撰文 | 李 熙
編輯 | 楊博丞
電子游戲業(yè)經(jīng)歷了三十多年的牛市,游戲中的NPC在畫面視效上有了飛躍,然而互動智能上并沒有給玩家相似的體驗(yàn)提升。
玩家們在1995年的國產(chǎn)角色扮演游戲里,見過漁夫NPC只會重復(fù)一句“今天是釣魚的好天氣”;在2017年的育碧開放沙盒游戲里,聽過玻利維亞鄉(xiāng)民NPC反復(fù)只說單調(diào)的西語粗口。
其他領(lǐng)域的人工智能已經(jīng)改頭換面,但用在游戲NPC上的人工智能長久以來還像復(fù)讀機(jī)。“身邊槍林彈雨,NPC八風(fēng)不動”的哏,已經(jīng)讓瑞恩·雷諾茲老師拍成熱賣電影了。
在大語言模型風(fēng)靡的當(dāng)下,以之改造游戲NPC成為可能。然而2023年4月7日,斯坦福大學(xué)和谷歌的研究者在預(yù)印本平臺上發(fā)布的論文,成就遠(yuǎn)過于業(yè)界期待:NPC豈止更聰明,簡直算是“活過來了”。
一、開游戲業(yè)與AI界40年未有之先河
生成式AI和大語言模型興起前,用AI改善游戲NPC的努力,一般是在更易實(shí)現(xiàn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方向,其中最出名的是2019年在DOTA2里擊敗人類世界冠軍的OpenAI 公司制作的5個(gè)AI。
這種思路的概括,是用有清晰爭勝目標(biāo)的對抗性環(huán)境來作為獎(jiǎng)懲機(jī)制來訓(xùn)練NPC,最終完成的AI架構(gòu)能讓NPC自我修正行為以取得勝利目標(biāo)。
不過游戲業(yè)的產(chǎn)品生態(tài)不止于此。不少游戲產(chǎn)品以奪旗、清空敵手等可以明確定義的對抗性勝利目標(biāo)為基礎(chǔ),但很多游戲沒有這種對抗性,游戲機(jī)制是模擬下廚、賣雜貨、拖拉機(jī)耕地、校園戀愛等隨機(jī)度更高的活動。更多游戲的機(jī)制是開放性沙盒,沒有明確定義的取勝路徑與規(guī)則。
這些游戲的NPC功能如何從AI技術(shù)革命中獲益,很長時(shí)間內(nèi)業(yè)內(nèi)大公司暫時(shí)還沒明確答案。
然而2023年4月中旬谷歌與斯坦福大學(xué)研究者的論文《生成式行為體:人際行為的交互式互動》,給出了通往答案的路徑:用大語言模型,讓沙盒模擬游戲里的NPC“獲得生命”。
研究者稱,過去四十年來,學(xué)界嘗試過創(chuàng)造行為可信的NPC的各種途徑,但在實(shí)際應(yīng)用中,這些途徑基于簡單環(huán)境或智能體行為的單調(diào)維度,否則無法運(yùn)行。而此研究的成功,突破了上述局限。
二、原理:ChatGPT讓NPC“思考”,本地?cái)?shù)據(jù)庫讓NPC“記憶”
簡單來說,研究者通過普通編程,為一個(gè)《模擬人生》類型游戲的虛擬小鎮(zhèn)中的NPC們寫好了虛擬環(huán)境設(shè)定、智能體人物設(shè)定、記憶庫架構(gòu)、擬定計(jì)劃等各方面程序代碼。然后在NPC與虛擬環(huán)境間、多名NPC之間的每次接觸時(shí),將以上各方面基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、互動環(huán)境等以自然語言描述后,通過應(yīng)用程序接口輸入給ChatGPT,再將ChatGPT的答案作為NPC下一步行為的指令。
具體而言,研究中的“生成式行為體”NPC,其決策路徑如下圖所示:感知-錄入記憶流-檢索記憶庫-反思/計(jì)劃-行為
“生成式行為體” 決策路徑簡圖
“感知”是NPC行為體對互動、虛擬環(huán)境等的信息輸入,錄入“記憶流”后,與記憶數(shù)據(jù)庫對比。
然后“檢索”是從數(shù)據(jù)庫中提取相關(guān)的記憶事項(xiàng),NPC行為體會用自然語言將事項(xiàng)輸入給ChatGPT,由大語言模型來決策事項(xiàng)的優(yōu)先級,優(yōu)先級由事項(xiàng)的晚近程度、ChatGPT判斷的重要度與相關(guān)性為判斷基準(zhǔn)。給出的答案作為NPC思維流程的下一步輸入詞。
接著,數(shù)據(jù)庫與大語言模型會開始NPC的“反思”過程,數(shù)據(jù)庫將行為體最近100條記憶事項(xiàng)以自然語言輸入ChatGPT,讓大模型來推斷出由此可知最重要/相關(guān)的觀點(diǎn)。
“檢索”獲取的答案、“反思”得出的觀點(diǎn)、結(jié)合NPC本身的人設(shè)數(shù)據(jù),都以自然語言自動再次輸入ChatGPT,用大模型得出最符合人類行為邏輯的行動指令。
試運(yùn)行截圖
如此設(shè)計(jì)的用意,是因?yàn)榇笳Z言模型在訓(xùn)練期間已經(jīng)被寫入了廣泛的人類行為資料,在給出背景涵義足夠精準(zhǔn)的提示詞時(shí),ChatGPT等大模型可以生成高擬真度的人類行為預(yù)測答案。
然而在這個(gè)迅速驚艷世界的功能后,大語言模型存在小瑕疵:它不能記住每個(gè)用戶的個(gè)性化錄入內(nèi)容,所有用戶與模型間的對話都不能直接修改模型的參數(shù),任何顯得ChatGPT有記憶的表現(xiàn)都是算法在復(fù)讀最時(shí)新的用戶錄入內(nèi)容緩存。
所以谷歌與斯坦福的研究者,結(jié)合存儲在云服務(wù)器上的數(shù)據(jù)庫與ChatGPT,來制作出能完成前述“思維步驟”的NPC,讓它們可以實(shí)時(shí)模擬人類的自主決策。固定數(shù)據(jù)庫與軟件架構(gòu)是NPC佐助連續(xù)性思考的“記憶”,而大語言模型是NPC用來即時(shí)性思考的“靈魂”。
三、效果:NPC能自行談戀愛和選鎮(zhèn)長了
在研究者的試運(yùn)行中,NPC智能體可以做到?jīng)]有人工干預(yù)微操、只給簡單指令,就能自行完成復(fù)雜事件。當(dāng)研究者讓名叫伊莎貝拉的NPC籌劃情人節(jié)聚會時(shí),她自行在虛擬小鎮(zhèn)中開始逐個(gè)邀請自己的朋友和熟人,并自行裝飾作為聚會場所的咖啡館。
智能體與虛擬環(huán)境間的互動可以完全自發(fā)且自洽。在環(huán)境狀況設(shè)置為“食物引燃”的狀況下,“伊莎貝拉”能自主做出“關(guān)閉燃?xì)庠?rdquo;的決策。如果這用普通編程也可以做到的話,智能體接下來的“重做早飯”行為,就是較前有顯著突破的AI自發(fā)決策。
智能體之間的互動,已經(jīng)達(dá)到可以模擬實(shí)際人際關(guān)系中的“信息擴(kuò)散”與“協(xié)作”行為。
例如“伊莎貝拉”宣布要開情人節(jié)聚會后,她邀請到的AI智能體們又進(jìn)一步邀請其他與伊莎貝拉無直接接觸的AI,例如名叫瑪麗婭的AI就邀請自己的“暗戀對象”克勞斯一同赴會。
情人節(jié)聚會消息在NPC中擴(kuò)散的過程
再如名叫“山姆”的AI宣布要競選虛擬小鎮(zhèn)鎮(zhèn)長后,AI“伊莎貝拉”與“湯姆”對此有自發(fā)的議論:“伊莎貝拉”詢問“湯姆”的意見,“湯姆”答出自己的觀點(diǎn):“老實(shí)說我不看好山姆,他與本社區(qū)已經(jīng)脫節(jié),也并不真把我們的攸關(guān)利益放在心上“。
在研究者的兩日試運(yùn)行中,虛擬小鎮(zhèn)的25個(gè)NPC里,得知“山姆”參選鎮(zhèn)長的從單個(gè)擴(kuò)散到8個(gè)、得知“伊莎貝拉”辦聚會的從單個(gè)擴(kuò)散的12個(gè),過程中完全無人工干預(yù)。并且NPC們在互動內(nèi)容的置信度上部分超過了真人玩家。
論文里各種狀態(tài)下NPC與人類的行為置信度對比量表
當(dāng)然,論文出圈后的“《西部世界》實(shí)現(xiàn)“熱議并不準(zhǔn)確。仔細(xì)的觀察者們大都發(fā)現(xiàn),不管所用的ChatGPT還是自制的NPC程序,并沒有真正的自主人類意識,只是將大模型的相關(guān)性引擎性能潛力進(jìn)一步發(fā)掘。
由于大語言模型的現(xiàn)有局限,研究中的NPC也經(jīng)常有無厘頭的“幻覺”缺陷。例如NPC觀測到虛擬小鎮(zhèn)中有“公廁”,就不認(rèn)為是“單人廁所”,出現(xiàn)了“AI使用洗手間時(shí)常被其他AI闖入”的互動場景。虛擬小鎮(zhèn)上的商店是下午五點(diǎn)關(guān)門,然而NPC們時(shí)常在歇業(yè)時(shí)間試圖進(jìn)入。有AI看到其他NPC的名字是亞當(dāng)·史密斯,就說:“啊我曉得你,你就是那個(gè)18世紀(jì)的經(jīng)濟(jì)學(xué)宗師。”
論文中提到了這些缺陷,還說“提示詞黑客手段-即人類玩家用仔細(xì)準(zhǔn)備好的對話內(nèi)容來迷惑NPC行為體,可以讓AI幻覺出從未發(fā)生的事件的記憶。”
現(xiàn)在很多游戲業(yè)者認(rèn)為生成式AI的技術(shù)還在襁褓期,暴炒Chatgpt的人很多五六年前在狂吹加密貨幣。有名的波蘭游戲公司CD Projekt Red,其動作游戲系列的內(nèi)容開發(fā)者領(lǐng)軍人在2023年1月說,NPC離自行建立一個(gè)生態(tài)活躍的虛擬社區(qū),還太過遙遠(yuǎn)。
生成式AI的確是在襁褓期,但襁褓中的生物,最突出特征就是飛快的生長速度。AI大模型將如何改變游戲業(yè),實(shí)在讓人充滿憧憬。
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