Counter-Strike: Global Offensive (CS-GO), niemand verwachtte terug te worden gebracht, of in ieder geval niemand buiten een neuraal netwerk. Een AI-aangedreven diffusiemodel dat bekend staat als “DIAMOND” is erin geslaagd de beroemde Dust II-kaart te simuleren, puur op een enkele RTX 3090. Onthoud echter dat voordat je opgewonden naar je muis en toetsenbord grijpt, de gameplay niet klaar is voor eSports. De AI-gesimuleerde versie draait op slechts tien frames per seconde (FPS), waardoor het verre van de snelle, competitieve CS-ervaring van de game is waar fans aan gewend zijn geraakt.
Onlangs tweette Eloi Alonso, die een belangrijke rol speelde in dit project, een video van de simulatie, waarin de prachtige prestaties en tekortkomingen van deze door AI gegenereerde versie werden benadrukt. Hoewel niet perfect, is deze preview een venster op de steeds veranderende, onzichtbare hand van kunstmatige intelligentie in gaming. Dit is meer een technische demo dan een daadwerkelijke speelbare ervaring.
Er zijn nog steeds veel beperkingen van ons model. We zijn er zeker van dat u zelf meer kunt vinden door met het model te communiceren.
We verwachten echter dat het wereldmodel zal blijven verbeteren door data en rekenkracht op te schalen, aangezien onze dataset slechts 87 uur aan gameplay bedraagt.
(4/n) pic.twitter.com/EnqWiveUFL
— Eloi Alonso (@EloiAlonso1) 11 oktober 2024
AI’s kijk op Dust II: indrukwekkend maar verre van vlekkeloos
Dit project maakte gebruik van “DIAMANT” Diffusion for World Modeling en werd getraind met behulp van beelden van Dust II-wedstrijden. Het enige dat het leerde waren de ins en outs van CS, die het gebruikte om zijn versie van het spel helemaal opnieuw te bouwen. Wanneer deze AI-aangedreven versie van Dust II op RTX 3090 werd uitgevoerd, behaalde deze echter slechts 10 FPS. – een optreden dat je niet competitief zou willen spelen.
De technische prestatie valt moeilijk te ontkennen, maar de problemen in deze door AI gegenereerde wereld zijn fascinerend en veelzeggend. De eerste resultaten van het model reproduceren de werking van het spel niet volledig, wat resulteert in onverwacht en vaak bizar gedrag. Een voorbeeld is dat de AI elke sprong als een oneindige sprong zal behandelen (behalve de eerste) totdat deze de grond raakt, en dit zonder rekening te houden met de zwaartekracht of eventuele botsingsregels van Source Engine. Raarheden zijn er in overvloed; ook met zijn wapens, die van vorm veranderen onder verschillende lichtomstandigheden, en in sommige gevallen kunnen spelers in of door muren heen faseren.
Schalen zou echter niet alles oplossen, zoals onverwacht gedrag vanwege het beperkte geheugen van ons model.
Deze beperking maakt het interessant dat het model meerdere sprongen achter elkaar kan samenstellen door het effect van een sprong op de geometrie van een scène te generaliseren!
(5/n) pic.twitter.com/SraKvMtfOA
— Eloi Alonso (@EloiAlonso1) 11 oktober 2024
Deze ‘hallucinaties’ leggen de beperkingen van AI-modellen bloot, omdat ze in essentie raden hoe gamegedrag moet worden gesimuleerd in plaats van het uit te voeren met de precisie van een game-engine. Hoewel het zeker niet helemaal de Counter-Strike-ervaring is waar de meeste gamers aan gewend zijn, laat het zien hoe ver AI-technologie is gekomen en hoe ver het nog moet gaan.
Waarom de simulatie spelen als je ook in het echt kunt spelen?
Als je nieuwsgierig bent naar het uitproberen van deze neurale netwerkversie van Dust II, is het leuk om te overwegen of de nieuwigheid de afwegingen waard is. Het is zeker een flitsende technische demo om te zien hoe AI CS opnieuw voorstelt terwijl hij probeert het spel te repliceren, maar de gratis, soepel lopende Counter Strike 2 met hoge framesnelheid op Steam zou waar de meeste spelers hun tijd mee moeten doorbrengen.
Dit werk met DIAMOND belicht echter veel vragen waarmee de toekomst van AI in gaming te maken zal krijgen. Voorlopig zullen games op basis van neurale netwerken de traditionele games waarschijnlijk niet volledig vervangen, omdat deze demonstraties aantonen dat AI de ontwikkeling van toekomstige games kan beïnvloeden. Maar als het om dergelijke ontwikkelingen gaat, moeten we daar zorg voor dragen, omdat je AI kunt gebruiken om auteursrechtelijk beschermde games te recreëren die CS bevatten, en er zijn ethische en juridische consequenties aan verbonden.
Heb je ooit Counter-Strike in een neuraal netwerk willen spelen?
Deze video’s laten mensen zien die (met toetsenbord en muis) spelen in het verspreidingswereldmodel van 💎 DIAMOND, getraind om het spel Counter-Strike: Global Offensive te simuleren.
💻 Download en speel het zelf → https://t.co/vLmGsPlaJp
— Eloi Alonso (@EloiAlonso1) 11 oktober 2024
Eloi Alonso en zijn team hebben ons laten zien wat AI kan doen in gaming, maar het staat nog in de kinderschoenen. Dust II is meer een technische nieuwsgierigheid dan een spel dat je kunt spelen. AI kan games simuleren, maar vereist nog steeds giswerk en kan niet concurreren met game-engines. We weten niet welke games AI kan maken. Eén ding is zeker: naarmate deze technologieën zich ontwikkelen en worden gebruikt in gaming, moeten we ethische en legale wegen creëren. Het idee om hele games door AI te ‘porten’ is spannend en zorgwekkend. Het zal interessant zijn om te zien hoe ontwikkelaars innovatie en verantwoordelijkheid in evenwicht brengen. De echte Counter-Strike is nog steeds de beste keuze als je een soepele gameplay met responsieve mechanica wilt. Kijken naar een neuraal netwerk dat Dust II speelt, is intrigerend maar gebrekkig. Het laat zien hoe het snijvlak van AI-technologie eruit zou kunnen zien. Als je wilt, kun je dit project voortzetten GitHub.
Afbeelding tegoed: CS2
Source: Counter-Strike Global Offensive herladen: Dust II tot leven gebracht door een neuraal netwerk