数字游戏中人工智能的未来研究途径：一份探索性报告

核心观点

本报告探讨了将最新的人工智能方法，特别是深度学习，应用于数字游戏的五个有前景的研究路径：

• 使用大型语言模型（LLM）进行游戏代理建模：LLM 可用于使 NPC 代理能够进行自然且未预编的对话，并与人类玩家进行互动，从而提升虚拟角色的逼真度和沉浸感。
• 使用神经细胞自动机（NCA）进行程序化内容生成：NCA 可用于生成复杂的虚拟内容，例如游戏关卡、纹理和艺术作品，并通过自定义损失函数进行训练，以促进特定的设计约束。
• 通过深度代理模型加速计算密集型的游戏内模拟：深度代理模型可用于加速游戏玩法、减少加载时间并优化游戏开发过程，特别是在需要进行计算密集型且重复模拟的情况下。
• 利用自监督学习获取有用的视频游戏状态嵌入：自监督学习可用于从未标记的视频游戏状态中学习有用的表示，并将其用于下游 AI 任务，例如玩家情绪预测、游戏状态预测和程序化内容生成。
• 使用未标记的视频数据训练交互世界的生成模型：交互式世界生成器，例如 Genie 和 Genie 2，可以从未标记的视频数据中学习，并生成可玩的平台游戏世界，为 AI 代理提供无限的复杂虚拟训练和测试环境。

关键数据和研究结论

• 报告强调了 AI 与电子游戏之间的相互促进关系，AI 研究可以从游戏中获得有价值的基准和试验平台，而 AI 技术可以提升游戏体验和沉浸感。
• 报告还讨论了将先进的深度学习系统整合到游戏开发中所面临的技术挑战，例如计算效率、可解释性、数据需求和模型泛化能力等。
• 报告最后指出，本报告中讨论的研究方向具有巨大的潜力，可以为数字游戏体验的质量和沉浸感提升带来新技术，并促进在寻找更具用处和能力的 AI 模型方面的科学进展。