游戏：游戏AI发展报告2023：历史演变、技术革新与应用前景
输入“/”快速插入内容
游戏：游戏AI发展报告2023：历史演变、技术革新与应用前景
游戏：游戏AI发展报告2023：历史演变、技术革新与应用前景
游戏与人工智能发展报告2023-0703.pdf
概述：厦门大学游戏哲学研究中心游戏人工智能研究团队发布《游戏人工智能发展报告2023：历史演变、技术革新与应用场景》。希望能够借此报告，为游戏产业的健康可持续发展、游戏科技创新基础环境的建设注入新动能，并为投身游戏科技化、智能化建设的企业家、决策者和从业人员提供一定的指引和帮助
01.
关于报告
2023年，是AI技术再一次引爆社会的一年。无论是愈发成熟ChatGPT，还是被广泛使用的Stable Diffusion，人工智能技术开始触及到了内容创作领域，并开始生根发芽，其中当然也包括电子游戏行业。学术界和产业界也都形成共识：人工智能技术将给电子游戏产业带来一场生产力革命。另一方面，电子游戏对人工智能技术的孵化和推动作用也开始得到关注，人们进一步认可了游戏产业的科技价值。
狭义的游戏人工智能研究，致力于创造类人水平的智能体，尝试在国际跳棋、国际象棋、双陆棋、围棋、德州扑克、星际争霸和Dota2等游戏中战胜人类玩家；广义的游戏人工智能研究，则还包括探索用以设计游戏、开发游戏的人工智能技术，例如游戏图像生成技术、游戏关卡生成技术等等。
创造游戏人工智能体并测试其智能，构成了电子游戏与人工智能长久以来相互依存的关系。而随着近年来深度学习技术的不断完善和发展，人们不再仅仅用人工智能技术来“玩游戏”，还利用这项技术来设计游戏、开发游戏和测试游戏。包括利用人工智能技术来生成游戏关卡、游戏音乐和游戏文本等游戏内容，测试游戏的平衡性，以及修复Bug等等。游戏与人工智能的结合有了更多的可能。
在这一背景下，人们有必要抛弃对电子游戏的成见，去重新认识和评估游戏与人工智能的关系，了解当下人工智能技术在游戏产业中的应用，理解游戏和游戏产业对人工智能未来发展尤其是通用人工智能发展的巨大价值，以及探索游戏人工智能技术对于社会其他领域的溢出效应。为此，厦门大学游戏哲学研究中心游戏人工智能研究团队整理并撰写了《游戏人工智能发展报告2023：历史演变、技术革新与应用场景》，希望能够借此报告，为游戏产业的健康可持续发展、游戏科技创新基础环境的建设注入新动能，并为投身游戏科技化、智能化建设的企业家、决策者和从业人员提供一定的指引和帮助。
02.
游戏人工智能发展史：电子游戏与人工智能相生相伴
1940年，纽约世博览会上诞生了最早的电子游戏机《取子机》（Nimatron）。该机器构建了一个能够与人类对弈“捡石子”游戏的智能体，并且在展会期间击败了大多数的人类。
电子游戏的首次亮相，就与人工智能结下了不解之缘，并且在其各自漫长的发展史中一直相互纠缠，难解难分，直至当下。如今，游戏人工智能的研究已经成为了新的热点：据统计，1971年到2015年间，与电子游戏相关的人工智能研究论文数量不到1000篇，但从2015年到2022年的7年里，相关论文数量就达到1625，其中17篇成为《自然》（Nature）和《科学》（Science）的封面文章。
游戏人工智能的发展史可以划分为起源时期（1940-1969）、发展时期（1970-1999）和黄金时期（2000-）。如今，电子游戏与人工智能相生相伴，相互助力已有70余年。电子游戏不仅帮助人工智能的先驱者们确立了研究的目标和任务，同时也向社会生动地展示了人工智能的强大能力。因此，每次人工智能在社会影响力上的突破，都与电子游戏有着莫大联系。其中的典型案例，就是20世纪末在国际象棋游戏上打败卡斯帕罗夫的Deep Blue，以及在2016年在围棋游戏上击败李世石的AlphaGo。 甚至最近突破性的AI技术ChatGPT也与游戏AI存在一定关联：OpenAI联合创始人和首席科学家苏茨克维（Ilya Sutskever）在与英伟达的创始人兼CEO黄健生（Jensen Huang，中文名黄仁勋）对谈时指出，OpenAI之所以能够在ChatGPT中推出基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF），与团队在Dota2游戏人工智能上的长期研究有关。正是因为在传统的强化学习大模型中有着丰厚积累，才能够在此基础上逐步改进，将新型的强化学习方法与GPT模型结合，创造出基于提示的GPT（InstructGPT），并进一步演变为ChatGPT。
03.
电子游戏中的人工智能：游戏将成为AIGC的重要应用场
借助人工智能技术来辅助游戏开发，能够起到提升效率和增加游戏可能性的效果。一方面，人们可以借助人工智能的内容创作工具，缩减游戏开发的成本、减少游戏开发时间，甚至提升游戏的质量和完成度；另一方面，则是利用这项技术，为游戏带来不同以往的新体验，甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。
电子游戏与人工智能的结合有着广泛的可能，包括玩家建模、辅助设计、代码辅助和代码自动生成等等。其中与游戏直接相关的应用主要包括：（1）构建游戏中的智能体；（2）构建玩游戏的智能体；（3）程序化内容生成（Procedural Content Generation，PCG）。
“构建游戏中的智能体”是指构建游戏的非玩家角色（Non-player character），也就是常说的NPC。这方面的工作包括构建智能对象，创建其移动、寻路、攻击等行为，以及对话等交互行为。游戏中的智能体是游戏的重要组成部分，为游戏内容增添了风采。
“构建玩游戏的智能体”是狭义人工智能研究的主要任务。这项任务试图在不同类型的电子游戏场景下，创建与人类无异，甚至超过人类玩家水平的玩家智能体。与“构建游戏中的智能体”有所不同的是，前者是在游戏中构建智能体，智能体是游戏中的一个重要组成部分；而“玩游戏”的智能体则超脱于游戏之外，其本身并不是构成游戏的一部分。
“程序化内容生成”则是近来在深度学习技术崛起的背景下，对游戏产业影响最为深远的一类应用。其内容包括利用人工智能来生成文字，帮助进行剧情设计、创作游戏剧本和情节叙事；借助人工智能技术来生成图像，从而完成人物、道具、场景和用户界面的设计；利用人工智能技术来生成音频，从而完成人物配音、游戏音效和配乐；利用人工智能技术来生成视频，创作游戏动画和特效；利用人工智能技术来创建游戏关卡，丰富游戏内容等等。
程序化内容生成虽在上世纪末就已经在电子游戏上得到了应用，但是其功能却相对局限。2010年后，得益于机器学习等技术的发展，程序化内容生成开始与新兴技术相结合，AIGC开始在游戏产业得到广泛应用，这为游戏产业的革命性突破带来了可能。如今，人工智能技术在电子游戏中的应用呈现出综合化与普及化的趋势，在功能越来越丰富、强大的同时，还能够保证其易用性，能够让普通的游戏开发者快速地上手掌握，从而有潜力发展成为普遍的生产力工具。
04.
游戏助力人工智能：
电子游戏助推产业变革，孵化通用智能
随着人工智能技术在游戏产业中的大规模应用，其革命性影响初见端倪。电子游戏这一特殊的媒介，以及其特有的市场属性，令其成为了人工智能发展的“助推剂”，为该技术的发展提供了促进作用。
在技术层面，电子游戏为人工智能体的训练提供了最佳的环境。具体而言，电子游戏为测试、开发新的人工智能应用，提供了一个安全、可靠、高效以及最重要的是，低成本的、可重复利用的环境。在这个虚拟的训练场中，没有多余的因素干扰，其环境条件可查可控，是稳定训练的保障。相较于现实世界的复杂情况，游戏这一虚拟环境更加符合理论预设，也更容易对解释性与因果链条进行追溯。同时，构造不同游戏环境的成本也相对较低，其可塑性更强，可以随时根据研发人员的需求来更改和调整。可以说，脱离了游戏场景，许多人工智能的研究将难以开展。
电子游戏还可以为人工智能的训练提供源源不断的数据。诸如深度强化学习等模型，需要大量的数据来进行训练，这往往是现实场景所无法满足，也无法进行实验的。而在游戏场景中，这一切都不再是问题。人们可以让电子游戏进行反复对弈和博弈，从而获取大量的训练数据。电子游戏还为现实世界中的训练任务，提供了一个预训练的场景。在游戏场景中训练好的模型，经过一定的调整和修改后，可以直接在现实场景中应用和部署。
除此之外，游戏人工智能还为孵化通用人工智能提供了新的思路和条件。构建能够像人类一样完成各类不同任务的通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI），一直以来就是人工智能研究人员的终极目标。这项艰巨任务在上世纪末的时候受到挫折，因而学界与业界逐渐转为开发专用人工智能（Artificial Narrow Intelligence），并取得了显著的成果。然而，通用人工智能的梦想一直没有消退。尤其随着近年深度学习技术的突破，通用人工智能技术再次被人们列为研究的目标。例如著名的人工智能研究机构OpenAI就宣称其使命是“确保通用人工智能惠及全人类”。
而无论是微软还是DeepMind，都开始尝试通用人工智能的研究。有研究指出，游戏人工智能领域有极大的潜力实现或创造类人级别的人工智能（human-level AI）。游戏作为人工智能研究的起点，以及彰显人工智能智慧的最佳媒介，为通用人工智能的实现提供了一些可能的实现路径。而电子游戏场景中任务多种多样，复杂多变的特性，也为人工智能在广度、深度和灵活性等方面接近人类智能，提供了保障。无论是斯坦福的Generative Agents和MineDojo ，还是DeepMind的Gato和Universe，都是游戏通用人工智能领域的尝试。