В НовГУ создали ИИ, который превратит игры в личную связь с персонажами
25 марта 2026, 09:56 366
В НовГУ разработали нейросеть, которая определяет отношения между персонажами игр (визуальных новелл). Она позволит превратить игры этого жанра из интерактивных «книг» с предопределённой концовкой в живые социальные симуляторы, где отношения — это сложная, динамичная и непредсказуемая система, реагирующая на уникальный стиль игрока. Это следующий эволюционный шаг жанра, стирающий грань между заранее написанным сценарием и игровой импровизацией.
Метод основан на использовании значимых для каждого персонажа переменных и их влиянии на реакцию на определённые события, происходящие в ходе повествования.
Автор разработки — ассистент кафедры информационных технологий и систем НовГУ Андрис Иванов.
Визуальные новеллы — это интерактивный жанр игр, похожий на книгу с картинками, где история рассказывается через текст, статичные или анимированные изображения, музыку и звуки. Часто это просто выбор вариантов ответа в ключевые моменты. Визуальные новеллы делают акцент на персонажах, диалогах и атмосфере. Большинство таких игр имеют несколько разных концовок.
Процесс повествования в видеоиграх постоянно совершенствуется, разработчики создают новые способы, чтобы сделать развитие истории более динамичным и вовлечь игрока в повествование. Главное преимущество повествования при написании истории в игре — это возможность дать читателю выбирать свое собственное приключение. Ещё в 1976 году Эдвард Паккард опубликовал серию книг под названием «Ваши приключения», которые позволяли читателю выбирать действия по мере развития истории. Например, предсказать, как будут развиваться отношения персонажей, можно с помощью нейросетей. Их использование может кардинально изменить жанр.
— Нейросеть делает отношения в игре непредсказуемыми, сложными и по-настоящему личными, выводя жанр на новый уровень, — отметил Андрис Иванов. — Например, персонажи реагируют на совокупность всех ваших действий, а не на отдельные выборы. Их эмоции меняются плавно и естественно. Нет «идеального прохождения» — история развивается по-своему для каждого игрока, создавая личную связь. Кроме того, нейросеть позволяет создавать сложное ветвление сюжета и эмоций, которое невозможно прописать вручную.
Андрис Иванов разработал ИИ-модель ПАПА (Поведение, Аналитика, Последствие, Адаптация). Архитектура нейросети основана на принципе причинно-следственной связи и использует структуру с прямой связью (feedforward neural network). Нейросеть анализирует входные данные: пол и возраст персонажа, знак зодиака, темперамент, тип характера, отношение к религии и так далее. Всего выделено четыре типа темперамента (холерик, меланхолик, флегматик, сангвиник), а также три переменные, указывающие, является ли персонаж интровертом, экстравертом или амбивертом. Религиозность задается логическим значением 0 или 1. Также учитываются «уровни дружбы» между двумя персонажами (R1 и R2 — незнакомцы, друзья или близкие друзья) и то, было их общение позитивным или негативным. Кроме того, в модели есть специальная переменная isPerv, определяющая, является ли общение с персонажем «легким».
— Входные данные были выбраны на основе характеристик, которые могут повлиять на персонаж в игровом мире, — пояснил Андрис Иванов. — Поскольку реакция персонажа субъективна, не существует математической формулы, позволяющей рассчитать реакцию. Тем не менее, можно прогнозировать результат с помощью нейронной сети с прямой связью. Это базовая архитектура нейросети, где информация движется строго в одном направлении от входных данных к выходным. Используя этот метод, можно сделать прогноз действий, основанный на принципе причинно-следственной связи. Методика создана на основе OPV (личностного опросника).
Выбранная архитектура нейронной сети называется двоичной категоризацией. Это значит, что ИИ должен дать бинарный ответ: например, 1 — «Да», 0 — «Нет». Однако ПАПА, анализируя входные данные, на выходе получает не 1 или 0, а число в диапазоне между ними (например, 0,4742). Это позволяет модели выдавать более тонкие, нюансированные реакции, а не простые «да/нет».
Нейросеть была опробована на визуальной новелле «Внук Вурдалака». В этой игре используется подход, где выбор игрока влияет не на сам игровой процесс, а на отношения персонажей и итоговую концовку.
— В сочетании со сценарием игры нейросеть обеспечивает динамическую систему отношений, которая даёт разные результаты разным игрокам, — рассказал Андрис Иванов. — Например, нам удалось выявить как минимум семь концовок, зависящих от уровня симпатии персонажа Анастасия к главному герою. Таким образом, практическое испытание показало, что новый метод имеет большой потенциал. На скриншоте из игры видно, как ИИ в реальном времени оценивает симпатию и выдает числовые значения, отражающие текущее состояние отношений, на пример, Анастасии к главному герою.
В некоторых существующих играх уже используются системы отношений, например, в Riviera применяется подход с накоплением показателя привлекательности через специальные события. Однако традиционные системы работают по принципу простого сложения/вычитания баллов и не создают по-настоящему сложной динамики.
Главное отличие — использование машинного обучения, которое учитывает множество переменных одновременно и выдает непредсказуемые, вариативные результаты, недостижимые при ручном прописывании сценариев.
Проект написан на языке C, что позволяет высокую производительность и возможность встраивания в игровой движок. Как считает Андрис Иванов, в дальнейшем нейросеть можно расширить и адаптировать к разным ролевым играм. Кроме того, проект может быть использован и в некоторых других областях, где нужно прогнозировать взаимодействие. Например, с его помощью можно будет увидеть, как офисные работники взаимодействуют друг с другом, и, возможно, предотвратить конфликты из-за нежелательных взаимодействий.
Эту и другие новости читайте в официальном МАХ-канале Новгородского университета.
