Wat krijg je als je 2Pac, Naruto, Batman en een docent van De Haagse Hogeschool in een virtuele arena zet? Een absurde, nostalgische arcade-ervaring én het ultieme antwoord op de vraag: hoe ver kun je komen als je een game volledig met kunstmatige intelligentie gaat bouwen?
Innovative Development studenten Jessy Roest en Sohaib Khelanji namen de proef op de som in het GameLab. Onder begeleiding van Jeroen Derwort gingen zij een grensverleggend experiment aan: een 5-daagse sprint om een functionele 2D browser-fighter uit de grond te stampen. De catch? Geen enkele regel code zelf schrijven, en geen enkele pixel zelf tekenen.
Het resultaat is een fraaie game die laat zien dat gamedev voor dit type games radicaal verandert. De sprint legde ook feilloos bloot waar de harde grenzen van AI liggen, en waarom de menselijke factor onmisbaar blijft.
Het concept: “Anyone vs Anyone”
De opzet van de game, genaamd Crossover Fighter, is even simpel als geniaal: een browser-based arcade fighter waarin elk denkbaar personage zijn opwachting kan maken. In plaats van te focussen op hyper-complexe vechtmechanics, leunt de game op de pure absurditeit van de speelbare personages.
De studenten hanteerden drie principes om de vaart erin te houden:
- Werkend > mooi op papier: elke dag moest eindigen met een speelbare versie.
- Snelheid > perfectie: ‘goed genoeg’ is de standaard. Geen uren verliezen aan het handmatig oppoetsen van AI-foutjes.
- Data-driven architectuur: een nieuw character toevoegen mag nooit de code wijzigen. De engine leest puur een JSON-bestand en de bijbehorende sprite-sheet.
De menselijke inbreng: de gamedev als dirigent
Hoewel er geen regel code handmatig is ingetikt, is deze game absoluut geen druk-op-de-knop-en-klaar-product. De menselijke inbreng was juist de cruciale succesfactor. Jessy en Sohaib transformeerden van traditionele uitvoerders naar dirigenten. Hun belangrijkste taken bestonden uit:
- Smaak en regie: AI heeft geen besef van humor, ironie of samenhang. De studenten bepaalden de artistieke richting, keurden output goed of af en hielden de visuele eenheid strak in de gaten.
- De architectuur bedenken: Claude mag dan de code hebben gegenereerd, de studenten moesten vooraf de logica bepalen. Zij bedachten de ‘data-driven’ structuur , ontwierpen de state-machine voor de vechters en besloten op dag 2 al een visuele hitbox-debugger te eisen om blind programmeren te voorkomen.
- Guardrails en discipline: 100% AI zonder strakke regels leidt tot een gegarandeerde creatieve explosie. De studenten stelden harde grenzen: maximaal 3 pogingen voor een sprite-sheet en maximaal 5 pogingen voor een bugfix door de AI. Was het dan nog niet opgelost? Dan werd de feature direct vereenvoudigd of geschrapt.
De harde grenzen van AI: de Beperkingen
Het eindresultaat is zeer indrukwekkend, maar de studenten liepen tijdens de week wel tegen duidelijke limieten van de huidige AI-technologie aan:
1. De “Stack Overflow-val” (plausibele onzin)
De grootste technische uitdaging was niet dat de AI fouten maakte, maar dat de code-AI met enorme overtuiging “plausibel-uitziende onzin” produceerde. De AI schreef code die er op het eerste gezicht perfect uitzag, maar in de praktijk simpelweg niet werkte of verborgen bugs bevatte. Zonder direct live testen en de menselijke logica om de AI terug te fluiten, was de codebase binnen een dag onbruikbaar geworden.
2. Inconsistentie en het ‘collage-effect’
Bij het genereren van de graphics bleek AI moeite te hebben met continuïteit. Verschillende animatie-frames (zoals lopen of slaan) zagen er los van elkaar leuk uit, maar vormden snel een rommelige collage in plaats van één vloeiend personage. De studenten moesten dit oplossen door een heel specifiek, custom getraind stijlmodel (LoRA) over alle personages heen te dwingen én te accepteren dat “een hand die in frame 3 even raar staat” goed genoeg moest zijn.
3. De AI-debug deadlock
Soms raakte de AI in een vicieuze cirkel: het repareren van bug A zorgde voor bug B, en het repareren van bug B bracht bug A weer terug. Om deze ‘deadlock’ te doorbreken, moesten de studenten een dual-AI policy hanteren: Claude’s code laten reviewen door ChatGPT of Gemini. Verschillende AI-modellen vinden verschillende fouten, maar het menselijk brein moest uiteindelijk de knoop doorhakken.
De roster en hun ‘ults’
Dankzij de menselijke regie op de asymmetrische gameplay voelt elk personage toch uniek aan, compleet met een eigen Ultimate Move (finisher). De game bevat tientallen karakters. Hier zijn er een paar:
| Character | Speelstijl | Unieke Ultimate Move | Vibe & Referentie |
| Naruto | Snel, lage HP, hoge mobiliteit | Rasengan Rush: Dash naar de tegenstander met grote bol-damage. | Anime spirit-bomb energie |
| 2Pac | Alleskunner, gebalanceerde stats | Hit ‘Em Up: Beat drop triggert 3 snelle klappen op het ritme. | West coast, beat-synced |
| Batman | Trage tank met hoge verdediging | Lights Out: Scherm wordt zwart; Batman teleporteert voor een grapple-hit. | Arkham-style stealth takedown |
| De Docent | Wildcard met onvoorspelbare hitboxes | Onvoldoende!: Gooit een rode pen die zorgt voor een stun en een ‘F’ boven het hoofd. | Inside joke, gegarandeerde lach |
K.O. voor sceptici? Het eindresultaat
Ondanks de technologische grenzen is wat Jessy en Sohaib in vijf dagen hebben neergezet grensverleggend. Tijdens de live demo draaide de game vlekkeloos in de browser. Spelers konden lokaal op één toetsenbord (of tegen een CPU) een volledige match spelen , inclusief geavanceerde game-feel elementen zoals hit-pause, knockback, schermtrillingen (screen shake) en een werkende audio-pipeline.
De grootste triomf is dat de beloofde data-driven architectuur écht werkt. Er is geen handgemaakte pixel of regel eigen code aan te pas gekomen , en toch staat er een uitbreidbare game-engine waar je zó nieuwe personages in kunt laden.
Een verbeterpunt is er ook: omdat de studenten vooral de focus hebben gelegd op zoveel mogelijk features bouwen in zo min mogelijk tijd, zitten er veel bugs in de game. Deze eruit poetsen zou nog relatief veel tijd kosten.
Wat we hiervan leren
Dit experiment binnen het GameLab is nu al een paar keer uitgevoerd. Elk half jaar zien we dat de studenten een stuk verder komen dan daarvoor.
Het bewijst dat AI inmiddels de barrière om eenvoudige games te bouwen al gigantisch verlaagt, maar dat de angst dat ‘de computer de gamedev volledig vervangt’ voorlopig ongegrond is. AI is een ongelooflijk krachtige, maar soms ook blinde motor. Zonder een menselijke chauffeur die de richting bepaalt, de systemen ontwerpt en de discipline bewaakt, loopt het project onherroepelijk vast.
Ik zou eerder zeggen: het tijdperk van de gamedev als visionaire dirigent is aangebroken. Insert coin!
Zelf de game spelen? Dat kan! Check Crossover Figher hier.