嵌入式生成人工智能将為遊戲角色提供動力

Orb 是一個 3D 角色，可以說出由 AI 模型生成的對話

Unity是世界上最受歡迎的 3D 實時開發環境，最近推出了 Sentis，該功能可幫助開發人員将生成式 AI 模型融入到使用其平台建構的遊戲和其他應用程式中。這似乎是一個自然的、甚至是簡單的補充。Unity 經常被用作遊戲引擎，視訊遊戲使用 AI 已經有幾十年了。但最先進的生成模型雖然強大但不可預測，也帶來了獨特的挑戰。

Central聯合創始人兼首席執行官Jeff Orkin 博士表示：“這是有道理的，因為我确實看到不同規模的遊戲開發者，無論是小型創作者還是大型工作室，都對這些新的人工智能技術感到好奇和感興趣。” Casting AI是一家初創公司，為開發人員提供預先訓練的非玩家角色 (NPC) 來填充他們的遊戲。“他們擔心成本。他們不想受制于某些第三方公司，每次使用者與你的遊戲或遊戲中的角色互動時，你都需要進行 API 調用。”

Orkin開發了《FEAR》的 AI，這款 2005 年的遊戲因在遊戲中引入“自動規劃”概念而受到稱贊，“自動規劃”是一種以目标為導向的方法，可以産生更有效和動态的 AI 代理。Central Casting AI 将其與生成式 AI 的最新進展相結合，建構大型“規劃域”，支援廣泛的 AI 操作，包括與遊戲内對象的對話和互動。

這項技術很強大，但它凸顯了開發人員在嘗試建構更先進的人工智能時遇到的限制。規劃領域廣泛但固定，是以規劃領域之外的行為不會出現。Central Casting 的産品在Amazon Web Services 上運作，是以需要網際網路連接配接。這些特征可能是優點也可能是缺點，具體取決于開發人員的需求，但僅代表一種可能的路徑。

Unity 的 Sentis 目前處于内測階段，為開發人員提供了一條以前無法探索的替代路線。“借助Unity Sentis，設計人員可以在移動裝置、遊戲機、網絡和 PC 等裝置上建構依賴于推理的遊戲循環（通過機器學習模型饋送資料的過程），而無需雲計算成本或延遲問題，”Unity 的 Luc Barthelet CTO在新聞稿中表示。“這将用于運作 NPC 角色......或者重新設計遊戲而不需要全新的藝術作品（例如，對于夜景，就像好萊塢所做的那樣），或者它可以或用 1,000 的東西替換實體引擎效率提高了幾倍。”

更簡單地說，Sentis 為開發人員提供了在 Unity 應用程式内建構生成 AI 模型的選項，并在消費級硬體（包括從 iPhone 到 Xbox 的所有硬體）上運作它。這是 3D 實時開發環境的第一次，也是與 Unity 上一次努力ML Agents Toolkit 相比的重大變化，ML Agents Toolkit在運作時之外運作，這意味着它沒有內建到實際實時驅動遊戲環境的代碼中。

“[Unity ML Agents] 受到學生和 AI 研究人員的歡迎，他們可以更輕松地使用 Unity 建構實驗環境。但在單獨的程序中運作模型會使根據模型釋出遊戲變得更加複雜，并且會帶來性能損失，”紐約大學計算機科學與工程副教授兼 Modl 聯合創始人Julian Togelius解釋道。艾。“內建到 Unity 運作時可以幫助解決性能問題和傳遞打包産品，特别是在部署到多個平台時。”

開發人員努力應對生成式人工智能不可預測的潛力Sentis 可以幫助開發人員應對在 Unity 中實作 AI 模型的挑戰，但這并不意味着它是一個灌籃。

Charmed.ai首席執行官Jeremy Tryba強調了這一點。他的公司開發工具幫助開發人員将生成式 AI 引入 3D 實時環境，但專注于建立所謂的資産，例如在牆壁或 NPC 身體的幾何定義之上合成的紋理，使它們看起來更逼真。對于任何 3D 遊戲、電影或應用程式來說，建立資産都是一項成本高昂且耗時的元素。“建立良好模型的能力很大程度上在于了解訓練集，我認為在正确的資料存在來驅動人們真正希望在遊戲引擎中使用的實時模型之前，我們還有很長的路要走， ”特裡巴說。

這指出了一個熟悉的問題：生成式人工智能模型是不可預測的。Charmed.ai幫助開發者使用生成式AI來建立資産，但資産一旦實施就固定下來了。正如 Sentis 所允許的那樣，實時運作人工智能模型将為開發人員帶來意想不到的結果。

即便如此，Sentis 仍可能對尋求捷徑的開發人員具有吸引力——這是所有軟體開發人員，尤其是遊戲開發人員迫切需要的。美國聯邦貿易委員會 (FTC) 試圖阻止微軟收購動視暴雪 (Activision-Blizzard) 的不當編輯檔案顯示，《最後生還者 2》(The Last of Us 2 ) 是一款最近被 HBO 改編成電視劇的熱門動作冒險遊戲，在六年内的開發成本為 2.2 億美元。像索尼和微軟這樣的大公司可以為這些艱巨的努力付出代價，但較小的開發工作室正在尋找用更少的錢取得更多成果的方法。

“歸根結底，很多遊戲開發者都希望專注于遊戲的開發，對吧？他們不想專注于與遊戲更加平行或與核心分離的事情，” Regression Games創始人兼首席執行官Aaron Vontell說道。“我所看到的是，許多工作室希望使用人工智能工具來更輕松地完成一些更平凡和困難的任務。”

雖然在遊戲運作時嵌入人工智能模型可能會帶來更多的不可預測性，但它提供了最終将模型更牢固地置于遊戲開發者控制之下的希望。這是一個重要的差別。通用的第三方 AI 模型（例如ChatGPT）是不透明的，支援可能與特定遊戲或應用程式無關的各種功能。将模型引入運作時提供了建構具有精确功能的更可預測模型的機會。

“歸根結底，很多遊戲開發者都希望專注于遊戲的開發，對吧？他們不想專注于與遊戲更加平行或與核心分離的事情。” Aaron Vontell，Regression Games 創始人兼首席執行官。

“我認為堵住人們能找到的每一個可能的漏洞來欺騙（通用模型）說話是永無止境的，”奧金說。“如果你可以在自己的引擎中運作模型，這意味着你可以控制模型本身，并且可以選擇訓練它的資料，這可以讓你更好地控制它可以做的事情。”

這種可能性需要數年時間才能實作，但 Unity 決定通過 Sentis 将 AI 引入運作時隻是第一步，其競争對手（例如虛幻引擎）很可能會效仿。