原作者：Markus Dablander
摘要
電子游戲是人工智能（AI）天然的協(xié)同應用領(lǐng)域，既能提升玩家體驗與沉浸感，也為AI技術(shù)提供了測試基準與虛擬環(huán)境。本報告概述了五個前沿AI技術(shù)在數(shù)字游戲中的應用方向，旨在為未來研究提供啟發(fā)：
大型語言模型（LLM）用于游戲智能體建模
神經(jīng)細胞自動機（NCA）用于程序化內(nèi)容生成
深度替代建模加速高計算成本的游戲內(nèi)模擬
自監(jiān)督學習獲取游戲狀態(tài)表征
基于無標注視頻數(shù)據(jù)訓練交互式世界生成模型 報告還探討了當前技術(shù)挑戰(zhàn)，并指出未來需突破的關(guān)鍵領(lǐng)域
1 引言
過去十年，深度學習推動了AI技術(shù)的突破性進展。游戲作為AI研究的試驗場具有悠久歷史（如國際象棋、圍棋），而現(xiàn)代數(shù)字游戲（如《星際爭霸II》《Dota 2》）因其復雜性與實時性成為AI研究新前沿。游戲與AI的協(xié)同關(guān)系體現(xiàn)在：
游戲為AI提供測試環(huán)境
AI為游戲開發(fā)提供創(chuàng)新工具
Yannakakis與Togelius提出AI在游戲中的三大核心應用：
游戲智能體建模（NPC、玩家行為模擬）
程序化內(nèi)容生成（關(guān)卡、角色、音樂生成）
玩家建模（玩家行為與情感分析）
本報告聚焦前兩大領(lǐng)域，結(jié)合最新技術(shù)探索其潛力。
2 大型語言模型（LLM）用于游戲智能體建模 技術(shù)背景
LLM（如GPT-4、Llama 3）基于Transformer架構(gòu)，通過自監(jiān)督學習捕捉文本長程依賴關(guān)系，已應用于：
游戲關(guān)卡生成（如《超級馬里奧》）
玩家評論情感分析
動態(tài)NPC對話系統(tǒng)
認知架構(gòu)設(shè)計：
感知模塊：將游戲狀態(tài)轉(zhuǎn)為文本描述
思考模塊（LLM核心）：生成行動方案
行動模塊：執(zhí)行游戲內(nèi)操作
角色扮演模塊：注入NPC個性特征
學習模塊：通過強化學習優(yōu)化決策
案例：Park等人構(gòu)建的虛擬村莊中，25個LLM驅(qū)動的NPC表現(xiàn)出自然對話、協(xié)作與社交關(guān)系更新能力（圖1）。
3 神經(jīng)細胞自動機（NCA）用于程序化內(nèi)容生成 技術(shù)背景
細胞自動機（CA）通過局部規(guī)則生成復雜模式（如《生命游戲》），但傳統(tǒng)CA存在可控性差的問題。神經(jīng)細胞自動機（NCA）將CA的局部規(guī)則替換為可訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡，實現(xiàn)精準控制。
突破性研究：Mordvintsev等人（2020）證明NCA可通過梯度下降法生成任意目標圖像（圖2），并具備自修復能力。
應用方向
游戲關(guān)卡生成（Earle等人利用NCA生成2D游戲關(guān)卡）
3D物體合成（如《我的世界》中的城堡與樹木生成）
紋理與生態(tài)系統(tǒng)模擬
4 深度替代建模加速游戲內(nèi)模擬 核心思想
使用深度學習模型替代高計算成本的物理模擬（圖3）：
數(shù)據(jù)生成：通過原始模擬創(chuàng)建訓練集
模型訓練：訓練深度網(wǎng)絡近似模擬結(jié)果
應用階段：快速預測新輸入的結(jié)果
案例：
量子化學計算：Gilmer等人的圖神經(jīng)網(wǎng)絡將模擬速度提升10萬倍
游戲環(huán)境生成：Bhatt等人用替代模型加速新環(huán)境生成
5 自監(jiān)督學習與游戲狀態(tài)表征 技術(shù)價值
自監(jiān)督學習無需標注數(shù)據(jù)，可提取通用特征嵌入，適用于：
玩家情感預測
游戲狀態(tài)翻譯為自然語言
輸入：當前游戲畫面（x）與玩家動作（z）
編碼器（Φ_θ, Ψ_γ）：提取嵌入向量
預測器（P_η）：預測未來狀態(tài)嵌入（圖4）
案例：Trivedi等人證明自監(jiān)督學習可有效預測敵人位置與足球運動員坐標。
6 交互式世界生成模型 Genie模型（Google DeepMind）
架構(gòu)：視頻分詞器 + 潛在動作模型 + 動態(tài)模型
功能：通過單張圖像生成可交互的2D平臺游戲
局限：幀率低（1幀/秒）、世界穩(wěn)定性不足
擴展至3D：支持物理交互與角色動畫
潛在應用：
游戲原型快速開發(fā)
機器人訓練環(huán)境生成
7 當前技術(shù)挑戰(zhàn)
計算成本：訓練大模型需昂貴硬件
可解釋性：神經(jīng)網(wǎng)絡決策機制不透明
數(shù)據(jù)需求：標注數(shù)據(jù)稀缺，隱私問題突出
泛化能力：模型易受邊緣案例干擾
開發(fā)流程整合：傳統(tǒng)游戲開發(fā)管線與AI工具兼容性差
解決方向：
自監(jiān)督學習與合成數(shù)據(jù)降低標注需求
模型蒸餾與剪枝減少計算開銷
可解釋性研究提升模型透明度
8 結(jié)論
本報告提出的五個方向展現(xiàn)了AI賦能游戲開發(fā)的巨大潛力，但也需突破技術(shù)瓶頸。未來研究應關(guān)注：
LLM與游戲智能體的認知泛化能力
NCA在復雜內(nèi)容生成中的可控性
替代模型在實時游戲中的部署效率
自監(jiān)督表征的跨任務遷移性
生成式模型的穩(wěn)定性與多樣性平衡
游戲不僅是AI技術(shù)的試驗場，更是推動通用人工智能（AGI）發(fā)展的重要平臺。通過解決當前挑戰(zhàn)，AI將重塑游戲體驗與開發(fā)范式。
報告來源：Beam Foundation委托研究，2025年公開版本。
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