Melhor IA para criar jogos: qual modelo usar

Não existe um único melhor modelo de IA para criar videogames, porque fazer um jogo não é uma tarefa só. São várias: escrever a lógica, corrigir bugs, desenhar fases, gerar arte, criar o som e juntar tudo para rodar. Modelos diferentes são mais fortes em partes diferentes, e o ranking muda a cada poucos meses, com novas versões.

Em vez de perseguir um vencedor que logo ficará desatualizado, concentre-se no que produz qualidade. Com esses critérios, você consegue avaliar qualquer ferramenta ou modelo por conta própria.

Um modelo sozinho só prevê texto. Para transformar um prompt em um jogo que roda, o sistema em volta precisa planejar, editar arquivos, validar o código e corrigir falhas. É esse sistema que decide se você recebe algo jogável ou uma parede de código quebrado.

Esse sistema de suporte geralmente inclui:

• Um conjunto claro de regras que diz ao modelo como estruturar um jogo, não apenas um prompt vazio.
• Modelos de projeto e código inicial, para que a IA não precise recriar toda a estrutura básica a cada vez.
• Uma maneira de executar o código gerado, capturar erros e enviá-los de volta para que o modelo possa corrigir seus próprios erros.
• Geração de arte integrada e som da biblioteca, para os assets carregarem no jogo.
• Verificação do código e teste no navegador, com resultados não testados marcados como não verificados.

Dois produtos podem usar o mesmo modelo e entregar resultados muito diferentes, porque um tem um sistema forte em volta e o outro não. Por isso a nota de um modelo isolado em um benchmark diz pouco sobre a qualidade de uma ferramenta de jogos.

Este é um mapa aproximado de onde os modelos ajudam, propositalmente genérico, porque os detalhes envelhecem rápido:

• Geração de código: modelos maiores e mais capazes costumam produzir uma lógica de jogo que roda e corrigir melhor os bugs quando algo quebra. É aqui que pagar por um modelo mais forte mais compensa.
• Iteração econômica: um modelo de menor custo pode servir bem para uma mudança pequena e bem delimitada. O tempo de resposta depende da tarefa, das ferramentas, do raciocínio e da carga do provedor, então menor nem sempre significa mais rápido.
• Arte e imagens: modelos de imagem são uma categoria separada dos modelos de texto. O modelo de texto que escreve a lógica do seu jogo não é o mesmo que desenha seus sprites.
• Som e música: novamente, são modelos especializados separados, mas o som e a música vêm de uma biblioteca de gravações reais.

A conclusão prática é que nenhum modelo faz tudo isso bem, então uma ferramenta de jogo séria combina vários modelos, em vez de apostar tudo em um só.

Qualquer artigo que nomeie um vencedor permanente envelhece rapidamente. Novas versões são lançadas frequentemente, e um modelo que lidera em um trimestre pode ficar para trás no próximo. Perseguir o topo do ranking é uma maneira fraca de escolher uma ferramenta de criação de jogos.

É mais duradouro fazer perguntas melhores. A ferramenta roda e testa o código que escreve? Ela se recupera dos próprios erros? Ela entrega algo que você pode jogar, e não um trecho para montar por conta própria? Essas qualidades duram mais do que qualquer lançamento de modelo.

O OddShed foi feito em torno dessa ideia. Em vez de pedir que você escolha o modelo de um fornecedor, ele dá a toda conta a mesma equipe de agentes: um construtor escreve o código, um artista desenha a arte, um designer de som escolhe os efeitos e a música, e um testador de QA testa cada versão em um navegador quando possível. O OddShed escolhe para você os modelos por trás de cada um.

O OddShed cria jogos de navegador com Phaser para 2D e Three.js para 3D, e cada turno mostra exatamente quanto custou assim que termina. Ele coloca o sistema, não o nome de um modelo, no centro.

• Não existe um único melhor modelo. A resposta depende da tarefa e muda rapidamente.
• O sistema ao redor do modelo importa mais do que o nome do modelo para obter um jogo jogável.
• Modelos mais fortes ajudam mais na geração de código e na correção de bugs; modelos mais leves dão conta de mudanças pequenas.
• Avalie uma ferramenta pela capacidade de executar, testar e reparar sua própria saída, e não pelo modelo que ela afirma usar.