Trí tuệ nhân tạo (AI) trong công cuộc cách mạng hoá Web3 game và metaverse
Với sự phát triển mạnh mẽ của Internet từ những năm 1990 cho đến nay, nhiều công nghệ hiện đại khác nhau đã được tạo ra nhằm mang lại cho con người những trải nghiệm đáng kinh ngạc như các tương tác ảo trong không gian mạng. Trong số các công nghệ đó, Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn để nâng cao trải nghiệm sống động trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta thập kỷ qua vừa qua.
Kể từ khi máy tính ra đời, trò chơi điện tử đã liên tục phát triển, ngày càng trở nên hấp dẫn và phức tạp hơn, nhưng vẫn tập trung vào việc mang lại niềm vui, sự sáng tạo và tương tác cho người chơi trên toàn thế giới. Theo Forbes, ngành trò chơi điện tử có thể trị giá hơn 200 tỷ USD vào năm 2023. Khi thế giới nhanh chóng chuyển dịch sang các phương tiện kỹ thuật số, AI sẽ tăng khả năng tương tác và tạo ra các game thông minh hơn bao giờ hết. Giờ đây, khi chúng ta tiến sâu hơn vào vùng đất chưa được khám phá của Web3 và Metaverse, một câu được đặt ra là:
AI thu hẹp khoảng cách giữa thế giới vật lý và thế giới ảo như thế nào?
Trong khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo (AI – viết tắt của Artificial Intelligence) là thuật ngữ dùng để mô tả khả năng bắt chước, giải quyết vấn đề và ra quyết định như tâm tâm trí con người của máy móc. Điều này có thể được thực hiện bằng nhiều cách, nhưng hững tiến bộ trong Machine Learning (Học máy) và Deep Learning (Học sâu) đã và đang tạo ra một sự thay đổi không hề nhỏ trong hầu hết mọi lĩnh vực của công nghệ.
Machine learning (ML) là một nhánh của AI sử dụng các thuật toán khác nhau xử lý dữ liệu nhằm tạo ra các mô hình có thể huấn luyện máy hoàn thành các nhiệm vụ nhất định. Mục đích chính của ML là cho phép máy “tự học” từ trải nghiệm của nó và đưa ra các dự đoán tương ứng.
Deep learning là một hình thức học máy tiên tiến hơn có thể tạo ra các thuật toán tương tự như các kết nối thần kinh của não người được gọi là Mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Network) để học từ dữ liệu mà không có bất kỳ sự can thiệp nào của con người. Các thuật toán có nhiều cấp độ, mỗi cấp độ thể hiện sự hiểu biết khác nhau về dữ liệu. Các mạng này có thể học cách thực hiện các tác vụ như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ.
Pac-Man là một trò chơi arcade một người chơi cổ điển, trong đó người chơi dưới hình dạng một hình tròn vàng đói sẽ ăn những dấu chấm trong khi cố gắng tránh bốn con ma đầy màu sắc. Pac-Man được phát hành bởi Namco vào năm 1980, trò chơi đã bán được 400.000 tủ chơi game cho các tiệm game trên khắp thế giới và đạt tổng doanh thu 3,5 tỷ USD vào năm 1990. Pac-Man đã trở thành một trong những trò chơi điện tử mang tính biểu tượng nhất mọi thời đại. Nhìn có vẻ đơn giản nhưng Pac-Man lại là một trong những game đầu tiên ứng dụng thành công AI.
Bốn con ma đầy màu sắc trong Pac-Man gồm Inky, Blinky, Pinky và Clyde. Mỗi nhân vật này đều có tên, tính cách và hành vi khác nhau nhằm tấn công người chơi, các hành vi này được tạo ra từ những thuật toán riêng của AI.
Chính thuật toán pathfinding được triển khai bằng AI đã giúp Pac-Man thống trị ngành game trong suốt thời gian tồn tại của nó. Hiện nay, AI đã đạt được những bước tiến vượt bậc, vậy lĩnh vực web3 game non trẻ có thể tận dụng AI như thế nào?
Các trò chơi sử dụng AI nhằm tạo ra các trải nghiệm sống động, có khả năng thích ứng và thử thách hơn cho người chơi khi chơi trên nền tảng ảo. Cho đến thời điểm này, chúng ta có thể thấy rằng hầu hết các trò chơi web3 đang còn thiếu chiều sâu và sự tinh tế cần thiết để thu hút và giữ chân người chơi về lâu dài.
Việc kết hợp AI vào game web3 sẽ là một bước tiến quan trọng để làm tăng tính tương tác và mang lại trải nghiệm thú vị, thử thách hơn bao giờ hết. AI khiến game trở nên lôi cuốn hơn bởi vô số các lợi ích mà nó mang lại.
NFT đã trở thành một làn sóng trong hai năm qua và đóng một vai trò quan trọng trong sự hình thành của wen3 và Metaverse. NFT sẽ tiếp tục phát triển từ các hình ảnh tĩnh sang các bộ sưu tập động, hữu ích và thông minh hơn, và AI có thể sẽ là chìa khóa mở ra làn sóng tiếp theo của NFT.
Được tạo ra từ mô hình GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3, mô hình ngôn ngữ tự phục hồi, sử dụng deep learning để tạo ra các văn bản mô phỏng chữ viết của con người), AI NFT có thể đi kèm với nhiều thuộc tính như hoạt ảnh, tương tác với con người và các khả năng khác đang được phát triển. Việc đưa các tính năng của AI vào NFT có khả năng mang lại những trải nghiệm độc đáo và được cá nhân hóa theo cách mà các công nghệ khác chưa thể đạt được cho đến hiện tại. Ngày càng có nhiều ứng dụng sáng tạo NFT trên thị trường cho phép người dùng tạo ra các tác phẩm nghệ thuật độc đáo và còn có khả năng thu lợi nhuận từ việc giao dịch các tác phẩm này.
Midjourney là một ví dụ tiêu biểu. Midjourney là một công cụ AI sử dụng Machine learning để tạo hình ảnh dựa trên đầu vào là văn bản. Bất kỳ ai cũng có thể tương tác với bot của Midjourney bằng cách nhập mô tả về hình ảnh mà họ muốn xem; bot sau đó sẽ tham chiếu các hình ảnh khác dựa trên mô tả đó và kết hợp chúng thành một tác phẩm nghệ thuật hoàn toàn mới theo các cách vô cùng độc đáo và sáng tạo.
Giá trị của các NFT do AI tạo ra sẽ sớm mở rộng ra ngoài nghệ thuật với các cách sản xuất và phân phối nội dung tiên tiến hơn nhằm tiếp cận tệp người dùng mới hay thậm chí phát hiện các xu hướng mới. Các dự án trò chơi web3 có thể sử dụng AI để tạo hình các nhân vật / hình đại diện NFT trong game với vô số các biến thể trước khi phát triển chúng thành các mô hình 2D hoặc 3D có thể chơi được.
Nhân vật game là yếu tố tạo ra ấn tượng và cảm nhận ban đầu của người chơi đối với trò chơi; Các nhân vật không được đầu tư sẽ làm mất đi sự hấp dẫn về mặt hình ảnh và sự quan tâm của người chơi. Tuy nhiên, việc tạo hình các nhân vật trong game, đặc biệt là game 3D là một quá trình đầy thử thách. Đôi mắt của con người qua hàng trăm nghìn năm phát triển mới trở nên nhạy bén hơn trong việc nhận diện nét mặt của nhau (cần thiết cho cả giao tiếp và tồn tại), điều này khiến công việc tái tạo những cử chỉ và biểu cảm dù đơn giản theo cách chân thực nhất trở nên vô cùng khó khăn. AI mang lại tiềm năng to lớn giải quyết vấn đề này khi các thuật toán AI cải tiến hình ảnh tiên tiến nhất có thể chuyển đổi hình ảnh 3D tổng hợp chất lượng cao thành mô tả giống như đời thực. Deep learning thậm chí còn giúp mô phỏng môi trường và các nhân vật trong game như thật.
Các thuật toán này cũng có thể điều khiển các hành động, giọng nói và hội thoại của nhân vật. Ngoài ra, việc áp dụng AI vào Thực tế ảo hoặc Thực tế tăng cường sẽ mở ra những cách thức mới cho chủ nghĩa hiện thực vào trải nghiệm ảo. Kết quả có thể là một trải nghiệm nhập vai mà người chơi sẽ không bao giờ quên.
Delysium là một trong những trò chơi thế giới mở web3 đầu tiên sử dụng nội dung và nhân vật do AI tạo ra để làm nền tảng cho metaverse của game. Trong Delysium, các nhân vật MetaBeing được hỗ trợ bởi AI có hệ thống não thần kinh hoàn chỉnh và có khả năng tự xây dựng cuộc sống của mình trong thế giới ảo. Các MetaBeing này cũng có thể nắm giữ tài sản của riêng mình, tự động tham gia vào các chế độ trò chơi và kiếm phần thưởng crypto như những người chơi là con người.
Đồ hoạ MetaBeing trong Delysium
Tạo cấp độ trò chơi hoặc Tạo nội dung trò chơi (Procedural Content Generation – PCG)là một tập hợp các phương pháp sử dụng thuật toán AI nâng cao để tạo ra môi trường thế giới mở rộng lớn, các cấp độ trò chơi mới và nhiều các nội dung, tài sản khác của trò chơi. Đây được coi là một trong những ứng dụng hứa hẹn nhất của AI trong thiết kế game. Trò chơi thế giới mở hoặc bản đồ mở bao gồm một số trò chơi phổ biến nhất cho đến nay. Những trò chơi này cho phép người chơi khám phá những cảnh quan rộng lớn. Việc tạo ra những trò chơi như vậy từ quan điểm thiết kế cho đến phát triển thường mất rất nhiều thời gian. Nhưng các thuật toán AI có thể xây dựng và tối ưu hóa khung cảnh mới liên quan đến trạng thái của trò chơi. Hiện tại, chúng tôi chưa thấy bất kỳ trò chơi web3 nào áp dụng các thuật toán này, nhưng hãy lấy No Man’s Sky – một trò chơi web2 làm ví dụ. No Man’s Sky sử dụng AI để liên tục tạo ra vô số cấp độ mới trong quá trình chơi của người chơi.
No Man’s Sky
Ngoài việc tạo các cấp độ chơi, AI có thể được sử dụng để tạo ra các câu chuyện và kịch bản cho trò chơi. Thông thường, AI được sử dụng để tạo ra các câu chuyện mang tính tương tác cao. Trong loại trò chơi này, người dùng tạo ra hoặc tác động đến một cốt truyện kịch tính thông qua các hành động hoặc đoạn hội thoại đã chọn của họ. Các mô hình AI sau đó phân tích văn bản và tạo ra các kịch bản dựa trên cốt truyện đã học trước đó. AI Dungeon 2 là một trong những ví dụ nổi tiếng nhất của ứng dụng này. Trò chơi sử dụng hệ thống tạo văn bản mã nguồn mở hiện đại do OpenAI xây dựng và được train bằng dữ liệu của bộ sách Choose Your Own Adventure.
Việc phát triển game thực sự đòi hỏi nhiều thời gian và chi phí và các nhà phát triển thậm chí còn không chắc chắn rằng trò chơi của họ có được đón nhận. Do đó, việc sử dụng các thuật toán AI có thể giảm đáng kể chi phí tạo nội dung và còn có thể cung cấp cho người dùng trải nghiệm chơi game như trong thế giới thực.
Trong hầu hết các game hiện tại, đặc biệt là game bắn súng góc nhìn thứ nhất và game chiến thuật, đối thủ là các nhân vật không phải người chơi (NPC) được lập trình sẵn và AI có khả năng kiểm soát hành vi của các NPC này. Theo cách truyền thống, AI chơi game dựa trên phân tích thời gian thực về hành động của người dùng và phản ứng của đối thủ đối với những hành động này. Tuy nhiên, bằng cách sử dụng các kỹ thuật như Pattern Recognition (Nhận dạng mẫu) và Reinforcement Learning (RL – Học tăng cường), các NPC hiện có thể phát triển bằng cách tự học từ hành động của chính họ để thích ứng với hành động của người dùng và dự đoán chúng. Điều này giúp các trò chơi trở nên thích nghi và thực tế hơn bằng cách giải thích và phản hồi các hành động của người chơi.
Ngoài ra, AI cho phép các NPC trở nên thông minh hơn và phản ứng với các điều kiện trong trò chơi theo những cách mới lạ và độc đáo khi trò chơi tiến triển. Việc sử dụng kỹ thuật này sẽ làm giảm đáng kể thời gian phát triển của các NPC, vì việc mã hóa hành vi của chúng là một quá trình tẻ nhạt và kéo dài. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các trò chơi web3 khi thị trường thay đổi rất nhanh và dự án cần xây dựng, cập nhật game nhanh nhất có thể để giữ được sự quan tâm và tham gia của cộng đồng.
Deep learning là công nghệ mới nhất có khả năng phát hiện và nhận diện đối tượng. Các trò chơi hiện đại khi kết hợp kỹ thuật này trong hình ảnh của chúng mang lại trải nghiệm chơi game vô cùng sống động. Trong khi điều hướng vũ trụ trong trò chơi, các nhân vật sẽ tình cờ gặp các vật thể trong trò chơi. Người dùng có thể phát hiện các đối tượng khá dễ dàng. Tuy nhiên, các nhân vật trong trò chơi chỉ là những đoạn mã và có thể gặp khó khăn trong việc xác định các vật thể trong môi trường của chúng. AI giúp tạo ra các nhân vật game thông minh có nhiều khả năng xác định chính xác các đối tượng và các biến thể của chúng hơn. Các công cụ thông minh như TensorFlow giúp cung cấp khả năng phát hiện đối tượng tuyệt vời trong các trò chơi điện tử.
AI đóng một vai trò vô cùng to lớn trong việc phát triển trò chơi điện tử và tinh chỉnh chúng theo sở thích của người chơi. Nhưng AI không thể tạo ra một trò chơi hoàn toàn mới ngay từ đầu mà không có bất kỳ kiến thức nào trước đó hoặc chỉ đạo của con người về cách một trò chơi được tạo ra. Nhưng bằng cách cung cấp và train dữ liệu thông qua Machine learning, AI có thể học hỏi từ rất nhiều trò chơi, tạo ra các biểu diễn gần đúng của trò chơi, sau đó tiến hành tổng hợp lại kiến thức từ các biểu diễn này và sử dụng conceptual expansion (Khái niệm mở rộng) để tạo ra các trò chơi mới. Hiện tại, chúng tôi chưa thấy bất kỳ trò chơi nào hoàn toàn do AI tạo ra, nhưng AI đang giúp các nhà phát triển tạo ra trò chơi với tốc độ nhanh hơn nhiều so với trước đây.
Dưới đây là một trò chơi khá thú vị được làm hoàn toàn từ hình ảnh do AI tạo ra. Vào tháng 08/2022, một nhà phát triển độc lập “Nao_u” đã phát hành một trò chơi bắn súng 2D ngắn mà anh xây dựng từ các hình ảnh do AI tạo ra. Game có tên gọi Shoon, Nao_u đã xây dựng game trong ba ngày để xem liệu Midjourney có thể tạo ra tác phẩm nghệ thuật cho một trò chơi hay không. Nao_u thực hiện một cấp độ duy nhất cho trò chơi bắn súng ngang trong khi tạo nền, tàu của người chơi và kẻ thù bằng AI. Nao_u đã xây dựng các mô hình con tàu bằng sử dụng Midjourney khi mô tả hình ảnh liên quan đến Star Wars và Armored Core. Bản thân trò chơi không quá nổi bật nhưng nó cho thấy các ưu điểm và hạn chế của việc sử dụng AI để tạo hình ảnh cho game.
Trong thời đại số hoá, ranh giới giữa thế giới vật lý và thế giới ảo đang dần mờ đi và sự phát triển của Metaverse hứa hẹn sẽ mở ra một kỷ nguyên mới giữa hai thế giới này. Metaverse chứa một lượng lớn dữ liệu tạo bởi AI. Bằng cách kết hợp AI với các công nghệ khác như AR / VR và blockchain, Metaverse sẽ là một thế giới ảo an toàn, chân thực và có thể mở rộng trên một nền tảng luôn hoạt động bền bỉ.
Đây được xem là một trong những khái niệm thú vị thường được tham chiếu nhất trong Metaverse. Mọi người mong đợi hình đại diện của mình có thể hoàn toàn tùy chỉnh hoàn toàn với các tính năng bắt mắt và thể hiện được tính cách cá nhân trong thế giới ảo. AI sẽ giúp kích hoạt các khả năng này bằng cách phân tích hình ảnh 2D hoặc quét 3D để tạo kết xuất chất lượng cao cho hình đại diện của người dùng. AI cũng sẽ giúp cải thiện các đặc điểm thể chất và cảm xúc như nét mặt và ngôn ngữ cơ thể nhằm làm cho hình đại diện trở thành một phần mở rộng của mỗi cá nhân.
Giống như NPC trong trò chơi điện tử, con người kỹ thuật số trong Metaverse có thể là chatbot 3D có khả năng phản ứng và phản hồi lại hành động của người dùng trong thế giới VR. Con người kỹ thuật số được xây dựng hoàn toàn bằng công nghệ AI và sẽ là một yếu tố quan trọng trong cấu trúc, tiện ích và tiếp nhận của Metaverse.
Xử lý ngôn ngữ cũng là một yếu tố quan trọng khác của AI giúp cải thiện Metaverse. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP), một trong những ứng dụng phổ biến nhất và được sử dụng rộng rãi nhất của AI, sẽ nhận dạng các ngôn ngữ tự nhiên như tiếng Anh, chuyển đổi chúng thành định dạng máy có thể đọc được sau đó xử lý kết quả sang các ngôn ngữ khác. Do đó, AI giúp tạo điều kiện cho cuộc trò chuyện realtime, cho phép người dùng từ khắp nơi trên thế giới đều có thể tương tác.
Khái niệm web3 và metaverse vẫn còn ở giai đoạn đầu phát triển. Do đó, sẽ còn nhiều thách thức và khó khăn khi triển khai AI trong Metaverse:
– Các mô hình deep learning hiện tại chứa một lượng lớn các tham số và dữ liệu nên sẽ vô cùng khó khăn cho các thiết bị di động hạn chế về tài nguyên để triển khai các ứng dụng tự học.
– Vấn đề quyền sở hữu và cấu trúc bản quyền cũng như xác định ai được phép thu lợi từ nội dung do AI tạo ra còn mơ hồ.
– Những hình ảnh và video siêu thực do AI hay công nghệ deepfake tạo ra đã bắt đầu tràn ngập internet. Vấn đề về deepfake và tính minh bạch của người dùng sẽ là một thách thức trong Metaverse. Khi deepfake và con người kỹ thuật số ngày càng được cải thiện, người dùng vẫn phải tiếp tục đối mặt với những trò lừa đảo tinh vi và vẫn chưa có giải pháp để tránh gian lận và bị lừa trong không gian kỹ thuật số.
– Khả năng tạo ra tác phẩm nghệ thuật chất lượng cao với một chương trình máy tính có thể sẽ khiến nhiều nhà thiết kế đồ họa không còn việc làm. Có rất nhiều vị trí khác hiện đang yêu cầu con người mà cuối cùng sẽ được thay thế bởi máy móc và AI.
– Thành kiến trong phân tích và xử lý dữ liệu: Thành kiến AI ám chỉ xu hướng của các thuật toán phản ánh thành kiến của con người; Dựa trên dữ liệu được train, AI có thể tạo ra hoặc xoá bỏ các thành kiến về giới tính, sắc tộc, v.v.Kết luận
Một kỷ nguyên đang dần được mở ra dưới sự trợ giúp của AI. AI mang lại những cải tiến vượt bậc và thay đổi lớn trong ngành game. Sự phát triển của AI dự kiến sẽ tiếp tục tăng với tốc độ đáng kinh ngạc và đạt đến những tầm cao mới như các khả năng mới như tiến hóa nhân vật tự điều khiển, học hỏi và thích nghi. Chúng ta có thể hi vọng sẽ có nhiều game hơn nữa, gồm cả game truyền thống và game web3 sử dụng AI trong tương lai gần. Điều đó giúp tạo ra nhiều trò chơi có tính thử thách cao và hấp dẫn hơn cũng như mang lại những trải nghiệm ảo có ý nghĩa hơn cho người chơi. Không ai có thể đoán trước được thế hệ tiếp theo của trò chơi web3 hoặc Metaverse cuối cùng sẽ như thế nào, nhưng sự kết hợp của AI và các công nghệ tiên tiến khác trong Metaverse sẽ có khả năng thay đổi cách chúng ta sống, cách mạng hóa cách chúng ta làm việc và cuối cùng làm mờ đi ranh giới giữa thế giới vật lý và kỹ thuật số.
Ancient8 Research là cổng phân tích về GameFi. Thông qua các nội dung Phân tích Game cùng Nghiên cứu Thị trường chuyên sâu, tầm nhìn của Ancient8 Research Portal là trao quyền cho thế hệ công dân Metaverse thế hệ tiếp theo với khả năng đánh giá dự án hiệu quả và mở rộng tiếp cận nhiều hơn các cơ hội đầu tư. Xem thêm về Ancient8 Research.
Nguồn: Coin68