Az utóbbi időben egyre több figyelmet kapnak azok a mesterséges intelligencia rendszerek, amelyek képesek videojáték-világokat generálni vagy modellezni. Számos kérdés vetődik fel ezzel kapcsolatban: miért fordítanak a nagy technológiai cégek, mint a Google DeepMind vagy a Microsoft, jelentős erőforrásokat ilyen projektekre, és milyen újszerű megoldásokat kínálnak a „világmodellek” és az interaktív, generált környezetek?
Ebben az összefüggésben kerül elő a valós idejű játékvilág-generálás: neurális hálók képesek csupán egy képből vagy egy szöveges promptból teljes, bejárható 3D-s világokat létrehozni, amelyekben a felhasználó emberi módon mozoghat, ugrálhat, sőt, akár harcolhat is. Ezek a rendszerek a játékmotorok, például az Unreal Engine segítségével létrehozott szintetikus adatokon vagy animációkon alapulhatnak, de a hangsúly egyre inkább a kód nélküli, neurális vezérlésű szimulációkon van.
Egy másik érdekes témakör, hogy hogyan tanulnak az ilyen rendszerek: néhány AI ügynök már képes olyan játékokban boldogulni, mint a Minecraft, a No Man’s Sky vagy a Satisfactory – ráadásul úgy, hogy a játékot emberként, a billentyűzet és egér használatával irányítják, nem pedig rejtett API-hívásokkal. Így a tanulásuk közelebb áll az emberi játszás módjához.
Felmerül a kérdés: mi az igazi cél? Lehetséges, hogy ezek a szimulált világok nem csak a játékfejlesztés jövőjét formálják, hanem radikális előrelépést hoznak a tudományos modellezésben is: járványok, társadalmi rendszerek, vezetési szokások szimulációja mind-mind profitálhat abból, ha egy MI szinte végtelen, önállóan működő világokat képes generálni. Hol húzódik a határ a játék és a valóság modellezése között, és vajon mit jelenthet ez az általános mesterséges intelligenciához vezető úton?
