文/以撒
最近，世界人工智能大會(huì)（WAIC 2023）在上海舉辦。這個(gè)大會(huì)的含金量想必不用多說(shuō)會(huì)上聚集了一大批圖靈獎(jiǎng)、諾獎(jiǎng)得主、國(guó)內(nèi)外科學(xué)家，參會(huì)的頭部AI企業(yè)更是不少�？吹酱髸�(huì)的一些動(dòng)態(tài)，葡萄君真的有點(diǎn)感慨。
因?yàn)槲疑弦淮螀⒓覹AIC是在2021年，那時(shí)AI的勢(shì)頭還不像現(xiàn)在這么興盛，我對(duì)AI的認(rèn)識(shí)也不過(guò)爾爾。但是今年呢我國(guó)AI的核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已經(jīng)達(dá)到5000億元，算力規(guī)模位居全球第二，企業(yè)數(shù)量超過(guò)4300家……光是會(huì)上展示的大模型就有30多個(gè)。AI的時(shí)代巨輪已經(jīng)勢(shì)不可擋地駛來(lái)了。
在會(huì)上，與游戲相關(guān)的會(huì)場(chǎng)也相當(dāng)熱鬧。這并不奇怪，畢竟游戲行業(yè)是與AI聯(lián)系最為緊密的行業(yè)之一。但從AI火起來(lái)這段時(shí)間，我對(duì)這方面的感受來(lái)看，似乎能給游戲性帶來(lái)極大顛覆性的方案，還沒(méi)有在行業(yè)內(nèi)大規(guī)模落地。關(guān)于游戲 × AI的未來(lái)方向，業(yè)內(nèi)也是眾說(shuō)紛紜，難有定論。因此，大部分人好像進(jìn)入了一個(gè)AI迷茫期明白這條路是未來(lái)，但不清楚到底該怎么走。
當(dāng)然，這時(shí)就少不了游戲公司出來(lái)發(fā)聲。今年大會(huì)首次開(kāi)設(shè)了“游戲AI應(yīng)用與游戲科技”論壇，與會(huì)嘉賓都分享了他們對(duì)游戲 × AI的想法和實(shí)踐。其中天美的分享讓我覺(jué)得很有意思，因?yàn)樵诖蟓h(huán)境有些迷茫的情況下，他們似乎展現(xiàn)出了一種相對(duì)少見(jiàn)的，騰訊作為大廠對(duì)游戲 × AI的系統(tǒng)性思考。
如果簡(jiǎn)單抽象一下天美分享的內(nèi)容，你大致可以這樣理解：他們對(duì)游戲 × AI的規(guī)劃，分為內(nèi)外兩部分“內(nèi)”是指用AI相關(guān)技術(shù)提升游戲內(nèi)體驗(yàn)，“外”則是用游戲反哺AI等技術(shù)的發(fā)展。如果能做好內(nèi)外兼修，這二者就會(huì)相輔相成，形成一個(gè)很好的閉環(huán)。
而放到更具體的角度來(lái)講這件事，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，在對(duì)AI的理解和應(yīng)用上，天美已經(jīng)結(jié)合AI讓很多游戲內(nèi)容發(fā)生了質(zhì)變，也研究出了不少切實(shí)可參考的技術(shù)方向。
01
AI到底能多大程度
提升游戲體驗(yàn)？
首先在用AI提升游戲體驗(yàn)這方面，目前我們最頻繁討論的無(wú)非是AI NPC。但實(shí)際上，在這方面做到較為完善的體驗(yàn)，還需要非常長(zhǎng)遠(yuǎn)的迭代。相比之下，如果結(jié)合項(xiàng)目和玩家的需求，把目光投向一些更底層的場(chǎng)景，你會(huì)發(fā)現(xiàn)AI的應(yīng)用大有可為。
典型的案例是天美J3的應(yīng)用。他們主攻FPS，研發(fā)過(guò)《逆戰(zhàn)》《穿越火線：槍戰(zhàn)王者》（CFM）《使命召喚手游》（CoDM）等游戲。算上在研的《逆戰(zhàn)手游》在內(nèi)，他們已經(jīng)在不少項(xiàng)目中使用過(guò)AI技術(shù)，也算是業(yè)內(nèi)最早探索FPS AI技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用的團(tuán)隊(duì)之一。
當(dāng)然，他們一開(kāi)始大概也會(huì)有點(diǎn)迷茫，因?yàn)镕PS AI是個(gè)“大坑”，研發(fā)和應(yīng)用都是高難度FPS里那些環(huán)境因素、狀態(tài)分析、局勢(shì)判斷……盡管復(fù)雜，對(duì)人來(lái)說(shuō)卻是很自然就能理解的設(shè)定；但對(duì)AI來(lái)說(shuō)，這些因素帶來(lái)的復(fù)雜度，相比2D/2.5D游戲要高出幾個(gè)數(shù)量級(jí)。更別說(shuō)要在各種進(jìn)階的規(guī)則、玩法下，做到較高的完成度了。
在這種前提下，找對(duì)FPS AI的研究方向就很重要。所以在針對(duì)不同類型產(chǎn)品的游戲訴求考慮過(guò)后，J3主要梳理出兩個(gè)大方向：
第一個(gè)方向，是FPS的「擬人AI」說(shuō)通俗點(diǎn)就是“人機(jī)對(duì)戰(zhàn)”。
但和我們以往理解的人機(jī)模式不同，這種擬人AI是為了改善競(jìng)技體驗(yàn)。在FPS這種硬核的競(jìng)技游戲中，玩家最需要的是在平衡的動(dòng)態(tài)博弈中不斷挑戰(zhàn)并突破自我能力，從2018年起，J3開(kāi)始與司內(nèi)的人工智能實(shí)驗(yàn)室騰訊AI Lab合作，打算以”擬人AI“為方向，創(chuàng)造一些玩法和體驗(yàn)上的延伸。
在技術(shù)上，首要的難點(diǎn)就是如何克服3D環(huán)境帶來(lái)的復(fù)雜性。
比如在場(chǎng)景方面，怎么讓AI識(shí)別和自動(dòng)適應(yīng)樓梯、通道、門窗等復(fù)雜地形？針對(duì)這一點(diǎn)，AI Lab團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套通用的融合多模態(tài)環(huán)境感知方案，讓AI可以高效建模3D地形并進(jìn)行決策；再比如在動(dòng)作方面，怎么讓AI準(zhǔn)確理解和使用復(fù)雜操作？他們的辦法是構(gòu)建基于玩家數(shù)據(jù)先驗(yàn)的多尺度的轉(zhuǎn)角設(shè)計(jì)、引入三指手法建模方案等方案，模擬和貼近玩家在3D環(huán)境中的行為。
另外，為了提升研發(fā)效率、讓AI有能力適配多模式，除了優(yōu)化性能之外，他們還設(shè)計(jì)了OneModel的聯(lián)合訓(xùn)練框架。通過(guò)對(duì)地圖環(huán)境的泛化共享建模、多地圖聯(lián)合訓(xùn)練等方法，讓AI具備了快速覆蓋新增地圖的能力。
解決這個(gè)問(wèn)題之后，就要直面AI訓(xùn)練的難度了。他們的做法是從最簡(jiǎn)單的1V1模式開(kāi)始研究、訓(xùn)練模型，之后再慢慢攻克5V5這種復(fù)雜的模式。在聯(lián)合團(tuán)隊(duì)的合作下，騰訊AI Lab和J3共同實(shí)現(xiàn)了業(yè)界較為領(lǐng)先的FPS全圖擬人AI方案。
這項(xiàng)技術(shù)，甚至還成了產(chǎn)品破圈的突破口。
2020年，CFM計(jì)劃開(kāi)發(fā)一個(gè)類似Gal Game的互動(dòng)劇情模式，在PVP之外提供一些陪伴式體驗(yàn)，同時(shí)又能兼顧競(jìng)技內(nèi)容。這種聽(tīng)起來(lái)“既要又要”的玩法該怎么做？他們上線了一個(gè)新版本《電競(jìng)傳奇》以現(xiàn)實(shí)中的職業(yè)選手為藍(lán)本，用擬人AI學(xué)習(xí)他們的對(duì)局?jǐn)?shù)據(jù)、操作，讓玩家有一種與不同角色互動(dòng)、向選手挑戰(zhàn)的感覺(jué)。
這個(gè)模式一經(jīng)推出，就成為了自2017年《荒島特訓(xùn)》BR模式更新后，留存最高的模式。此后，CoDM也在2022年上線了“電競(jìng)挑戰(zhàn)賽”模式，將當(dāng)年獲得職業(yè)大師賽冠軍的Q9戰(zhàn)隊(duì)主力選手們做進(jìn)了游戲。團(tuán)隊(duì)通過(guò)收集、分析大量選手真實(shí)的對(duì)局?jǐn)?shù)據(jù)，定制了職業(yè)戰(zhàn)隊(duì)的“AI分身”，讓玩家能和他們5v5對(duì)戰(zhàn)。玩法上線后，不出意外地也火了“電競(jìng)挑戰(zhàn)賽“的次留數(shù)據(jù)，在游戲過(guò)往的60多個(gè)歷史模式中排名前8。
第二個(gè)方向，是針對(duì)PVE的「AI動(dòng)作生成」之所以瞄準(zhǔn)這個(gè)方向，是因?yàn)椤赌鎽?zhàn)手游》是一款FPS PVE游戲，其中包含大量Boss演出及戰(zhàn)斗、小怪同屏戰(zhàn)斗、NPC等角色動(dòng)作演繹的場(chǎng)景，這些都是游戲沉浸式內(nèi)容和戰(zhàn)斗體驗(yàn)中非常重要的一部分。而在當(dāng)下，為了做出更好的效果，應(yīng)用一些更前沿的技術(shù)顯然是有必要的。
比如用龐大行為樹(shù)和動(dòng)畫資源堆疊，并非不能做好逼真的內(nèi)容，但會(huì)相當(dāng)耗費(fèi)精力，而且還有占用內(nèi)存大、維護(hù)成本高的缺點(diǎn)。當(dāng)然，近年來(lái)海外的3A廠商們也開(kāi)發(fā)過(guò)像MotionMatching、HyperMotion這樣更先進(jìn)的動(dòng)畫技術(shù)，都解決了一些傳統(tǒng)方案的痛點(diǎn)。
而天美的方向又是另外一種：2019年底，《逆戰(zhàn)手游》與騰訊Robotics X 實(shí)驗(yàn)室合作，把目光放到了自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型(ARNN模型)上。
這是一種廣泛應(yīng)用于時(shí)間序列的數(shù)據(jù)分析算法，比如天氣、交通的預(yù)測(cè)等。角色動(dòng)畫本質(zhì)上也是一種時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如果能合理的運(yùn)用這套算法，或許就能做到，通過(guò)大量動(dòng)捕數(shù)據(jù)訓(xùn)練，讓AI模型學(xué)會(huì)預(yù)測(cè)動(dòng)作序列幀的下一幀，并形成自然、完整的角色動(dòng)作。
這種技術(shù)已經(jīng)有一些3A廠商在探索，但在行業(yè)內(nèi)還沒(méi)有大規(guī)模落地，在網(wǎng)游/手游產(chǎn)品領(lǐng)域就更是鮮有人涉足。所以《逆戰(zhàn)手游》的應(yīng)用，應(yīng)該算是ARNN模型在網(wǎng)游中的第一次嘗試。
游戲內(nèi)使用了該項(xiàng)技術(shù)的NPC，其動(dòng)作反應(yīng)將會(huì)是根據(jù)玩家行動(dòng)實(shí)時(shí)生成的，而非提前寫死的動(dòng)畫；并且能夠根據(jù)運(yùn)動(dòng)學(xué)原理，自主生成和調(diào)節(jié)擬真的動(dòng)作形態(tài)。這么說(shuō)可能不太直觀，J3團(tuán)隊(duì)給我們演示了一段技術(shù)效果示意可以看到，在運(yùn)用了這項(xiàng)技術(shù)的多小怪同屏追逐效果動(dòng)畫中，AI實(shí)時(shí)生成的小怪角色動(dòng)作表現(xiàn)，相比傳統(tǒng)效果更加生動(dòng)、多樣，還能基于環(huán)境和地形作出各種變化。
智能體動(dòng)作生成技術(shù)下的同屏
多小怪追逐效果示意
這種效果意味著什么呢？如果能大規(guī)模應(yīng)用，玩家就能在游戲中看到更自然、更沉浸的擬真動(dòng)作表現(xiàn)與戰(zhàn)斗效果，并且這項(xiàng)技術(shù)還會(huì)持續(xù)用于一些NPC、怪物上。另外，這種方式下的制作效率也會(huì)有所提升舉個(gè)例子，傳統(tǒng)美術(shù)工作流中至少兩個(gè)月才能完成的內(nèi)容，通過(guò)AI動(dòng)作生成，在兩周內(nèi)就能完成。從另一方面來(lái)說(shuō)，這也是在提升游戲的可玩性，畢竟團(tuán)隊(duì)可以把更多的精力，投入到更豐富的內(nèi)容制作上。
02
游戲× AI的能量，
可能
遠(yuǎn)超你想象
當(dāng)然，游戲 × AI的化學(xué)反應(yīng)還不止這些在提升游戲內(nèi)體驗(yàn)之后，這些AI技術(shù)還能通過(guò)游戲，延伸到現(xiàn)實(shí)中的方方面面，做到反哺的功效。至少在這三個(gè)角度都是如此：
第一，針對(duì)較為垂直和技術(shù)向的場(chǎng)景，游戲能成為新技術(shù)的優(yōu)秀試驗(yàn)常我們?cè)谏衔奶徇^(guò)，F(xiàn)PS AI的研發(fā)非常復(fù)雜，但也正因復(fù)雜，它的價(jià)值才很大FPS中的3D環(huán)境更像真實(shí)世界，相比2.5D/2D的AI訓(xùn)練，它更能貼近人類在真實(shí)環(huán)境下的表現(xiàn)，所以有更多提供跨領(lǐng)域研究?jī)r(jià)值的機(jī)會(huì)。
比如在《逆戰(zhàn)手游》中應(yīng)用的AI動(dòng)作生成技術(shù)，就能與Robotics X 實(shí)驗(yàn)室的機(jī)器人研究互相加持一方面，它能讓機(jī)器人變得更加“聰明”，生成出更像真實(shí)生物的動(dòng)作表現(xiàn)；另一方面，它也能通過(guò)引擎的虛擬環(huán)境，讓機(jī)器人在游戲中加速“練級(jí)”。實(shí)際上，《逆戰(zhàn)手游》與Robotics X實(shí)驗(yàn)室的合作已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了這種反哺，讓后者的自主研發(fā)四足機(jī)器人研究與訓(xùn)練得到了很大的幫助。
騰訊自主研發(fā)四足機(jī)器人 Max
第二，針對(duì)較為廣泛和生活化的場(chǎng)景，游戲 × AI能讓我們的生活更好。舉個(gè)例子：天美旗下子品牌天美健康，結(jié)合AI技術(shù)研發(fā)了一款“天美健康智能健身魔鏡”，這款魔鏡當(dāng)天也有在大會(huì)上展出。在技術(shù)層面，它利用了AI動(dòng)捕等技術(shù)提供運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析和結(jié)果反饋，能幫用戶制定科學(xué)的訓(xùn)練方案和評(píng)測(cè)。再加上與游戲IP內(nèi)容的結(jié)合，它可以讓原本枯燥的運(yùn)動(dòng)變得更加智能和有趣。
第三，游戲 × AI在未來(lái)，甚至能提振整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。我們就聊過(guò)，AI行業(yè)及教育眼下其實(shí)有一個(gè)很大的痛點(diǎn)人才焦慮。這個(gè)新興領(lǐng)域發(fā)展沒(méi)多少年，國(guó)內(nèi)尚未形成特別完整、成氣候的教學(xué)體系，同時(shí)也需要讓更多人對(duì)它有切實(shí)的興趣，而非沖著一時(shí)利益去研究。這些問(wèn)題，可能都不是一時(shí)能自然解決的。
但當(dāng)游戲與AI技術(shù)結(jié)合，就能有相當(dāng)大的幫助。好比由《王者榮耀》與騰訊AI Lab共同打造的開(kāi)放AI研究平臺(tái)“騰訊開(kāi)悟平臺(tái)”，已經(jīng)先后與北大、清華、中科大等 19 所頂尖高校合作開(kāi)發(fā)課程，讓學(xué)生用更有趣的方式來(lái)理解機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多智能體決策等知識(shí)點(diǎn)。目前開(kāi)設(shè)開(kāi)悟相關(guān)課程累計(jì)覆蓋學(xué)生人數(shù)達(dá)630名。前不久他們也宣布，平臺(tái)舉辦的AI賽事即將面向全國(guó)舉辦公開(kāi)賽。
這些課程、資料、賽事，如果能推廣到全國(guó)高校的AI專業(yè)，無(wú)疑會(huì)給我們的AI教育帶來(lái)很大的益處，甚至能改變不少學(xué)子的人生。這也是我說(shuō)游戲 × AI的能量遠(yuǎn)超你想象的原因。
03
天美對(duì)游戲 × AI的理解
是什么水平？
在這種內(nèi)外兼修結(jié)合游戲與AI的思路下，天美整體對(duì)于AI的應(yīng)用，已經(jīng)達(dá)到一個(gè)非常高效的程度。
像是在天美T1工作室程序負(fù)責(zé)人林智超的分享中，他表示有一款在研的開(kāi)放世界動(dòng)作游戲，在研發(fā)的方方面面幾乎都結(jié)合了AI技術(shù)來(lái)改善研發(fā)流程。這是一件很自然的事，因?yàn)殚_(kāi)放世界本來(lái)就需要豐富的動(dòng)作、敘事資源，來(lái)支撐它自由、開(kāi)放的特性。而AI往往能解決很多開(kāi)發(fā)的痛點(diǎn)。
比如在口型動(dòng)畫生成方面，他們應(yīng)用了基于規(guī)則和深度學(xué)習(xí)的生成方案，從音頻中提取音素序列、轉(zhuǎn)換為視素序列，再生成相應(yīng)的視素曲線、轉(zhuǎn)換為動(dòng)作單元曲線來(lái)驅(qū)動(dòng)動(dòng)畫。這樣的做法，相較于傳統(tǒng)方案能更好地適應(yīng)不同語(yǔ)言，還能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交互和自定義語(yǔ)音。
再比如在插畫生成管線上，他們也結(jié)合了AI繪畫來(lái)制作敘事劇情、提升效率。通常團(tuán)隊(duì)會(huì)先繪制手稿、使用AI繪制角色，再進(jìn)行風(fēng)格遷移和手工精修。最終，一張可以投入使用的高品質(zhì)原畫，在不到2天的時(shí)間內(nèi)就能完成。另外，他們還會(huì)通過(guò)模型訓(xùn)練美術(shù)資源、通過(guò)ControlNet控制細(xì)節(jié)，方便后續(xù)的批量生產(chǎn)。
在這樣的思路和應(yīng)用之下，可以看出，其實(shí)AI并沒(méi)有那么難以結(jié)合游戲研發(fā)，而是已經(jīng)真正改變了游戲的研發(fā)模式，滲透到了各種管線之中。這就是我說(shuō)，天美已經(jīng)不知不覺(jué)干了很多大事的原因：
首先，他們是真的“敢用”。在很多人還對(duì)AI較為迷茫的時(shí)候，在項(xiàng)目中大規(guī)模應(yīng)用它是一件很超前的事。這不僅需要過(guò)硬的技術(shù)，也得有相應(yīng)的認(rèn)知，比如像AI自動(dòng)生成動(dòng)作、動(dòng)畫這樣的技術(shù)，就需要打破以往的堆量思維。
其次，他們有足夠的耐心。很多技術(shù)從決定研發(fā)開(kāi)始，至少需要花三五年時(shí)間來(lái)嘗試，這些時(shí)間內(nèi)，顯性收益很可能是不高的。這就說(shuō)明對(duì)于AI的投入，往往都是面向長(zhǎng)期主義的決策，而不是沖著一時(shí)紅利所做的。
最后，他們的理解也夠深。目前，行業(yè)對(duì)游戲 × AI的想象大多都是點(diǎn)狀或線狀的，比如看到AI繪畫興起，就單論美術(shù)管線的迭代，而像天美這樣較為深入和立體的思考則并不多。有這樣的思考出現(xiàn)，我相信游戲行業(yè)還會(huì)有更多公司把AI用好。我們這個(gè)行業(yè)對(duì)AI的理解和利用，在未來(lái)肯定也不會(huì)落于人后。
當(dāng)然，在未來(lái)，游戲 × AI肯定還會(huì)爆發(fā)出更大的能量。此次的論壇上，天美J3工作室 CoDM、《逆戰(zhàn)手游》開(kāi)發(fā)負(fù)責(zé)人于棟就提到了兩個(gè)暢想：
第一個(gè)暢想，是研發(fā)流程中的AI自動(dòng)化測(cè)試。測(cè)試自動(dòng)化程度是DevOps領(lǐng)域非常重要的指標(biāo)，但邏輯復(fù)雜、內(nèi)容豐富度高的PvE游戲如要實(shí)現(xiàn)工業(yè)軟件級(jí)別的自動(dòng)化測(cè)試，難度仍然較高。
但在未來(lái)，當(dāng)AI逐漸具備感知環(huán)境氛圍能力、即時(shí)分析能力、對(duì)測(cè)試邊界和條件有自主決策能力時(shí)，或許這個(gè)場(chǎng)景就能成真：輸入一段任務(wù)，AI便可以像真人一樣在游戲執(zhí)行指令、探索體驗(yàn)，還能生成詳細(xì)的測(cè)試與反饋報(bào)告。這將大幅提升游戲測(cè)試的質(zhì)量和效率、保障與提升游戲品質(zhì)。
第二個(gè)暢想，是通過(guò)AI技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)更鮮活、更自主、更真實(shí)，每個(gè)NPC都仿佛有生命的虛擬世界。在這方面，已經(jīng)有團(tuán)隊(duì)實(shí)際投入研究，開(kāi)發(fā)出了AI社會(huì)的雛形。比如在今年，斯坦福大學(xué)和谷歌的研究人員做了一個(gè)“虛擬小鎮(zhèn)”，其中有25個(gè)AI智能體會(huì)“自主生存”、與其他AI互動(dòng)和社交。這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)的論文發(fā)布后，就引發(fā)了行業(yè)內(nèi)極大的關(guān)注與討論。
如果要把這種社會(huì)做成更加完善的“世界”，我們還需要攻克一些難題，比如至少要讓AI具備自然語(yǔ)言、行為與決策，以及社交方面的能力。
在此之前，我們對(duì)AI的探索仍然需要腳踏實(shí)地、一步一步地走好。而過(guò)程中必不可少的一步，就是有更多團(tuán)隊(duì)像天美這樣長(zhǎng)期投入精力研究，對(duì)內(nèi)提升游戲體驗(yàn)、對(duì)外輸出突破性技術(shù)。如果這樣做的團(tuán)隊(duì)越來(lái)越多，我相信《西部世界》映入現(xiàn)實(shí)的場(chǎng)景，已經(jīng)離我們不遠(yuǎn)了。
