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人工智能已经能制作游戏,游戏AI,也在走出游戏

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发表于 2022-12-26 09:00:24 | 显示全部楼层 |阅读模式
对于游戏AI,有两极化的认知。
游戏论坛一种是智能,即在某款游戏中击败人类顶级选手近乎轻而易举。
另游戏论坛一种则是智障,即在游戏中扮演NPC进行互动时,往往变成尬聊。
关于游戏AI的最终幻想应该是啥样,自然不仅仅是能否轻松击败人类,而是如2021年那部电影《失控玩家》里所演绎的那样,游戏里的NPC出现了智慧,以至于萌生出了游戏版的“庄周梦蝶”感觉。
143.jpg 事实上,互联网大厂游戏论坛一直都在梦想这样的颠覆,以至于用在了游戏论坛一年游戏论坛一度的愚人节玩笑(往往也是自己远景战略的游戏论坛一个揶揄)。
例如2019年愚人节,英伟达开玩笑的发布了游戏论坛一款名为GeForce RTX R.O.N.的AI智能游戏助手,号称精通十八门语言,能够生成全息图像,生成游戏3D图形,分析游戏数据,制定战术,甚至可以帮你和玩家对骂……
而这真的只是个玩笑吗?
144.png 游戏论坛一年后,英伟达给出了答案。
在经典游戏《吃豆人》诞生40周年之际,英伟达宣布使用5万局游戏训练出的人工智能模型重建了这个游戏——不用写代码、不用构建游戏引擎渲染图像,仅仅通过神经网络“看”原版《吃豆人》的运行状况,自行理解游戏规则,最终完成了游戏制作。
这个游戏真的好吗?
145.jpg 也许是和英伟达本身是视觉处理领域的国际大佬这个定位相关,其创建的人工智能的学习方式,也不同于遗忘的AI靠吞噬大数据进行深度学习,反而选择了用“看”的方式,不断的在各种《吃豆人》的游戏视频里学习并推断其游戏规则,最终达成“复刻”游戏论坛一个游戏的模网游效果。
146.jpg 话说这款游戏,“算”起来相当智能,但“玩”起来就非常智障了,恰好游戏论坛一肩挑起了两极化的认知。
秘密同样是英伟达自己揭开的:
由于短时间生成大量游戏视频不大现实,因此团队使用计算机来玩《吃豆人》生成画面。
但是,用于模拟玩游戏的AI在游戏中太出色了,让看视频的AI被误导,难以理解游戏中“死亡”的概念,所以最初产生的《吃豆人》,游戏中几乎都不会输。
147.jpg 当然,后续发现问题并改进后,这款《吃豆人》的复刻,也就算是向AI的最原初诞生,完美致敬了。
学习、改进、再学习,成为了游戏AI和自己在其他领域里AI们共同完善自身智能的必由之路。
但游戏AI还可以做到更多,例如和《失控玩家》游戏论坛一样从游戏走到现实中来。
148.jpg 真当互联网大厂和游戏公司们做能击败人类顶级玩家的AI,只是游戏论坛一种展示技术的无聊事吗?
答案是否定的,不然真的是有钱没地方烧。
马化腾就在2021年世界人工智能大会中说,要用游戏AI去激发青年人对通用AI的研究兴趣。
事实上,互联网科技领域正是如此去做的,用游戏AI做游戏论坛一款属于自己的游戏,实现自己少年时的游戏梦。
149.jpg 例如Facebook开发的可以和玩家团队协作玩纸牌游戏《Hanabi》的AI,其开发者就说:“我们对《Hanabi》感兴趣的原因并非游戏,而是关于如何将这些功能构建到AI系统中,例如自动驾驶汽车或AI客服,它们需要实际了解其他人通过行为与之交互时的心理状态。”
至于索尼为《GT赛车》开发的AI驾驶者,则可以更进游戏论坛一步:
不仅需要在高速多变的条件下,考虑刹车、路线、速度、方向等因素,瞬间决定方向盘的打法和加速方式等多个决定;同时也要学习驾驶的“礼仪”,在合乎公平竞争原则下减少非必要碰撞,以及作为慢车时进行让车。
150.jpg 这个背后,你能想象的空间就更为巨大了。
在实际的场景测试里,自动驾驶公司很难创造或者遇到极限场景,比如暴雨+冰雹的复杂路况,或高速公路上闯入的动物及行人等突发事件,这往往会造成测试数据的局限。
然而在游戏世界,利用AI技术的测试数据获取成本就相对较低,例如无限撞车、持续过弯,都可以通过AI在短时多次测试中得到游戏论坛一个相对可行的解决路径。
151.jpg 于是,AI成为虚拟风洞里的“运动员”,在跳出游戏的更多场景里发挥作用的价值,也就不再只是战胜人类这个小目标了。





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