想象一下,在完全沒有人工干預(yù)的前提下,突然有一天,游戲中的由程序設(shè)定的NPC,它開始自行選擇暗戀對象約會,競選虛擬小鎮(zhèn)鎮(zhèn)長,邀請朋友聚會,對鎮(zhèn)上大小事件發(fā)表不同的看法。

這不是科幻小說或者電影里才有的場景?,F(xiàn)在,隨著生成式人工智能(Generative AI)和大語言模型(LLM)的進(jìn)化,NPC真的可以“活”過來了。

今年4月,斯坦福大學(xué)和谷歌的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表論文《生成式行為體:人際行為的交互式互動(dòng)》(Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior)發(fā)現(xiàn),在嘗試落地游戲《模擬人生》(The Sims)NPC智能體的過程中,研究者通過普通編程,NPC的行為由ChatGPT和一種擴(kuò)展的大語言模型架構(gòu),使用自然語言存儲智能體,并將這些存儲數(shù)據(jù)合成進(jìn)入更深層次的反思,可以檢索和規(guī)劃這些智能體的行為。

也就是說,多名NPC在每一次互相接觸的過程中,會將與人物設(shè)定、虛擬環(huán)境互動(dòng)等方面的數(shù)據(jù)以自然語言的形式,通過程序接口輸入給ChatGPT,再由GPT生成的答案指導(dǎo)NPC的下一步行為。在這個(gè)過程中,完全無人工干預(yù),智能體之間開啟自行互動(dòng)。
研究人員以《模擬人生》為研究對象,最終最終用戶可以使用自然語言與一個(gè)由 25 個(gè)代理組成的小鎮(zhèn)進(jìn)行交互,截圖來自Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior

研究人員以《模擬人生》為研究對象,最終最終用戶可以使用自然語言與一個(gè)由25個(gè)代理組成的小鎮(zhèn)進(jìn)行交互,截圖來自Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior

這篇論文火速出圈。盡管面臨著所用的ChatGPT和自制NPC程序,并不是真正的自主人類意識的爭議,但研究員的這一發(fā)現(xiàn),還是迅速驚艷了整個(gè)產(chǎn)業(yè)界。

在某種程度上,這意味著,生成式AI可以通過大語言模型驅(qū)動(dòng)更多的游戲行為,并且,不只讓NPC更豐富、顯得更加聰明和智能,甚至還可以使NPC“活過來”。

這也為游戲產(chǎn)業(yè)走向下一個(gè)時(shí)代,規(guī)劃了一條較為清晰的路徑——用大語言模型,讓沙盒模擬游戲里的NPC擁有自己的生命。

站歲末回望,2023年,生成式AI絕對能夠配得上是年度話題。

生成式AI的魅力在于,它能夠創(chuàng)造出一種超現(xiàn)實(shí)、令人驚嘆的原創(chuàng)且富有想象力的內(nèi)容,直接媲美甚至超越人類的奇思妙想本身。

但是,在過去幾年時(shí)間里,這項(xiàng)新的AI技術(shù),始終難以真正落地在生產(chǎn)實(shí)踐中。

游戲產(chǎn)品重度追求美術(shù)場景和創(chuàng)意設(shè)計(jì),在生成式AI和大語言模型興起之前,業(yè)界一般僅將AI運(yùn)用在改善游戲NPC等環(huán)節(jié)。

上一個(gè)讓行業(yè)感到興奮的事情,還是2019年,在DOTA 2人機(jī)大決戰(zhàn)中,由5個(gè)AI組成的團(tuán)隊(duì),成功擊敗了人類世界冠軍OG團(tuán)隊(duì),而前者,正是來自于今年炙手可熱又處于風(fēng)口浪尖的OpenAI。

不同于傳統(tǒng)人工智能對于游戲產(chǎn)業(yè)的改造,主要集中于替代簡單重復(fù)勞作,以及提升游戲開發(fā)者的工作效率等環(huán)節(jié),新一代人工智能的出現(xiàn)和進(jìn)化,讓越來越多的游戲開發(fā)者意識到,人工智能不僅能重塑游戲產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié),甚至能夠改變最開始游戲產(chǎn)品的本質(zhì)。

沙盒游戲品類或許會成為這方面的先行者。這是因?yàn)橥ǔ6裕澈杏螒虻挠螒蛟O(shè)定,與NPC或環(huán)境的互動(dòng)性強(qiáng)、內(nèi)容多,不強(qiáng)迫玩家完成指定的任務(wù)或者目標(biāo),擁有極高的自由度,玩家可以較為自由地探索、創(chuàng)造和改變游戲中的內(nèi)容。

最經(jīng)典的沙盒游戲,就是上述研究團(tuán)隊(duì)選擇的《模擬人生》。這款在1989年由馬西斯(Maxis)開發(fā),藝電(Electronic Arts)發(fā)行的生活模擬類電子游戲,被認(rèn)為是生成式智能游戲的鼻祖。游戲中,玩家創(chuàng)建一個(gè)“模擬市民(Sims)”的虛擬角色,將其放入到一個(gè)房屋內(nèi),通過引導(dǎo)玩家的情緒,滿足他們的需求,來完成游戲。

《模擬人生》風(fēng)靡全球,成為一款經(jīng)久不衰的IP,后續(xù)開發(fā)了模擬人生系列游戲,迄今為止,在全球累計(jì)已經(jīng)售出超過2億份,是有史以來最暢銷的電子游戲系列之一。

《模擬人生》系列,驗(yàn)證了沙盒游戲的穿越周期的生命力,以及極強(qiáng)的商業(yè)化能力,許多公司也率先將新一代人工智能應(yīng)用于類似的游戲品類。

今年3月,游戲巨頭公司育碧(Ubisoft)發(fā)布了一款由大語言模型支持的AI對話工具Ubisoft Ghostwriter。游戲開發(fā)者可以使用Ubisoft Ghostwriter,創(chuàng)造游戲角色時(shí)輸入角色描述,就能夠生成NPC臺詞的初稿。它主要是幫助編劇們完成重復(fù)性任務(wù),節(jié)省時(shí)間,提升效果,確保NPC做到足夠的健談與幽默。

開放敘事游戲的初創(chuàng)公司Hidden Door則更往前走了一步。這家公司利用特定的材料集,比如《綠野仙蹤》《傲慢與偏見》等,訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,讓玩家在IP宇宙中探索。所有玩法都由AI敘述者引導(dǎo),每次都能根據(jù)玩家的選擇創(chuàng)造個(gè)性化的體驗(yàn)。

通過與知名IP所有者合作,Hidden Door也成功探索出了IP商業(yè)化的一種新模式。Hidden Door更像是搭建了一個(gè)平臺,只要與IP版權(quán)方達(dá)成協(xié)議,就可以將游戲模式拓展到任何現(xiàn)有的小說中。

Hidden Door設(shè)定的游戲玩法機(jī)制,截圖來自官網(wǎng)

Hidden Door設(shè)定了一種新的AI敘事游戲玩法機(jī)制,截圖來自Hidden Door官網(wǎng)

在圍繞新興人工智能構(gòu)筑的神奇空間中,這家公司想做的事情是,將任何現(xiàn)有的小說作品改編成在線社交角色扮演游戲,并以它構(gòu)建全新的產(chǎn)品和游戲體驗(yàn)。

事實(shí)上,Hidden Door成立于2020年,由AI專家和游戲開發(fā)者組成團(tuán)隊(duì)。才短短三年時(shí)間不到,這家公司已經(jīng)成為了AIGC游戲領(lǐng)域的翹楚,其第一個(gè)作品《綠野仙蹤》(Wizard of Oz),已經(jīng)被AIGC游戲關(guān)注者和愛好者頻頻提及。

Hidden Door創(chuàng)始人、CEO希拉里·梅森(Hilary Mason),在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域已經(jīng)深耕多年。

梅森曾擔(dān)任Cloudera機(jī)器學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)部總經(jīng)理,并創(chuàng)立Fast Forward Labs,這是一家專注于應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)研究和咨詢的初創(chuàng)公司,后來于2017年被Cloudera收購。

此外,她曾擔(dān)任Accel Partners的數(shù)據(jù)科學(xué)家,在bitly擔(dān)任首席科學(xué)家。此外,梅森還與另外兩名同伴在2010年創(chuàng)建著名的非營利組織HackNY,后者以組織24小時(shí)“黑客馬拉松”大賽聞名。

梅森獲得過多項(xiàng)獎(jiǎng)項(xiàng),熱衷活躍于臺前,為初創(chuàng)公司、企業(yè)和政府提供建議。在邁克爾·布隆伯格(Michael Bloomberg)擔(dān)任紐約市市長期間,梅森還是其技術(shù)與創(chuàng)新咨詢委員會的成員。她認(rèn)為,這是一種了解政府和行業(yè)如何合作的有趣的方式。

12月1日,梅森將抵達(dá)鈦媒體2023 T-EDGE全球創(chuàng)新大會北京會場現(xiàn)場,與我們分享她眼中的人工智能在游戲中的當(dāng)下與未來,探尋前沿的技術(shù)賦予創(chuàng)作者的超能力。

我們和希拉里·梅森邀你,來發(fā)現(xiàn)下一代游戲的奇妙世界,不見不散!

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2023 鈦媒體T-EDGE 全球創(chuàng)新大會

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12.02 T-EDGE 企業(yè)全球化論壇 

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