游戲是人工智能的重要“訓練場(chǎng)”之一，應用于游戲人物動(dòng)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)展的溢出效應正日益顯現。
中國科學(xué)院虛擬經(jīng)濟與數據科學(xué)研究中心、中國科學(xué)院大數據挖掘與知識管理重點(diǎn)實(shí)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)規模每增長(cháng)1%，各省人工智能上市企業(yè)的合計營(yíng)業(yè)收入平均每年約增加1.42億元。隨著(zhù)游戲對人工智能及其產(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(chǎng)景，推動(dòng)現實(shí)世界中更多人工智能技術(shù)的進(jìn)步。
智能體動(dòng)作生成技術(shù)是游戲人工智能技術(shù)的一種?！拔覀兿Ｍㄟ^(guò)技術(shù)演進(jìn)，讓游戲內的每一位NPC（非玩家角色）都能在動(dòng)作生成上實(shí)現自主學(xué)習，因此從2019年起，我們就和騰訊Robotics X實(shí)驗室基于A(yíng)RNN模型（Auto-Regressive Neural Network，即自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法）深入研究，開(kāi)啟并逐漸實(shí)現智能體動(dòng)作生成技術(shù)的研發(fā)?！痹?023世界人工智能大會(huì )上，騰訊天美 J3 工作室 CoDM、逆戰手游開(kāi)發(fā)負責人于棟表示。
智能體動(dòng)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和進(jìn)展。去年6月，騰訊公布的“游戲驅動(dòng)機器人加速智能學(xué)習”項目，就介紹了這項技術(shù)在四足機器人Max上的應用進(jìn)展。一方面，該技術(shù)能夠幫助機器人提升思考能力，讓其能在持續訓練下實(shí)現更自然流暢的運動(dòng)軌跡、更細顆粒動(dòng)作的智能生成、控制與決策；另一方面，借助實(shí)時(shí)物理模擬技術(shù)，研究團隊可以在游戲中快速建立逼真、復雜、多樣化的機器人虛擬訓練場(chǎng)景，加上游戲引擎的加速能力，能夠大幅縮短機器人的訓練過(guò)程和時(shí)間。
游戲中的NPC需要與人類(lèi)有較高的相似程度，才能最大限度地保證游戲真實(shí)性、增進(jìn)玩家游戲體驗。于棟表示，在逆戰等FPS游戲中，人工智能所面臨的訓練場(chǎng)景和應用訴求比2D、2.5D類(lèi)游戲更難，但也正因FPS游戲三維立體的環(huán)境與真實(shí)世界較高的相似度，在這種環(huán)境下訓練出來(lái)的人工智能，也更能表現出人類(lèi)在真實(shí)環(huán)境下的反應。換言之，游戲人工智能需要不斷在游戲中磨礪才能進(jìn)步，而游戲人工智能技術(shù)的進(jìn)步也將帶動(dòng)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)的溢出效應也會(huì )日益顯現?！庇跅澱f(shuō)。未來(lái)，智能體動(dòng)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)、養老陪護等領(lǐng)域創(chuàng )造出更大價(jià)值。（記者 葉青）
