AI 上無(wú)限游戲｜創(chuàng)新玩法引領(lǐng)產(chǎn)品變革
2023-07-13 來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)采編 編輯：亦然 分類：
2023 年 6 月 15 日,廣州,夏至未至。百余家企業(yè)和 7000 多位海內(nèi)外業(yè)界精英匯聚于此,只為同一個(gè)方向:出海。網(wǎng)易智企勇立潮頭。
這是由揚(yáng)帆出海主辦的 PAGC 2023 第三屆全球產(chǎn)品與增長(zhǎng)大會(huì),網(wǎng)易智企游戲行業(yè)部總經(jīng)理、網(wǎng)易云商 CTO 尹競(jìng)成在“新勢(shì)力出海峰會(huì)”上帶來(lái)了《從人機(jī)交互到機(jī)器自主——AIGC 驅(qū)動(dòng)游戲玩法變革》主題演講。游戲是開(kāi)啟未來(lái)的鑰匙,也是先進(jìn)技術(shù)的大磁場(chǎng)。當(dāng) AI 的風(fēng)吹向千行百業(yè),游戲世界早已日新月異。
01 游戲 AI 的前世今生:從人機(jī)到智能體
其實(shí)在游戲中,AI 早已無(wú)處不在,比如大家熟知的 NPC 就是 AI。有些 AI 是新手玩家的引路人,有些則與玩家并肩作戰(zhàn),共同挑戰(zhàn)大 Boss。早期,這些是基于簡(jiǎn)單規(guī)則的 AI,應(yīng)用于一些簡(jiǎn)單的游戲,比如糖豆人、坦克大戰(zhàn)。隨著游戲變得復(fù)雜,AI 角色的競(jìng)技水平需要向真人玩家靠齊,于是就有了基于統(tǒng)計(jì)模型,結(jié)合算法和數(shù)據(jù)形成的行為樹(shù) AI。這時(shí)候的 AI 看起來(lái)“不大聰明”——打了不跑、撩了不響、說(shuō)了不懂、催了不動(dòng),于是被玩家們扣上了“人機(jī)”的帽子。
隨著強(qiáng)化學(xué)習(xí)的發(fā)展,AlphaGo 橫空出世,AI 首次在圍棋這樣非常大信息集數(shù)目的游戲上戰(zhàn)勝了人類冠軍。尹競(jìng)成認(rèn)為,這場(chǎng)勝利是跨時(shí)代的,因?yàn)閺?AlphaGo 的誕生到取勝只用了兩年多的時(shí)間。緊接著它的兄弟 AplphaStar 在《星際爭(zhēng)霸 II》中憑借著出色的配合機(jī)制和戰(zhàn)略能力,擊敗了 99% 的真人玩家。從此,基于深度學(xué)習(xí)的 AI 一鳴驚人——它既有宏觀戰(zhàn)略模型的策略,也有微觀戰(zhàn)術(shù)層面的操作。這時(shí)候的 AI 已經(jīng)具備與人類頂尖高手的一戰(zhàn)之力,可以被稱作“智能體”了。
回顧完 AI 在游戲中的發(fā)展史,尹競(jìng)成為大家揭開(kāi)了游戲 AI 智能體在 AIGC 時(shí)代下的樣貌:生成式游戲 AI。從前,不管游戲多精美,世界觀多宏大,玩法都是確定而有限的。主創(chuàng)團(tuán)隊(duì)基于核心的邏輯和玩法衍生出世界觀、劇情、NPC、玩家的畫(huà)像等關(guān)鍵要素——不管游戲世界多開(kāi)放,都是有邊界的。但這樣的體驗(yàn)慢慢無(wú)法滿足玩家對(duì)新鮮感的渴求,而 AIGC 大模型能催生更開(kāi)放、多變和不確定的游戲世界。
為了讓大家更好地感知“生成式游戲 AI”,尹競(jìng)成舉了個(gè)例子。斯坦福與谷歌的研究員們?cè)诮衲?4 月份開(kāi)發(fā)了一個(gè)虛擬小鎮(zhèn),把 25 個(gè)智能體投放到了這個(gè)小鎮(zhèn)中的醫(yī)院、學(xué)校等不同的區(qū)域,分配了不同的姓名、年齡、性格、職業(yè),放任他們自由發(fā)展,不作任何人工干涉。過(guò)了一段時(shí)間,這些 AI 智能體衍生出了不同的性格和習(xí)慣,有的學(xué)會(huì)了刷牙,有的甚至學(xué)會(huì)了早上出門(mén)跟鄰居打招呼。這樣的變化在游戲世界中被無(wú)限放大——對(duì)話是無(wú)窮無(wú)盡的,玩法是無(wú)窮無(wú)盡的,涌現(xiàn)出來(lái)的行為、動(dòng)作是無(wú)窮無(wú)盡的。玩家與 AI 的深度交融會(huì)帶來(lái)無(wú)限的可能和更極致的游戲體驗(yàn)。
02 網(wǎng)易對(duì) AIGC 在游戲中的探索全貌
尹競(jìng)成借此展開(kāi)了網(wǎng)易對(duì) AIGC 應(yīng)用在游戲行業(yè)中的探索全貌。實(shí)際上,網(wǎng)易在很多前沿探索上,不管是技術(shù)還是實(shí)踐,看的都是未來(lái) 10-20 年的趨勢(shì),所以很早就投入了非常多的資源做全局的探索。
首先是底層框架。網(wǎng)易自研了多模態(tài)生成式大模型平臺(tái)、面向智能體編程語(yǔ)言和范式、游戲智能體訓(xùn)練平臺(tái)、高性能分布式深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架。這些基礎(chǔ) AI 平臺(tái),作為工業(yè)鏈的基石平臺(tái),把新興的 AI 技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)榉�(wěn)健的基礎(chǔ)設(shè)施,幫助團(tuán)隊(duì)降低學(xué)習(xí)成本,提升訓(xùn)練成本,提高 AI 相關(guān)技術(shù)落地的效率。
基于底層框架,網(wǎng)易開(kāi)發(fā)了不同方向的產(chǎn)品。有些是幫助生成游戲素材的,有些是大模型平臺(tái),有些則是剛才大家看到的游戲 AI 智能體。這些游戲 AI 智能體可以在競(jìng)技類游戲中與玩家對(duì)戰(zhàn),也可以作為掉線后的游戲托管,或者參與游戲的平衡性測(cè)試,也可以作為一個(gè)智能 NPC,豐富游戲中的各種人設(shè)。
網(wǎng)易有豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù),以及在游戲中長(zhǎng)期深入開(kāi)發(fā)和應(yīng)用 AI,所以網(wǎng)易自研的游戲 AI 智能體足夠強(qiáng)大,可以和頂級(jí)人類玩家對(duì)戰(zhàn)而不落下風(fēng),同時(shí)支持高度自定義,可以根據(jù)不同級(jí)別玩家的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出不同的強(qiáng)度,適配不同水平的對(duì)決。同時(shí),AIGC 能力的注入讓游戲 AI 智能體具備強(qiáng)大的閱讀理解、推理演繹的能力,能自主生成內(nèi)容,懂玩家意圖、跟玩家互動(dòng)、與玩家合作,并與建立深度的社交關(guān)系。從此,游戲 AI 有了靈魂——只要給予初始設(shè)定,它就能譜寫(xiě)自己的命運(yùn),不斷地自主決策和執(zhí)行,最終組建起龐大社會(huì)關(guān)系網(wǎng)。
03 游戲 AI 智能體在游戲中的應(yīng)用實(shí)踐
接著,尹競(jìng)成介紹了網(wǎng)易在游戲中應(yīng)用 AI 能力的幾個(gè)例子。
首先是最近上線即出圈的《逆水寒》手游。在這款手游中應(yīng)用了國(guó)內(nèi)首個(gè)實(shí)裝自研生成式大語(yǔ)言模型的智能 NPC。他有更豐富的人設(shè)。比如游戲是在南宋這個(gè)大背景下,那只要把南宋所有的標(biāo)準(zhǔn)材料,以及游戲整個(gè)世界觀灌注到這個(gè)大語(yǔ)言模型里,通過(guò)簡(jiǎn)單序列調(diào)優(yōu),每個(gè) NPC 就能擁有自己的人設(shè)和性格。同時(shí),這些人設(shè)符合游戲整體的世界觀——問(wèn)他問(wèn)題,他不會(huì)給游戲之外的答案。玩家會(huì)享有更流暢的互動(dòng)體驗(yàn)。以往的 NPC 是很呆板的,只能根據(jù)既定的規(guī)則去匹配回答問(wèn)題,但現(xiàn)在有了生成式 AI 的加成,NPC 具備強(qiáng)大的理解能力和反應(yīng)能力,能快速回答問(wèn)題甚至展開(kāi)討論。這些 NPC 有自己的情緒和記憶。從前,我們需要隔一段時(shí)間就對(duì) NPC 調(diào)優(yōu)迭代,但現(xiàn)在,NPC 可以對(duì)自己所有遇到的玩家和事件,產(chǎn)生他自己的記憶,基于記憶不斷地去刻畫(huà)性格,不需要人工干預(yù)。
第二個(gè)應(yīng)用就是全能游戲助手。我們?cè)诤芏嘤螒蛑卸寂龅竭^(guò)這樣的“助手”,它們往往只能回答一些確定的問(wèn)題。上一代 AI 是基于決策式的邏輯,只能根據(jù)過(guò)往的知識(shí),推演出下一個(gè)問(wèn)題的答案是什么。但生成式的游戲 AI 智能體就不一樣了。他會(huì)根據(jù)游戲知識(shí),學(xué)習(xí)游戲的方方面面。同時(shí),能應(yīng)對(duì)各種模式的提問(wèn),比如有些小學(xué)生玩家的提問(wèn)方式可能不是那么標(biāo)準(zhǔn),他也能理解并處理這些小玩家的訴求。以及,他可以不斷進(jìn)化——不斷根據(jù)新的玩法和策略調(diào)整自己的知識(shí),越答越懂。更厲害的是,他熟知各種策略層面的回答,能夠動(dòng)腦子地回答玩家復(fù)雜的問(wèn)題,同時(shí)做一些推薦。當(dāng)然,一切回答都建立在可靠安全合規(guī)的前提下。隨著游戲的玩法變多,學(xué)習(xí)成本會(huì)越來(lái)越高。這樣的全能游戲助手陪伴玩家從新手變成高玩。用自然、生動(dòng)、準(zhǔn)確的回答,降低玩家的學(xué)習(xí)成本,帶來(lái)額外的體驗(yàn)價(jià)值,盡可能降低玩家前中期的流失率。
第三個(gè)應(yīng)用是 AI 智能客服。跟游戲助手還不太一樣,這是個(gè)全場(chǎng)景的智能客服,能根據(jù)玩家的輸入展開(kāi)聯(lián)想,并實(shí)時(shí)記錄、反饋、推薦答案。同時(shí),在人工坐席完成問(wèn)題解決后,還會(huì)對(duì)玩家的咨詢類型打標(biāo),確保每一次服務(wù)都比上一次更高效、準(zhǔn)確。這背后是專業(yè)的機(jī)器人訓(xùn)練機(jī)制。圍繞匹配率、解決率、健康度等核心指標(biāo),考量機(jī)器人全周期的服務(wù)品質(zhì)。而最底層是行業(yè)知識(shí)云。網(wǎng)易智企提供了行業(yè)知識(shí)體系和算法模型,一鍵導(dǎo)入,節(jié)省 90% 的企業(yè)知識(shí)維護(hù)成本,有效提升 20% 的問(wèn)題解決率。語(yǔ)料庫(kù)和機(jī)器人雙管齊下,幫助玩家在最短的時(shí)間里得到回應(yīng),廠商用最精簡(jiǎn)的人力解決問(wèn)題——這樣的智能客服,能節(jié)省超過(guò) 70% 的人力成本。
最后,尹競(jìng)成聊了聊游戲 AI 智能體在 SLG 和 MMO 游戲中的應(yīng)用。
SLG 游戲,玩家都想贏,如果一個(gè)玩家一直輸,那游戲體驗(yàn)就大打折扣。這時(shí)候就能通過(guò)填充游戲 AI 智能體解決“該誰(shuí)輸”的問(wèn)題。這些智能體就是大頭兵,被玩家調(diào)度,去沖鋒陷陣,改善游戲中玩家結(jié)構(gòu)不合理、核心玩法人數(shù)不足的問(wèn)題,也可以讓不同陣營(yíng)的戰(zhàn)力更加均衡,從而延長(zhǎng)游戲服務(wù)器的生命周期。另外,策略建立在交流之上,需要 AIGC 的能力讓角色與玩家深度交流。比如在一個(gè)指揮的場(chǎng)景中,一個(gè)盟主統(tǒng)率了聯(lián)盟中很多國(guó)家。盟主就會(huì)發(fā)布任務(wù),告訴大家?guī)c(diǎn)集合,要去哪里戰(zhàn)斗,要執(zhí)行什么任務(wù)。這些指令 AI 都可以理解,也很明白自己在團(tuán)戰(zhàn)中的角色和使命。理解后,他就會(huì)準(zhǔn)確地執(zhí)行——按時(shí)上線,按時(shí)調(diào)兵遣將。
同時(shí),游戲 AI 智能體有強(qiáng)大的策劃能力,能自主輸出很多優(yōu)質(zhì)的策略,基于一個(gè)小的導(dǎo)火索,自主引發(fā)整個(gè)蝴蝶效應(yīng)。這是網(wǎng)易智企給杭州某知名 MMORPG 游戲中 MOBA 玩法投放的游戲 AI 智能體。他的任務(wù)是推搭,因此會(huì)用到各種策略,比如調(diào)虎離山,把對(duì)方引到其它地區(qū)然后快速掉頭殺回來(lái),帶兵線推掉塔;或者躲到草里陰對(duì)方的英雄,擊殺掉。這其中最難的是和隊(duì)友的配合,因?yàn)橛卸嘤⑿�、多技能、多狀態(tài),所以在配合的時(shí)候如何走位、在什么時(shí)機(jī)釋放技能是非常復(fù)雜的。網(wǎng)易智企基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了頂級(jí)的游戲 AI 智能體,不僅能根據(jù)對(duì)手的動(dòng)作重新制定策略,給出有效指令,并執(zhí)行指令,更能解讀戰(zhàn)場(chǎng)全貌,作出最符合自身使命的決策,自發(fā)地實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言和動(dòng)作的雙向映射。
尹競(jìng)成在會(huì)上以 AI 與游戲的發(fā)展歷程為引,為觀眾展開(kāi)了網(wǎng)易對(duì) AIGC 在游戲行業(yè)探索的完整圖景,結(jié)合在大大小小游戲中各場(chǎng)景下的應(yīng)用案例,揭示了玩法創(chuàng)新如何催生產(chǎn)品變革,而 AI 的風(fēng)又是怎樣讓“人機(jī)”進(jìn)化成“智能體”,讓真正的開(kāi)放世界成為可能。最后,尹競(jìng)成分享了他對(duì) AIGC 的觀點(diǎn):
▼ 下滑展開(kāi)網(wǎng)易智企游戲行業(yè)解決方案全貌 ▼
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