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在传统游戏中NPC非玩家角色的行为往往是预先设定好的缺乏灵活性和变化性。然而基于大模型的NPC可以利用其强大的推理和学习能力实时生成对话和行为使其看起来更加真实和多样化。 随着大模型技术不断进步它们在游戏中的应用变得越来越广泛和深远。从简单的角色对话到复杂的游戏策略这些模型正在逐步改变我们对游戏的理解和体验。本文将从技术层面深入探讨大模型如何应用到游戏中。
人类是如何玩游戏的
在思考如何让大模型玩游戏之前让我们先来想一想人类是如何玩游戏的。
在游戏的过程中人类大脑首先将感官信息转化为对游戏世界的感知表征接着利用这些表征构建关于游戏环境的知识并基于这些知识做出推理最后通过行动来实现游戏中的操作。这一系列步骤可以概括为感知、推理和行动的循环过程。
下面我们以经典的游戏《塞尔达传说旷野之息》为例看看这个过程是如何展开的。
感知解析游戏世界
在《旷野之息》中玩家首先需要通过视觉、听觉等感官信息来感知周围的游戏环境。例如玩家注意到敌人的位置、道具的分布以及环境中的天气变化。这些信息会被大脑处理转化为对游戏世界的理解。早期的游戏可能只要求玩家理解文本指令而如今游戏已经发展到需要玩家同时处理多模态信息比如理解风向对箭矢轨迹的影响或是辨别不同敌人的攻击模式。 推理制定最佳策略
推理的过程涉及多个步骤包括记忆、学习、推理、反思和决策。例如玩家需要记住之前遇到的敌人行为模式学习如何有效地避开攻击或寻找弱点。推理则帮助玩家在面对复杂情况时做出最佳决策比如在敌人围攻时玩家可能会评估使用炸弹、剑攻击还是躲避的最佳时机。而这些推理往往不是单线的而是多跳推理——玩家需要同时考虑敌人的位置、自己的生命值、环境因素等多个变量才能制定出最佳的战斗策略。 行动执行与反馈循环
在推理之后玩家会根据自己的判断采取行动比如决定用剑击打敌人、在悬崖边使用滑翔伞逃脱或者在寒冷的山峰穿上御寒衣物。在《旷野之息》中行动的反馈直接影响玩家的下一步决策比如敌人的反击、天气变化或是玩家体力的消耗都需要玩家及时调整策略。 AI大模型如何玩游戏
在理解了人类如何玩游戏之后我们来探讨一下AI大模型是如何玩游戏的。AI大模型的游戏过程同样可以抽象为agent智能体的迭代过程感知、推理和行动。 多模态感知游戏世界更为沉浸
多模态感知是游戏大模型理解和互动的核心能力之一它通过整合不同类型的信息如视觉、语义和音频来构建更具沉浸感的游戏体验。
语义感知
语义感知主要涉及对游戏文本元素的理解如自然语言指令和对话。玩家通过解读这些文本信息来了解游戏中的环境、角色和事件从而做出相应的决策。
语义感知可以进一步细分为以下几类
简单文本输入包括用户的简单描述、游戏状态和角色对话。结构化或角色输入涉及角色属性、故事背景及技能信息。环境和上下文输入指详细的游戏描述及任务指令这些信息帮助玩家理解当前场景。多模态输入整合视觉、听觉和文本数据来做出更复杂的决策并实现丰富的互动。
视觉感知
视觉感知是大模型处理游戏中图像信息的能力。然而仅依赖将视觉数据转化为文本可能会导致重要信息的丢失从而影响大模型NPC在游戏中的表现。
为了提升视觉感知能力使用多模态大语言模型MLLMs是一种有效的方法。MLLMs能够整合视觉与其他感官数据提升大模型NPC对游戏世界的理解和决策能力。
复杂推理与决策NPC变得更“聪明”
在AI大模型游戏中NPC的智能化体现在其复杂的推理与决策能力上。为了实现这一点大模型模型需要具备知识存储和检索、进行推理和做出决策的综合能力。 知识存储和检索
为了正确地表示学习到的知识或过去事件并在推理中使用这些信息一个NPC需要有效地操作这些记忆”。这就要求对游戏大模型设计一种高质量的记忆机制使NPC能够有效存储和检索记忆。
例如如果一个模型被用于模拟护士NPC的角色大模型应了解包含医疗常识、病人交流的指南以及诊断和治疗的标准流程。这使得模型能够在模拟或实际情境中更加有效和适应性地行动。
然而这些知识可能不总是与特定的游戏场景等应用情境完全一致。因此当前的研究旨在通过以下方式增强语言模型的常识性理解
通过指令微调将结构化的知识嵌入。使用SOP将常识集成到特定的角色和任务中。使用RAG检索增强生成。将详细的角色资料通过prompt输入大模型中。使用知识图谱用于描述实体之间的关系。
进行推理和做出决策
大模型NPC的学习推理过程包括解释和整合各种来源的信息以适应新的游戏场景。学习可以是显式的通过特定数据集进行微调也可以是隐式的通过利用现有知识适应新情况。结合反馈和强化学习大模型NPC能够通过环境交互优化行为从而更好地适应游戏世界。
在复杂的游戏环境中大模型NPC需要做出多层次的决策这通常包括多跳推理和长期规划。多跳推理要求大模型NPC在做出决策前考虑多层信息和依赖关系例如预测对手的动作并评估各种行动的潜在结果。长期规划则涉及设定长期目标并通过一系列策略行动来实现这些目标。
持续行动与反思NPC越来越“人类”
在游戏中大模型NPC不仅需要做出即时的反应还要能够持续行动和反思以应对复杂的游戏环境NPC的行为变得更加智能和人性化。 行动
在游戏中NPC的行动空间可以分为三种类型
基于文本互动NPC通过文本与玩家或环境进行互动解释和响应玩家的输入。使用API互动通过APINPC能够获取或发送信息控制游戏中的各种元素。通过IO操作直接控制例如使用键盘、鼠标等设备直接影响游戏中的行为和操作。
反思
反思是指NPC评估和调整自身行为的能力。通过利用外部反馈和不断优化计划NPC能够在游戏过程中不断改进。特别是在多智能体系统中NPC需要与其他角色协作重新评估和调整其决策以更好地适应游戏环境。
通过持续行动与反思NPC变得越来越接近人类使游戏体验更为真实和动态。
大模型游戏未来展望
随着生成式AI和大模型的快速崛起我们离NPC与游戏世界深度互动的梦想越来越近。《失控玩家》中NPC逐渐觉醒拥有了自主意识和情感的设定为我们描绘了一个充满可能性的未来。虽然目前的技术还存在许多需要改进的地方但通过引入能够理解和响应玩家的AI大模型游戏世界将不再是单纯的虚拟场景而是一个有感知、有情感的交互空间。 展望未来AI大模型或许会彻底改变游戏产业的格局。它不仅为游戏创造带来了全新的可能性还可能重新定义游戏与玩家之间的关系。在不久的将来我们可能会看到一个更加智能化、更加人性化的游戏世界在这个世界里玩家不再是孤独的冒险者而是与“有灵魂”的NPC共同编织梦境的创作者。
