作者：谭营
来源：腾讯研究院
人工智能（Artificial Intelligence， AI）作为一项前沿技术，已经在多个领域取得了显著进展。然而，AI技术的复杂性和高成本一直是人们普及和接受的一大挑战。而随着近年来游戏产业的迅速发展，越来越多的AI研究着眼于游戏平台，游戏科技也成为了一种有效的科学研究手段。当前，AI技术正逐步渗透进生活中的各个角落，而游戏引擎与虚拟现实、增强现实等技术的发展也为游戏带来了更多的可能性，游戏科技与人工智能的结合将是未来一大前景广阔的发展方向，二者的相互促进也在不断地拓展着AI技术的边界。
游戏科技与人工智能
游戏科技究竟是什么？它与人工智能又有着怎样的联系？追本溯源，游戏科技是指应用于游戏开发和游戏体验中的科技技术。它涵盖了游戏开发工具、游戏引擎、虚拟现实、增强现实、人机交互等多方面的技术，旨在提升游戏的交互性、真实性和用户体验。由于游戏科技独具的高度仿真性与深度可定制性，其逐渐成为重要的人工智能研究训练场。2016年，AlphaGo以4：1的比分击败围棋职业九段棋手李世石引得举世瞩目；2019年，Deepmind公司的星际争霸智能体AlphaStar成为世界上第一个击败星际争霸顶级职业玩家的人工智能体；同年，在多人竞技游戏Dota2中，OpenAI Five以2:0的战绩成功战胜OG战队，这是人工智能首次在电子竞技项目上战胜世界冠军，同时也是人工智能在多智能体领域的又一大发展。随着游戏科技的逐步发展，目前国内外各大科研机构、企业争相在诸如即时战略类游戏、多人线上竞技游戏、足球游戏、棋牌类游戏等训练场中部属训练自己的智能体，相关研究也愈发火热。
目前一个普遍的共识是，游戏科技能够为AI算法提供低成本的训练与展示平台。在人工智能算法的研发过程中，需要大量的计算资源、数据支持以及时间成本。尤其是在需要进行大规模训练的深度学习模型中，这种成本更是巨大的挑战。游戏科技的出现为这一问题提供了创新性的解决方案。游戏开发平台具有强大的计算能力和可视化效果，能够在虚拟场景中模拟现实世界，将复杂的AI算法转化为用户友好的游戏玩法。通过这种方式，开发者能够用相对较低的成本来训练并展示AI算法的效果，从而让更多人了解和接触到AI技术。
进一步深入分析二者的特点，实际上游戏科技与AI技术的发展并不是简单的单向促进关系，从相反的角度看，AI技术的发展也可以反向促进游戏科技水平的提升。通过计算机视觉、自然语言处理等AI技术的加持，游戏科技中的各类角色将更加智能化，其不再遵循简单的预定义行为，敌对AI的设计也变得更加复杂，它们能够根据玩家的行为做出相应的反应，模拟人类玩家的行为和决策，从而使得游戏本身更加具有挑战性和难度。而现有的AI生成技术能够根据一定的规则和算法生成游戏内容，如地图、关卡、任务等，为游戏带来了更多的随机性与多样性，甚至实现游戏世界的无限扩展。这些AI技术的助力将使游戏科技产生具有更高质量的训练数据以及测试环境，而高质量数据与环境又将作用于新一代AI的训练过程。所以总体来看，二者是一个正向促进的良性循环过程，在未来拥有不可估量的研究价值与潜力。
大语言模型与游戏科技的结合契机
大语言模型是近期人工智能领域的重要突破之一。它们通过深度学习技术，在海量文本数据的基础上学习语言的规律和特征，从而生成高度逼真的文本内容。然而，大语言模型的训练和部署往往需要大量的计算资源和时间，这对于研究者来说是一个巨大的挑战。而游戏科技的引入可以为大语言模型的实验和演示提供了一种低成本的解决方案。通过将大语言模型应用于虚拟游戏世界中，可以模拟各种场景下的人机对话和情境交互，以生动的方式展示大语言模型的能力和效果。而在此交互过程中，大语言模型会得到相对传统训练数据更真实的行为与逻辑反馈，从而使其学习到更为真实的语言特征与行为表示。
从应用角度来看，虽然当前大语言模型在自然语言处理、内容生成等领域已经展现出了巨大的潜力，然而要将这些潜力转化为实际应用，需要将模型与实际场景相结合。目前的大语言模型应用相对局限于科研领域，而如何将大语言模型推广到更普遍的应用领域，我们认为游戏科技可以为其提供契机。作为一种现实生活中常见的娱乐形式，各类游戏中涉及到大量的语言交互系统，通过在游戏中嵌入大语言模型，可以为游戏增加更多的情节和对话选项，使得游戏角色的表现更加灵活多样。此外，目前的游戏科技场景较为单一，这导致基于现有游戏科技场景的相关研究泛化性相对较弱，而大语言模型可以为游戏生成更多随机场景与内容，进一步提升游戏的丰富性与游戏科技的泛化性。这不仅为玩家带来更丰富的游戏体验，同时也推动了游戏科技的拓展和改进与大语言模型的实际应用。
从未来的发展角度看，游戏科技与大语言模型二者相结合将会共同推动人机交互的革新。我国《“十四五”机器人产业发展规划》[1]中将人机交互技术列为“机器人核心技术”，而未来人机交互大语言模型的出现会为人机交互带来了新的可能性。部署了大语言模型的游戏科技系统可以更加准确地理解用户的语言输入，并根据语境生成恰当的回复。通过在游戏中实现与大语言模型的交互，可以不断改进模型的表现，使其更加符合人类的交流习惯和心理预期。这种不断的优化和改进将推动人机交互的革新，让AI成为更加贴近人类需求的智能伙伴。
游戏科技推进智能涌现
涌现机制是一种在智能体与环境交互的过程中自主产生复杂、高级行为和策略的现象。在涌现机制中，智能体不是通过预定义的规则或指令来完成任务，而是通过自主学习和适应，从简单的行为发展出更复杂、高级的行为，以应对不断变化的环境。涌现机制在人工智能领域有着广泛的应用，涵盖了视觉、语音识别和生成、自然语言处理、图像和视频生成、多智能体系统、规划、决策以及视觉和运动控制在机器人学中的整合等多个子领域。在研究智能涌现的过程中，涌现机制的发现、复现和分析是必不可少的。而游戏环境作为一种强大的仿真方法和实验方式，具有环境多样、数据丰富、反馈性强等一系列的优势，是涌现机制研究的良好基础。
首先，游戏环境能够覆盖多样性和复杂性的任务。高度参数化的游戏环境使得研究人员能够设计各种具有挑战性的任务，如智能体在虚拟世界中进行导航、战斗、资源管理等，这些任务涉及到多个智能体的协作和竞争，以及需要对环境进行长期规划和决策。通过对环境参数进行调整，研究人员能够从细微的变化中观察涌现行为在复杂环境中的适应性，使得智能涌现机制在更真实且多样化的场景下得到研究。
其次，游戏环境具备丰富的人类对局数据来源，这些人类对局数据对于涌现机制的研究非常宝贵：这在大语言模型的训练当中得到了印证，自然语言作为一种“语言游戏”[2]，在互联网中天然就能收集到大量真实数据，在大语言模型训练当中起到了根本性的作用。这些数据不仅有助于揭示智能涌现的本质，还可以为智能体的学习和决策提供有用的参考。使智能体的训练大大加快，并学习到鲁棒、可迁移的动作策略。
此外，游戏环境具有实时反馈和交互性，这对于涌现机制的研究至关重要。游戏环境提供了人类玩家和智能体进行实时交互的机会，使得研究人员可以直接针对智能体之间的合作和竞争行为进行交互，进一步深入了解涌现机制的动态过程。
最后，游戏环境相对于其他仿真方法或实验方式来说，具有更低的成本和更高的安全性。在游戏环境中进行实验不会涉及到风险和高昂的实验费用，同时研究人员可以在不同场景下轻松调整实验条件。这使得游戏成为大规模研究和实验的理想选择，为智能涌现研究提供了更多的机会和可能性。
结语
总体而言，游戏科技在促进智能涌现研究方面发挥着至关重要的作用。它为AI技术的发展和应用提供了新的视角和方法，同时也为人工智能的普及和接受提供了更加友好和直观的方式。通过进一步深入探索游戏科技与人工智能的融合，我们有理由相信，这一领域将会为人工智能的未来发展带来更多的惊喜与可能性。
参考资料来源：
[1] “十四五”机器人产业发展规划. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-12/28/5664988/files/7cee5d915efa463ab9e7be82228759fb.pdf
[2] Wittgenstein L. Philosophical investigations[M]. John Wiley & Sons, 2010
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