微軟利用一款被遺忘的Xbox遊戲進行新的生成式AI實驗
微軟最近推出了一種名為Muse的世界及人類行動模型，旨在利用生成式AI組合遊戲片段。這個模型由微軟在英國劍橋的研究團隊開發，並與附近的Xbox一方工作室Ninja Theory合作。
Muse的訓練數據來自Ninja Theory於2020年推出的多人遊戲《Bleeding Edge》。微軟聲稱，這些數據是在道德的基礎上收集的，所有玩家的個人識別信息在使用前均已匿名化處理。
Ninja Theory的技術總監Gavin Costello表示：「看到微軟研究團隊利用《Bleeding Edge》的環境和數據來探索快速發展的AI行業中的新技術，真是令人驚嘆。」
微軟研究遊戲智能團隊的負責人Katja Hofmann向我展示了早期版本模型生成的遊戲片段。這些短片迅速崩潰，變成模糊的雜亂物。隨著進一步的訓練，模型的表現有所改善，更準確地複製角色的動作，包括飛行和在地圖上摧毀能量單元。
Muse的最新版本生成的遊戲片段（可在Xbox Wire上查看）分辨率為300×180，以每秒10幀的速度運行。Hofmann表示，這樣做是為了確保即使是「最小的模型」也能進行有效的訓練。
該團隊對Muse的最大興奮來自於它對實時元素的反應，Hofmann展示了實時控制器動作的演示，生成的遊戲也能適當反應。Hofmann還展示了如何無縫地將能量單元拖入遊戲中，模型會立即捕捉到這一動作。
Muse和生成式AI在Xbox的應用
Ninja Theory對在遊戲中使用AI生成的內容並不感興趣。微軟的遊戲AI副總裁Fatima Kardar表示，這類研究旨在「賦能」遊戲開發者，讓他們選擇是否以及如何使用這項技術。微軟遊戲首席執行官Phil Spencer則表示，他對使用AI模型來協助遊戲保存充滿期待，這樣可以讓模型研究那些被困於過時硬件上的遊戲。
Ninja Theory的工作室負責人Dom Matthews指出，團隊不會在遊戲中使用AI生成的內容，但對任何能加速創意和迭代的工具都持開放態度。他說：「對我們來說，令人興奮的方面是『我們如何利用這種技術使遊戲製作過程更快更輕鬆』，讓我們的才華橫溢的團隊能真正專注於我認為遊戲最特別的地方，即人類創造力。」
反應：潛在的有趣發展
對我而言，AI的使用潛力巨大，任何能讓遊戲開發者工作更輕鬆、更快速的工具都應該受到評估。然而，當涉及到某些模型生成的原始遊戲畫面或使用AI調整遊戲敘事時，我的熱情就沒有那麼高。
我相信這些進展將會帶來一些有趣的創新，比如測試玩家導航和路徑尋找的新方法，但我真心希望微軟的領導層能聆聽像Matthews這樣的創意者，並不會忽視遊戲開發核心的人類焦點。
在這個快速發展的AI時代，如何在技術與創意之間找到平衡，將是微軟未來在遊戲產業中成功的關鍵。AI的引入不應該取代人類的創造力，而是應該成為促進創意的工具，幫助開發者更好地表達他們的想法和故事。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
