遊戲中的人工智能將如何徹底改變遊戲行業

人工智能 (AI) 早在 20 世紀 50 年代就已在視頻遊戲中得到應用，例如 Nim 等遊戲。然而，最近，ChatGPT 等工具開啟了“生成式人工智能”時代。借助機器學習和深度學習等更先進的技術，生成式人工智能將徹底改變遊戲行業，帶來高度沉浸式、個性化和真實的遊戲體驗。讓我們探討一下人工智能在遊戲中的一些非凡用例。

同樣有幫助的是：隨著遊戲圖形的不斷改進，您可能希望從 PC 遊戲切換到遊戲機遊戲。

1.超現實世界和NPC

電子遊戲中真實感的重要性怎麼強調都不為過。您的角色所居住的世界以及與不可玩角色 (NPC) 的互動需要在超現實、虛構的背景下具有可信度。Red Dead Redemption 2 (RDR2) 華麗的世界和高度先進的人工智能驅動的 NPC 花了 1,600 名員工工作了八年多的時間。然而，生成式人工智能可以縮短這樣的開發週期。

工作室可以根據演員的聲音訓練模型，並在很短的時間內生成對話台詞。生成式人工智能還為遊戲開發者提供了創建幾乎無限的世界的工具，其中充滿了前所未見的環境和栩栩如生的角色，為玩家解鎖了無限的可重玩性。他們可以超越多樣化的互動和環境，創造出根據玩家的行為動態改變和適應的世界和居民。

2. 動態講故事

現實的遊戲環境和 NPC 不足以創造真正令人難忘的遊戲體驗：您需要一個適合您的行動並讓您沉浸在故事中的敘述。幸運的是，這正是生成式人工智能所承諾要做的事情。

非線性敘事在視頻遊戲中並不是什麼新鮮事。《賽博朋克 2077》、《質量效應 3》和《底特律：變人》等遊戲都有分支故事情節和多個結局。然而，每個敘述性結論都是有腳本的，並且完全由開發人員編寫。

借助生成式人工智能的力量，遊戲很快就能擁有完全無腳本的敘事時刻，甚至為每個玩家帶來獨特的成熟結局。通過分析玩家的模式和選擇，遊戲的人工智能可以適應提供高度個性化的故事，同時完全符合遊戲的基調和整體結構。

3. 關卡、任務和支線任務創建

借助生成式人工智能，遊戲公司可以利用全新的內容生成來源。事實上，創建遊戲關卡、任務和支線任務可以變得更加令人興奮。

Roblox 和 Minecraft 等世界構建遊戲為開發者和遊戲玩家發布了 AI 環境創建工具，使他們能夠從頭開始生成全新的關卡和環境。然而，隨著人工智能的不斷發展，遊戲可以根據用戶的技能、遊戲進度或獨特的角色屬性創建獨特的任務或關卡。

4. 音樂生成

遊戲開發涉及數百萬美元的製作週期，包括電影攝影、遊戲玩法、藝術設計、音樂和許多其他形式的內容創作。然而，遊戲公司在未來幾年可以更加創新地創作原創音樂。

OpenAI（ChatGPT 背後的公司）有另一個人工智能驅動的內容生成工具，名為 Jukebox，可以根據用戶提示為視頻遊戲創作原始樂譜。此外，一些人工智能工具最終可能能夠掃描有關視頻遊戲的其他數據，例如場景或角色，並生成與遊戲開發者創建的風格和情緒相一致的音樂。

5. 實時圖像增強

隨著遊戲引擎和圖形硬件的進步，照片般真實的視覺效果實際上已經司空見慣。遊戲中的人工智能可以進一步提高圖形保真度，實現前所未有的實時圖像增強。NVIDIA 的 DLSS和 AMD 的 FSR等升級技術已經在《賽博朋克 2077》、《微軟模擬飛行》和《霍格沃茨遺產》等視頻遊戲的實時升級方面創造了奇蹟。通過智能分析和預測場景的下一幀，當今的顯卡可以在保持圖形質量的同時提高幀速率。

隨著 NVIDIA 在 AI 計算方面的大量投資打破了 AI 驅動的圖像增強的新障礙，這種增強只會得到改善。AMD 和英特爾也將效仿，因為人工智能迅速佔領了幾乎所有遊戲開發和渲染方面。

6. 遊戲開發與測試

遊戲中的人工智能不僅限於發現創造力和沈浸感的新途徑。它還可以幫助遊戲開發人員更好地管理繁瑣且耗時的任務，例如錯誤檢測和遊戲測試。這些工作在長達數年的遊戲開發週期中佔據很大比例，並且可以在現有和新興人工智能技術的幫助下實現自動化和快速跟踪。

育碧在《看門狗：軍團》中嘗試使用人工智能來自動化遊戲測試。預測分析可以進一步幫助開發人員發現未來可能出現的破壞性問題。如果及時發現，他們可以在這些問題發展成嚴重問題之前對其進行修補。

7.作弊檢測和遊戲平衡

作弊一直是遊戲中不受歡迎但不可避免的一個方面。當前的作弊檢測方法只能檢測眾所周知的作弊軟件，從而使大部分作弊活動不受控制地進行。然而，這是人工智能可以幫助遊戲行業的另一個領域。

高級人工智能可以使用機器學習算法來分析大量玩家數據和遊戲模式，以識別異常行為。人工智能可以檢測玩家行為的細微變化，發現人類主持人可能錯過的模式。這個過程可以不斷完善和更新，以領先於新的作弊技術，從而對潛在的作弊者產生強大的威懾作用。Riot Games 已成功利用人工智能來檢測《英雄聯盟》中的作弊行為。

在線多人遊戲的另一個重要部分是平衡。基於技能的匹配對於具有挑戰性但又令人愉快的遊戲體驗至關重要。雖然大多數匹配模型使用簡單的參數，例如勝負比或玩家級別，但先進的人工智能算法可以使用反應時間、準確性和客觀完成指標來創建更複雜和平衡的匹配。

遊戲中人工智能的潛在缺點

由於革命性且令人興奮的生成式人工智能是遊戲行業的未來，因此我們需要意識到一些擔憂和潛在的缺點。

首先，人工智能在視頻遊戲中的廣泛使用可能會創造出看起來和感覺上相似的體驗，儘管意圖相反。AI 模型生成的內容使用現有數據集來創建新的對話、環境、音樂等。這有可能導致內容的同質化，即使是在截然不同的遊戲類型中也是如此。

其次，在遊戲開發中使用人工智能會產生一些道德問題，比如剝奪配音演員、編碼員、圖形設計師等人的工作是否正確。該行業需要集思廣益，找到使用人工智能作為盟友而不是替代人類創造力和獨創性的方法。

最後，人工智能生成的內容引發了原創性和知識產權 (IP) 方面的擔憂。由於生成式人工智能模型使用真實藝術家的現有資產來創建新內容，因此對生成藝術的原創性存在合理的質疑。雖然這些問題並非遊戲行業獨有，但在人工智能完全融入遊戲開發週期之前必須解決這些問題。

遊戲中的人工智能可增強沉浸感

遊戲是我們生活中不可或缺的一部分，也是最重要的娛樂形式之一。在遊戲中使用人工智能並不是什麼新鮮事，但藉助生成式人工智能，遊戲開發人員有可能超越當前視頻遊戲的真實感、智能和圖形質量標準。隨著遊戲中生成式人工智能的價值將超過十億美元，我們將進入遊戲的新時代，人工智能可以成為幫助開發者創造無與倫比的體驗的強大工具。

與此同時，解決人工智能生成內容的質量、版權和道德問題勢在必行。為了讓人工智能成為主流，行業利益相關者需要謹慎行事，這樣人工智能的一些缺點才不會掩蓋它為遊戲行業帶來的巨大好處。

圖片來源：Unsplash