电子游戏产业目前市值3470 亿美元，已发展成为娱乐界的重要参与者，全球有 30 多亿人参与其中。最初只是Pong和Space Invaders等简单游戏，后来演变为 Doom 等更复杂的游戏，后者凭借 3D 视觉效果和家用游戏机体验树立了新标准。如今，受人工智能 (AI) 进步的影响，该行业正处于新时代的边缘。引领这一变革的是 Google，它利用其广泛的资源和技术重新定义了电子游戏的创作、玩法和体验方式。本文探讨了 Google 在重新定义电子游戏方面的历程。
开始：AI 玩 Atari 游戏
Google 在视频游戏中使用 AI 始于一项关键的开发：创建能够识别游戏环境并像人类玩家一样做出反应的 AI。在这项早期工作中，他们引入了一种深度强化学习代理，可以直接从游戏中学习控制策略。这项开发的核心是一个使用Q-learning进行训练的卷积神经网络，它处理原始屏幕像素并根据当前状态将其转换为特定于游戏的操作。
研究人员将该模型应用于 7 款Atari 2600游戏，无需修改架构或学习算法。结果令人印象深刻——该模型在 6 款游戏中的表现优于之前的方法，在 3 款游戏中超越了人类的表现。这一进展凸显了人工智能仅凭视觉输入就能处理复杂、交互式视频游戏的潜力。
这一突破为后来的成就奠定了基础，例如 DeepMind 的AlphaGo击败了围棋世界冠军。人工智能代理在掌握具有挑战性的游戏方面的成功激发了对现实世界应用的进一步研究，包括交互系统和机器人技术。这一发展的影响至今仍在机器学习和人工智能领域中体现。
AlphaStar：人工智能学习《星际争霸 II》的复杂游戏策略
基于早期人工智能领域的成功，谷歌将目光投向了更复杂的挑战：星际争霸 II。这款实时战略游戏以其复杂性而闻名，因为玩家必须实时控制军队、管理资源和执行战略。2019 年，谷歌推出了AlphaStar，这是一款能够专业地玩星际争霸 II 的人工智能代理。
AlphaStar 的开发采用了深度强化学习和模仿学习的结合。它首先通过观看专业玩家的回放进行学习，然后通过自我对弈进行改进，进行了数百万场比赛来完善其策略。这一成就展示了人工智能处理复杂实时战略游戏的能力，取得了与人类玩家相匹配的结果。
超越单个游戏：迈向更通用的游戏人工智能
谷歌的最新进展标志着从掌握单个游戏到创建更通用的人工智能代理的转变。最近，谷歌研究人员推出了SIMA，即可扩展可指导多世界代理的缩写，这是一种新的人工智能模型，旨在使用自然语言指令导航各种游戏环境。与需要访问游戏源代码或自定义 API 的早期模型不同，SIMA 只需两个输入即可运行：屏幕图像和简单的语言命令。
SIMA 将这些指令转换成键盘和鼠标动作，以控制游戏中的核心角色。这种方法使其能够以模拟人类游戏的方式与不同的虚拟设置进行交互。研究表明，在多场比赛中训练的人工智能比在一场比赛中训练的人工智能表现更好，这凸显了 SIMA 推动游戏通用或基础人工智能新时代的潜力。
谷歌正在进行的工作旨在扩展 SIMA 的功能，探索如何在不同的游戏环境中开发这种多功能、语言驱动的代理。这一发展代表着朝着创建能够在各种互动环境中适应和发展的人工智能迈出了重要一步。
游戏设计的生成式人工智能
最近，谷歌将重点从增强游戏玩法扩展到开发支持游戏设计的工具。这一转变是由生成式人工智能的进步推动的，特别是在图像和视频生成方面。一项重大进展是使用人工智能创建自适应非玩家角色 (NPC)，以更现实和不可预测的方式响应玩家动作。
此外，谷歌还探索了程序化内容生成，即人工智能根据特定规则或模式协助设计关卡、环境和整个游戏世界。这种方法可以简化开发过程，并在每次游戏中为玩家提供独特、个性化的体验，激发好奇心和期待感。一个著名的例子是Genie，这是一种工具，用户可以通过提供图像或描述来设计 2D 视频游戏。这种方法使游戏开发更容易进行，即使对于那些没有编程技能的人来说也是如此。
Genie 的创新之处在于它能够从 2D 平台游戏的各种视频片段中学习，而不是依赖明确的指令或标记数据。这种能力使 Genie 能够更有效地理解游戏机制、物理和设计元素。用户可以从一个基本的想法或草图开始，Genie 将生成一个完整的游戏环境，包括设置、角色、障碍和游戏机制。
用于游戏开发的生成式人工智能
基于先前的进步，谷歌最近推出了其迄今为止最雄心勃勃的项目，旨在简化复杂且耗时的游戏开发流程，而这一流程传统上需要大量编码和专业技能。最近，他们推出了GameNGen，这是一款旨在简化游戏开发流程的生成式人工智能工具。GameNGen 允许开发人员使用自然语言提示构建整个游戏世界和叙事，从而大大减少创建游戏所需的时间和精力。通过利用生成式人工智能，GameNGen 可以生成独特的游戏资产、环境和故事情节，使开发人员能够更多地专注于创造力而不是技术细节。例如，研究人员已经使用 GameNGen 开发了Doom的完整版本，展示了其功能并为更高效、更易于访问的游戏开发流程铺平了道路。
GameNGen 背后的技术涉及一个两阶段的训练过程。首先，训练一个 AI 代理玩《毁灭战士》，创建游戏数据。然后，这些数据训练一个生成式 AI 模型，该模型根据之前的动作和视觉效果预测未来的帧。结果是一个生成式扩散模型，能够在没有传统游戏引擎组件的情况下生成实时游戏。从手动编码到 AI 驱动生成的转变标志着游戏开发的一个重要里程碑，为小型工作室和个人创作者提供了一种更高效、更方便的方式来创建高质量的游戏。
底线
谷歌在人工智能领域的最新进展将从根本上重塑游戏行业。借助 GameNGen 等工具，玩家可以创建精细的游戏世界，SIMA 提供多种游戏互动，人工智能不仅改变了游戏的制作方式，还改变了游戏的体验方式。
随着人工智能的不断发展，它有望提高游戏开发的创造力和效率。开发人员将有新的机会探索创新理念并提供更具吸引力和沉浸感的体验。这一转变标志着视频游戏不断发展的重要时刻，凸显了人工智能在塑造互动娱乐未来方面发挥的日益重要的作用。
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