La IA rompe el hielo en «Ice Age» de Web3 Gaming

En el mundo de los juegos Web3, estamos siendo testigos de una era desafiante. De 2018 a 2023, se lanzaron un total de 2817 juegos Web3, pero lamentablemente, 2127 de ellos (75,5%) fracasaron. Estos datos ponen de manifiesto las dificultades a las que se enfrenta el sector.

A pesar de no provocar una ola significativa desde 2018, los juegos Web3 suelen verse con grandes expectativas cada vez que el mercado de criptodivisas experimenta nuevos máximos. Con las perspectivas alcistas del mercado actual, podríamos ver muchos juegos alcanzando valoraciones astronómicas.

De cara a 2024 y 2025, es probable que la explosión concentrada de modelos de IA como DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney y ChatGPT impulse la integración de la IA en Web3. En julio, DeGame anunció oficialmente el lanzamiento de la función «AI Generated Game», con el objetivo de revitalizar la industria del juego en Web3 con herramientas interoperables, componibles y programables, y modelos modulares de generación de juego/vídeo/voz.

Con casi 3.000 millones de jugadores de Web2 y unos 600 millones de usuarios de Web3 en todo el mundo, los juegos de Web3 tienen una sólida base narrativa. Sin embargo, la mayoría de los fondos y proyectos se concentran en la infraestructura, a falta de nuevos puntos de crecimiento para la adopción y conversión masiva de usuarios.

La clave del avance de la industria del juego reside en la transformación tecnológica. La aplicación de la tecnología de IA en el desarrollo de juegos está madurando, y el uso de modelos de generación de IA para resolver los problemas típicos a los que se enfrentan los juegos Web3 puede ser la mejor solución para despegar y crecer a corto plazo.

Romper la narrativa de la «Edad de Hielo

La jugabilidad ha sido uno de los principales defectos que han impedido a los juegos Web3 atraer a un gran número de jugadores. La jugabilidad monótona y los gráficos toscos suelen hacer que los jugadores se sientan como si estuvieran retrocediendo a una década atrás. Para los jugadores normales, el único criterio para evaluar la calidad de un juego es si es divertido. El énfasis excesivo en la «Fi» en los juegos Web3 sólo puede atraer a los granjeros de oro y no consigue convertir a los usuarios Web2 a gran escala.

Siendo realistas, el sector del juego, como industria que requiere mucho capital y tiempo, necesita el empuje conjunto del capital, el tiempo y la tecnología para explotar. A medida que nos acercamos a 2024, la IA parece capaz de aunar estos elementos. La mejora de las herramientas modulares de generación de IA proporciona un mayor apoyo para que los juegos Web3 avancen hacia la producción AAA y la alta calidad.

En los juegos tradicionales, los PNJ (personajes no jugadores) tienen una inteligencia artificial muy limitada, a menudo sólo capaces de actuar en situaciones fijas. Con la tecnología de IA, los PNJ pueden simular el comportamiento humano con más realismo y actuar de forma más inteligente. Por ejemplo, en «¡Sálvame! Labor Law Guardian», los PNJ de IA pueden dialogar en tiempo real, mejorando la interactividad y la inmersión del juego.

Además, la IA puede utilizarse para generar entornos, imágenes de personajes y valores de equilibrio, lo que enriquece aún más la diversidad y jugabilidad del juego. Las interacciones tradicionales de los juegos, a menudo basadas en el teclado y el ratón, pueden resultar insatisfactorias para los jugadores. Con la tecnología de IA, se pueden conseguir métodos de interacción más intuitivos y vívidos, como la voz, los gestos y las expresiones.

En general, la aplicación más exitosa de la IA en el campo de los juegos es, sin duda, la mejora de la experiencia de juego y la personalización del contenido de los juegos. Los modelos de generación de IA pueden optimizar el proceso de desarrollo de juegos en un ciclo corto, integrando múltiples aspectos destacados de los juegos Web2 tradicionales a un coste de desarrollo menor, lo que facilita la participación de los usuarios incrementales en los juegos Web3. Se trata de un paso crucial para la migración a gran escala de los usuarios de Web2 a los juegos de Web3.

Creatividad sin límites

La cadena de bloques descentralizada es una fuerza significativa para equilibrar la IA (y el aprendizaje automático). Puede combinarse con otras tecnologías, como ZK, para optimizar el marco de confianza del aprendizaje automático, y utilizar eficazmente los recursos de cola larga para reducir el coste y el umbral de uso de la IA. Por otro lado, muchas aplicaciones Web3 sacrifican la experiencia del usuario por la seguridad y la descentralización, y la IA puede ayudar a optimizar y mejorar la experiencia del usuario, que es donde la IA puede potenciar Web3.

En los escenarios de aplicación práctica, aunque existen casos de uso para la IA+DeFi y la IA+DID/Social, la IA generativa es naturalmente adecuada para los juegos basados en texto, sandbox, simulación, mundo abierto y UGC (contenido generado por el usuario) familiares para los usuarios de Web2. Al reescribir la lógica del juego con la IA, añadiendo más incertidumbre y aleatoriedad, los juegos de Web3 pueden chocar con la IA para crear chispas únicas.

Por ejemplo, una innovación significativa de los juegos Web3 es requerir que los usuarios y las plataformas cocreen el juego, en lugar de seguir un plan preestablecido y limitado. En los juegos existe el concepto de Lore, tradicionalmente diseñado por los desarrolladores de juegos y totalmente predecible. Con los modelos de IA, pueden agregarse diversas entradas para generar salidas impredecibles, dando al juego infinitas posibilidades.

Imagina un futuro en el que podamos acceder a mundos virtuales mágicos a través de dispositivos AR/VR. Podríamos crear instantáneamente objetos 2D y 3D a partir de nuestra imaginación con indicaciones, como lanzar un hechizo y poseerlos realmente (datos alojados en la cadena pública). Podríamos interactuar con NPC inteligentes de IA en el mundo virtual, influyendo en el desarrollo de la historia del juego, todo ello con el apoyo de una infraestructura de código abierto totalmente transparente.

En esta visión, los juegos Web3 impulsados por la IA darán rienda suelta a una creatividad sin límites.

Evolución rápida e integración continua

De hecho, la forma embrionaria de los juegos desarrollados por IA puede remontarse incluso a antes.

La aplicación de la IA en el desarrollo de juegos se remonta a juegos clásicos como «StarCraft» y «Diablo». En aquella época, los desarrolladores utilizaban sistemas de IA para crear mundos y personajes virtuales interactivos, que se han convertido en configuraciones estándar para desarrollar este tipo de plataformas interactivas.

Las primeras investigaciones de desarrollo de juegos relacionados con la IA hacían hincapié en el control de los PNJ. Con el desarrollo de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural (PLN), surgieron trabajos pioneros que utilizaban la tecnología de aprendizaje profundo para generar niveles.

Un ejemplo notable es MarioGPT, que generó con éxito partes de los niveles de «Super Mario Bros.» utilizando un modelo GPT-2 ajustado.

Con la rápida iteración de modelos, las capacidades de la IA son cada vez más potentes. Para los profesionales de los juegos Web3, lo fundamental es cómo utilizar mejor la IA para crear juegos de alta calidad y cómo aplicar modelos de generación de IA al proceso de desarrollo para captar usuarios incrementales.

DeGame AI es un modelo generativo ligero y una herramienta de creación sin código. Ayuda a los usuarios a integrar las herramientas de IA de DeGame en el ecosistema de producción de juegos existente durante el desarrollo o la optimización del juego para automatizar las tareas de creación de contenidos más exigentes. Basado en la red neuronal Transformer, DeGame AI también proporciona funciones de generación de vídeo de texto a juego a través de los modelos Annotation y Substation de DeGame.

Esperamos ver la aparición de mundos generados proceduralmente, cada uno con su rica historia, habitantes y misterios. Habrá novelas interactivas, con historias que evolucionarán gracias a las elecciones del jugador y se contarán mediante imágenes, vídeos y audio generados, lo que dará más posibilidades a los juegos Web3.

Conclusión

Para completar una obra de juego, un Web3 practicante de juegos debe cubrir la interactividad, la jugabilidad y el contenido con un núcleo argumental, considerar las conexiones argumentales entre los personajes del juego y diseñar cuidadosamente los niveles de juego y los objetivos para los jugadores. Con modelos avanzados de generación de IA, la creatividad y la imaginación pueden transformarse en mecánicas de juego y argumentos complejos.

Los PNJ de IA con rasgos de personalidad vívidos pueden dirigir las acciones de los jugadores, desencadenar acontecimientos que afecten a la dirección de la historia del juego y mejorar la eficacia del desarrollo y el funcionamiento del juego, reduciendo los costes de desarrollo y funcionamiento y generando así nuevos puntos de crecimiento de los beneficios.

La tecnología de IA tiene numerosas aplicaciones en el desarrollo y la explotación de juegos, como la planificación de historias, la generación de mapas, el diseño de niveles, la creación de tareas, la generación de diálogos, la narración de historias, la creación de modelos y la generación de reglas para el crecimiento y los sistemas económicos del juego.

No hemos hecho más que empezar. Creemos que explorar la IA y los juegos Web3 abrirá una puerta a un nuevo mundo de juegos. Con los avances tecnológicos y aplicaciones más profundas, los jugadores pueden esperar experiencias de juego más únicas que trasciendan los límites de los juegos tradicionales, ofreciendo un mundo de juego más inmersivo e interactivo. Para los jugadores apasionados por los juegos y la innovación tecnológica, ésta es una era apasionante.