Creature AI van Black & White pionierde machine learning in games tientallen jaren voor DeepMind

God game van Lionhead uit 2001 gaf spelers een intelligente metgezel die leerde door observatie, gemaakt door toekomstige AI-leiders Richard Evans en Demis Hassabis

In 2001 arriveerde Black & White als een god game die spelers de leiding gaf over eilanden en hun inwoners. Het opvallendste kenmerk was de creature companion, een kunstmatig intelligentiesysteem gebouwd met vroege machine learning-technieken waardoor het wezen kon observeren, imiteren en zich aanpassen aan het gedrag van de speler.

Bullfrog-wortels vormden morele keuzes in machtsfantasieën

Het creatieve team putte uit eerdere titels van Bullfrog Productions die de nadruk legden op controle over mensen en omgevingen. Games zoals Theme Park lieten spelers attracties bouwen die bezoekers konden schaden, terwijl Dungeon Keeper het bouwen van vallen en martelkamers aanmoedigde. Populous voegde elementen van offers en dorpsvernietiging toe. In al deze ervaringen lag de kern van de aantrekkingskracht in het sturen van volgelingen volgens het eigen ethische kader van de speler.

Lionhead Studios verfijnde de visie tot een verhaal over strijdende goden

Na de oprichting van Lionhead Studios omvatten de eerste concepten het grootbrengen van elk wezen tot een reus, op alignment gebaseerde visuele veranderingen aan gebouwen en volledig gelipte personages. Het verhaal draaide om rivaliserende tovenaars die streden om de controle over eilanden. Na verloop van tijd werd de scope beperkt tot een klein aantal wezens, lip-sync werd geschrapt en de focus verschoof naar goden die om dominantie vochten.

AI-visionairs Evans en Hassabis leverden de signature creatures van het spel

Belangrijke bijdragers waren Richard Evans, die eerder met Peter Molyneux had gewerkt bij Electronic Arts voordat hij Lionhead mede-oprichtte, en een jonge Demis Hassabis, een voormalige Bullfrog-collega en schaakwonder die een dubbele first in computer science behaalde aan Cambridge. Beiden sloten zich later aan bij DeepMind, het AI-onderzoeksbedrijf dat in 2014 werd overgenomen door Google en later opging in Google DeepMind. Op dat moment richtten hun inspanningen zich echter op het leren van een virtueel wezen waar het wel en niet kon plassen.

Machine learning liet wezens imiteren en spelers verrassen

De creature AI werd het bepalende element van Black & White. Wezens konden de speler zien spells casten en die vervolgens repliceren. Ze interageerden met dorpelingen op manieren die de alignment van de speler weerspiegelden, variërend van behulpzame gebaren tot destructieve daden. Ze leerden precies te eten, slapen en andere acties uit te voeren waar ze waren geïnstrueerd, zelfs als die locaties onpraktisch leken. Het systeem creëerde momenten van echte verrassing die in 2001 geavanceerd aanvoelden en vandaag de dag nog steeds opvallend zijn.

Schone interface en Britse charme ondersteunen de godenfantasie

Het spel presenteerde informatie via vlaggen op dorpswinkels in plaats van rommelige menu's. Dorpelingen uitten hun behoeften direct wanneer de speler in de buurt zweefde. Vroege levels bevatten schapenboeren met regionale accenten en strandgangers die zeemansliederen zongen, wat de wereld een duidelijk Brits tintje gaf dat scherp contrasteerde met evil-aligned playthroughs.

Sandbox-structuur brengt pacing-uitdagingen naast vrijheid

Spelers bouwen geleidelijk invloed op door wonderen te verrichten die nieuwe nederzettingen bekeren. Net wanneer de loop comfortabel aanvoelt, verplaatst het spel de speler naar een nieuwe wereld en wordt de creature verwijderd, wat het gevoel van gestage vooruitgang verstoort. Deze nadruk op open-ended spel boven strakke pacing blijft een opvallend kenmerk van de ervaring.

Tags bij dit artikel