原作者：Markus Dablander

摘要

電子游戲是人工智能（AI）天然的協(xié)同應(yīng)用領(lǐng)域，既能提升玩家體驗(yàn)與沉浸感，也為AI技術(shù)提供了測(cè)試基準(zhǔn)與虛擬環(huán)境。本報(bào)告概述了五個(gè)前沿AI技術(shù)在數(shù)字游戲中的應(yīng)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(xì)胞自動(dòng)機(jī)（NCA）用于程序化內(nèi)容生成

深度替代建模加速高計(jì)算成本的游戲內(nèi)模擬

自監(jiān)督學(xué)習(xí)獲取游戲狀態(tài)表征

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基于無標(biāo)注視頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練交互式世界生成模型 報(bào)告還探討了當(dāng)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(xué)習(xí)推動(dòng)了AI技術(shù)的突破性進(jìn)展。游戲作為AI研究的試驗(yàn)場(chǎng)具有悠久歷史（如國(guó)際象棋、圍棋），而現(xiàn)代數(shù)字游戲（如《星際爭(zhēng)霸II》《Dota 2》）因其復(fù)雜性與實(shí)時(shí)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?yàn)锳I提供測(cè)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(yīng)用：

  1. 游戲智能體建模（NPC、玩家行為模擬）

  2. 程序化內(nèi)容生成（關(guān)卡、角色、音樂生成）

  3. 玩家建模（玩家行為與情感分析）

本報(bào)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(xué)習(xí)捕捉文本長(zhǎng)程依賴關(guān)系，已應(yīng)用于：

  • 游戲關(guān)卡生成（如《超級(jí)馬里奧》）

  • 玩家評(píng)論情感分析

  • 動(dòng)態(tài)NPC對(duì)話系統(tǒng)

研究方向

  • 認(rèn)知架構(gòu)設(shè)計(jì)：

    • 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(dòng)方案

    • 行動(dòng)模塊：執(zhí)行游戲內(nèi)操作

    • 角色扮演模塊：注入NPC個(gè)性特征

    • 學(xué)習(xí)模塊：通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化決策

案例：Park等人構(gòu)建的虛擬村莊中，25個(gè)LLM驅(qū)動(dòng)的NPC表現(xiàn)出自然對(duì)話、協(xié)作與社交關(guān)系更新能力（圖1）。

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3 神經(jīng)細(xì)胞自動(dòng)機(jī)（NCA）用于程序化內(nèi)容生成 技術(shù)背景

細(xì)胞自動(dòng)機(jī)（CA）通過局部規(guī)則生成復(fù)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(xì)胞自動(dòng)機(jī)（NCA）將CA的局部規(guī)則替換為可訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)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(biāo)圖像（圖2），并具備自修復(fù)能力。

應(yīng)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

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4 深度替代建模加速游戲內(nèi)模擬 核心思想

使用深度學(xué)習(xí)模型替代高計(jì)算成本的物理模擬（圖3）：

  1. 數(shù)據(jù)生成：通過原始模擬創(chuàng)建訓(xùn)練集

  2. 模型訓(xùn)練：訓(xùn)練深度網(wǎng)絡(luò)近似模擬結(jié)果

  3. 應(yīng)用階段：快速預(yù)測(cè)新輸入的結(jié)果

案例：

  • 量子化學(xué)計(jì)算：Gilmer等人的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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

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5 自監(jiān)督學(xué)習(xí)與游戲狀態(tài)表征 技術(shù)價(jià)值

自監(jiān)督學(xué)習(xí)無需標(biāo)注數(shù)據(jù)，可提取通用特征嵌入，適用于：

  • 玩家情感預(yù)測(cè)

  • 游戲狀態(tài)翻譯為自然語言

聯(lián)合嵌入預(yù)測(cè)架構(gòu)（JEPA）

  • 輸入：當(dāng)前游戲畫面（x）與玩家動(dòng)作（z）

  • 編碼器（Φ_θ, Ψ_γ）：提取嵌入向量

  • 預(yù)測(cè)器（P_η）：預(yù)測(cè)未來狀態(tài)嵌入（圖4）

案例：Trivedi等人證明自監(jiān)督學(xué)習(xí)可有效預(yù)測(cè)敵人位置與足球運(yùn)動(dòng)員坐標(biāo)。

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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(dòng)作模型 + 動(dòng)態(tài)模型

  • 功能：通過單張圖像生成可交互的2D平臺(tái)游戲

  • 局限：幀率低（1幀/秒）、世界穩(wěn)定性不足

Genie 2

  • 擴(kuò)展至3D：支持物理交互與角色動(dòng)畫

  • 潛在應(yīng)用：

    • 游戲原型快速開發(fā)

    • 機(jī)器人訓(xùn)練環(huán)境生成

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7 當(dāng)前技術(shù)挑戰(zhàn)

  1. 計(jì)算成本：訓(xùn)練大模型需昂貴硬件

  2. 可解釋性：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策機(jī)制不透明

  3. 數(shù)據(jù)需求：標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺，隱私問題突出

  4. 泛化能力：模型易受邊緣案例干擾

  5. 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(xué)習(xí)與合成數(shù)據(jù)降低標(biāo)注需求

  • 模型蒸餾與剪枝減少計(jì)算開銷

  • 可解釋性研究提升模型透明度


8 結(jié)論

本報(bào)告提出的五個(gè)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(yīng)關(guān)注：

  • LLM與游戲智能體的認(rèn)知泛化能力

  • NCA在復(fù)雜內(nèi)容生成中的可控性

  • 替代模型在實(shí)時(shí)游戲中的部署效率

  • 自監(jiān)督表征的跨任務(wù)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(yàn)場(chǎng)，更是推動(dòng)通用人工智能（AGI）發(fā)展的重要平臺(tái)。通過解決當(dāng)前挑戰(zhàn)，AI將重塑游戲體驗(yàn)與開發(fā)范式。

報(bào)告來源：Beam Foundation委托研究，2025年公開版本。

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