Vibe coding – як штучний інтелект створює відеоігри на основі текстових описів.
Геймдев більше не є страшним для гуманітаріїв? (фото: Magnific)
Розвиток нейромереж, зокрема моделі Gemini 3, відкрив нові можливості для “вайб-кодингу” (vibe coding). Цей метод розробки програмного забезпечення дозволяє користувачеві описувати ідею, функції та атмосферу майбутнього продукту звичайною мовою, замість написання рядків коду, і стає дедалі популярнішим серед фахівців без технічної освіти.
Технологія виявилася особливо ефективною для створення “демейків” (demakes) – спрощених версій відомих відеоігор минулого. Штучний інтелект успішно відтворює логіку та візуальний стиль ігор епохи Windows 3.1 та першої PlayStation.
Під час тестування Gemini 3 продемонстрував здатність створювати робочі копії таких проектів:
Chip’s Challenge та Jezzball – логічні ігри були відтворені майже ідентично оригіналам з першої спроби.
Tomba! – штучний інтелект зміг перенести здібності персонажа та специфічний дизайн рівнів у 8-бітний стиль.
Silent Hill – нейромережа розробила 3D-прототип, додавши ефекти туману, снігу, ржавих стін і навіть згенерувавши тривожне аудіосупроводження для відтворення атмосфери хорору.
Технічні можливості
Модель Gemini 3 (режим Thinking) виявилася значно ефективнішою за попередні версії та конкурентів у питаннях контексту.
Штучний інтелект не лише генерує HTML-файл з готовою грою для браузера, але й надає інструкції щодо конвертації проекту в формат APK для встановлення на смартфони Android.
На відміну від стандартних моделей, інтелектуальний режим здатний до ітерацій: користувач може попросити змінити зовнішній вигляд ворога, додати музику або ускладнити головоломки, і штучний інтелект оновить код у реальному часі.
Чи зможе ІІ зберегти спадщину гейм-індустрії?
Експерти зазначають, що штучний інтелект може стати інструментом для збереження пам’яті про старі ігри, оригінальні копії яких на вторинному ринку зараз коштують сотні доларів, а з часом їхня вартість зросте ще більше.
Аналітики схильні вважати, що оскільки мовні моделі тренувалися на величезних масивах відкритого коду, вони добре знайомі з механіками класичних тайтлів.
Для самостійного створення гри користувачеві достатньо вибрати модель з глибоким аналізом (Thinking model) і сформулювати запит на створення HTML-документа з описом бажаних механік.