游戏是人工智能的重要“训练场”之一,应用于游戏人物动作生成、关卡制作等领域的游戏人工智能技术在不同领域发展的溢出效应正日益显现。
中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心、中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室联合发布的《探寻ai创新之路——游戏科技与人工智能创新发展报告》显示,我国游戏产业规模每增长1%,各省人工智能上市企业的合计营业收入平均每年约增加1.42亿元。随着游戏对人工智能及其产业发展的助推,游戏领域的前沿技术正在不断走出虚拟场景,推动现实世界中更多人工智能技术的进步。
智能体动作生成技术是游戏人工智能技术的一种。“我们希望通过技术演进,让游戏内的每一位npc(非玩家角色)都能在动作生成上实现自主学习,因此从2019年起,我们就和腾讯robotics x实验室基于arnn模型(auto-regressive neural network,即自回归神经网络算法)深入研究,开启并逐渐实现智能体动作生成技术的研发。”在2023世界人工智能大会上,腾讯天美 j3 工作室 codm、逆战手游开发负责人于栋表示。
智能体动作生成技术不仅在游戏领域大有用处,其在机器人领域的跨行业运用也取得了非常出色的表现和进展。去年6月,腾讯公布的“游戏驱动机器人加速智能学习”项目,就介绍了这项技术在四足机器人max上的应用进展。一方面,该技术能够帮助机器人提升思考能力,让其能在持续训练下实现更自然流畅的运动轨迹、更细颗粒动作的智能生成、控制与决策;另一方面,借助实时物理模拟技术,研究团队可以在游戏中快速建立逼真、复杂、多样化的机器人虚拟训练场景,加上游戏引擎的加速能力,能够大幅缩短机器人的训练过程和时间。
游戏中的npc需要与人类有较高的相似程度,才能最大限度地保证游戏真实性、增进玩家游戏体验。于栋表示,在逆战等fps游戏中,人工智能所面临的训练场景和应用诉求比2d、2.5d类游戏更难,但也正因fps游戏三维立体的环境与真实世界较高的相似度,在这种环境下训练出来的人工智能,也更能表现出人类在真实环境下的反应。换言之,游戏人工智能需要不断在游戏中磨砺才能进步,而游戏人工智能技术的进步也将带动其他人工智能领域的发展。
“基于此,游戏人工智能技术的溢出效应也会日益显现。”于栋说。未来,智能体动作生成技术等游戏人工智能技术或许有望在工业生产、养老陪护等领域创造出更大价值。