◎本報記者 葉 青

　　游戲是人工智能的重要“訓練場”之一，應用于游戲人物動作生成、關卡制作等領域的游戲人工智能技術在不同領域發展的溢出效應正日益顯現。

　　中國科學院虛擬經濟與數據科學研究中心、中國科學院大數據挖掘與知識管理重點實驗室聯合發布的《探尋AI創新之路——游戲科技與人工智能創新發展報告》顯示，我國游戲產業規模每增長1%，各省人工智能上市企業的合計營業收入平均每年約增加1.42億元。隨著游戲對人工智能及其產業發展的助推，游戲領域的前沿技術正在不斷走出虛擬場景，推動現實世界中更多人工智能技術的進步。

　　智能體動作生成技術是游戲人工智能技術的一種。“我們希望通過技術演進，讓游戲內的每一位NPC（非玩家角色）都能在動作生成上實現自主學習，因此從2019年起，我們就和騰訊Robotics X實驗室基于ARNN模型（Auto-Regressive Neural Network，即自回歸神經網絡算法）深入研究，開啟并逐漸實現智能體動作生成技術的研發?！痹?023世界人工智能大會上，騰訊天美 J3 工作室 CoDM、逆戰手游開發負責人于棟表示。

　　智能體動作生成技術不僅在游戲領域大有用處，其在機器人領域的跨行業運用也取得了非常出色的表現和進展。去年6月，騰訊公布的“游戲驅動機器人加速智能學習”項目，就介紹了這項技術在四足機器人Max上的應用進展。一方面，該技術能夠幫助機器人提升思考能力，讓其能在持續訓練下實現更自然流暢的運動軌跡、更細顆粒動作的智能生成、控制與決策；另一方面，借助實時物理模擬技術，研究團隊可以在游戲中快速建立逼真、復雜、多樣化的機器人虛擬訓練場景，加上游戲引擎的加速能力，能夠大幅縮短機器人的訓練過程和時間。

　　游戲中的NPC需要與人類有較高的相似程度，才能最大限度地保證游戲真實性、增進玩家游戲體驗。于棟表示，在逆戰等FPS游戲中，人工智能所面臨的訓練場景和應用訴求比2D、2.5D類游戲更難，但也正因FPS游戲三維立體的環境與真實世界較高的相似度，在這種環境下訓練出來的人工智能，也更能表現出人類在真實環境下的反應。換言之，游戲人工智能需要不斷在游戲中磨礪才能進步，而游戲人工智能技術的進步也將帶動其他人工智能領域的發展。

　　“基于此，游戲人工智能技術的溢出效應也會日益顯現。”于棟說。未來，智能體動作生成技術等游戲人工智能技術或許有望在工業生產、養老陪護等領域創造出更大價值。（來源：科技日報）