生成式人工智能再次展现了其颠覆性潜力。这一次，它的目标是游戏行业。最近的一个项目表明，无需编写任何代码或使用任何原始图形，即可重现经典电脑游戏《毁灭战士》（Doom）。这一进步开启了游戏创作的新纪元，游戏可以根据文本描述或概念图生成，从而显著降低制作成本。
GameNGen：无需代码的游戏
这个名为GameNGen 的项目由谷歌研究院的 Dani Valevski 及其团队开发。其主要创新之处在于，GameNGen 能够在不依赖原版游戏源代码或图形的情况下，以可玩的方式重现《毁灭战士》（Doom）。玩家可以在 20 秒内攻击敌人、打开门并与环境互动，所有原版游戏元素，例如弹药量和地图布局，都得以保留。然而，20 秒后，模型开始消耗内存，游戏体验也随之消失。
GameNGen 与其他试图在烤面包机或浓缩咖啡机等非传统硬件上运行《毁灭战士》的项目不同之处在于，它不使用原版游戏的代码。相反，它使用一个神经网络，该网络通过观察游戏的玩法来学习重现游戏。
GameNGen 如何工作？
GameNGen 的工作原理涉及两个协同工作的神经网络。第一个网络经过训练，能够像人类玩家一样与《毁灭战士》（Doom）游戏互动。然后，该网络反复运行游戏，而第二个基于稳定扩散图像生成器的神经网络则观察数百万次输入如何导致游戏状态的变化。通过这些观察，第二个神经网络能够将原版游戏的所有规则和指令“内化”到自身的架构中。
最终，该模型可以令人信服地模拟游戏《毁灭战士》。在测试中，人类玩家在区分原始游戏片段和人工智能生成的模拟片段方面表现略好于随机水平。
生成式人工智能游戏创作的未来
GameNGen 的创建者将这个项目作为使用神经网络而非代码行创建游戏的概念验证。他们的想法是，未来游戏可以根据文本描述或概念图生成，这将使游戏制作更加便捷，减少对人类程序员的依赖。
然而，像英国萨里大学的安德鲁·罗戈斯基这样的专家认为，人类的创造力仍将在游戏行业中发挥核心作用。他表示：“我不认为游戏工作室的终结。工作室拥有的是想象力、真正创造这些世界的技能、对游戏玩法的理解、参与度以及如何将我们带入故事。这不仅仅是关于细节和细节。”
结论：生成式人工智能以及技术与人类创造力之间的平衡
GameNGen 是一项令人瞩目的进步，展现了生成式 AI 在游戏创作中的潜力，同时也凸显了平衡自动化与人类创造力的重要性。创造引人入胜且意义非凡的体验仍然依赖于人类讲述故事、理解情感以及创造真正能引起玩家共鸣的世界的能力。随着技术的进步，挑战在于如何将这些新的 AI 工具与游戏开发者的创造力相结合，使两者协同合作，创造出更具创新性和更精彩的体验。
