游戲是人工智能的重要“訓(xùn)練場”之一,應(yīng)用于游戲人物動作生成、關(guān)卡制作等領(lǐng)域的游戲人工智能技術(shù)在不同領(lǐng)域發(fā)展的溢出效應(yīng)正日益顯現(xiàn)。
中國科學(xué)院虛擬經(jīng)濟與數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心、中國科學(xué)院大數(shù)據(jù)挖掘與知識管理重點實驗室聯(lián)合發(fā)布的《探尋AI創(chuàng)新之路——游戲科技與人工智能創(chuàng)新發(fā)展報告》顯示,我國游戲產(chǎn)業(yè)規(guī)模每增長1%,各省人工智能上市企業(yè)的合計營業(yè)收入平均每年約增加1.42億元。隨著游戲?qū)θ斯ぶ悄芗捌洚a(chǎn)業(yè)發(fā)展的助推,游戲領(lǐng)域的前沿技術(shù)正在不斷走出虛擬場景,推動現(xiàn)實世界中更多人工智能技術(shù)的進步。
智能體動作生成技術(shù)是游戲人工智能技術(shù)的一種?!拔覀兿Mㄟ^技術(shù)演進,讓游戲內(nèi)的每一位NPC(非玩家角色)都能在動作生成上實現(xiàn)自主學(xué)習(xí),因此從2019年起,我們就和騰訊Robotics X實驗室基于ARNN模型(Auto-Regressive Neural Network,即自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法)深入研究,開啟并逐漸實現(xiàn)智能體動作生成技術(shù)的研發(fā)?!痹?023世界人工智能大會上,騰訊天美 J3 工作室 CoDM、逆戰(zhàn)手游開發(fā)負(fù)責(zé)人于棟表示。
智能體動作生成技術(shù)不僅在游戲領(lǐng)域大有用處,其在機器人領(lǐng)域的跨行業(yè)運用也取得了非常出色的表現(xiàn)和進展。去年6月,騰訊公布的“游戲驅(qū)動機器人加速智能學(xué)習(xí)”項目,就介紹了這項技術(shù)在四足機器人Max上的應(yīng)用進展。一方面,該技術(shù)能夠幫助機器人提升思考能力,讓其能在持續(xù)訓(xùn)練下實現(xiàn)更自然流暢的運動軌跡、更細(xì)顆粒動作的智能生成、控制與決策;另一方面,借助實時物理模擬技術(shù),研究團隊可以在游戲中快速建立逼真、復(fù)雜、多樣化的機器人虛擬訓(xùn)練場景,加上游戲引擎的加速能力,能夠大幅縮短機器人的訓(xùn)練過程和時間。
游戲中的NPC需要與人類有較高的相似程度,才能最大限度地保證游戲真實性、增進玩家游戲體驗。于棟表示,在逆戰(zhàn)等FPS游戲中,人工智能所面臨的訓(xùn)練場景和應(yīng)用訴求比2D、2.5D類游戲更難,但也正因FPS游戲三維立體的環(huán)境與真實世界較高的相似度,在這種環(huán)境下訓(xùn)練出來的人工智能,也更能表現(xiàn)出人類在真實環(huán)境下的反應(yīng)。換言之,游戲人工智能需要不斷在游戲中磨礪才能進步,而游戲人工智能技術(shù)的進步也將帶動其他人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。
“基于此,游戲人工智能技術(shù)的溢出效應(yīng)也會日益顯現(xiàn)?!庇跅澱f。未來,智能體動作生成技術(shù)等游戲人工智能技術(shù)或許有望在工業(yè)生產(chǎn)、養(yǎng)老陪護等領(lǐng)域創(chuàng)造出更大價值。
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