
当游戏产业面临“中年危机”,AI能够使传统游戏业重返年轻吗?
多年来,游戏产业似乎是一个势不可挡的“巨无霸”,随着游戏内容的不断丰富和移动游戏的蓬勃发展,游戏收入也不断攀升。
最近的一些突破,如谷歌的GameNGen和DeepMind的Genie,让我们看到了人工智能驱动游戏设计的未来。
GameNGen可以实时生成完全可玩的经典游戏关卡,如DOOM,而Genie则可以通过简单的图像或文字提示,创造出交互式2D环境。
这一历程始于早期的里程碑,如IBM的“深蓝”(DeepBlue),它在1997年击败了著名的国际象棋世界冠军Garry Kasparov。
深蓝的胜利是一个具有里程碑意义的时刻,它展示了人工智能在基于规则的战略挑战中表现出色的潜力。
时间快进到2016年,我们看到谷歌DeepMind的AlphaGo实现了又一次重大飞跃。这个人工智能系统掌握了中国古老的围棋,围棋以其巨大的复杂性和对直觉的依赖而闻名。
通过以4-1的比分击败世界冠军李世石,AlphaGo向世人展示了人工智能可以应对那些曾被认为是人类智慧专属的领域。
就在2018年,研究人员David Ha和Jürgen Schmidhuber发表了《世界模型》(World Models)一书,展示了人工智能如何通过建立游戏世界的内部模型来学习玩视频游戏。
一年后,DeepMind的Alpha Star展示了强化学习的威力,它掌握了复杂的策略游戏《星际争霸II》,甚至能与顶级人类玩家一较高下。
GameNGen代表了当今这一领域的最前沿,它接受了《毁灭战士》实际游戏片段的训练,从而将游戏的机制、关卡设计和美学内化于心。
然后,GameNGen利用这些知识即时生成新颖的关卡,并将布局和游戏流程连贯起来。
相反,Genie则使用基础模型,根据草图或描述等更自由的输入生成交互式环境。通过对各种游戏流派和视觉风格的训练,精灵可以适应各种美学风格来创建内容。
这是未来几十年的愿景,但在不久的将来,人工智能将使玩家能够根据自己的独特喜好创建和定制更简单的游戏。
不过,车轮已经启动。随着技术的不断发展,我们有望看到越来越多的人工智能协助游戏开发,并且从根本上重塑游戏的可能性。
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