面向游戏开发者的新开源 AI 解释素材和玩家输入

快速阅读: 据《技术点》称，尽管生成式AI存在争议，微软推出的新开源模型“缪斯”（Muse），旨在通过整合玩家输入来辅助游戏开发。该模型可以从图像、片段和玩家输入中推断游戏场景，目前在Azure AI Foundry上可获取。虽然一些开发者持保留态度，微软表示不会强制使用。Muse能忠实预测游戏过程，有助于快速生成创意概念。然而，也有担忧认为这可能影响开发者体验，且其训练数据引发版权争议。

简而言之：尽管关于生成式人工智能存在争议，一些游戏设计师仍利用该技术在开发过程中进行概念构思。微软的新开源模型旨在使这种做法适用于互动内容的开发。它专注于在许多帧中保持一致性的同时识别和整合玩家输入。微软的研究人员近期推出了名为“缪斯”（Muse）的人工智能模型，旨在从图像、片段和录制的玩家输入中推断交互式视频游戏场景。该工具旨在简化游戏开发的同时坚持道德训练实践。微软称之为“世界与人类行为模型”的Muse的权重、样本数据和交互界面现在可以在Azure AI Foundry上获取。开发者们在公司的研究博客上讨论了这项技术的细节，并在《自然》杂志上发表了一篇新研究。经过一百万次更新的训练后，Muse可以根据实际录像的一秒和玩家输入的九秒内容忠实地预测长达半分钟的游戏过程。与之前的模型不同，在这些模型中游戏细节一旦离开可见帧就会消失或变形，Muse能够记住地形、角色和游戏机制等细节。在接受Xbox负责人菲尔·斯宾塞的视频采访中，Ninja Theory的多姆·马修斯解释说，该公司并不计划使用Muse为终端用户构建内容。相反，工作室计划通过快速生成连贯愿景的快照来帮助起草和迭代想法。尚不确定其他开发者是否会采取类似的方法，但微软不会在其工作室强制使用其模型。一些开发者立即表示不感兴趣。曾参与《战地》、《质量效应》和《杀戮地带》的戴维德·戈尔德法伯给出了一个简短而不屑的回答。Creative Assembly的马克·巴勒在接受《连线》杂志采访时告诉，即使将生成式人工智能限制在原型阶段也可能通过剥夺员工亲身体验的机会而损害游戏开发。点击放大

斯宾塞乐观地推测，像Muse这样的技术可能通过帮助开发者将旧游戏移植到现代设备上来促进游戏保存。微软曾多次承诺在硬件世代更迭中保护客户的数字图书馆，但尚不清楚使用人工智能重新生成它们能否达到令人满意的效果。来自视频游戏历史基金会的弗兰克·西法尔迪并不那么乐观，他将其比作一幅画的复制品。

相关故事：亚马逊、谷歌、微软和Meta推动人工智能支出达到新高度，预计今年将超过3200亿美元。愿望成真基金会正在拍卖成为《上古卷轴VI》NPC的机会。微软还因Muse的训练数据受到严厉批评。许多针对人工智能模型的激烈争议源于公司未经原创者同意就使用互联网上的材料。微软通过在其已拥有的游戏中训练Muse绕过了这个问题。最初的演示使用了Ninja Theory的多人射击游戏《出血边缘》的玩家遥测数据。同意该游戏最终用户许可协议的用户已经同意帮助训练Muse。理论上，该公司可以将此做法扩展到诸如《我的世界》、《使命召唤》、《光环》、《守望先锋》、《星际争霸》、《毁灭战士》或《极限竞速》等流行游戏。

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