الذكاء الاصطناعي التوليدي لـ Roblox يغير طريقة الإبداع على المنصة

في وقت سابق من هذا العام، كشفت Roblox عن خطتها الطموحة لإضافة الذكاء الاصطناعي التوليدي لـ Roblox إلى منصتها، بهدف جعل إنشاء المحتوى أكثر سلاسة لجميع المستخدمين. تعد التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، لا سيما في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، بأفق جديد لتعزيز التجارب الغامرة. لا تسرع هذه التطورات عملية الإنشاء فحسب، بل تضمن أيضًا بيئة أكثر أمانًا، مع الحفاظ على متطلبات الحوسبة تحت السيطرة.

أحد الاتجاهات البارزة في الذكاء الاصطناعي هو صعود النماذج متعددة الوسائط. هذه النماذج، الماهرة في معالجة مجموعة متنوعة من أشكال المحتوى، من الصور والنصوص إلى النماذج ثلاثية الأبعاد والصوت، تعيد تعريف أدوات الإنشاء. تبرز قدرتها على إنتاج مخرجات تجمع بين أوضاع متعددة — على سبيل المثال، النص مع الصور المقابلة — كابتكار كبير. بالنسبة لـ Roblox، يمثل هذا ميزة مزدوجة:

• تزيد من إنتاجية صناع المحتوى ذوي الخبرة.
• تديم عملية الإبداع، مما يتيح لمجموعة أوسع من المستخدمين تجسيد أفكارهم على المنصة.

في مؤتمر مطوري Roblox (RDC) الأخير، أعلنت الشركة عن إطلاق عدة أدوات تدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في Roblox Studio. تهدف هذه الأدوات إلى تسهيل التوسع السريع للمشاريع، وتسريع عملية التكرار، وتعزيز القدرات الإبداعية للمستخدمين، مما يضمن توليد محتوى عالي الجودة.

مساعد Roblox AI

قدمت Roblox باستمرار للمبدعين الموارد اللازمة لصياغة تجارب ثلاثية الأبعاد مفصلة. ومع ذلك، لجأ العديد من المبدعين إلى أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحادثات من أطراف ثالثة للحصول على المساعدة. على الرغم من فائدتها في تخفيف بعض الأعباء، لم تكن هذه الإصدارات العامة مصممة خصيصًا لسير عمل Roblox الفريد أو شيفرتها أو مصطلحاتها أو لهجتها المميزة. ونتيجة لذلك، واجه المبدعون تحديات كبيرة عند محاولة دمج هذه الأدوات مع محتوى Roblox. إدراكًا لهذا الفجوة، أعلنت Roblox عن جهودها لدمج فوائد هذه الأدوات مباشرة في Roblox Studio خلال مؤتمر RDC، مقدمةً إصدارًا مبكرًا من أداة تسمى "Assistant."

"Assistant" هو الذكاء الاصطناعي المحادثة الداخلي لـ Roblox المصمم لتبسيط عملية الإنشاء للمبدعين، بغض النظر عن مستوى خبرتهم. يهدف إلى تقليل الوقت المستغرق في المهام الروتينية، مما يسمح للمبدعين بالتركيز على مجالات مثل القصة، وأسلوب اللعب، والتصميم العام. مع مكتبتها الضخمة من النماذج ثلاثية الأبعاد العامة وقدرتها على دمج النموذج مع واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للمنصة، تبرز Roblox كمرشح رئيسي لتطوير مثل هذا النموذج الذكي للعوالم ثلاثية الأبعاد المعقدة. مع Assistant، يمكن للمبدعين استخدام أوامر بلغة بسيطة لتصميم المشاهد، وتعديل النماذج ثلاثية الأبعاد، وإضفاء خصائص تفاعلية على الكائنات. تغطي الأداة ثلاث مراحل رئيسية من الإنشاء: الفهم، والبرمجة، والبناء:

الفهم: سواء كنت مبتدئًا أو خبيرًا في Roblox، يسهل Roblox AI Assistant الإجابة على استفسارات متنوعة باستخدام لغة بسيطة. البرمجة: بناءً على ميزة "Code Assist" الحالية، يمكن لـ Assistant تحسين البرمجة، وتوضيح أجزاء معينة من الشيفرة، وتقديم حلول لتصحيح الأخطاء. البناء: يمكن للمبدعين تحويل المفاهيم بسرعة إلى نماذج ملموسة. من خلال إدخال أوامر مثل "أضئ هذا المسار بمصابيح الشوارع" أو "ابنِ غابة متنوعة وزينها بالشجيرات والزهور"، يمكن تجسيد مشاهد كاملة. يُتصور التفاعل مع Assistant كعملية ديناميكية ذات اتجاهين، مما يسمح للمبدعين بإعطاء ملاحظات وتحسين النتائج. إنه يشبه التعاون مع شريك مبدع متمرس، مما يسهل العصف الذهني وتحسين الأفكار.

أثناء مؤتمر RDC، أعلنت Roblox عن إعلان إضافي بشأن أداة Roblox AI الجديدة، Assistant. تم تقديم المطورين الفرصة للمساهمة ببيانات Luau script المجهولة المصدر لتحسين كفاءة وقدرات أدوات Roblox AI، مثل Code Assist وAssistant. من خلال القيام بذلك، كانوا يساعدون ليس فقط مجتمع مطوري Roblox ولكن، إذا اختاروا تمديد مساهماتهم خارج Roblox، فإنهم يساعدون أيضًا مجتمع مطوري Luau الأوسع. هذا لأن بيانات النص البرمجي المشتركة سيتم دمجها في مجموعة بيانات يمكن الوصول إليها من قبل أطراف ثالثة، بهدف تحسين أدوات الدردشة الخاصة بهم لاقتراحات شيفرة Luau المحسنة.

تبسيط تصميم الأفاتار

رؤية Roblox هي أن يمتلك كل مستخدم من مستخدميها المذهلين البالغ عددهم 65.5 مليون يوميًا أفاتار يعكس ويوصل هويتها بصدق. بينما تم مؤخرًا إدخال القدرة لأعضاء برنامج UGC لتصميم وتسويق أجسام الأفاتار والرؤوس المنفصلة، تتضمن عملية التصميم الحالية التنقل في Studio أو برنامج UGC. مقترنة بمستوى مهارة متقدم مطلوب وعدة أيام لدمج ميزات مثل تعابير الوجه والربط ثلاثي الأبعاد، يصبح إنشاء الأفاتار جهدًا طويلاً. ونتيجة لذلك، تظل خيارات الأفاتار محدودة. ومع ذلك، تتطلع Roblox إلى التوسع خارج هذه القيود.

بهدف تسهيل حصول جميع مستخدمي Roblox على أفاتار مميز وديناميكي، تهدف الشركة إلى تبسيط عملية إنشاء الأفاتار. في مؤتمر RDC، تم الإعلان عن كشف أداة ثورية مخطط لها لعام 2024. سيسمح هذا الابتكار بتحويل صورة أو صور متعددة إلى أفاتار مخصص. يمكن لأي مبدع تابع لـ Studio أو برنامج UGC استخدام هذه الأداة، ورفع صورة ثم تخصيص الأفاتار المولد. تشمل الطموحات طويلة المدى لـ Roblox دمج هذه الميزات AI لـ Roblox مباشرة داخل تجارب Roblox.

لتحقيق ذلك، تركز Roblox جهودها على نماذج AI، المستنيرة بتصميم الأفاتار للمنصة ومجموعة من النماذج ثلاثية الأبعاد للأفاتار الخاصة بـ Roblox. تشمل التقنيات قيد النظر توليد أفاتارات ثلاثية الأبعاد من صور ثنائية الأبعاد، وتعزيز البيانات ثلاثية الأبعاد المحدودة من خلال استراتيجيات توليد ثنائية الأبعاد، واستخدام شبكة الخصم التوليدية (GAN) للتوليد ثلاثي الأبعاد. علاوة على ذلك، يتم توظيف تقنية ControlNet لفرض وضعيات مسبقة الإعداد، مما يعزز صور الأفاتار متعددة الزوايا.

بعد إنشاء هيكل الأفاتار ثلاثي الأبعاد، يتم استخدام تقسيم دلالي ثلاثي الأبعاد متقدم، مستنيرًا بوضعيات الأفاتار. تقوم هذه الإجراء بتحسين التصميم ثلاثي الأبعاد الأولي، من خلال دمج عناصر الوجه المميزة، والهياكل، والملمس، مما يحول في النهاية الشكل ثلاثي الأبعاد الأساسي إلى أفاتار Roblox حقيقي. بعد ذلك، يمكن للمستخدمين استخدام أداة تعديل الشبكة للتخصيص الإضافي، مواءمة الأفاتار مع مفهومهم المتخيل. بشكل ملحوظ، يسمح Roblox AI بإكمال هذه العملية في دقائق معدودة، مما يتيح التكامل الفوري للأفاتار في تجارب Roblox.

تدقيق الاتصالات الصوتية

يمتد Roblox AI إلى ما هو أبعد من مجرد إنشاء المحتوى؛ فهو يعمل أيضًا كآلية قوية لتعزيز مجتمع متنوع وآمح ومحترم على نطاق واسع. مع إدخال ميزات صوتية جديدة، مثل دردشة الصوت، وRoblox Connect، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) المعلنة حديثًا في RDC، يظهر تدقيق المحتوى المنطوق في الوقت الفعلي كتحدي جديد. الحل السائد في الصناعة، التعرف التلقائي على الكلام (ASR)، يعمل عن طريق تحويل ملفات الصوت إلى نص، والذي يتم بعد ذلك فحصه بحثًا عن محتوى غير لائق محتمل أو كلمات رئيسية محددة.

بينما تكون فعالة للكيانات الأصغر حجمًا، كشف نشر ASR لعدد المستخدمين الهائل لـ Roblox عن عدم كفاءته. ليس فقط يفوتها التقاط الفروق الدقيقة مثل النبرة والحجم، ولكن الحجم الهائل للمحادثات اليومية، التي تمتد عبر لغات متعددة، يجعلها مرهقة. إدراكًا لهذه التحديات، ابتكر Roblox AI إجراءً أكثر سلاسة يحدد انتهاكات السياسة مباشرة من الصوت الحي.

تم تطوير آلية كشف الصوت هذه المتطورة داخليًا. استخدم Roblox AI ASR لتصنيف مجموعات بيانات الصوت الخاصة به، واستخدم بعد ذلك البيانات المصنفة لتدريب النظام. تبدأ عملية التدريب بتحويل الصوت إلى نصوص، والتي يتم تقييمها بعد ذلك بواسطة نظام تصفية النص الخاص بـ Roblox، الذي يتقن بالفعل تحديد المصطلحات الخاصة بـ Roblox والانتهاكات المحتملة. ونتيجة لذلك، أصبح لدى Roblox الآن نموذج متقن في الكشف في الوقت الفعلي عن انتهاكات السياسة مباشرة من تدفقات الصوت.

بينما يتقن نظام Roblox AI تحديد الكلمات الصريحة، يدرك أن انتهاكات السياسة تعتمد غالبًا على السياق الأوسع. قد تكون كلمة مثيرة للجدل في إعداد واحد بريئة في آخر. لتحسين الفهم السياقي، دمج Roblox بنية قائمة على المحولات (transformer-based architecture)، الماهرة في تحليل التسلسل. تحافظ هذه البنية على تسلسلات صوتية ممتدة، مما يتيح للنظام تمييز الكلمات، والسياق، والنبرات. النتيجة هي نظام يصنف الصوت بناءً على الامتثال للسياسة، مع الأخذ في الاعتبار الكلمات الرئيسية، والنبرة، والمشاعر، والسياق العام. بشكل مثير للإعجاب، يتطلب هذا النظام المبتكر قوة حوسبة أقل بكثير من ASR التقليدي، متوافقًا مع رؤية Roblox للتوسع الواسع.