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      1. 進化后的AI,真的能讓我們擺脫“罐頭”游戲嗎?

        原標題:進化后的AI,真的能讓我們擺脫“罐頭”游戲嗎?

        不知從什么時候起,“開放世界”一詞,在玩家心目中,已經越來越成了“罐頭產品”的同義詞。

        無聊重復的任務、大而空洞的地圖,缺乏新意的劇情,讓某些游戲充滿了一股濃烈的流水線味道。

        育碧:看什么看?我很盡力了好嗎!

        而造成這種現象的原因,莫過于開放世界的“無限性”,和游戲開發者腦力、財力的“有限性”之間,存在著一條難以逾越的鴻溝。

        雖然隨著科技的進步,有的廠商也開始試圖用智能算法和AI,來降低這類游戲的“罐頭”值,然而,在很多情況下,這樣的做法卻適得其反了。

        隨機生成的角色里,令你印象深刻的有幾個?

        因為玩家們發現,這些由算法隨機生成的角色、任務或劇情,本質上也是千篇一律的,只是組合的元素稍有不同罷了。

        然而,隨著GPT等新一代AI的問世,人工智能技術也迎來了井噴,情況似乎真的開始不一樣了。

        一、真實版《西部世界》?

        因為人類發現,進化后的AI,不只可以干生成對話文本這類“雜活”,它們甚至還能操控NPC、搭建出一個類似《西部世界》那樣栩栩如生的AI社會。

        前不久,一個名為“活的長安城”的技術Demo,就部分實現了這點。

        在這個Demo中,NPC之間對話、互動,并不是事先寫好的,而是由AI實時操控。

        而它們要做的事,也不會脫離性格和目標,比如只想摸魚翹班的捕快、立志當首席的舞女:

        并且,這些沒有預設劇本的AI,也不會消除已有的“記憶”,

        這意味著,在這樣的世界里,某些手癢的玩家想在屠城后躲幾天來“消警”,那是不可能滴。

        下次想“練手”,可就得三思了

        根據目前的資訊,這座 “活的長安城”是一個還在演進中的“AI社會”, 目前只運轉了30多天。

        而驅動它的,是一個名叫GAEA的技術。

        受這一技術驅動的AI,與其他根據劇情設計的NPC相比,最大的不同,就是其有自己的目標和行動理由,并且能像現實中的人類那樣,受到社會常識和反饋的影響。

        在一般的開放世界游戲中,某些NPC存在的意義,就是引導玩家做任務,過劇情,一旦任務、劇情結束,它們也就不會和玩家有更多互動了。

        如果玩家再去找它們,它們也只是會不斷地來回重復幾句同樣的臺詞,仿佛無視了之后玩家的一切變化。

        美麗的大嫂,始終在念叨著與我共度良宵的歲月

        然而,在這個長安城的demo中,由于GAEA系統的存在,NPC的行動不僅會受到彼此之間的相互影響,還會隨著周圍環境、社會的變化而變化。

        前者的影響被稱為“靈魂系統”,后者則被稱為“環境系統”。

        在“靈魂系統”中,NPC除了會記住之前發生的事,還會根據“策略”模塊,對“記憶”中的社會常識信息+當下的環境系統做出決斷。

        舉例來說,如果NPC在大街上偷東西被捕快抓住過,它下次可能就不會在捕快出現的時候頂風作案。

        而在“環境”系統中,NPC在游戲世界中的所作所為,都會被記錄在系統里,并對系統形成反饋,而留下了NPC“痕跡”的系統,又會再次對NPC形成動態的交互。

        如此一來,這些與社會和周遭環境有著真實互動的NPC,行動就會更合理,更像“人”了。

        不過,雖然這樣的技術確實很有突破性,但從玩家的角度考慮,這種“持續生長”的動態世界,真的能令玩家擺脫味同嚼蠟的 “罐頭”游戲嗎?

        要探討這個問題,我們得先弄清楚,“罐頭”現象頻發的重災區,究竟是哪些游戲。

        二、當AI遇上“罐頭”

        大體上來說,目前市面上的“開放世界”游戲,往往可以分為兩種類型:

        1、遵從規則系統自動生成的開放世界,例如《我的世界》和《泰拉瑞亞》;

        2、由開發者設計,固定的開放世界,例如《GTA》和《刺客信條》

        前一類游戲一般沒什么主線劇情,玩家的探索和體驗才是更重要的;

        第二類游戲的劇情則是重要組成部分,用主線+支線劇情的方式,來推動故事發展。

        而令玩家們感到“罐頭成災”的游戲,往往就是第二類,準確地說,是這類游戲中 大量的、千篇一律的支線、副本。

        對于這樣的問題,游戲制作者除了用人工的方式“精雕細琢”外,自然也嘗試過讓AI來減輕壓力。

        例如,育碧之前的《看門狗:軍團》,就使用了類似的“AI自動生成”系統,在智能算法的驅動下,支線中那些有名有姓,并且出身背景一應俱全的角色,就這么被創造了出來。

        這就是被育碧美其名曰“能扮演所有人”的系統。

        在用智能算法生成角色時,除了角色的種族,工資,社會聯系和工作地點之類的數據外,育碧還通過一種“累加效應”的機制,來讓各選項之間互相影響。

        舉例來說,一個角色的居住地,會影響該角色的種族,著裝和工作,而該角色的工作,又決定了其工作地點和能力(例如駭客技術),而工資水平,又會決定其主要的活動范圍。

        在所有這些數據的累加下,一個角色的日常起居等活動,比如幾點該去哪上班,下班之后又去干什么,都會變得完整自洽。

        除此之外,游戲中各個角色對Dedsec的看法,也會受到玩家具體行為的影響,如果玩家對其攻擊,或殺死他們的好友,他們對Dedsec的“好感度”將會下降,直至降低到“憎惡”,就會永遠脫離組織。

        反之,如果玩家幫了他們的忙,他們對Dedsec的好感就會上升,并加入組織。

        除此之外,一些隨機事件也會影響角色的行為,例如某人的家人被殺,他們就會放棄與家人出游的計劃,轉而去墓地悼念他們的親人。

        如此一來,游戲里的每個角色,就都有了如真人一般、充滿動態且豐富的情感(至少表面上看來)。

        仔細一看,你會發現這種自洽、合理,又實時變化的動態AI系統,和開頭的“長安城demo”中的技術邏輯十分相似。

        但是——為什么在有了這些系統后,整個《看門狗:軍團》仍然讓人覺得如此充滿“罐頭味”呢?

        三、變量與常量

        或許,真正的問題在于, 玩家們想要的,并不只是一個與現實別無二致、活靈活現的虛擬世界,他們還想在其中發現“奇異”或“不凡”。

        西部牛仔的故事有很多,但《大鏢客》卻成了玩家心中的傳奇

        正是因為受夠了現實的平淡與無聊,玩家才會投身于游戲中尋找新奇。

        但目前AI展現出的合理與自洽,模擬的只是現實中的常量。

        何謂常量?舉例來說,一個打工人每天醒來,洗漱完畢,再搭公車去上班,經過幾個小時的工作,又搭公車回家,最后吃飯、洗睡。

        這一系列平平無奇的、流水賬似的活動,就是現實中的常量。

        而目前游戲中的AI系統,傾其全力做到的, 也只是讓這種“流水賬”般的常量,看上去更自洽,更不容易穿幫罷了。

        與常量相對,現實中的變量,往往就是那些 小概率的、偶然的,但是又讓人覺得奇特的事件。

        這類正面的例子,可以從《巫師3》的各類支線,或是《GTA5》的分支劇情中得到體現,

        在《巫師3》中,杰洛特接受委托殺怪,就是一種類似“打工人上班”之類的常量,但在這些常量中,卻經常能“節外生枝”地牽引出一段離奇、神秘或感人的故事。

        這就是令玩家心動的變量。

        《巫師3》中,像血腥男爵這樣令人印象深刻的支線還有很多

        可問題是,想要用AI模擬這種小概率的、充滿“奇異”的事件,并不是件容易的事。

        這是因為,即使是像GPT這樣的AI,雖然在訓練時使用了大量文本數據, 但人類知識庫里的大部分文本本身,其實是非常平庸的。

        在這些文本中,套路化、公式化的“行活”是常量,如莎士比亞的戲劇一樣令人蕩氣回腸的作品,才是稀缺的變量。

        正所謂“ 法乎其中,僅得其下。”在優質樣本數據本就稀缺的情況下,AI又怎么能生成真正有“創意”的劇情呢?

        然如此,那靠AI來擺脫“罐頭游戲”的想法,就真的不可能實現嗎?

        其實也不盡然。

        四、稀缺與“涌現”

        因為人工智能的發展, 與現實歷史的進程一樣,都存在著某種“涌現性”。

        所謂“涌現性”,簡而言之,就是一種“量變產生質變”的過程。

        比如無生命的原子聚集到一定地步時,可能會組合產生活細胞;;

        水分子累積到一定數量,就會產生波浪;;

        同樣的,對GPT這類人工智能來說,模型中的參數越多,建立聯系的能力就越強, 而這些參數累積到一定地步時,就可能讓AI產生出驚人的智能。

        在大型語言模型(LLM)中,涌現能力(Emergent Abilities)是指模型具有從原始訓練數據中自動學習并發現新的、更高層次的特征和模式的能力。

        當大語言模型被訓練時,會通過學習大量的多模態訓練數據,以及 數據中的統計規律和內部參數和結構,學習到某種泛化的能力,并將其應用到未知的多模態數據樣本上。以逐漸表現出一些新的能力和特性。

        而這也是 大語言模型不斷接近人類的關鍵特征。

        當模型尺寸增加到一定大小后,新能力涌現

        那這所謂的“涌現性”,能讓我們擺脫公式化的“罐頭”游戲嗎?

        說到這兒,就要提到前面說的“變量”概念了,其實,實事求是地說, 在大部分人的生活中,真正改變人生、改變命運的“變量”時刻,是很少的。

        我們一生中的大部分時間,都是活在毫無波瀾的“常量”中。

        但如果我們把時間尺度得足夠拉長,稀缺的“變量”,就會從“常量”中赫然涌現。

        在接下“改變命運”的那一單前,V和杰克也生活在各自的常量中

        這從無數常量中“涌現”出的變量,也正是由我們之前的一言一行,一舉一動的決定所積累而來的。

        而在更大的時間尺度上, 人類歷史種種“不凡”的變量,例如重大的科學發現、帝國的興衰、革命、戰爭等等,也正是在一個個常量的積累中涌現而出的。

        這些大尺度上的劇烈“變量”,所展現出的種種驚奇、意外和跌宕,已不是人類有限的思維所能模擬的了,因為背后蘊含的巨大“常量”,已經超出了人類大腦的承載能力。

        但人類做不到,不代表AI不可以。

        憑借著日益進化的統計和學習能力,GPT這類AI,也許就能從海量的數據中, 通過對常量的模擬和計算,推導出各種可能的變量。

        當這樣的能力,被用于開放世界的劇情設計上時,AI也許就會知道,哪些人和事,發展到了一定階段時,會涌現出“驚奇”與“不凡”。

        當這樣的“驚奇”與“不凡”被集中起來時,一個告別了“罐頭”和“重復”,充滿傳奇和變化的游戲世界就由此產生了。

        不過講真,如果AI真的發展到了那一步,用來設計游戲,就有點太大材小用了吧?

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        發布于:北京市
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