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Autor: Wangshu Tencent Research Institute Post -Doctoral Post -Doctoral
Bereits 2001 wiesen einige Studien darauf hin, dass das Gebiet der künstlichen Intelligenz im Spiel ein großes Potenzial hat, künstliche Intelligenz (AI auf Menschenebene) zu verwirklichen oder zu schaffen [1].Als Ausgangspunkt der künstlichen Intelligenzforschung bietet das Spiel mit der Komplexität und Vielfalt seiner Aufgabenszene Garantie für künstliche Intelligenz in Bezug auf Breite, Tiefe und Flexibilität.
Derzeit ist der Entwicklungstrend der Spiele und der Resonanz der künstlichen Intelligenz mit der rasanten Entwicklung der KI und der Entscheidungs -KI -Technologie offensichtlicher.Bei der GDC2024 (Global Player Development Conference 2024) wurde AI mit AI -Themenreden von 64 Spielen im Mittelpunkt der Konferenz, die 8%ausmachten.Im Bereich der Generation KI verwenden 62%der Befragten der Spielebranche KI -Tools, um Spiele inhalt zu machen [2].Im Bereich der Entscheidung -KI, hat das Google DeepMind -Team nach Alphastar erneut die GMA SIMA (skalierbarer Ausbilder Multiworld Agent) gestartet, mit dem laut Anweisungen für die natürliche Sprache human natürliche Sprache mehr als 600 Aufgaben in verschiedenen 3D -Spielwelten ausführen können.
Technischer Testfeld:
Das Spiel bietet einen klaren Messstandard für die Entscheidungs -KI. Technologie.Derzeit haben die meisten Entscheidungen, die KI -Forschungsteams wie OpenAI, DeepMind usw. machen, als Trainingsszenarien ausgewählt und verpflichtet sich, universelle Intelligenz in verschiedenen Arten von Spielszenarien zu schaffen, und nutzen dies, um allgemeine künstliche Intelligenz zu schaffen.
Am 13. März 2024 veröffentlichte das Google DeepMind -Team eine AI -Intelligenz namens Sima (skalierbarer Ausbilder Multiworld Agent).Die Fähigkeit eines starken natürlichen Sprachverständnisses und des Lernens von Migration hat es vielen Forschern ermöglicht, das Erscheinen von Sima als „Chatgpt -Momente von Smart“ zu sehen.
DeepMind erklärt die Grundprinzipien und technischen Wege von SIMA im technischen Bericht und definiert sie als eine universelle intelligente Körperschaft, die in mehreren virtuellen 3D -Welten skalierbar und angewiesen werden kann.Das DeepMind -Team wählte 9 beliebte 3D -Online -Spiele und 4 3D -Szenen aus Unity -Engines als Sima Smart Training EnvironmentIm Prozess eines spezifischen Trainings beobachtet die intelligente Erfahrung kontinuierlich die Informationen zum Spielbild im Lernbildschirm und kombiniert sie mit den verschiedenen Operationsanweisungen des Spielers im Spiel und erkennt dann die Tastatur- und Mausausgabe, um die Charaktere in der zu steuern Spiel zur Ausführung der Rollenausführung verschiedene Operationen [3].
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Abbildung 1 Überblick über Sima Smart Project
Das SIMA -Projekt ist ein wichtiger Meilenstein im Bereich des DeepMind -Teams im Bereich der künstlichen Intelligenz (AGI). Auf Sima, DeepMind, basierend auf großen Sprachmodellen, hat es aus der Perspektive von DeepMind allgemeine Intelligenz auf der Grundlage der Spielumgebung getestet und erforscht. in die reale Welt.
Vor der Veröffentlichung von Sima gab es in der Branche mehrere allgemeine Spiele intelligent.
Gato wurde im November 2022 vom DeepMind -Team veröffentlicht. Es kann die Atari -Spiele spielen und die echten Roboter -Armstapel -Bausteine kontrollieren.GATO verwendet eine große Modellarchitektur von GPT.In einer Studie im März 2023 wies Microsoft darauf hin, dass GATO wie GATO ein großes Modell für Multi -Mode -Informationen kombiniert, das wahrscheinlich in den frühen Stadien der Intelligenz geboren wird [5].
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Abbildung 2 Gato von DeepMind erstellt
Ähnlich wie Gato gibt es Forschungseinrichtungen wie Nobita, Caltech und Stanford, Minedojo, die gemeinsam vom Spiel „My World“ geschaffen werden.Minedojo verwendet Informationen über das Player -Video von „My World“ Game (YouTube), Encyclopedia (Wiki) und der User Community (Reddit) als Trainingsmaterial, um eine Nachricht zu trainieren, die auf den Textaufforderungen im „Minecraft“ Game „Game“ -Pame „-Spiel“ -Speuring „basiert. Jede zu vervollständigen.Minedojo kann nicht nur einige einfache programmatische Aufgaben erledigen, sondern auch eine Reihe kreativer Aufgaben erledigen, die auf einer einfachen Beschreibung basieren, z. B. eine Bibliothek basierend auf der Beschreibung [6].
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Abbildung 3 Minedojo -Fähigkeitsmodell
Die beiden Aufgaben von Gato und Minedojo entsprechen den beiden verschiedenen Ideen im Untersuchung künstlicher Intelligenz: Lösen Sie genügend Aufgaben oder lösen Sie eine ausreichende komplexe Aufgabe.Es gibt jedoch auch bestimmte Einschränkungen der oben genannten Studien. Lernfähigkeit hat eine bestimmte Migrationslernfähigkeit, hat jedoch eine bestimmte Lernfähigkeit der Migration, aber es hat eine bestimmte Migrationslernfähigkeit, hat jedoch eine bestimmte Lernfähigkeit der Migration. Spielumgebung, die eine große Lücke zu Szenen der realen Welt darstellt.
Derzeit ist GM Aigent basierend auf dem Training für Spielumgebung zu einem Konsens in der Branche geworden.In der Rede von TED AI 2023 schlug Nvidia Senior Scientist Jim Fan das Konzept des Stiftungsagenten vor. 7].In China hat Tencent auch die Einrichtung von KI -Multi -Intelligence und komplexer Entscheidungsforschungsplattform -Einblick in das Tencent -AI -Labor und „Ruhm des Königs“ in den Kernvorteilen von Algorithmen, Rechenleistung und experimentellen Szenarien für die Kernvorteile von Tencent AI Lab und „Ruhm des Königs“ geleitet. Akademische Forscher und Algorithmusentwickler bieten die führende Plattform für die Exploration inländischer Anwendungen.
Neuer Durchbruch:
Die Entstehung von SIMA kombiniert große Sprachmodelle mit intelligentem Training, um einen Durchbruch in der KI -Fähigkeit und -verallgemeinerung zu erzielen.SIMA kann nicht nur verschiedene 3D -Spieleverbände verstehen, sondern auch verschiedene Aufgaben in verschiedenen 3D -Spielwelten wie Menschen in Übereinstimmung mit Menschen ausführen, sondern auch andere intelligente Körper in der Entscheidungswirksamkeit und -fähigkeit überschreiten. für Menschen [8].DeepMind Gründer und CEO Demis Hassabis ist im Interview noch stumpf.„Das Gebiet der Kombination von großsprachigen Modellen, AI -Intelligenztraining und Spielumgebung hat enorme Entwicklungsaussichten. DeepMind wird in Zukunft die Forschungsinvestitionen in diesem Bereich weiter steigern.[9]Wesen“Insgesamt spiegeln sich die Eigenschaften und Durchbrüche anderer SIMA hauptsächlich in den folgenden Aspekten wider:
Erstens nutzt Sima die Spielumgebung für das Training, achtet jedoch mehr Aufmerksamkeit auf die Konsistenz von intelligentem Verhalten und den Anweisungen.Aus der Perspektive des DeepMind -Teams, „Das Spiel ist künstliche Intelligenz(AI)Wichtiges Testfeld des SystemsWie in der realen Welt ist das Spiel auch eine umfangreiche Lernumgebung mit realen Zeiteinstellungen und sich mit sensiblen Reaktion.Im Vergleich zu den zuvor veröffentlichten Game Intelligence, die vom DeepMind -Team veröffentlicht wurde, wurde auch während des Trainingsprozesses die Verhaltensdaten einer großen Anzahl menschlicher Spieler beobachtet. Menschliche Spieler oder im Spiel.
Zweitens kombiniert SIMA große Sprachmodelle mit intelligentem Training und übernimmt eine einheitliche und humanisierte interaktive Schnittstelle.„Lern- und Umweltlernen ist komplementär. Durch das Erlernen natürlicher Sprache kann es die Fähigkeit verbessern, die universelle Darstellung und die abstrakten Konzepte zu verstehen und die Lerneffizienz zu verbessern.“ wurde eingeführt, und der gesamte Trainingsprozess folgte den Regeln der Sprachpriorität.Mit anderen Worten, Sima muss weder auf den Quellcode des Spiels noch auf die benutzerdefinierte API zugreifen.Es benötigen nur zwei Eingaben: Die Bildinformationen auf dem Bildschirm und die vom Benutzer bereitgestellten Anweisungen für natürliche Sprache können die Tastatur und die Maus verwenden, um die Zeichen im Spiel zu steuern, um diese Anweisungen auszuführen.In Bezug auf spezifische Interaktionsmethoden verwendet SIMA eine einheitliche und humanisierte interaktive Schnittstelle.
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Abbildung 4 SIMA Smart Architecture
Drittens verfügt Sima über gute Generalisierungsfunktionen und kann in verschiedenen virtuellen Szenarien ein hohes Maß an Fähigkeit aufrechterhalten.Nach den Daten des DeepMind -Teams wurde SIMA durch 600 grundlegende Fähigkeiten, die Navigation (wie das linke Turn), die Objektinteraktion (Kletterleiter) und das Menü die Leistungsstufe höher als eine ähnliche Intelligenz bewertet.Der DeepMind-Forscher bewertete die Fähigkeit von SIMA, fast 1.500 spezifische Spiele (In-Game) gemäß den Anweisungen abzuschließen. als die gleiche Art von Intelligenzkörper (siehe Abbildung 5).
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Abbildung 5 Der Leistungsvergleich mehrerer Intelligenz in verschiedenen Umgebungen
Neue Szenenanwendung:
Das Spiel ist zu einem Testfeld und Inkubator für die Erstellung eines allgemeinen KI -Agenten geworden und fördert kontinuierlich die Aktualisierung der Entscheidung der KI -Technologie.Gleichzeitig hat die AI -Technologie mit der Reife der Erzeugung von KI -Technologien wie stabiler Diffusion und Transformator ebenfalls begonnen, Spiele und die Erstellung von umfassenderen Kulturindustrien, Text, Audio und Video, NPC und andere digitale Assets zu helfen. Verbesserung der Effizienz und Entwicklung der Produktforschung und der Entwicklung und weitere Reduzierung des Schwellenwerts für die Herstellung interaktiver Inhalte.
Auf Anwendungsebene ist das Generations -KI -Modell ein starker Assistent für Spieleentwickler geworden.Nach den Daten des „2024 Unity Game -Branchenberichts“ haben nach Verwendung der KI -Technologie 71%der Spielstudios festgestellt, dass ihre F & E und die Betriebseffizienz verbessert wurden. in verschiedenen Links.
Auf der Produktionsseite des Spielinhalts wurde die Generation KI in der Textgenerierung, der Erstellung von Kunst, der Code und der Erkennung und Erkennung von Ebenen sowie der Erzeugung von Level -Design häufig eingesetzt.Vor dem KI -Tool -Intervention im Spielkunstarbeitsprozess ist der Spieler -Kunstarbeiter, um eine hochwertige Illustrationszeichnung zu vervollständigen, ungefähr eine Woche. .
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Abbildung 6 Zeichnungsvorgang basierend auf AIGC -Tools
In Bezug auf die Reduzierung der Kommunikationskosten verschiedener Arten von Arbeitnehmern verfügt die Generations -KI auch für einen enormen Anwendungsraum.Zum Beispiel im Prozess der Gaming -Produktion, insbesondere wenn der Spielkunststil erfunden und ausgewählt ist, dauert die Kommunikation zwischen Spielplanung und Kunstmitarbeitern häufig viel Zeitkosten.Die Intervention zur Erzeugung von KI -Tools kann Planern schnell und Kreativität helfen und die Kommunikationskosten erheblich senken.
Auf der Ebene der Tools haben verschiedene Spielunternehmen mit der Verbesserung der Produktions- und Entwicklungseffizienz der Format -KI auch begonnen, sie in ihre jeweiligen Inhaltsproduktionstools zu integrieren.NVIDIA, ein Game -Chip -Unternehmen, veröffentlichte die AI -Toolplattform Nvidia Ace for Games, die im Juni 2023 ein Spieleentwickler ist und es Spielentwicklern ermöglicht, maßgeschneiderte Sprach-, Dialog- und Animations -KI -Modelle im Spiel zu erstellen und bereitzustellen Die Produktions- und Produktionseffizienz von Spielinhalten; Gameplay erzeugen [10].
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Abbildung 7 Decellt Protocol Technology Demo, die von Nvidia veröffentlicht wurde
Die Game Engine Company Unity und Unreal haben auch neue Produkte auf der Grundlage der KI der Generation veröffentlicht.Unity hat im Juli 2023 zwei neue Produkte auf der Grundlage der künstlichen Intelligenz veröffentlicht: Sentis und Muse. .
Die Spielerzeugerfirma umfasst auch die KI -Technologie umfassend, nutzt KI, um Inhaltsproduktionsinstrumente zu stärken und die Inhaltsforschung und -entwicklungseffizienz kontinuierlich zu verbessern.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 面向 ai 驱动的 npc 、场景制作、 Im Bereich der Inhaltsgenerierung kann es eine Vielzahl von AIGC -Funktionen bieten, darunter 3D -Grafiken, Animation, Stadt und Musik.Mit Hilfe des Giinex -Motors wurde die ursprüngliche Modellierungsaufgabe, die ursprünglich für 5 Tage benötigt wurde, abgeschlossen.
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Abbildung 8 Tencent Game AI Engine Giinex Architektur
Abschluss
Seit der Datmouth -Konferenz im Jahr 1956 definierten frühe Informatiker im Bereich der künstlichen Intelligenz KI als „die Art der Reaktionsmethode einer Maschine, wie die Intelligenz, die eine Person auf einer Person basiert“ [12] und fast alle von später folgt die Forschung künstlicher Intelligenz dem Weg der „Simulation“ menschliche Intelligenz und versucht, künstliche Intelligenz zu schaffen, die zuhören, sehen, sprechen, denken, lernen und handeln kann, um ihre Wahrnehmung, kognitive reale Welt und Sui Xing zu verbessern Entscheidung -Entscheidung treffen -die Fähigkeit zu handeln.
Heute folgt die Forschung für künstliche Intelligenz immer noch dem Weg und den Zielen der Menschen.Wenn ein KI -Modell mit großer Generation von Chatgpt, Sora usw. dargestellt wird, hat es die „Wahrnehmung“ und die „kognitive“ Fähigkeit künstlicher Intelligenz zu Dingen verbessert und den ersten Schritt in Richtung allgemeiner künstlicher Intelligenz abgeschlossen.Die Erlaubnis künstlicher Intelligenz, eine geeignete „Auswahl“ -Delektionsentscheidung zu treffen -das KI -Modell durch maschinelles Lernen in einer komplexen und vielfältigen Spielumgebung, damit künstliche Intelligenz die Fähigkeit hat, sich zu bewegen und unabhängige Entscheidungen entsprechend seiner eigenen und Umwelt zu treffen kann Informationen, um es zu erreichen und es zu erreichen, um es zu erreichen.
Obwohl die aktuelle Forschungsstrecke für künstliche Intelligenz einen langen Weg erreicht hat,Die Kombination von KI und Entscheidungsfindung -KI, eröffnet jedoch zweifellos neue Möglichkeiten für die Verwirklichung von AGI.Wir sehen Umwelt. Intelligenz -ähnliche Intelligenz zeigen.Mit der kontinuierlichen Zunahme des Trainingsumfelds kann die allgemeine Intelligenz des Allgemeinen Verständnisses und der Fähigkeit, komplexere und höhere Sprachanweisungen zu verstehenWir freuen uns auch darauf, dass GM durch den Test der kleinen Welt des Spiels die weite Bühne der großen Welt durchlaufen und den Tausenden von Industrie in der menschlichen Gesellschaft dienen kann.
Vielen Dank an Cao Jianfeng, Liu Lin, Wang Peng usw. Für die Anleitung während des Schreibens dieses Artikels!
