游戏里的智能革命:AI如何与游戏共创未来?

|游戏研究 作者:腾讯研究院 2024-04-16

早在2001年,就有研究指出游戏人工智能领域,有极大的潜力实现或创造类人级别的人工智能(human-level AI)[1]。游戏作为人工智能研究的起点,以其任务场景的复杂性和多样性,为人工智能在广度、深度和灵活性等方面接近人类智能提供了保障。

当前,伴随着生成式AI和决策AI技术的迅猛发展,游戏与人工智能共振共生的发展态势更加明显。在全球游戏顶会GDC2024(全球游戏者开发大会2024)上,AI成为大会关注焦点,以AI为主题的演讲达64场,占比达8%。在生成式AI领域,62%的游戏业受访者正在使用AI工具制作游戏内容[2]。在决策AI领域,Google DeepMind团队继Alphastar后再次推出通用游戏智能体SIMA(Scalable Instructable Multiworld Agent),可根据人类自然语言指令在各类3D游戏世界中执行超过600多种任务。

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技术试验场:

基于游戏环境的通用AI Agent实践

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游戏为决策AI提供清晰测量标准,用游戏中清晰、可量化的规则评估决策AI的能力,能够解决人工智能科研场景缺失问题,大幅提升技术迭代与测试效率。当前,包括OpenAI、DeepMind等在内的大部分决策AI研究团队都选取游戏作为训练场景,致力于在不同类型的游戏场景中的打造通用智能体,并以此为基础构建通用人工智能。

2024年3月13日,Google DeepMind团队发布名为SIMA(Scalable Instructable Multiworld Agent)的AI智能体,它可以理解广泛的3D游戏世界,并能够像人类一样遵循自然语言指令在各类3D游戏世界中执行超过600多种任务。强大的自然语言理解和迁移学习的能力,让不不少研究人员将SIMA的出现视为“智能体的ChatGPT时刻”。

DeepMind在技术报告中详细阐释了SIMA的基本原理及技术路径,将其定义为一种在多重3D虚拟世界中可扩展、可指导的通用游戏智能体。DeepMind团队选取了9款当下流行的3D网络游戏和4个基于Unity引擎制作的3D场景作为SIMA智能体的训练环境,并从游戏中收集了大量人类玩家的行为和操作数据,用以训练智能体。在具体训练的过程中,智能体会不断观察学习屏幕中的游戏图像信息,并将其与玩家在游戏中的各类操作指令结合起来,随后实现通过键盘和鼠标输出,来控制游戏中的角色执行各种操作[3]

图1 SIMA智能体项目概述

SIMA项目是DeepMind团队在通用人工智能(AGI)研究领域的一个重要里程碑,从围棋人工智能AlphaGO和AlphaZero,到基于游戏《星际争霸2》的AlphaStar,再到如今基于大语言模型的SIMA,DeepMind团队一直在基于游戏环境进行通用智能体的测试和研究,在DeepMind看来,智能体在游戏环境中训练出的决策和行动能力,有望能够迁移到现实世界的场景中,为孵化通用人工智能提供新思路和新实践。

早在SIMA发布之前,业内已经存在着多个通用游戏智能体研究项目,其中比较有代表性的工作有两个,分别是由DeepMind发布的Gato,以及由英伟达发布的Minedojo。

Gato由DeepMind团队于2022年11月发布,可游玩雅达利系列游戏(Atari Games),并可操控真实的机器人手臂堆叠积木。Gato使用了类GPT的大语言模型架构,其训练材料包括图像、文本、机械臂关节数据以及其他多模态数据集(multimodal dataset)[4]。微软在2023年3月的一篇研究中指出,Gato这类融合了多模态信息的大模型,极有可能诞生出初期的智能[5]

图2 DeepMind 打造的Gato

与Gato类似的还有英伟达、 加州理工学院(Caltech)和斯坦福(Stanford)等研究机构基于《我的世界》游戏共同打造的智能体MineDojo。Minedojo将《我的世界》游戏的玩家视频(YouTube)、百科(Wiki)和用户社区(Reddit)的资讯作为训练材料,训练出一个能够在《我的世界》游戏中根据文字提示信息,完成各种不同任务的通用智能体。Minedojo不仅能够完成一些简单的程序化任务(programmatic tasks),还可以根据简单描述完成一系列创造任务(creative tasks),例如根据描述建造一个图书馆等[6]

图3 Minedojo 能力模型

Gato和Minedojo这两项工作分别对应着人工智能研究中的两类不同思路:解决足够多的任务或解决一个足够复杂的任务。但上述两项研究也存在一定局限,比如Minedojo只是针对特定游戏类的专用智能,只能在单一游戏中完成各类任务,并不具备迁移学习的能力;Gato虽然具备一定迁移学习能力,但其主要应用环境都是一些2D游戏,而非3D游戏环境,与现实世界场景差距较大。

当前,基于游戏环境训练通用AI Agent已经成为业内共识。在TED AI 2023演讲上,英伟达高级科学家 Jim Fan 提出了基础模型(Foundation Agent)概念,认为AI研究的下一个前沿将是塑造一个可以在虚拟世界和现实世界里泛化,掌握广泛技能,控制许多身体,并能够泛化到多个环境中“基础模型”,而这个模型的训练,同样离不开游戏环境[7]。在国内,腾讯也牵头构建起AI多智能体与复杂决策开放研究平台——开悟,依托腾讯AI Lab和《王者荣耀》在算法、算力、实验场景方面的核心优势,为学术研究人员和算法开发者提供国内领先的应用探索平台。

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能力新突破:

SIMA实现大语言模型与AI Agent训练的有效融合

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SIMA的出现,将大语言模型与智能体训练进行结合,实现了AI智能体决策能力和泛化的突破。SIMA不仅能较好地理解各种3D游戏环境,而且还能像人类一样按照自然语言指令在各种3D游戏世界中执行各类任务,并且在决策效率与能力上远超其他智能体,具备了与人类相近的决策能力[8]。DeepMind 创始人及CEO德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)在采访中更是直言,“将大语言模型、AI智能体训练与游戏环境相结合的这个领域,有着巨大的发展前景,DeepMind未来将持续加大对该领域的研究投入[9]。”总体来看,与其他SIMA的特征和突破主要体现在以下几个方面:

第一,SIMA使用游戏环境进行训练,但更加关注智能体行为与接收指令的一致性。在DeepMind团队看来,“游戏是人工智能 (AI) 系统的重要试验场,与现实世界一样,游戏也是一种丰富的学习环境,具有反应灵敏的实时设置和不断变化的目标。” SIMA与DeepMind团队之前发布的游戏智能体相比,相同之处在于其训练过程中也观察学习了大量人类玩家的行为数据,不同之处在于SIMA训练的目的不在于击败人类玩家或在游戏内取得高分,而是为了学会在各种游戏环境中遵从人类发出的自然语言指令,并在游戏环境中作出与指令一致的行为。

第二,SIMA将大语言模型与智能体训练进行结合,并采用统一且人性化的交互界面。“语言和环境的学习是相辅相成的,通过学习自然语言,能够提升智能体对于通用表征和抽象概念的理解能力,提高学习效率。”相较于之前各种基于游戏环境的智能体,SIMA在训练中引入了大语言模型,整个训练过程都遵循语言优先的规则,所有的训练行为都由自然语言直接驱动。也就是说,SIMA 既不需要访问游戏的源代码,也不需要定制的 API。它只需要两个输入:屏幕上的图像信息,以及用户提供的自然语言指令,即可使用键盘和鼠标控制游戏中的角色执行这些指令。在具体交互方式上,SIMA采用了统一且人性化的交互界面,人类可以直接调用该交互界面向SIMA发出自然语言指令(如下图4)

图4 SIMA智能体架构

第三,SIMA拥有良好的泛化能力,能够在不同虚拟场景中保持较高能力水平。据DeepMind团队目前公布数据,SIMA已经通过600项基础技能进行评估,涵盖导航(例如左转)、对象交互(爬梯子)和菜单使用(打开地图)等,并且在多个游戏环境中都表现出了高于同类智能体的性能水平。DeepMind研究人员评估了 SIMA 按照指令完成近 1500 个具体游戏内(in-game)任务的能力,其中部分采用了人类评估,结果显示无论在哪种游戏环境中,SIMA的表现都远超同类型智能体(如图5)

图5 多个智能体在不同环境下的性能对比

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应用新场景:

AI助力游戏创作提升内容创作效能

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游戏已经成为打造通用AI Agent的试验场和孵化器,不断推动决策AI 技术的更新迭代。与此同时,伴随着以Stable Diffusion、Transformer等生成式AI技术的成熟,AI技术也开始反向助力游戏以及更广泛的文化行业的内容创作,越来越多的从业者能够以更低成本生成图片、文字、音视频、NPC等数字资产,提升产品研发效能,进一步降低交互内容的制作门槛。

在应用层面,生成式AI模型已经成为游戏开发者的有力助手。《2024 Unity 游戏业报告》数据显示,在使用AI技术之后,有71%游戏工作室表示其研发和运营效能得到了提升,这种效率的提升不仅体现在赋能单个内容创作者方面,还体现在能够有效降低不同环节工作者的沟通成本方面。

在游戏内容的生产侧,生成式AI已经被广泛应用于文本生成、2D美术创作、代码生成与检测、关卡设计生成等环节。在AI工具介入游戏美术工作流程之前,游戏美术工作者完成一张高质量的插画图的时间大概在一周左右,在使用Stable Diffusion等生成式AI工具后,能将一张高质量插画图的生成时间缩短至1天。

图6  基于AIGC工具的插画人物绘制过程

在降低不同类型工作者沟通成本方面,生成式AI也有着巨大的应用空间。例如在游戏制作过程中,尤其是在对游戏美术风格进行定调和选型时,游戏策划和美术工作者之间的沟通往往需要耗费大量的时间成本。生成式AI工具的介入,能够帮助策划者快速将创意落地并呈现,极大降低沟通成本。

在工具层面,随着生成式AI对游戏研发效能的提升,各类游戏公司也开始将其融入各自内容制作工具中。游戏芯片公司英伟达于2023年6月发布了面向游戏开发者的AI工具平台NVIDIA ACE for Games,让游戏开发者可以在游戏中构建和部署定制化的语音、对话和动画等AI模型,极大提升游戏内容生产和制作效率;在GDC 2024上,NVIDIA和Inworld 联合公布了一项全新的数字人技术 Covert Protocol,基于该技术塑造的游戏NPC能够与玩家进行实时交互,并且能够能够基于互动内容,实时生成游戏玩法[10]

图7  NVIDIA发布的Covert Protocol技术demo

游戏引擎公司Unity和Unreal也相继发布基于生成式AI的新产品。Unity于2023年7月发布两款基于人工智能技术的新产品:Sentis 和Muse,据悉两款产品可将传统内容创作的效率提升十倍;Unreal也在自身引擎中集成了大量应用了AIGC工具,如数字人制作工具Metahuman creator,尝试以人工智能技术加速创作高质量的角色及大规模场景生成效率。

游戏制作公司也全面拥抱AI技术,用AI赋能内容制作工具,不断提升内容研发效率。以腾讯为例,腾讯AI Lab 在GDC 2024 重磅发布了自研游戏全生命周期AI引擎“GiiNEX”,该引擎借助腾讯自研生成式AI和决策AI模型,面向AI驱动的NPC、场景制作、内容生成等领域,可提供包括3D图形、动画、城市及音乐等多种AIGC能力。在GiiNEX引擎助力下,原本需要5天才能完成的城市建模任务,现在只需要25分钟即可完成,效率提升达百倍[11]

图8  腾讯游戏AI引擎GiiNEX架构图

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结语

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自1956年达特茅斯会议开始,在人工智能领域,早期的计算机科学家们将AI定义为“使一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能”[12],后来几乎所有的人工智能研究都循着“模拟”人类智能的路径,试图打造出能听、能看、能说、能思考、能学习、能行动的人工智能,提升其感知、认知现实世界与遂行决策行动的能力。

时至今日,人工智能研究依旧遵循着模拟人类的路径和目标。如果说以ChatGPT、Sora等为代表的生成式AI大模型,提升了人工智能对事物的“感知”与“认知”能力,完成了迈向通用人工智能的第一步。那么能够让人工智能在复杂、多样的游戏环境中通过机器学习做出合适的“选择”的决策AI模型,则让人工智能具备了“行动”能力,能够根据自身和环境信息进行自主决策,实现了迈向通用人工智能至关重要的一步。

尽管当下的人工智能研究距离实现AGI还有相当长的路要走,但生成式AI和决策AI的结合,无疑为实现AGI开辟了新的可能性,而游戏作为训练AI的试验场,在通用人工智能研究中的角色也愈发重要。我们看到,基于大语言模型和AI智能体的结合,已经能够塑造出像SIMA这样的通用游戏智能体,不仅能在给定环境下做出有效决策,还能不断学习和适应未知环境,并根据自然语言指令完成各类复杂任务,表现出类人智能。未来,随着训练环境的不断增加,通用游戏智能体或将具备对更复杂、更高级语言指令的理解和能力,人们有望创造出更为灵活、适应性更强、更接近人类智能的AI系统。我们也期待,有一天,通用智能体能够通过游戏这个小世界的测试,顺利走向现实大世界的广阔舞台,服务人类社会的千行百业。

 

(本文作者:王枢 腾讯研究院博士后

感谢曹建峰、刘林、王鹏等在本文写作过程中给予的指导!)

 

参考资料:

[1] Laird J, VanLent M. Human-level AI’s killer application: Interactive computer games[J]. AI magazine, 2001, 22(2): 15-15.

[2] 2024 Unity Gaming Report[EB/OL].https://unity.com/cn/resources/gaming-report

[3] A generalist AI agent for 3D virtual environments[EB/OL]. 

https://deepmind.google/discover/blog/sima-generalist-ai-agent-for-3d-virtual-environments/

[4] Reed, Scott, et al. “A generalist agent.” arXiv preprint arXiv:2205.06175. 

[5]Bubeck, Sébastien, et al. “Sparks of artificial general intelligence: Early experiments with gpt-4.” arXiv preprint arXiv:2303.12712 .

[6]Fan, Linxi, et al. “Minedojo: Building open-ended embodied agents with internet-scale knowledge.” arXiv preprint arXiv:2206.08853 .

[7] The next grand challenge for AI[EB/OL]. 

https://www.ted.com/talks/jim_fan_the_next_grand_challenge_for_ai?language=en

[8]Google DeepMind. Scaling Instructable Agents Across Many Simulated Worlds[EB/OL].

https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/sima-generalist-ai-agent-for-3d-virtual-environments/Scaling%20Instructable%20Agents%20Across%20Many%20Simulated%20Worlds.pdf

[9] Forget Chatbots. AI Agents Are the Future[EB/OL].

https://link.wired.com/public/34679976

[10]NVIDIA 数字人技术让 AI 角色栩栩如生[EB/OL].

https://www.nvidia.cn/geforce/news/nvidia-ace-gdc-gtc-2024-ai-character-game-and-app-demo-videos/

[11]腾讯发布GiiNEX游戏AI引擎,创造生机涌现的游戏世界[EB/OL].

https://mp.weixin.qq.com/s/fRFi2m4golW4xzwrMstgIQ

[12]McCarthy J, Minsky M L, Rochester N, et al. A proposal for the dartmouth summer research project on artificial intelligence, august 31, 1955[EB/OL]. 

http://jmc.stanford.edu/articles/dartmouth/dartmouth.pdf

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