Inworld AI 发布《Beyond 2024》深入探讨了 AI 在游戏开发中的未来应用,尤其是如何通过 AI 技术拓展游戏玩法和设计,从而实现以往无法企及的游戏体验。
《Beyond 2024》介绍了通过使用 AI 模型,特别是 Inworld 的 AI 组件系统,如何在游戏中打造更智能的 NPC(非玩家角色)和自动化的开发工具。
展示了 AI 在游戏中的广泛应用前景,从复杂的 NPC 行为到自动化的游戏开发工具,再到未来可能实现的程序化生成和动态难度调节。Inworld 的 AI 组件和工具能够帮助开发者创造更加智能和互动的游戏世界,同时也能够通过成本优化和开发流程的简化,加速游戏的市场化进程。
视频播放器
1. Beyond LLMs:Inworld 的 AI 组件系统
传统的 NPC 行为通常是脚本化的,角色只能按照预先设定的路径或规则与玩家和游戏世界进行交互。而 Inworld 的 AI 组件系统打破了这一局限,它通过多个模块化的 AI 组件,使 AI 代理(例如 NPC)能够更加自主地做出决策和行动。
超越大语言模型(LLMs):
- Inworld的AI不仅仅依赖LLMs,还引入了专门的AI组件,这些模块化系统可以生成复杂、情境感知的行为,超越传统的LLMs,提供动态的游戏玩法。
- 这些AI代理不再是按照预设脚本行动,而是根据动机和游戏环境做出自主决策。
Inworld AI 组件的功能:
- AI 代理的自主决策:这些 AI 代理不再依赖简单的提示,而是从一系列机器学习组件中获取动力,能够根据玩家的行为和游戏环境做出实时反应。比如,敌对角色可以根据战场形势动态调整战术,而不再只是固定巡逻路线或触发预设的攻击。
- 上下文感知行为:AI 代理可以根据游戏的进展和环境的变化做出调整,提供比传统大语言模型(LLMs)更加复杂和灵活的游戏机制。这使得 NPC 不仅仅是按部就班的机器人,更像是拥有独立思维的角色,带来更具沉浸感的游戏体验。
2.超越对话:通过主动AI提升游戏体验
Inworld 的 AI 不仅仅是通过对话来与玩家互动,它还能够执行更加复杂的行动。通过决策算法、感知系统和自适应学习,Inworld 的 AI 可以让游戏角色在复杂的场景中表现得更加真实且具有挑战性。
- 实时战术支持和协同玩法:AI 代理不仅可以作为队友提供战术支持,还能在协作玩法中与玩家一起完成任务。比如,AI 可以自主决定何时进攻、何时防御,甚至做出独立的战术选择。
- 环境感知与互动:这些 AI 代理具备环境感知能力,能够根据游戏中的地形、敌人位置以及玩家动作做出反应,从而提升游戏的难度和互动性。
- 快速填充游戏世界:对于RPG等需要大量角色的游戏,Inworld的Mass Character Generator可以在设计阶段或游戏过程中大规模生成NPC。这些NPC不仅有着独特的外观,还可以通过语音识别系统,根据玩家的命令生成个性化的角色行为。
3. 动态对话树与游戏环境的交互
传统的对话树会限制玩家只能选择预设的选项,导致互动过程不够自然流畅。Inworld通过其文本生成AI服务Inworld Text,能够实时生成适应玩家输入的对话选项,实现动态对话树系统,使得游戏对话更加生动逼真。
Inworld的AI不仅能够生成即时对话,还可以生成详细的游戏世界背景资料(如故事集),并为玩家提供总结和提示。这种灵活性让AI不仅仅作为玩家的对手,还可以作为玩家的辅助工具,丰富游戏中的互动体验。
4.行动规划系统:超越传统的有限状态机
传统的游戏AI角色行为依赖于有限状态机(FSMs)、行为树或者目标导向的行动规划,这些方法虽然能够处理简单的行为,但当游戏世界复杂度增加时,这些系统容易变得脆弱且难以扩展,导致游戏玩法显得单一和重复。
Inworld 提出的多模态行动规划(Multimodal Action Planning,MAP)系统和AI状态树(AI State Tree)系统能够在游戏运行时动态生成角色行为。与传统的FSM不同,这种系统可以根据当前的游戏环境和玩家行为实时生成行动序列,避免了复杂的脚本编写。MAP通过感知系统让AI代理能够识别游戏世界中的物体、意图等,并根据目标规划行动步骤,从而为角色生成更加灵活的行为。
AI状态树系统则允许开发者在游戏设计中大幅减少硬编码的工作量。Inworld的AI状态树不仅能检测角色状态,还能根据玩家的行为实时调整角色的目标和行为。这种自适应的设计使得游戏中的AI角色行为更加复杂且具有深度,极大增强了游戏的沉浸感。
5. Beyond Crunch:AI辅助游戏设计与开发
随着游戏开发成本和复杂度的增加,Inworld 的 AI 不仅能改善游戏体验,还可以大幅加速开发过程,帮助开发者减少开发周期,快速进入市场。
AI 辅助开发工具:
除了AI在游戏角色和场景中的应用,Inworld还为开发者提供了多种AI工具,以加速游戏设计与开发过程,尤其是在游戏内容生成和叙事设计方面:
- 叙事图(Narrative Graph):与Xbox合作开发的工具,可以根据上传的内容自动生成分支剧情,帮助可视化和管理互动叙事。
- 脚本编写助手(Scriptwriter):这是一个AI写作助手,可以根据游戏世界和角色设定,提供上下文感知的对话建议,加速对话编写过程。
- NPC语音生成器(Barks Generator):大规模生成和录制NPC的简短对话,使得游戏世界中的NPC互动更加多样和真实。
- 语音工作室(Voice Studio):通过合成AI语音,开发者可以以低成本录制游戏中的配音,极大简化了语音制作流程。
- 大规模角色生成器(Mass Character Generator):通过该工具,开发者可以自动生成数千个独特的AI NPC,直接在游戏引擎中使用。
6. 未来的 AI 游戏玩法
AI 在游戏中的应用不仅限于 NPC 行为,还可以拓展到程序化生成、动态难度调节等多个方面。随着 AI 技术的发展,游戏中的 AI 代理可以承担更多的角色,例如:
- 程序化生成游戏世界:AI 可以动态生成游戏世界中的地形、任务和剧情内容,从而让每个玩家的游戏体验都与众不同。
- 动态难度调节:根据玩家的表现,AI 可以实时调整游戏难度,确保游戏体验始终保持在玩家的挑战区间,避免过于简单或过于困难。
7. 经济效益:AI 驱动游戏的成本优化
Inworld 深知游戏开发中使用大语言模型(LLM)带来的高昂成本,因此它致力于通过多种优化手段降低 AI 的使用成本,并将这些节省下来的成本传递给开发者。几项关键的优化包括:
- 模型架构优化:通过使用量化、批处理和 KV-cache 优化,Inworld 能够在保持质量的前提下提升模型的吞吐量,降低运行成本。
- 模型大小与质量平衡:通过优化和调整较小的模型,Inworld 能够在许多应用场景下实现2到10倍的成本减少,而不损失性能。
- 推理算法优化:Inworld 还通过引入最先进的推理算法和优化的请求调度,进一步降低了使用成本。
此外,Inworld 还展示了将模型移动到设备本地的可能性,例如与 NVIDIA 合作的混合云与本地部署方案,这有望在未来进一步降低延迟和成本。
案例分析:AI 游戏的优化成本
Inworld 提到一款名为 Death by AI 的派对游戏,通过生成 12 亿个 AI tokens 并支持数千个每日游戏会话,吸引了近 2000 万用户。在面对这样巨大的需求时,他们通过切换到 Inworld 的服务来解决延迟和定价问题,成功优化了成本并提高了游戏的运行效率。
8. AI 游戏的未来展望
游戏行业的一大优势就是能够想象和实现新技术的潜力。Inworld 相信,AI 在游戏中的真正潜力不仅体现在现有的应用中,而是通过开发者、艺术家和叙事设计师以创新的方式使用 AI 来超越当前游戏设计的边界。Inworld 正在与开发者合作,帮助他们利用 AI 打造下一代游戏体验。
地球上没有新鲜事,煎蛋以译介方式传播网络新鲜资讯。