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進化后的AI，真的能讓我們擺脫“罐頭”游戲嗎？

時間：2025-11-25 06:19:14 來源：桑間濮上網(wǎng) 作者：熱點閱讀：193次

進化后的罐頭AI，真的進化能讓我們擺脫“罐頭”游戲嗎？

2023-04-26 11:59:14編輯：啊咧咧受這一技術驅動的AI，與其他根據(jù)劇情設計的脫游廣州外圍(外圍聯(lián)系方式)(電話微信181-8279-1445)全國1-2線熱門城市高端外圍預約快速安排30分鐘到達NPC相比，最大的罐頭不同，就是進化其有自己的目標和行動理由，并且能像現(xiàn)實中的脫游人類那樣，受到社會常識和反饋的罐頭影響。

不知從什么時候起，進化“開放世界”一詞，脫游在玩家心目中，罐頭已經(jīng)越來越成了“罐頭產(chǎn)品”的進化同義詞。

無聊重復的脫游任務、大而空洞的罐頭地圖，缺乏新意的進化劇情，讓某些游戲充滿了一股濃烈的脫游流水線味道。

育碧：看什么看？我很盡力了好嗎！

而造成這種現(xiàn)象的原因，莫過于開放世界的“無限性”，和游戲開發(fā)者腦力、財力的“有限性”之間，存在著一條難以逾越的鴻溝。

雖然隨著科技的進步，有的廠商也開始試圖用智能算法和AI，來降低這類游戲的“罐頭”值，然而，在很多情況下，這樣的做法卻適得其反了。

隨機生成的角色里，令你印象深刻的有幾個？

因為玩家們發(fā)現(xiàn)，這些由算法隨機生成的角色、任務或劇情，本質上也是千篇一律的，只是組合的元素稍有不同罷了。

然而，隨著GPT等新一代AI的廣州外圍(外圍聯(lián)系方式)(電話微信181-8279-1445)全國1-2線熱門城市高端外圍預約快速安排30分鐘到達問世，人工智能技術也迎來了井噴，情況似乎真的開始不一樣了。

一、真實版《西部世界》？

因為人類發(fā)現(xiàn)，進化后的AI，不只可以干生成對話文本這類“雜活”，它們甚至還能操控NPC、搭建出一個類似《西部世界》那樣栩栩如生的AI社會。

前不久，一個名為“活的長安城”的技術Demo，就部分實現(xiàn)了這點。

在這個Demo中，NPC之間對話、互動，并不是事先寫好的，而是由AI實時操控。

而它們要做的事，也不會脫離性格和目標，比如只想摸魚翹班的捕快、立志當首席的舞女：

并且，這些沒有預設劇本的AI，也不會消除已有的“記憶”，

這意味著，在這樣的世界里，某些手癢的玩家想在屠城后躲幾天來“消警”，那是不可能滴。

下次想“練手”，可就得三思了

根據(jù)目前的資訊，這座 “活的長安城”是一個還在演進中的“AI社會”，目前只運轉了30多天。

而驅動它的，是一個名叫GAEA的技術。

受這一技術驅動的AI，與其他根據(jù)劇情設計的NPC相比，最大的不同，就是其有自己的目標和行動理由，并且能像現(xiàn)實中的人類那樣，受到社會常識和反饋的影響。

在一般的開放世界游戲中，某些NPC存在的意義，就是引導玩家做任務，過劇情，一旦任務、劇情結束，它們也就不會和玩家有更多互動了。

如果玩家再去找它們，它們也只是會不斷地來回重復幾句同樣的臺詞，仿佛無視了之后玩家的一切變化。

美麗的大嫂，始終在念叨著與我共度良宵的歲月

然而，在這個長安城的demo中，由于GAEA系統(tǒng)的存在，NPC的行動不僅會受到彼此之間的相互影響，還會隨著周圍環(huán)境、社會的變化而變化。

前者的影響被稱為“靈魂系統(tǒng)”，后者則被稱為“環(huán)境系統(tǒng)”。

在“靈魂系統(tǒng)”中，NPC除了會記住之前發(fā)生的事，還會根據(jù)“策略”模塊，對“記憶”中的社會常識信息當下的環(huán)境系統(tǒng)做出決斷。

舉例來說，如果NPC在大街上偷東西被捕快抓住過，它下次可能就不會在捕快出現(xiàn)的時候頂風作案。

而在“環(huán)境”系統(tǒng)中，NPC在游戲世界中的所作所為，都會被記錄在系統(tǒng)里，并對系統(tǒng)形成反饋，而留下了NPC“痕跡”的系統(tǒng)，又會再次對NPC形成動態(tài)的交互。

如此一來，這些與社會和周遭環(huán)境有著真實互動的NPC，行動就會更合理，更像“人”了。

不過，雖然這樣的技術確實很有突破性，但從玩家的角度考慮，這種“持續(xù)生長”的動態(tài)世界，真的能令玩家擺脫味同嚼蠟的 “罐頭”游戲嗎？

要探討這個問題，我們得先弄清楚，“罐頭”現(xiàn)象頻發(fā)的重災區(qū)，究竟是哪些游戲。

二、當AI遇上“罐頭”

大體上來說，目前市面上的“開放世界”游戲，往往可以分為兩種類型：

1、遵從規(guī)則系統(tǒng)自動生成的開放世界，例如《我的世界》和《泰拉瑞亞》；

2、由開發(fā)者設計，固定的開放世界，例如《GTA》和《刺客信條》

前一類游戲一般沒什么主線劇情，玩家的探索和體驗才是更重要的；

第二類游戲的劇情則是重要組成部分，用主線支線劇情的方式，來推動故事發(fā)展。

而令玩家們感到“罐頭成災”的游戲，往往就是第二類，準確地說，是這類游戲中大量的、千篇一律的支線、副本。

對于這樣的問題，游戲制作者除了用人工的方式“精雕細琢”外，自然也嘗試過讓AI來減輕壓力。

例如，育碧之前的《看門狗：軍團》，就使用了類似的“AI自動生成”系統(tǒng)，在智能算法的驅動下，支線中那些有名有姓，并且出身背景一應俱全的角色，就這么被創(chuàng)造了出來。

這就是被育碧美其名曰“能扮演所有人”的系統(tǒng)。

在用智能算法生成角色時，除了角色的種族，工資，社會聯(lián)系和工作地點之類的數(shù)據(jù)外，育碧還通過一種“累加效應”的機制，來讓各選項之間互相影響。

舉例來說，一個角色的居住地，會影響該角色的種族，著裝和工作，而該角色的工作，又決定了其工作地點和能力（例如駭客技術），而工資水平，又會決定其主要的活動范圍。

在所有這些數(shù)據(jù)的累加下，一個角色的日常起居等活動，比如幾點該去哪上班，下班之后又去干什么，都會變得完整自洽。

除此之外，游戲中各個角色對Dedsec的看法，也會受到玩家具體行為的影響，如果玩家對其攻擊，或殺死他們的好友，他們對Dedsec的“好感度”將會下降，直至降低到“憎惡”，就會永遠脫離組織。

反之，如果玩家?guī)土怂麄兊拿Γ麄儗edsec的好感就會上升，并加入組織。

除此之外，一些隨機事件也會影響角色的行為，例如某人的家人被殺，他們就會放棄與家人出游的計劃，轉而去墓地悼念他們的親人。

如此一來，游戲里的每個角色，就都有了如真人一般、充滿動態(tài)且豐富的情感（至少表面上看來）。

仔細一看，你會發(fā)現(xiàn)這種自洽、合理，又實時變化的動態(tài)AI系統(tǒng)，和開頭的“長安城demo”中的技術邏輯十分相似。

但是——為什么在有了這些系統(tǒng)后，整個《看門狗：軍團》仍然讓人覺得如此充滿“罐頭味”呢？

三、變量與常量

或許，真正的問題在于，玩家們想要的，并不只是一個與現(xiàn)實別無二致、活靈活現(xiàn)的虛擬世界，他們還想在其中發(fā)現(xiàn)“奇異”或“不凡”。

西部牛仔的故事有很多，但《大鏢客》卻成了玩家心中的傳奇

正是因為受夠了現(xiàn)實的平淡與無聊，玩家才會投身于游戲中尋找新奇。

但目前AI展現(xiàn)出的合理與自洽，模擬的只是現(xiàn)實中的常量。

何謂常量？舉例來說，一個打工人每天醒來，洗漱完畢，再搭公車去上班，經(jīng)過幾個小時的工作，又搭公車回家，最后吃飯、洗睡。

這一系列平平無奇的、流水賬似的活動，就是現(xiàn)實中的常量。

而目前游戲中的AI系統(tǒng)，傾其全力做到的，也只是讓這種“流水賬”般的常量，看上去更自洽，更不容易穿幫罷了。

與常量相對，現(xiàn)實中的變量，往往就是那些小概率的、偶然的，但是又讓人覺得奇特的事件。

這類正面的例子，可以從《巫師3》的各類支線，或是《GTA5》的分支劇情中得到體現(xiàn)，

在《巫師3》中，杰洛特接受委托殺怪，就是一種類似“打工人上班”之類的常量，但在這些常量中，卻經(jīng)常能“節(jié)外生枝”地牽引出一段離奇、神秘或感人的故事。

這就是令玩家心動的變量。

《巫師3》中，像血腥男爵這樣令人印象深刻的支線還有很多

可問題是，想要用AI模擬這種小概率的、充滿“奇異”的事件，并不是件容易的事。

這是因為，即使是像GPT這樣的AI，雖然在訓練時使用了大量文本數(shù)據(jù)，但人類知識庫里的大部分文本本身，其實是非常平庸的。

在這些文本中，套路化、公式化的“行活”是常量，如莎士比亞的戲劇一樣令人蕩氣回腸的作品，才是稀缺的變量。

正所謂“法乎其中,僅得其下。”在優(yōu)質樣本數(shù)據(jù)本就稀缺的情況下，AI又怎么能生成真正有“創(chuàng)意”的劇情呢？

既然如此，那靠AI來擺脫“罐頭游戲”的想法，就真的不可能實現(xiàn)嗎？

其實也不盡然。

四、稀缺與“涌現(xiàn)”

因為人工智能的發(fā)展，與現(xiàn)實歷史的進程一樣，都存在著某種“涌現(xiàn)性”。

所謂“涌現(xiàn)性”，簡而言之，就是一種“量變產(chǎn)生質變”的過程。

比如無生命的原子聚集到一定地步時，可能會組合產(chǎn)生活細胞;；

水分子累積到一定數(shù)量，就會產(chǎn)生波浪;；

同樣的，對GPT這類人工智能來說，模型中的參數(shù)越多，建立聯(lián)系的能力就越強，而這些參數(shù)累積到一定地步時，就可能讓AI產(chǎn)生出驚人的智能。

在大型語言模型(LLM)中，涌現(xiàn)能力(Emergent Abilities)是指模型具有從原始訓練數(shù)據(jù)中自動學習并發(fā)現(xiàn)新的、更高層次的特征和模式的能力。

當大語言模型被訓練時，會通過學習大量的多模態(tài)訓練數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計規(guī)律和內部參數(shù)和結構，學習到某種泛化的能力，并將其應用到未知的多模態(tài)數(shù)據(jù)樣本上。以逐漸表現(xiàn)出一些新的能力和特性。

而這也是大語言模型不斷接近人類的關鍵特征。