GPT-4o打《黑神话·悟空》，AI“马喽”拿捏Boss ，胜率超人类

爱范儿09-28

《黑神话·悟空》这个游戏就一个怪吗？我承认，当朋友对我发出这样的质疑时，那一刻，我破防了。从意识到必拿下杨戬，到必撑死虎先锋，我只花了不到半天的时间，而如果想通关《黑神话》，我们能够指望AI吗？翻滚闪避，拉开距离，精怪的行动尽收眼底。时机一到，天命人猛地挥出重棍。借助AI的力量，一套丝滑连招下来，Boss被拿捏得毫无还手之力，不知馋哭多少游戏手残党。阿里研究团队最近提出了一个VARP智能体框架。而...

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pre_func()”表示预定义的动作。在上文提到的《黑神话·悟空》游戏中，研究团队设定了12个任务，其中75%涉及战斗，并使用包括GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 pro等VLMs进行了基准测试。结果显示，VARP在基本任务和简单到中等难度的战斗中，胜率高达90%。但在面对高难度任务时，VARP的表现容易掉链子，整体水平仍然不如人类玩家。此外，VARP智能体在处理游戏中的决策时，因为依赖于视觉语言模型（VLM）的推理速度，所以不能够实时地分析每一个游戏帧（即游戏画面）。换句话说，它不能像人类玩家那样，几乎瞬间对屏幕上发生的一切作出反应。相反，它只能每隔几秒钟处理一次游戏画面，选择一些重要的帧（关键帧）来进行分析和决策。《黑神话·悟空》上线时曾被吐槽缺乏地图，且存在大量的“空气墙”，所以在没有人类的辅助下，AI也会像无头苍蝇一样找不到Boss。生成式AI点燃了世界变革的火种，而在它尚未涌入大众视野之时，普通人对AI更直观的羁绊或许大多源于游戏。在电子游戏史上，AI远比我们想象的重要可能很多人都没想到，最早一批搭上AI快车的游戏会是经典街机游戏《吃豆人》。玩家胜利的前提是吃掉迷宫内的所有豆子，而看似傻乎乎的彩色鬼魂则拥有不同的追击算法，它们会以不同的路径和方式对玩家展开围追堵截。每个鬼魂的算法招数异常简单，也缺乏任何学习能力，一旦玩家摸透了这些规律，游戏的挑战难度便会直线下降。1987年推出的《合金装备》则标志着游戏AI的另一个重要里程碑。游戏中的AI角色开始展现出更为复杂的行为模式，并首次引入了对玩家的敌对反应机制。如果玩家被敌人发现，敌人会触发警报系统，呼叫增援，改变巡逻路线，甚至设置陷阱。再后来，如果粗浅地将AI与游戏的发展历程用一连串标志性事件罗列出来，大致如下：1997，IBM的“深蓝”在国际象棋比赛中击败人类世界冠军，标志着AI在棋类游戏中的重大突破。2004年，《半条命2》发布，游戏中的AI角色能够进行更复杂的决策和互动，提升了游戏的沉浸感。2011年，IBM的“沃森”在智力问答节目《危险边缘》中击败了人类冠军，展示了AI在自然语言处理和知识推理方面的进步。2016年，AlphaGo在围棋比赛中击败了李世石，标志着AI在复杂策略游戏中的重大突破。2018年，《荒野大镖客2》发布，游戏AI角色和环境互动水平大幅提高，提供了高度逼真的游戏体验。2020年，英伟达推出了DLSS技术，利用AI加速图形渲染，提升了游戏的性能和画质。置于当下的游戏环境中审视，游戏依然主打一个陪伴，而AI则如同一台放大器，将这份陪伴放大了无数倍。在今年的CES展会上，英伟达使用Avatar Cloud Engine（ACE）让游戏NPC“活”起来，也借此火爆出圈。在名为Kairos的演示中，玩家能够与拉面店老板Jin进行互动。虽然Jin只是一个NPC，但在生成式AI的帮助下，他像真人一样回答问题。AI与游戏的结合也总是让人感到既爱又恨。就拿竞技类游戏来说吧，过往的做法只是生硬地调整难度，而现在则是模仿人的操作，让游戏体验更加真实。支持者认为，当模拟人类的AI成为对手或队友的时候，反过来也能提升因缺乏真人玩家所带来的游戏竞技感。而弊端也正在于此，玩家的留存率是提高了，但在系统的操控下，玩家们也逃脱不了被AI玩弄的漩涡。前期豪言壮语，中期胡言乱语，后期沉默不语。当我们熬夜通宵只为再赢一把的时候，已经很难说清楚究竟是我们在玩这个游戏，还是这个游戏在玩我们。尤其当你意识到队友可能是AI时，那种无力感就像是拳头打在了棉花上。心里也软绵绵的，毫无着力点。老黄预言家！未来游戏或将由AI生成？即便是代码小白，我们也能用AI手搓游戏。这放在几年前，估计只能在梦里想想了，但生成式AI到来让这一切有了落地的空间。往小了说，创建一个GPTs玩起故事剧本杀，大了点说，那就是AI辅助生成小程序游戏，虽然互动性差点意思，但胜在画面精美。再往大了说，甚至未来连3A大作级别的游戏，都有可能直接通过AI渲染生成。去年英伟达创始人黄仁勋曾预言，未来游戏中的每一个像素都将被生成，而不是渲染。当时这话说的时候，但大家可能还半信半疑。通常，制作一款小型游戏的环境可能需要一周时间，对于工作室项目，创建游戏环境可能需要更长的时间，具体取决于设计的复杂程度。上个月，Google DeepMind公布了首个“AI游戏引擎”GameNGen。它能够在单个TPU芯片上以超过20帧每秒的速度实时模拟经典射击游戏《毁灭战士》。其工作原理是利用扩散模型实时预测每一帧，这意味着，游戏中的每一刻都是根据玩家的操作和环境的复杂互动实时生成的。当时，英伟达高级科学家Jim Fan不禁感慨，被黑客们在各种地方疯狂运行的《毁灭战士》竟然在纯粹的扩散模型中实现了，每个像素都是生成的。再后来，类似更多成果也正在涌现。前不久，腾讯也放了大招，推出了一款专门面向3A开放世界游戏的大模型——GameGen-O。GameGen-O能模拟各类3A游戏，比如《巫师3》《赛博朋克2077》《刺客信条》以及《黑神话：悟空》里的角色、动态环境，以及复杂动作等，生成的游戏场景质量也很高为了构建数据集，下血本的腾讯搜集了超过32000个游戏视频，每个视频短则几分钟，长则几小时，然后经过人工数据标注挑选了15000个可用视频。这些精选的视频通过场景检测被切割成片段，然后按照美学、光流分析和语义内容进行了严格的排序和过滤。美国游戏开发商Electronic Arts最近也通过一段“从想象到创造”视频，向业界展示了未来AI在游戏开发落地的美好愿景。视频中，玩家仅凭简单的指令，就能使用AI工具创建游戏场景、角色和其他内容。CEO Andrew Wilson称未来生成式AI可改进公司一半以上开发流程，预计将在三至五年内设计创造更大、更身临其境的游戏世界。AI不仅能够提升现有游戏的开发效率，还可能创造出全新的游戏体验。也许你会说，不管游戏用的是什么高大上的技术，归根结底，好玩才是王道。但在GTA 6反复跳票，迟迟不见踪影的情况下，我们或许也会萌生一种自己动手、丰衣足食的念头。毕竟，如果能亲手打造一个“罪恶都市”，感觉好像也还不错。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"1","news_tag":"productRelease","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0},"commentList":[{"id":354582486397040,"gmtCreate":1727576038585,"gmtModify":1727576040146,"author":{"id":"3574720750802706","authorId":"3574720750802706","name":"Xzhouz","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f4412bd88c8ff752fb6d1ea8fddf1d07","vip":1,"hat":"https://static.tigerbbs.com/4c5ceab71416b120bab4604c0754b52a","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3574720750802706","authorIdStr":"3574720750802706"},"htmlText":"阅","listText":"阅","text":"阅","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/354582486397040","repostId":2470017553,"repostType":2,"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"isCommentEnd":false,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":1,"repostSize":1,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 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