ਕੀ ਏਆਈ-ਜਨਰੇਟਿਡ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਜ਼ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਹਨ?

ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਉਭਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਗੇਮਿੰਗ ਇੰਡਸਟਰੀ ਵਿੱਚ AI-ਤਿਆਰ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਇੱਕ ਵਧਦੀ ਚਰਚਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਬਣ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਦੀ ਨਵੀਨਤਮ ਨਵੀਨਤਾ, ਮਿਊਜ਼, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ AI-ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗੇਮਪਲੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਿਊਜ਼ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੇ ਇਸਦੀਆਂ ਅਸਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਬਹਿਸ ਵੀ ਛੇੜ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।

ਕੁਝ ਮਾਹਰਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ AI-ਤਿਆਰ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਵੱਲ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਸਰੇ ਦਲੀਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਵਿਹਾਰਕ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਗੇਮਿੰਗ ਉਦਯੋਗ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਮਿਊਜ਼ ਦਾ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਾਫ਼ੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।

ਮਿਊਜ਼ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?

2025 ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਨੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ Muse, ਜਿਸਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਵਿਸ਼ਵ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਐਕਸ਼ਨ ਮਾਡਲ (WHAM) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਨਿੰਜਾ ਥਿਊਰੀ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ, ਮਿਊਜ਼ ਨੂੰ ਬਲੀਡਿੰਗ ਐਜ ਤੋਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਗੇਮਪਲੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਕੇ, ਮਿਊਜ਼ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਦਿੱਖ ਵਾਲੇ ਗੇਮਪਲੇ ਕਲਿੱਪ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਗੇਮ ਇੰਜਣਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।

ਇਹ ਟੂਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਗੇਮਪਲੇ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਾਂ ਲਗਾਏ ਬਿਨਾਂ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਾਵਰ-ਅੱਪ ਗੇਮਪਲੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਮਿਊਜ਼ ਇਸਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਇੱਕ ਮੌਕ ਵੀਡੀਓ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਨਿਊਯਾਰਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਟੰਡਨ ਸਕੂਲ ਆਫ਼ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿਖੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਐਸੋਸੀਏਟ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਜੂਲੀਅਨ ਟੋਗੇਲੀਅਸ ਨੇ ਕਿਹਾ:

"ਗੇਮ ਇੰਜਣ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਗੜਬੜ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਅਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ - ਉਹ ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ।"

“ਖੇਡ ਦੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ [ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ] ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

"ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਦੁਆਰਾ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮੌਕੇ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਡੇ ਹਨ, ਪਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵੀ ਅਸਲੀ ਹਨ।"

ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ

ਆਪਣੀਆਂ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਮਿਊਜ਼ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵੀਆਂ ਗੇਮਾਂ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਜਾਂ ਖੇਡਣ ਯੋਗ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।

ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਮੌਕ-ਅੱਪ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੋਗੇਲੀਅਸ ਨੇ ਸਮਝਾਇਆ: "ਇਹ ਖਾਸ ਮਾਡਲ 500,000 ਗੇਮ ਸੈਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਗਭਗ 100,000 ਘੰਟੇ ਗੇਮਪਲੇ। ਪਰ ਇਹ ਸਿਰਫ ਇਸ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ ਹੈ।"

"ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਅੱਗੇ ਵਧ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।"

ਮਿਊਜ਼ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਗੇਮਪਲੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਇਸਨੂੰ ਬਲੀਡਿੰਗ ਐਜ ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਈਵ-ਸਰਵਿਸ ਗੇਮਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੀਂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਛੋਟੀਆਂ ਜਾਂ ਸਿੰਗਲ-ਪਲੇਅਰ ਗੇਮਾਂ ਲਈ, ਮਿਊਜ਼ ਵਰਗੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਤੇ ਅਵਿਵਹਾਰਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਕੇਨ ਨੋਲੈਂਡ, ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਗੇਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਅਤੇ ਏਆਈ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸਹਿ-ਵਿਕਾਸ ਕੰਪਨੀ ਏਆਈ ਗਾਈਜ਼ ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ, ਨੇ ਮਿਊਜ਼ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਮੁੱਲ ਬਾਰੇ ਸ਼ੱਕ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ।

ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ: “ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ ਜਿਸ ਤੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਛਾਲ ਮਾਰੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਉਹ ਆਪਣੇ ਜ਼ੂਮ ਪਲ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘ ਰਹੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਮਕਸਦ ਨਹੀਂ ਹੈ।

“ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਗਲਤ ਨਾ ਸਮਝੋ, ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਣਾ ਕੋਈ ਆਸਾਨ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ... ਮੈਨੂੰ ਇਸਦੇ ਟਾਰਗੇਟ ਦਰਸ਼ਕ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ।

"ਗੇਮ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਣਗੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਅੰਤਰੀਵ ਗੇਮ ਵਿਕਾਸ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।"

ਏਆਈ-ਜਨਰੇਟਿਡ ਗੇਮਾਂ ਦਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਭਵਿੱਖ

ਮਿਊਜ਼ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਗੇਮਿੰਗ ਦੇ ਸੀਈਓ ਫਿਲ ਸਪੈਂਸਰ ਨੇ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਹ ਟੂਲ ਕਲਾਸਿਕ ਗੇਮਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਉਸਨੇ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਮਿਊਜ਼ ਦੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਪੁਰਾਣੇ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਨੂੰ "ਸਿੱਖ" ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਦੇ ਸੀਈਓ ਸੱਤਿਆ ਨਡੇਲਾ ਨੇ ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਕੇ ਅਟਕਲਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਮਿਊਜ਼ ਏਆਈ-ਜਨਰੇਟਿਡ ਗੇਮਾਂ ਦਾ "ਕੈਟਾਲਾਗ" ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਸੀ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਵੇਲੇ ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਮਿਊਜ਼ ਇਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਟੋਗੇਲੀਅਸ ਨੇ ਕਿਹਾ:

"ਮੈਂ ਸਤਿਆ ਨੇ ਜੋ ਕਿਹਾ ਉਸਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਵਜੋਂ ਦਿਆਲਤਾ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਾਂਗਾ।"

"ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸਦੇ ਕਿਸੇ ਸੰਸਕਰਣ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵਾਂਗੇ, ਪਰ ਇਹ ਜਲਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਨੇ ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਜੋ ਕੀਤਾ ਹੈ ਉਹ ਇੱਕ ਨੀਂਹ ਪੱਥਰ ਹੈ।"

ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਿਊਜ਼ ਨੇ ਦਿਲਚਸਪੀ ਜਗਾਈ ਹੈ, ਇਹ ਅਜੇ ਤੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ, AI-ਤਿਆਰ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ।

ਇਸਦੀ ਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਧਾਰਾ ਦੇ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।

ਗੇਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ AI ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ

ਮਿਊਜ਼ ਗੇਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੀ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਨਵੀਨਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।

2024 ਵਿੱਚ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਗੇਮਐਨਜੇਨ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ, ਦਾ ਇੱਕ ਚਲਾਉਣ ਯੋਗ ਸੰਸਕਰਣ ਕਿਆਮਤ ਜੋ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਗੇਮ ਇੰਜਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਸੀ।

ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਗੂਗਲ ਦੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਨਾ ਪਿਆ, ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਖੇਡ ਸੈਸ਼ਨ ਜਾਰੀ ਰਹੇ, ਗਲਤ ਗੇਮ ਤੱਤ ਪੈਦਾ ਹੋਏ।

ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਜਿਨੀ 2, ਜੋ "ਖੇਡਣ ਯੋਗ ਦੁਨੀਆ" ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ, Genie 2 ਅਜੇ ਵੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਅਜੇ ਤੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਵਿਵਹਾਰਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਏਆਈ-ਤਿਆਰ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਦੀ ਹਕੀਕਤ ਬਣਨ ਤੋਂ ਕੁਝ ਦੂਰ ਹਨ।

ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਦਾ ਮਿਊਜ਼ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੇਮਪਲੇ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੇਖਣ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪੂਰੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਗੇਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਿਊਜ਼ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ।

ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪਰਿਪੱਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਡਿਵੈਲਪਰ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਫਿਲਹਾਲ, ਮਿਊਜ਼ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਜੋਂ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ ਪਰ ਉਸ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਕੁਝ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।