L’intelligenza artificiale rompe il ghiaccio nell'”Era glaciale” di Web3 Gaming

Nel mondo dei giochi Web3 stiamo assistendo a un’epoca difficile. Dal 2018 al 2023 sono stati lanciati in totale 2817 giochi Web3, ma purtroppo 2127 di essi (75,5%) sono falliti. Questi dati evidenziano le difficoltà del settore.

Nonostante non abbiano scatenato un’ondata significativa dal 2018, i giochi Web3 sono spesso visti con grandi aspettative ogni volta che il mercato delle criptovalute registra nuovi massimi. Con le attuali prospettive rialziste del mercato, potremmo vedere molti giochi raggiungere valutazioni astronomiche.

Guardando al 2024 e al 2025, l’esplosione concentrata di modelli di IA come DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney e ChatGPT probabilmente guiderà l’integrazione dell’IA nel Web3. A luglio, DeGame ha annunciato ufficialmente il lancio della funzione “AI Generated Game”, con l’obiettivo di rivitalizzare l’industria dei giochi Web3 con strumenti interoperabili, componibili, programmabili e modelli modulari di generazione di giochi/video/voce.

Con quasi 3 miliardi di giocatori Web2 e circa 600 milioni di utenti Web3 a livello globale, i giochi Web3 hanno una forte base narrativa. Tuttavia, la maggior parte dei fondi e dei progetti si concentra sulle infrastrutture, mancando nuovi punti di crescita per l’adozione e la conversione degli utenti di massa.

La chiave per far progredire l’industria dei giochi sta nella trasformazione tecnologica. L’applicazione della tecnologia AI nello sviluppo dei giochi sta maturando e l’utilizzo di modelli di generazione AI per affrontare i problemi tipici dei giochi Web3 può essere la soluzione migliore per l’esplosione e la crescita a breve termine.

Rompere la narrazione dell’era glaciale

La giocabilità è stata uno dei principali difetti che ha impedito ai giochi Web3 di attrarre una vasta base di giocatori. Il gameplay monotono e la grafica grezza spesso fanno sentire i giocatori come se stessero tornando indietro a un decennio fa. Per i giocatori comuni, l’unico criterio di valutazione della qualità di un gioco è il divertimento. L’eccessiva enfasi sul “Fi” nei giochi Web3 può solo attirare i coltivatori di oro e non riesce a convertire gli utenti Web2 su larga scala.

Realisticamente, il settore dei giochi, in quanto industria ad alta intensità di capitale e di tempo, ha bisogno della spinta congiunta di capitale, tempo e tecnologia per esplodere. Mentre ci avviciniamo al 2024, l’IA sembra in grado di riunire questi elementi. Il miglioramento degli strumenti di generazione modulare dell’IA fornisce un supporto più forte ai giochi Web3 per avanzare verso la produzione AAA e l’alta qualità.

Nei giochi tradizionali, i PNG (personaggi non giocanti) hanno un’intelligenza artificiale molto limitata, spesso in grado di operare solo in situazioni fisse. Con la tecnologia AI, i PNG possono simulare il comportamento umano in modo più realistico e operare in modo più intelligente. Ad esempio, in “Salvami! Labor Law Guardian”, i PNG AI possono dialogare in tempo reale, migliorando l’interattività e l’immersione nel gioco.

Inoltre, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per generare ambienti, immagini dei personaggi e valori di bilanciamento, arricchendo ulteriormente la diversità e la giocabilità del gioco. Le interazioni di gioco tradizionali, spesso basate su tastiera e mouse, possono essere insoddisfacenti per i giocatori. Con la tecnologia AI, è possibile realizzare metodi di interazione più intuitivi e vivaci, come la voce, i gesti e le espressioni.

Nel complesso, l’applicazione più riuscita dell’IA nel campo dei giochi è senza dubbio il miglioramento dell’esperienza di gioco e la personalizzazione dei contenuti. I modelli di generazione dell’IA possono ottimizzare il processo di sviluppo del gioco in un ciclo breve, integrando più aspetti salienti dei giochi Web2 tradizionali a un costo di sviluppo inferiore, agevolando così la partecipazione degli utenti incrementali ai giochi Web3. Si tratta di un passo fondamentale per la migrazione su larga scala degli utenti Web2 ai giochi Web3.

Liberare la creatività illimitata

La blockchain decentralizzata è una forza significativa nel bilanciamento dell’IA (e dell’apprendimento automatico). Può combinarsi con altre tecnologie, come ZK, per ottimizzare il quadro di fiducia dell’apprendimento automatico e utilizzare efficacemente le risorse a coda lunga per ridurre il costo e la soglia di utilizzo dell’IA. D’altra parte, molte applicazioni Web3 sacrificano l’esperienza dell’utente per la sicurezza e la decentralizzazione, e l’IA può aiutare a ottimizzare e migliorare l’esperienza dell’utente, ed è qui che l’IA può potenziare il Web3.

Negli scenari applicativi pratici, sebbene esistano casi d’uso per AI+DeFi e AI+DID/Social, l’IA generativa è naturalmente adatta ai giochi basati su testo, sandbox, simulazione, open-world e UGC (contenuti generati dall’utente) familiari agli utenti Web2. Riscrivendo la logica di gioco con l’IA, aggiungendo più incertezza e casualità, i giochi Web3 possono scontrarsi con l’IA per creare scintille uniche.

Ad esempio, un’innovazione significativa dei giochi Web3 è la richiesta agli utenti e alle piattaforme di co-creare il gioco, piuttosto che seguire un gioco pre-pianificato e limitato. Nei giochi esiste il concetto di Lore, tradizionalmente progettato dagli sviluppatori di giochi e del tutto prevedibile. Con i modelli di intelligenza artificiale, i vari input possono essere aggregati per generare risultati imprevedibili, dando al gioco infinite possibilità.

Immaginate un futuro in cui possiamo accedere a magici mondi virtuali attraverso dispositivi AR/VR. Potremmo creare istantaneamente oggetti in 2D e 3D dalla nostra immaginazione con delle istruzioni, come lanciare un incantesimo e possederli veramente (dati ospitati sulla catena pubblica). Potremmo interagire con PNG AI intelligenti nel mondo virtuale, influenzando lo sviluppo della storia del gioco, il tutto supportato da un’infrastruttura open-source completamente trasparente.

In questa visione, i giochi Web3 guidati dall’intelligenza artificiale libereranno una creatività illimitata.

Evoluzione rapida e integrazione continua

In realtà, la forma embrionale dei giochi sviluppati dall’intelligenza artificiale potrebbe risalire anche a prima.

L’applicazione dell’IA nello sviluppo di giochi può essere fatta risalire a giochi classici come “StarCraft” e “Diablo”. All’epoca, gli sviluppatori utilizzavano sistemi di IA per creare mondi virtuali e personaggi interattivi, che sono diventati configurazioni standard per lo sviluppo di tali piattaforme interattive.

Le prime ricerche sullo sviluppo di giochi legati all’intelligenza artificiale si concentravano sul controllo dei PNG. Con lo sviluppo della tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), sono emersi lavori pionieristici che utilizzano la tecnologia di apprendimento profondo per generare livelli.

Un esempio notevole è MarioGPT, che ha generato con successo parti dei livelli di “Super Mario Bros.” utilizzando un modello GPT-2 ottimizzato.

Con la rapida iterazione dei modelli, le capacità dell’IA stanno diventando sempre più potenti. Per i professionisti dei giochi Web3, il punto centrale è come utilizzare l’IA per creare giochi di alta qualità e come applicare i modelli di generazione dell’IA al processo di sviluppo per acquisire utenti incrementali.

DeGame AI è un modello generativo leggero e uno strumento di creazione senza codice. Supporta gli utenti nell’integrazione degli strumenti DeGame AI nell’ecosistema di produzione di giochi esistente durante lo sviluppo o l’ottimizzazione del gioco per automatizzare le attività di creazione di contenuti impegnativi. Basato sulla rete neurale Transformer, DeGame AI fornisce anche funzioni di generazione di video da testo a gioco attraverso i modelli Annotation e Substation di DeGame.

Speriamo di assistere alla nascita di mondi generati proceduralmente, ognuno con la sua ricca storia, i suoi abitanti e i suoi misteri. Ci saranno romanzi interattivi, con storie che si evolvono grazie alle scelte del giocatore e che vengono raccontate attraverso immagini, video e audio generati, dando ai giochi Web3 maggiori possibilità.

Conclusione

Per completare un’opera di gioco, un Web3 deve occuparsi di interattività, giocabilità e contenuti con un nucleo di trama, considerare le connessioni di trama tra i personaggi del gioco e progettare attentamente i livelli di gioco e gli obiettivi per i giocatori. Con modelli avanzati di generazione dell’intelligenza artificiale, la creatività e l’immaginazione possono essere trasformate in meccaniche di gioco e trame complesse.

I PNG AI con tratti di personalità vivaci possono guidare le azioni dei giocatori, innescare eventi che influenzano la direzione della storia del gioco e migliorare lo sviluppo e l’efficienza operativa del gioco, riducendo i costi di sviluppo e operativi e generando così nuovi punti di crescita dei profitti.

La tecnologia AI ha numerose applicazioni nello sviluppo e nel funzionamento dei giochi, tra cui la pianificazione della storia, la generazione di mappe, la progettazione di livelli, la creazione di compiti, la generazione di dialoghi, la narrazione, la creazione di modelli e la generazione di regole per la crescita e i sistemi economici del gioco.

Siamo solo all’inizio. Crediamo che l’esplorazione dell’intelligenza artificiale e dei giochi Web3 aprirà le porte a un nuovo mondo di gioco. Con i progressi tecnologici e le applicazioni più profonde, i giocatori possono sperare in esperienze di gioco più uniche che trascendono i confini tradizionali del gioco, offrendo un mondo di gioco più coinvolgente e interattivo. Per i giocatori appassionati di giochi e innovazione tecnologica, questa è un’era entusiasmante.