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il gioco "black myth: wukong" è solo un mostro?

lo ammetto, quando il mio amico mi ha interrogato in questo modo, in quel momento, ho rotto la guardia.

mi ci è voluta solo mezza giornata dalla consapevolezza che yang jian doveva essere catturato fino alla morte di tiger vanguard. se vogliamo eliminare il "mito nero", possiamo contare sull'intelligenza artificiale?

rotola e schiva, mantieni la distanza e osserva chiaramente i movimenti del mostro.

quando arrivò il momento, l'uomo del destino agitò improvvisamente il suo pesante bastone.

con l'aiuto del potere dell'intelligenza artificiale, è stata eseguita una combo fluida e il boss è stato sconfitto senza la possibilità di reagire, non so quanti giocatori stiano piangendo.

il gruppo di ricerca di alibaba ha recentemente proposto un framework per agenti varp. e questo "cavallo" ai è stato creato da loro.

si può dire che non è un plug-in, ma è meglio di un plug-in.

i gpt che affrontarono il grande saggio non erano davvero peggiori degli umani.

quando l'ia affronta il grande saggio, in realtà non è così complicato.

tradizionalmente, l'intelligenza artificiale dei giochi si basa sulle api di gioco per ottenere informazioni ambientali e dati sulle azioni eseguibili. ma il problema è che non tutti i giochi sono disposti a fornire un'api aperta, o anche se viene fornita, alcune api mancano di braccia e gambe, rendendo difficile soddisfare le esigenze reali.

inoltre, i metodi tradizionali danno sempre la sensazione che manchi qualcosa e non riescono a simulare completamente la reale esperienza di gioco dei giocatori umani.

sulla base di ciò, il gruppo di ricerca di alibaba ha proposto un nuovo framework di agenti varp (vision action role-playing).

dopo aver ricevuto screenshot del gioco in input, il framework dell'agente varp esegue l'inferenza utilizzando una serie di vlm e infine genera codice in formato python per controllare il personaggio del gioco, inclusa una combinazione di una serie di comandi atomici, come attacco leggero, schivata, attacco pesante , e il recupero della salute aspetta.

varp contiene tre basi di conoscenza: base della situazione, base dell'azione e base della guida umana e due sistemi: sistema di pianificazione dell'azione e sistema di traiettoria della guida umana.

in poche parole, il sistema di pianificazione delle azioni equivale a un bibliotecario, responsabile della ricerca dei materiali più appropriati dalla libreria delle situazioni e dalla libreria delle azioni aggiornabile.

in base agli screenshot del gioco in ingresso, il sistema seleziona o genera azioni che si adattano alla situazione attuale, quindi queste azioni e situazioni vengono archiviate o aggiornate in queste due librerie.

il sistema di traiettoria guidata dall'uomo utilizza set di dati operativi umani per migliorare le prestazioni del varp in compiti complessi, come compiti di individuazione del percorso e compiti di combattimento difficili.

nella libreria delle azioni, "def new_func_a()" rappresenta una nuova azione generata dal sistema di pianificazione delle azioni, mentre "def new_func_h()" rappresenta una nuova azione generata dal sistema di traiettorie guidate dall'uomo. "def pre_func()" indica un'azione predefinita.

nel gioco "black myth wukong" menzionato sopra, il team di ricerca ha impostato 12 compiti, il 75% dei quali prevedeva il combattimento, e ha condotto test di benchmark utilizzando vlm tra cui gpt-4o, claude 3.5 sonnet e gemini 1.5 pro.

i risultati mostrano,varp ha una percentuale di vittoria fino al 90% nelle missioni base e nelle battaglie di difficoltà da semplice a media. tuttavia, di fronte a compiti difficili, le prestazioni di varp diminuiscono facilmente e il suo livello generale non è ancora buono come quello dei giocatori umani.

inoltre, quando l'agente varp elabora le decisioni nel gioco, non può analizzare ogni frame del gioco (ad esempio la schermata di gioco) in tempo reale perché si basa sulla velocità di inferenza del modello del linguaggio visivo (vlm).

in altre parole, non può reagire a tutto ciò che accade sullo schermo quasi istantaneamente come fa un giocatore umano. può invece elaborare il filmato del gioco solo ogni pochi secondi, selezionando alcuni fotogrammi importanti (fotogrammi chiave) per l'analisi e il processo decisionale.

quando è stato lanciato "black myth: wukong", si è lamentata della mancanza di una mappa e dell'esistenza di un gran numero di "muri aerei". pertanto, senza l'assistenza umana, l'ia sarebbe come una mosca senza testa incapace di farlo trova il capo.

l’intelligenza artificiale generativa ha acceso il fuoco del cambiamento mondiale prima che entrasse nella coscienza pubblica, il legame più intuitivo della gente comune con l’intelligenza artificiale potrebbe aver avuto origine principalmente dai giochi.

nella storia dei videogiochi, l’intelligenza artificiale è molto più importante di quanto pensiamo

molte persone potrebbero non aver pensato che uno dei primi giochi a saltare sul treno dell’ia sarebbe stato il classico gioco arcade “pac-man”.

il prerequisito per la vittoria del giocatore è mangiare tutti i fagioli nel labirinto, e i fantasmi colorati apparentemente sciocchi hanno algoritmi di inseguimento diversi e inseguiranno il giocatore in percorsi e modi diversi.

le mosse algoritmiche di ogni fantasma sono estremamente semplici e mancano di qualsiasi capacità di apprendimento. una volta che il giocatore comprende queste regole, la difficoltà del gioco precipiterà.

"metal gear solid", lanciato nel 1987, segnò un'altra importante pietra miliare nell'intelligenza artificiale dei giochi.

i personaggi ia del gioco iniziarono a mostrare modelli di comportamento più complessi e per la prima volta fu introdotto un meccanismo di risposta ostile nei confronti dei giocatori. se il giocatore viene individuato dal nemico, il nemico attiverà il sistema di allarme, chiamerà rinforzi, cambierà i percorsi di pattuglia e persino posizionerà trappole.

successivamente, se il processo di sviluppo dell’intelligenza artificiale e dei giochi viene brevemente elencato in una serie di eventi fondamentali, è più o meno il seguente:

nel 1997, "deep blue" di ibm sconfisse il campione del mondo umano in una partita a scacchi, segnando un importante passo avanti per l'intelligenza artificiale nel gioco degli scacchi.

nel 2004 è stato rilasciato "half-life 2". i personaggi dell'intelligenza artificiale nel gioco sono stati in grado di prendere decisioni e interazioni più complesse, migliorando l'immersione nel gioco.

nel 2011, "watson" di ibm ha sconfitto il campione umano nel quiz show "jeopardy!", dimostrando i progressi dell'intelligenza artificiale nell'elaborazione del linguaggio naturale e nel ragionamento basato sulla conoscenza.

nel 2016, alphago ha sconfitto lee sedol nel gioco go, segnando un importante passo avanti per l'intelligenza artificiale nei giochi di strategia complessi.

nel 2018 è stato rilasciato "red dead redemption 2". il livello di interazione tra i personaggi ia del gioco e l'ambiente è stato notevolmente migliorato, fornendo un'esperienza di gioco altamente realistica.

nel 2020, nvidia ha lanciato la tecnologia dlss, che utilizza l'intelligenza artificiale per accelerare il rendering grafico e migliorare le prestazioni di gioco e la qualità delle immagini.

osservando l'attuale ambiente di gioco, il gioco si concentra ancora sulla compagnia e l'intelligenza artificiale è come un amplificatore, che amplifica questa compagnia innumerevoli volte.

al ces di quest'anno, nvidia ha utilizzato avatar cloud engine (ace) per rendere "vivi" gli npc dei giochi ed è diventato popolare nel settore.

nella demo chiamata kairos, i giocatori potevano interagire con jin, il proprietario del negozio di ramen. sebbene jin sia solo un npc, con l'aiuto dell'intelligenza artificiale generativa risponde alle domande come una persona reale.

la combinazione di intelligenza artificiale e giochi fa sempre sì che le persone provino sia amore che odio.

prendiamo ad esempio i giochi competitivi. in passato, il metodo era semplicemente quello di regolare rigidamente la difficoltà, ma ora è quello di imitare le operazioni umane per rendere l'esperienza di gioco più realistica.

i sostenitori ritengono che quando l'ia che simula l'uomo diventa un avversario o un compagno di squadra, può a sua volta migliorare la sensazione competitiva del gioco a causa della mancanza di giocatori reali.

questo è anche lo svantaggio. il tasso di fidelizzazione dei giocatori è stato migliorato, ma sotto il controllo del sistema, i giocatori non possono sfuggire al vortice di essere giocati dall'ia.

nella fase iniziale c’erano parole audaci, nella fase intermedia c’erano sciocchezze e nella fase successiva c’era il silenzio.

quando rimaniamo svegli tutta la notte solo per vincere un'altra partita, è difficile dire se stiamo giocando o se è il gioco a giocare noi.

soprattutto quando ti rendi conto che i tuoi compagni di squadra potrebbero essere ia, la sensazione di impotenza è come un pugno che colpisce il cotone. il mio cuore era debole e non aveva concentrazione.

vecchio profeta huang! i giochi futuri saranno generati dall’intelligenza artificiale?

anche se sei un principiante nella programmazione, possiamo usare l'intelligenza artificiale per giocare.

qualche anno fa, questo sarebbe stato probabilmente qualcosa che potevamo solo sognare, ma l’arrivo dell’intelligenza artificiale generativa ha dato lo spazio affinché tutto questo potesse realizzarsi.

a un livello piccolo, è come creare un gpt per giocare a un gioco di narrazione. a un livello più ampio, è un mini gioco assistito dall'intelligenza artificiale. sebbene l'interattività non sia interessante, è migliore della bella grafica.

facendo un ulteriore passo avanti, in futuro anche i giochi di livello capolavoro 3a potrebbero essere generati direttamente tramite il rendering ai.

l’anno scorso, il fondatore di nvidia jensen huang lo aveva previstoogni pixel nei giochi futuri verrà generato, non renderizzato.quando fu detto questo all’epoca, forse tutti erano ancora titubanti.

in genere, può essere necessaria una settimana per creare un ambiente per un piccolo gioco e più tempo per un progetto in studio, a seconda della complessità del progetto.

il mese scorso, google deepmind ha annunciato il suo primo “motore di gioco ai”gamengen。

è in grado di simulare il classico gioco di tiro "doom" in tempo reale a oltre 20 fotogrammi al secondo su un singolo chip tpu.

funziona utilizzando un modello di diffusione per prevedere ogni fotogramma in tempo reale, il che significa che ogni momento del gioco viene generato in tempo reale in base alle complesse interazioni tra le azioni del giocatore e l'ambiente.

a quel tempo, lo scienziato senior di nvidia jim fan non poteva fare a meno di sospirare che "doom", che era gestito selvaggiamente da hacker in vari luoghi, era in realtà implementato in un modello di diffusione pura e ogni pixel veniva generato.

successivamente emergono risultati più simili.

non molto tempo fa, anche tencent ha fatto una grande mossa e ha lanciato un modello di grandi dimensioni appositamente per i giochi open world 3a——gamegen-o。

gamegen-o può simulare personaggi, ambienti dinamici e azioni complesse in vari giochi aaa, come "the witcher 3", "cyberpunk 2077", "assassin's creed" e "black myth: wukong", e la qualità del gioco generato anche le scene sono molto alte

per creare il set di dati, tencent, che ha speso molti soldi, ha raccolto più di 32.000 video di giochi, ogni video era breve da pochi minuti a poche ore, quindi ha selezionato 15.000 video disponibili tramite dati manuali annotazione.

questi video selezionati vengono tagliati in segmenti attraverso il rilevamento delle scene e quindi rigorosamente ordinati e filtrati in base all'estetica, all'analisi del flusso ottico e al contenuto semantico.

anche electronic arts, uno sviluppatore di giochi americano, ha recentemente mostrato al settore una visione brillante per la futura implementazione dell'intelligenza artificiale nello sviluppo di giochi attraverso un video intitolato "dall'immaginazione alla creazione".

nel video, i giocatori possono utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale per creare scene di gioco, personaggi e altri contenuti con semplici istruzioni.

lo ha detto il ceo andrew wilsonin futuro, l’intelligenza artificiale generativa potrà migliorare più della metà dei processi di sviluppo dell’azienda, si prevede che progetterà e creerà mondi di gioco più ampi e coinvolgenti entro tre-cinque anni.

l’intelligenza artificiale non solo può migliorare l’efficienza dello sviluppo dei giochi esistenti, ma anche creare nuove esperienze di gioco.

forse dirai che, indipendentemente dalla tecnologia avanzata utilizzata nel gioco, in ultima analisi, il divertimento è il re.

ma quando gta 6 rimbalza ripetutamente e manca, potremmo anche avere l'idea di farlo da soli e di avere cibo e vestiti a sufficienza.

dopotutto, sarebbe davvero bello se potessi creare una "città del peccato" con le tue mani.