Trí tuệ nhân tạo đang góp phần mang những tựa game cũ trở lại

Trong thời đại ngày nay, các game thủ có cơ hội được trải nghiệm những tựa game cũ phần lớn là nhờ vào hệ thống AI đặc biệt, với một thuật toán được gọi là "Machine Learning"

Sự bùng nổ gần đây của AI (Artificial Intelligence - Trí thông minh nhân tạo) đã mang lại đủ các loại hiệu ứng phụ kì lạ và tuyệt vời, khi các nhà nghiên cứu nghiệp dư tìm mọi cách để xác định lại mục đích nghiên cứu từ các trường Đại học và công ty công nghệ. Nhưng một trong những ứng dụng bất ngờ hơn đã xuất hiện trong thế giới của các bản mod game. Người hâm mộ đã khám phá ra "Học máy" là công cụ hoàn hảo để cải thiện đồ họa của những tựa game kinh điển. 

Trí tuệ nhân tạo đang góp phần mang những tựa game cũ trở lại

Công nghệ đang được sử dụng có tên gọi là "AI upscaling". Về cơ bản, bạn áp dụng một thuật toán lên một bức ảnh có độ phân giải thấp, và dựa trên dữ liêu tập luyện nó nhìn thấy, nó cho ra một phiên bản giống vậy nhưng có Pixel nhiều hơn. Nâng cấp là một công nghệ chung, đã xuất hiện trong một thời gian dài, nhưng với AI nó đã tăng cường tốc độ và chất lượng sản phẩm. "Nó giống như ma thuật vậy," Daniel Trolie, một giáo viên và là học sinh từ Norway, vốn đã từng dùng AI để cập nhật đồ họa tựa game nhập vai kinh điển The Elder Scrolls III: Morrowind, chia sẻ. "Nó giống như tôi vừa tải về một gói cấu trúc có độ phân giải cao từ chính các nhà phát triển Bethesda vậy."

Trolie là một người điều hành ở subreddit r/GameUpscale, nơi mà người hâm mộ chia sẻ các mẹo và các để dùng những công cụ AI này hiệu quả nhất. Lướt qua các diễn đàn này, có vẻ như tiến trình mod giống với việc phục hồi lại các vật trang trí cũ hoặc tác phẩm nghệ thuật. Nó là một công việc cho những người lành nghề, đòi hỏi sự kiên nhẫn và kiến thức. Không phải tựa game nào cũng phù hợp để nâng cấp, và không phải mọi thuật toán nâng cấp đều sản sinh ra những kết quả tương tự. Các modder phải lựa chọn công cụ phù hợp cho công việc, trước khi dành ra hàng trăm giờ làm việc để cho ra sản phẩm cuối cùng. Đó là một tình yêu dành cho công việc.

Trí tuệ nhân tạo đang góp phần mang những tựa game cũ trở lại 2

Nhưng dù sao thì, nó vẫn nhanh hơn các phương thức trước đây. Nghĩa là việc khôi phục đồ họa có thể hoàn thành trong vài tuần bởi một modder lành nghề, thay vì một đội ngũ phải làm trong nhiều năm. Như một hệ quả tất yếu, đã có một sự bùng nổ về những nền tảng đồ họa mới cho các tựa game cũ trong hơn 6 tháng qua. Danh mục sản phẩm hoàn thành khá ấn tượng, bao gồm Doom, Half-Life 2, Metroid Prime 2, Final Fantasy VII và GTA: Vice City. Ngay cả những tựa game tương đối mới như Mass Effect 2 cũng được sử dụng AI nâng cấp. Nhưng mỗi trường hợp này đều là những nâng cấp không chính thức, nghĩa là cần thêm một chút bí quyết phụ để cài đặt những hình ảnh mới này.

Trí tuệ nhân tạo đang góp phần mang những tựa game cũ trở lại 3

Thực tế theo lời giải thích từ một modder có tên hidfan cho biết, việc tạo ra những đồ họa AI này mất rất nhiều công sức. Điển hình như tựa game Doom được nâng cấp đồ họa đã "ngốn" ít nhất 200 giờ làm việc để điều chỉnh đầu ra của thuật toán và làm sạch những bức ảnh cuối cùng bằng tay. Trong Doom, cũng như với nhiều tựa game khác, đa số hình ảnh được lưu trữ dưới dạng gói cấu trúc. Chúng là những hình ảnh của các hòn đá, kim loại, ngọn cỏ, ... được dán lên các bản đồ 3D của game, giống như giấy dán tường trong nhà vậy, đòi hỏi sự kết hợp phải thực sự hoàn hảo.

Trí tuệ nhân tạo đang góp phần mang những tựa game cũ trở lại 4

Vì đầu ra từ các thuật toán AI nâng cấp thường sẽ có khá nhiều độ nhiễu (noise), theo lời hidfan, nên vẫn cần rất nhiều việc điều chỉnh bằng tay. Điều này áp dụng cho cả đồ họa của nhân vật và kẻ thù. Hidfan chia sẻ việc "làm sạch" chỉ một con quái vật đã có thể mất từ 5 đến 15 tiếng đồng hồ, tùy thuộc vào độ phức tạp trong chuyển động của chúng. Đó là một trong những điều quan trọng cần ghi nhớ khi nhìn vào những cập nhật này, hay bất kì dự án nào sử dụng thuật toán "Học máy". Có AI tham gia không có nghĩa là không cần đến con người.

Trí tuệ nhân tạo đang góp phần mang những tựa game cũ trở lại 5

Nhưng tiến trình này thực tế diễn ra như thế nào? Albert Yang, CTO của Topaz Labs, một công ty star-up mang đến dịch vụ nâng cấp phổ biến được sử dụng bởi rất nhiều modder, chia sẻ rằng kì thực nó khá đơn giản. Bạn bắt đầu bằng việc sử dụng một loại thuật toán được gọi là Mạng lưới nghịch cảnh (Generative Adversarial Network - GAN) và "huấn luyện" nó với hàng triệu cặp ảnh chất lượng thấp và chất lượng cao. "Sau khi nó đã nhìn thấy hàng triệu bức ảnh này rất, rất nhiều lần, nó sẽ bắt đầu biết được một bức ảnh độ phân giải cao trông như thế nào khi nó nhìn thấy một bức ảnh có độ phân giải thấp," Yang chia sẻ.

Trí tuệ nhân tạo đang góp phần mang những tựa game cũ trở lại 6

Một phần của thuật toán sẽ thử tái tạo quá trình chuyển đổi từ độ phân giải thấp sang độ phân giải cao này, trong khi phần khác so sánh hoạt động của nó với việc "huấn luyện" dữ liệu, xem thử liệu nó có thể chỉ ra sự khác biệt và từ chối đầu ra nếu không. Vòng lặp phản hồi này là cách để GAN cải tiến qua thời gian. Dùng AI để nâng cấp hìn ảnh là một nhiệm vụ tương đối đơn giản, nhưng nó minh họa hoàn hảo lợi thế cốt lõi của "học máy". Trong khi những thuật toán truyền thống phụ thuộc vào những quy luật được xác định bởi con người, kĩ thuật học máy tạo ra luật riêng của chúng bằng cách học hỏi từ dữ liệu.

Trong trường hợp của các thuật toán nâng cấp, những quy tắc này thường khá đơn giản. Ví dụ, nếu bạn muốn nâng cấp một bức ảnh 50-50 pixel để tăng gấp đôi kích thước của nó, một thuật toán truyền thống chỉ đơn giản là bổ xung thêm pixel mới giữa những cái đang tồn tại, lựa chọn màu sắc dựa trên một mức độ trung bình của những pixel lân cận. Cụ thể hơn, nếu bạn có một Pixel đỏ ở một phía và Pixel xanh ở phía còn lại, Pixel mới ở giữa sẽ cho ra màu tím. Phương thức này khá đơn giản để viết code và thực thi, nhưng nó là một hướng tiếp cận một-vừa-cho-tất-cả để sản xuất ra những kết quả được pha trộn, theo Yang cho biết.

Các thuật toán được tạo ra bởi "học máy" thì năng động hơn. Việc nâng cấp Gigapixel của Topaz Labs không chỉ nhìn vào các pixel lân cận, mà nó nhìn vào toàn bộ các phần của hình ảnh tại một thời điểm. Điều đó cho phép nó tái tạo tốt hơn những cấu trúc lớn hơn, như đường viền của các tòa nhà và đồ nội thất, hay các cạnh của một đường đua trong Mario Kart"Tri giác rộng lớn hơn là nguyên nhân chính khiến cho các thuật toán AI nâng cấp thực hiện tốt hơn rất nhiều," theo lời ông Yang.  Nhưng nâng cấp đồ họa game thì không chỉ là một thử thách kĩ thuật, mà nó còn là về giải cứu những kỉ niệm. 

Trí tuệ nhân tạo đang góp phần mang những tựa game cũ trở lại 7

Việc chơi lại những tựa game yêu thích thời nhỏ của một ai đó có thể là một trải nghiệm vui buồn lẫn lộn: Những kí ức vẫn còn đó, nhưng bản thân các trò chơi lại xấu xí và thô kệch một cách kì lạ. "Mình thực sự đã từng bị ấn tượng bởi những đồ họa đó sao?", bạn sẽ tự hỏi chính mình, thắc mắc liệu có phải bạn đã mất đi khả năng tận hưởng những tựa game như vậy. Modder Stefan Rumen, người đã dùng AI nâng cấp để cải thiện đồ họa của Final Fantasy VII, lý giải rằng công nghệ hiển thị mới cũng đáng trách vì đồ họa lỗi thời này. "Với các tựa game đồ họa thấp, những màn hình TV cũ đã giúp vượt qua nhiều sự thiếu hoàn hảo," ông nói. "Trong khi đó, công nghệ hiện đại sẽ phơi bày toàn bộ chúng ra trước mắt người chơi."

May mắn là những tựa game đời đầu này thường là mục tiêu hoàn hảo cho AI nâng cấp. Như trường hợp của seri Final Fantasy, vì sử dụng rộng rãi các lớp nền được render sẵn, các modder có thể xử lý ít hình ảnh hơn. Đồ họa cũng có được mức độ chi tiết rất tốt, theo Rumen. "Chúng không ở mức độ phân giải thấp như ảnh pixel, nghĩa là có nhiều thông tin hơn cho thuật toán học máy thực hiện phép thuật của nó, nhưng nó cũng không phải có độ phân giải quá cao để không cần đến một sự nâng cấp," ông nói. Bản thân kết quả đã mang đến cho chúng ta câu trả lời. Mặc dù Final Fantasy VII có thể không thực sự là một tựa game tuổi thơ của nhiều game thủ PC, nhưng bằng việc nâng cấp đồ họa, những tựa game kinh điển này đã có thể được xuất hiện lại một lần nữa.

KL Jackarl
Theo The Verge

Tin liên quan

Tin đọc nhiều nhất

Tin mới trong ngày

Lên đầu trang