تفاعلية، مع قصص تتطور من خلال اختيارات اللاعبين، ويتم سردها من خلال الصور ومقاطع الفيديو والصوت المولدة، مما يمنح ألعاب الويب 3 المزيد من الإمكانيات.
الخاتمة
لإكمال عمل اللعبة، يجب على ويب3 يجب على ممارس اللعبة أن يغطي التفاعل وإمكانية اللعب والمحتوى مع جوهر القصة، والنظر في روابط الحبكة بين الشخصيات في اللعبة، وتصميم مستويات اللعبة وأهدافها بعناية للاعبين. وبفضل نماذج توليد الذكاء الاصطناعي المتقدمة، يمكن تحويل الإبداع والخيال إلى ميكانيكا ألعاب معقدة وقصص معقدة.
يمكن للشخصيات غير القابلة للعب بالذكاء الاصطناعي ذات السمات الشخصية الحية أن تقود تصرفات اللاعب، وتؤدي إلى أحداث تؤثر على اتجاه قصة اللعبة، وتحسن من كفاءة تطوير اللعبة وتشغيلها، مما يقلل من تكاليف التطوير والتشغيل، وبالتالي تحقيق نقاط نمو أرباح جديدة.
تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لها تطبيقات عديدة في تطوير الألعاب وتشغيلها، بما في ذلك تخطيط القصة، وتوليد الخرائط، وتصميم المستويات، وإنشاء المهام، وتوليد الحوار، ورواية القصص، وإنشاء النماذج، وتوليد قواعد للنمو داخل اللعبة والأنظمة الاقتصادية.
نحن في البداية فقط. نحن نعتقد أن استكشاف الذكاء الاصطناعي وألعاب Web3 سيفتح باباً لعالم ألعاب جديد. فمع التقدم التكنولوجي والتطبيقات الأعمق، يمكن للاعبين التطلع إلى المزيد من تجارب الألعاب الفريدة التي تتجاوز حدود الألعاب التقليدية، وتقدم عالماً أكثر غامرة وتفاعلية في الألعاب. بالنسبة للاعبين الشغوفين بالألعاب والابتكارات التكنولوجية، فإن هذه حقبة مثيرة.
-
-
-
-
-
-
-
-
