Muse è una AI generativa per creare gameplay e preservare i giochi classici
Microsoft ha annuncia Muse, un modello di intelligenza artificiale progettato per migliorare la creazione di giochi e rendere accessibili titoli classici su qualsiasi dispositivo.
Microsoft ha presentato Muse, un nuovo progetto di intelligenza artificiale generativa pensato per aiutare gli studi di sviluppo nella creazione di gameplay e nella conservazione di titoli classici.
Realizzato in collaborazione con Ninja Theory di Xbox Game Studios e Microsoft Research, Muse è stato addestrato sul gioco Bleeding Edge, un’arena multiplayer, e ha una comprensione avanzata del mondo di gioco in 3D, riconoscendo fisica di gioco e input dei giocatori.
“Questo permette al modello di generare gameplay coerenti e variegati grazie all’AI, segnando un passo avanti nello sviluppo di strumenti per i creatori di videogiochi,” ha dichiarato Microsoft nel suo annuncio.
L’azienda sta già utilizzando Muse per sviluppare un modello AI giocabile in tempo reale, addestrato su altri titoli proprietari, e ha mostrato alcune delle sue capacità in un video pubblicato sul blog ufficiale. Microsoft ritiene che Muse possa offrire vantaggi sia ai giocatori che agli sviluppatori, oltre a contribuire alla conservazione dei giochi classici.
“Oggi, innumerevoli giochi legati a hardware ormai obsoleti non sono più accessibili alla maggior parte delle persone,” ha spiegato l’azienda. “Grazie a questa innovazione, stiamo esplorando la possibilità di adattare i titoli del nostro catalogo per renderli compatibili con qualsiasi dispositivo.Crediamo che questa tecnologia possa rivoluzionare il modo in cui preserviamo ed esperiamo i giochi classici, rendendoli disponibili a un numero maggiore di giocatori.”
Muse: il primo modello WHAM
Il lavoro di Microsoft è stato pubblicato recentemente sulla rivista Nature come ricerca innovativa che introduce il primo modello World and Human Action Model (WHAM). Questo modello, denominato proprio “Muse”, è un’intelligenza artificiale generativa applicata ai videogiochi, in grado di generare immagini di gioco, azioni del controller o entrambe le cose.
L’articolo pubblicato su Nature offre uno sguardo dettagliato su Muse, sviluppato dai team di Microsoft Research Game Intelligence e Teachable AI Experiences (Tai X) in collaborazione con Ninja Theory di Xbox Games Studios. In un passo significativo per la ricerca, i ricercatori hanno deciso di rendere open source i pesi e i dati di esempio utilizzati, oltre a rendere disponibile il file eseguibile per il WHAM Demonstrator. Quest’ultimo è un prototipo concettuale che fornisce un’interfaccia visiva per interagire con i modelli WHAM e per fornire input in vari modi. Gli sviluppatori possono esplorare e sperimentare con i pesi, i dati di esempio e il WHAM Demonstrator attraverso Azure AI Foundry.
Lo studio si concentra sulle capacità necessarie affinché modelli come Muse possano supportare in modo efficace i creativi umani, ampliando le possibilità per la progettazione dei videogiochi. Un aspetto fondamentale della ricerca non è solo il modo in cui Muse può imparare la struttura complessa dei mondi di gioco, come visibile nel video demo allegato, ma anche come questa tecnologia possa aprire nuovi orizzonti per l’uso creativo dell’intelligenza artificiale generativa nel settore videoludico.
La pubblicazione segna un’importante pietra miliare nel campo dell’intelligenza artificiale applicata ai videogiochi, sottolineando le potenzialità di Muse nel supportare la creazione di contenuti e nello stimolare innovazioni per il futuro dei giochi digitali.
Cosa ha motivato questa ricerca?
Con la pubblicazione dei risultati della ricerca e del modello Muse, i ricercatori hanno anche offerto un insight su come si sia arrivati a elaborarlo. Un momento chiave risale a dicembre 2022: in quel periodo, uno dei membri del team aveva appena terminato il congedo di maternità e, al suo ritorno, ha notato che il mondo del machine learning era cambiato in modi fondamentali. ChatGPT era stato rilasciato pubblicamente, suscitando ammirazione per le conquiste tecniche di OpenAI e le capacità del modello. Questo ha rappresentato una potente dimostrazione di ciò che i modelli generativi basati su transformer possono fare quando vengono addestrati su grandi quantità di dati testuali. Al rientro dal congedo, la domanda centrale che ha occupato la sua mente era: “Quali sono le implicazioni di questa conquista per il lavoro del nostro team all’incrocio tra intelligenza artificiale e videogiochi?”
Rilascio del modello Muse per la comunità
Oggi, con la pubblicazione del lavoro su Nature e, contemporaneamente, il rilascio open source di Muse, il WHAM Demonstrator e i dati di esempio per la comunità le possibilità appaiono quasi infinite.
Il team di ricerca ha affermato di essere impaziente di vedere in quali modi la comunità esplorerà questi modelli e costruirà sulla ricerca alla quale ha lavorato. Ci si aspetta che questi modelli e le ricerche future contribuiscano a plasmare e accrescere la comprensione di come i modelli generativi di gameplay umano possano supportare l’ideazione del gioco e aprire la strada a esperienze di gioco innovative basate sull’intelligenza artificiale, inclusi i casi d’uso che i colleghi Microsoft di Xbox hanno già iniziato a esplorare.
fonti: Microsoft
immagine di copertina: Florian Olivo via Unsplash
autrice: Barbara Marcotulli
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