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AI 生成游戏模型：创意自由开发世界的曙光
导语： 人工智能（AI）正以惊人的速度渗透到各个行业，创意产业也不例外。然而，如何将 AI 更有效地融入创意实践，尤其是在复杂且需求多样的游戏开发领域，仍然是一个亟待解决的问题。英国剑桥大学的研究团队，通过引入一种名为“世界和人类行动模型”（WHAM）的先进生成模型，为我们揭示了 AI 如何赋能游戏创意，并为未来的创意产业发展指明了方向。
AI 与创意产业：机遇与挑战并存
AI 产业的快速发展，为创意产业带来了前所未有的机遇。AI 可以辅助创意人员进行内容生成、风格迁移、自动化流程等工作，从而提高生产效率，降低成本，并拓展创意的边界。然而，现有的 AI 模型在创意支持方面仍存在诸多限制，例如，难以满足创意人员对一致性、多样性和持久性的需求。
传统的创意支持工具往往需要为特定领域手动定义或提取结构，这限制了其应用范围和灵活性。而生成式 AI 模型则可以通过学习大量数据中的相关结构，为更广泛的应用开辟了潜力。然而，如何构建能够真正支持创意实践的生成式 AI 模型，仍然是一个具有挑战性的课题。
WHAM：为游戏创意而生的 AI 模型
为了解决上述问题，英国剑桥大学的研究团队引入了一种名为“世界和人类行动模型”（WHAM）的先进生成模型。WHAM 是一种基于机器学习的生成式 AI 模型，它可以生成一致且多样化的游戏序列，并持久化用户修改。
WHAM 的核心优势在于其能够模拟现代视频游戏随时间推移的动态。它通过学习大量人类游戏数据，预测游戏视觉效果和玩家的控制器动作。用户可以通过向 WHAM 提供提示，引导其生成连贯的游戏情境。
为了进一步探索 WHAM 在创意用途方面的潜力，研究团队开发了一个名为 WHAM Demonstrator 的概念原型。通过与创意人员的互动，研究团队深入了解了支持创意实践所需的模型能力。
用户研究：揭示创意人员的需求
为了更好地了解游戏开发中创意人员的需求，研究团队对不同的多学科创意团队进行了半结构化访谈。受邀团队会与设计探针进行互动，它提供了一组虚构但具体的潜在生成式 AI 功能来激发思考。
在完成了采访并对相关数据进行分析后，他们确定了两个对 AI 模型开发有影响的主题：
- 多样性与一致性： 创意人员需要将他们的发散性思维的多样性融入到一个一致的游戏世界中，以实现有意义的新体验。这意味着 AI 模型需要能够生成多样化的内容，同时保持游戏世界的整体一致性。
- 自主控制： 为了体验创意代理，创意人员需要能够自主控制迭代过程。这意味着 AI 模型需要能够根据用户的反馈进行调整和优化，从而实现创意人员的意图。
三大模型能力：一致性、多样性和持久性
基于用户研究的结果，研究团队确定了在开发旨在通过迭代实践和发散性思维支持创意构思的 AI 系统时应优先考虑的三种模型能力：
- 一致性： AI 模型需要能够生成与游戏世界观、规则和风格一致的内容。这意味着 AI 模型需要能够理解游戏世界的内在逻辑，并在此基础上进行创作。
- 多样性： AI 模型需要能够生成多样化的内容，以激发创意人员的灵感。这意味着 AI 模型需要能够探索不同的可能性，并提供多种选择。
- 持久性： AI 模型需要能够持久化用户修改，并在此基础上进行迭代。这意味着 AI 模型需要能够记住用户的偏好和修改，并在后续生成过程中加以考虑。
WHAM 的技术实现
WHAM 的技术实现主要基于深度学习模型，包括循环神经网络（RNN）和变分自编码器（VAE）。RNN 用于捕捉游戏序列的时序依赖关系，VAE 用于生成多样化的游戏内容。
WHAM 的训练过程包括以下几个步骤：
- 数据收集： 收集大量人类游戏数据，包括游戏视觉效果和玩家的控制器动作。
- 数据预处理： 对收集到的数据进行预处理，例如，图像缩放、数据清洗等。
- 模型训练： 使用预处理后的数据训练 RNN 和 VAE 模型。
- 模型评估： 使用测试数据评估模型的性能，并进行调整和优化。
WHAM 的应用前景
WHAM 的成功开发，为游戏创意产业带来了广阔的应用前景。它可以应用于以下几个方面：
- 游戏原型设计： WHAM 可以帮助游戏设计师快速生成游戏原型，从而验证游戏概念的可行性。
- 关卡设计： WHAM 可以帮助关卡设计师生成多样化的关卡布局，从而提高关卡设计的效率和质量。
- 角色设计： WHAM 可以帮助角色设计师生成多样化的角色形象，从而丰富游戏的角色阵容。
- 故事剧情设计： WHAM 可以帮助编剧生成多样化的故事剧情，从而提高故事剧情的吸引力。
挑战与展望
尽管 WHAM 在游戏创意方面取得了显著的进展，但仍然面临着一些挑战：
- 数据依赖性： WHAM 的性能高度依赖于训练数据的质量和数量。
- 可控性： 如何更好地控制 WHAM 的生成过程，使其能够更好地满足创意人员的需求，仍然是一个挑战。
- 泛化能力： 如何将 WHAM 应用于更广泛的游戏类型和创意领域，仍然需要进一步的研究。
尽管如此，WHAM 的出现仍然为我们展示了 AI 在创意产业中的巨大潜力。随着 AI 技术的不断发展，我们有理由相信，AI 将在未来成为创意人员不可或缺的助手，共同创造出更加精彩的作品。
专家观点
“WHAM 的出现，为游戏创意产业带来了新的可能性。它不仅可以提高创意人员的生产效率，还可以拓展创意的边界。我们期待看到 WHAM 在未来能够得到更广泛的应用，并为游戏产业带来更多的创新。”——某知名游戏公司 CEO
“WHAM 的技术实现非常巧妙，它将 RNN 和 VAE 模型结合起来，实现了对游戏序列的建模和生成。这种方法可以应用于其他创意领域，例如，音乐创作、绘画等。”——某人工智能领域专家
结论
英国剑桥大学的研究团队通过引入 WHAM 模型，为我们展示了 AI 如何赋能游戏创意，并为未来的创意产业发展指明了方向。WHAM 的成功开发，不仅为游戏创意产业带来了广阔的应用前景，也为机器学习研究人员提出了新的创新途径。我们有理由相信，随着 AI 技术的不断发展，AI 将在未来成为创意人员不可或缺的助手，共同创造出更加精彩的作品。
参考文献：
- 原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-08600-3
- PaperWeekly12 致研究者：2018 AI 研究趋势
- 机器之心1 Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表（附完整 Python 源代码）
- 数据派THU44
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