AMD ima viziju korišćenja veštačke inteligencije u igrama

AMD čelnici David Wang i Rick Bergman su nedavno diskutovali na temu mogućnosti veštačke inteligencije i onoga što očekuju da sa njom mogu postići uz pomoć naredne generacije AMD grafičkih karti baziranih na RDNA 4 arhitekturi.

RDNA 4 će doći sa drugom generacijom AMD-ovih AI Accelerator jezgara, pa iako je ova kompanija i dalje realno iza konkurentske Nvidie i njenih RTX 4090 Tensor jezgara po pitanju AI performansi, kako prenosi Techradar, deluje kao da Wang i Bergman žele da veštačku inteligenciju iskoriste na znatno drugačiji način od Nvidie.

Jedna od glavnih marketinških prednosti trenutnih Nvidia grafičkih karti je DLSS 3, funkcija integrisana u sam GPU koja koristi deep-learning AI algoritme za skaliranje slike u igrama u višu rezoluciju, što pruža viši frame-rate u 1440p, 4K i 8K rezolucijama. AMD je odgovorio na DLSS FidelityFX Super Resolution (FSR) funkcijom, koja uglavnom postiže poredive rezultate, ali bez upotrebe veštačke inteligencije.

Zapravo, u AMD-u tvrde da upotreba veštačke inteligencije zapravo i nije neophodna za ovu vrstu zadatka. U pitanju je malo peckanje konkurencije, kako Nvidia tako i Intela čiji Arc GPU-ovi takođe koriste deep-learning tehnologiju nazvanu XeSS, sličnu DLSS-u. No, izgleda da AMD ima svoje planove za upotrebu AI-a kada je gaming u pitanju.

Pored ideja koje bi trebale unaprediti grafičke performanse, AMD ima i one još zanimljivije, koje bi mogle popraviti samo iskustvo u igrama, van grafičkog prikaza.

Moć veštačke inteligencije u igrama

Primer koji je Wang istakao je takozvani “pathfinding”, odnosno način na koji karakteri u igri pronalaze put od jedne do druge tačke, a što je i dalje jedna od oblasti u kojima se mogu postići bitna unapređenja. Primera radi, sigurno vam se nebrojeno puta u igrama desilo da se neprijatelj zaglavi u žbunju (što često i rado iskoristimo), ili da likovi koje vodite u real-time strategijama ili RPG igrama ne uspevaju da pronađu odgovarajući put do željene tačke. Mašinsko učenje u tom smislu definitivno može pomoći i uraditi znatno bolji posao od pre-programiranih skripti za kontrolu kretanja.

No, ovo je samo deo onoga što je zapravo moguće postići upotrebom veštačke inteligencije u igrama. Npr. zašto AI ne bi kontrolisao način na koji neprijateljski i prijateljski likovi u igri reaguju na vaše akcije, ili čak pisati improvizovani dijalog u trenutku dešavanja.

Igre koje reaguju na vaše odluke nisu ništa novo. Primera radi, Alien: Isolation u kome se xenomorph prilagođava načinu na koji odaberete da se borite protiv njega, pa ako se previše oslanjate na bacač plamena, držaće rastojanje u tim trenucima. Metal Gear Solid V: The Phantom Pain se takođe oslanja na manje sofisticiran, ali pametan sistem u kome ukoliko previše pogađate protivnike u glavu ili koristite gasne bombe, u narednim misijama će više protivnika biti opremljeno kacigama ili gas maskama.

Mašinsko učenje ima potencijal da ovakve ideje “pojača na 11”, kreirajući realističnije svetove i znatno zanimljivije iskustvo za igrača. Zamislite npr. scenu iskrcavanja na Normandiju u nekoj FPS igri iz Drugog svetskog rata u kojoj možete imati interakciju sa svim vojnicima oko sebe i koji umesto trčanja unaokolo i vrištanja zapravo uverljivo reaguju na dešavanja oko sebe.

Sve ovo naravno ima i drugu stranu koja zahteva analizu. Ideja da u FPS igrama svaki vojnik poseduje “digitalnu svest” je pomalo zastrašujuća sa filizofske strane, tim pre što će u budućnosti računari postajati sve snažniji.

U svakom slučaju, ako bi igre počele koristiti AMD Accelerator jezgra na pomenute načine, odjednom bismo bili u situaciji da igre ne samo izgledaju bolje na grafičkim kartama jednog proizvođača, već da zaista i budu bolje. Bilo bi zaista bezveze da neku igru ne možete igrati ili da vam bude dostupna samo “glupa” verzija jer koristite GPU određenog proizvođača, pa se nadamo da će se za upotrebu AI-a na ovaj način ipak pronaći neki standardi.