L’AI Generativa Sostituirà il Rendering 3D nei Giochi? | Videogiochi anni ’80 90 bar | Videogiochi online | Pacman doodle | Turtles AI

Nell’ultima settimana, due articoli intriganti, presenti nella nostra rivista di Turtle’s AI, hanno catturato il mio interesse, spingendomi ad analizzare ulteriormente la relazione in evoluzione tra AI e gaming.

Il primo articolo esplorava come Doom sia stato essenzialmente ricreato utilizzando tecniche di deep learning e AI generativa, dimostrando un approccio innovativo alla generazione di grafica.

Il secondo articolo metteva in evidenza un prossimo gioco che integrerà comandi in linguaggio naturale, permettendo ai giocatori di interagire con gli NPC in modo più interattivo e reattivo.

Questi sviluppi, uno centrato sul miglioramento del realismo visivo attraverso l’AI generativa, e l’altro sul miglioramento delle interazioni giocatore-NPC, indicano potenziali cambiamenti significativi nel mondo del gaming.

L’integrazione di queste tecnologie potrebbe ridefinire come percepiamo e interagiamo con gli ambienti digitali, portandoci verso esperienze più dinamiche e coinvolgenti.

Nel seguente approfondimento, mi concentrerò principalmente sul tema della grafica dei giochi futuri, esplorando come potrebbero sfruttare le nuove tecnologie generative.

Voglio sottolineare che queste sono le mie speculazioni e idee, quindi potrebbero non diventare necessariamente realtà, ma sono molto interessato a leggere i vostri pensieri nei commenti.

Gaming e tecnologie

L’industria del gaming è sempre stata all’avanguardia della tecnologia, spingendo i confini per creare esperienze più immersive. Tecniche come il rendering 3D e il ray tracing sono stati esempi brillanti di questo sforzo, cercando di raggiungere il realismo visivo. Questi metodi, sebbene avanzati, sono computazionalmente pesanti. Anche le schede grafiche più potenti di oggi, come la NVIDIA RTX 4090, faticano a rendere la grafica dei giochi indistinguibile dalla realtà. Sorge quindi la domanda: potrebbe esserci una strada diversa, che non richieda un aumento esponenziale delle capacità hardware?

Una possibile soluzione risiede nell’AI generativa. A differenza dei metodi di rendering tradizionali, che richiedono una grande potenza computazionale per simulare luce e texture, l’AI generativa potrebbe creare immagini fotorealistiche con meno (o comunque diverso) processamento.

Prendendo una scena 3D semplificata e utilizzando algoritmi di AI per migliorarla in tempo reale, potremmo ottenere immagini che sono sia realistiche che efficienti.

L’approccio dell’AI generativa: come funziona?

I modelli di AI generativa sono progettati per apprendere modelli da enormi quantità di dati. Nel contesto del gaming, questi modelli possono essere addestrati su milioni di immagini e video del mondo reale. Una volta addestrati, possono generare nuovi fotogrammi di video "in tempo reale" che imitano il realismo del materiale sorgente.

Questo metodo potrebbe cambiare profondamente il modo in cui pensiamo alla grafica dei giochi, passando dal rendering dettagliato basato sulla fisica a un approccio più "basato sui dati".

Diversi esperimenti hanno dimostrato il potenziale di questa tecnologia. Ad esempio, NVIDIA ha lavorato a un progetto chiamato GauGAN, che può trasformare schizzi grezzi in immagini fotorealistiche.

Se applicata al gaming, questo tipo di tecnologia potrebbe significare che un semplice modello di wireframe è tutto ciò che serve come punto di partenza. L’AI poi "riempirebbe" i dettagli, generando texture realistiche, illuminazione e ombre al volo.

Questo approccio potrebbe ridurre significativamente la quantità di calcoli richiesti, rendendo la grafica di alta qualità accessibile anche su hardware 3D di fascia più bassa, a condizione che TPU e NPU specializzati diventino più potenti.

Confronti con le tecnologie attuali: DLSS e Path Tracing

Per comprendere il potenziale impatto dell’AI generativa nel rendering 3D, penso sia utile confrontarla con tecnologie esistenti come il DLSS (Deep Learning Super Sampling) di NVIDIA.

Alla base, DLSS sfrutta l’intelligenza artificiale, in particolare il deep learning, per "upscalare" immagini renderizzate a bassa risoluzione a una risoluzione più alta. Per semplificare e riassumere in modo significativo, DLSS analizza input a bassa risoluzione, applica una rete neurale pre-addestrata per prevedere dettagli ad alta risoluzione, utilizza vettori di movimento per una ricostruzione accurata del movimento e incorpora dati da più fotogrammi per migliorare la chiarezza, riducendo il carico di lavoro della GPU mantenendo la qualità visiva.

Quando DLSS è stato introdotto per la prima volta, è stato considerato un passo avanti per permettere un gameplay più fluido con grafica migliore su hardware meno potente.

DLSS ha fatto ulteriori progressi aumentando i fotogrammi al secondo attraverso la Generazione di Fotogrammi, che utilizza l’AI e il deep learning per interpolare e creare nuovi fotogrammi interamente tra quelli renderizzati tradizionalmente, migliorando la fluidità e il flusso visivo.

Allo stesso modo, il path tracing, una forma di ray tracing che simula il modo in cui i percorsi di luce si muovono attraverso una scena, ha ottenuto risultati impressionanti ma rimane incredibilmente esigente in termini di hardware. DLSS 3.5 migliora il ray tracing utilizzando la Ray Reconstruction guidata dall’AI per migliorare la qualità dell’immagine. Sostituisce i denoiser tradizionali, gestendo meglio riflessi, illuminazione e ombre. Questo approccio AI riduce il rumore e gli artefatti, garantendo una visuale più chiara e migliorando le prestazioni nei giochi con effetti di ray tracing intensivi, mantenendo al contempo bassi costi computazionali.

L’AI generativa potrebbe spingere questi confini ancora più in là, non solo upscalando o generando nuovi fotogrammi interpolati, ma creando effettivamente nuovi contenuti visivi.

Potrebbe offrire un modo per simulare tutti gli effetti grafici in modo più efficiente, bypassando la necessità di calcoli complessi. Invece di simulare ogni fotone di luce, un modello AI potrebbe prevedere probabili risultati basati sui suoi dati di addestramento, ottenendo effetti simili con una frazione del costo computazionale.

Sfide e possibili ostacoli

Sebbene l’AI generativa prometta molto, ci sono diverse sfide che devono essere affrontate. La coerenza è un problema significativo; il contenuto generato dall’AI può a volte apparire irrealistico o contenere artefatti visivi, o addirittura cambiare leggermente da fotogramma a fotogramma.

A differenza del rendering tradizionale, che è prevedibile e deterministico, gli output dell’AI possono variare a seconda dei dati di addestramento del modello e degli input che riceve. Questa variabilità può essere problematica in un contesto di gioco, dove la coerenza visiva è fondamentale per mantenere l’immersione.

Inoltre, c’è la questione dell’uso etico che abbiamo già trattato più volte. L’AI generativa richiede enormi quantità di dati per l’addestramento, e gran parte di questi dati proviene da immagini e video del mondo reale. Garantire che questi dati siano usati in modo etico e che la privacy sia mantenuta è una preoccupazione costante. Inoltre, l’uso dell’AI nella creazione di contenuti solleva domande sulla proprietà intellettuale. Se un ambiente di gioco o un personaggio è generato dall’AI, chi possiede i diritti su quella creazione?

Un’altra sfida è l’integrazione dell’AI generativa con le pipeline di sviluppo dei giochi esistenti. I motori di gioco tradizionali come Unreal Engine e Unity sono costruiti attorno a tecniche di rendering ben consolidate. L’adozione dell’AI generativa richiederebbe cambiamenti (significativi?) al modo in cui i giochi sono sviluppati, potenzialmente aumentando i costi e i tempi di sviluppo nel breve termine.

Gli sviluppatori avrebbero bisogno di nuovi strumenti e competenze, e i flussi di lavoro esistenti potrebbero dover essere completamente ripensati.

Il futuro della grafica nei giochi: cosa aspettarsi?

Se l’AI generativa continua ad avanzare al ritmo attuale, potremmo vedere un futuro in cui la grafica dei giochi non è solo più realistica, ma anche più diversificata e dinamica. I giochi potrebbero presentare ambienti che si evolvono in tempo reale, basati sulle azioni dei giocatori o su altri fattori in-game, senza la necessità di un ampio pre-rendering. Immaginate un gioco in cui ogni partita appare e si sente unica, con un’AI che genera continuamente nuove texture, condizioni di illuminazione e persino interi paesaggi.

Nelle fasi iniziali, l’AI generativa potrebbe servire come strumento potente per aumentare dinamicamente la risoluzione delle texture in tempo reale e generare texture ad alta risoluzione su richiesta. Questa applicazione potrebbe evolvere l’esperienza di gioco riducendo drasticamente la necessità di uno spazio di archiviazione massiccio, che oggi è tipicamente richiesto per grafica di alta qualità.

Ad esempio, invece di memorizzare una moltitudine di texture pre-renderizzate, un gioco potrebbe utilizzare algoritmi AI per generare queste texture in tempo reale secondo necessità. Questo approccio non solo risparmierebbe spazio, ma ridurrebbe anche i tempi di caricamento complessivi del gioco e migliorerebbe le prestazioni su una gamma più ampia di hardware.

Una delle applicazioni pratiche di questa tecnologia potrebbe essere vista nella generazione di texture per i beni di gioco. In una certa misura, questo è già fatto dalla tecnica DLSS menzionata, ma potrebbe essere portato un passo avanti.

Ad esempio, questo approccio potrebbe consentire un nuovo livello di personalizzazione e stile artistico. I giocatori potrebbero sperimentare un mondo di gioco che cambia dinamicamente nello stile visivo, come se fosse "dipinto da Van Gogh" o reso nello stile cupo e dettagliato di un noir cyberpunk.

Inoltre, l’AI generativa potrebbe simulare danni in tempo reale e usura sugli oggetti all’interno del gioco, come veicoli o edifici, adattando le texture in risposta agli eventi in-game come collisioni o cambiamenti ambientali.

Questo potrebbe creare un ambiente di gioco più immersivo e reattivo, dove gli elementi visivi reagiscono fluidamente alle azioni dei giocatori e alle condizioni ambientali, migliorando sia il realismo che il coinvolgimento.

Utilizzando l’AI generativa per generare dinamicamente questi elementi visivi, gli sviluppatori di giochi potrebbero offrire un’esperienza di gioco più personalizzata e adattabile, adattando la grafica alle preferenze di ogni giocatore o alle esigenze specifiche del gameplay, spingendo ulteriormente i confini di ciò che è possibile nell’intrattenimento digitale.

Tuttavia, questa visione del futuro non è priva di ostacoli. L’industria del gioco è notoriamente avversa al rischio, e adottare un approccio così radicalmente diverso richiederebbe un significativo cambiamento di mentalità ed esperienza.