重要! 個個AI模型都話可以處理長文和大量數據? Deepseek只係中游,Grok3 GPT4.1都要輸俾佢?

Xbox搞AI遊戲? Muse模型解構,舊Game翻生有望?

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剖析Muse:Xbox的生成式AI推進

每間科技公司都在努力將人工智能融入其服務和產品中。隨著母公司微軟在這一普遍且具爭議的技術上進行了大量投資,Xbox也開始跟進,推出自己的生成式AI——Muse。

微軟遊戲部門的高層宣布了Muse,這是一個專為遊戲設計的生成式AI模型。根據微軟的官方聲明,Muse擁有對3D遊戲世界的“詳細理解,包括遊戲物理以及遊戲如何對玩家的控制器操作作出反應”。該公司表示,Muse可以“創造由AI渲染的一致且多樣的遊戲玩法”,從而“賦能遊戲創作者”。

這個模型是微軟研究部門和Xbox Game Studios開發者Ninja Theory(《地獄之刃2》)合作的成果。它是基於Ninja Theory 2020年多人遊戲《Bleeding Edge》七年的玩家遊戲數據進行訓練的。兩隊的研究結果已發表在《自然》雜誌上。

Muse的工作原理是生成反映玩家輸入的遊戲圖像。例如,在《Bleeding Edge》中,玩家可以按下所需的輸入來向前衝刺並跳過環境中的空隙,Muse將通過一系列的AI圖像來反映這一過程。理論上,開發者可以利用這種工具快速迭代物件在關卡中的放置等創意想法。

微軟並不是唯一一個探索將AI應用於遊戲領域的公司。科技億萬富翁埃隆·馬斯克早在去年11月就曾推文表示,他打算啟動一個使用AI來指導開發的遊戲工作室。

目前微軟的技術面臨的挑戰是,生成的圖像質量較低。Muse生成的圖像分辨率僅為300×180,這與當今視頻遊戲的高清標準相距甚遠。然而,微軟的高層相信,這項原始技術至少有一個潛在的應用案例:遊戲保存。

微軟遊戲CEO菲爾·斯賓塞在關於Muse的7分鐘介紹視頻中表示:“你可以想像一個世界,從遊戲數據和視頻中,模型可以學習舊遊戲,並真正使它們可攜帶到任何可以運行這些模型的平台。”他強調,這些模型能夠完全了解遊戲的運行方式,而不需要原始引擎在原始硬體上運行,這為未來帶來了無限的可能性。

雖然Xbox可以利用這項技術來保護舊遊戲,但在經濟壓力日益增大的行業中,這樣的使命難以令人信服。近年來,無數開發者無論遊戲表現如何都失去了工作,企業不斷尋求降低財務支出的方法。

Xbox承認,Muse遠不能取代人類在遊戲中的重要角色。然而,如果有一天Muse能夠從數千小時的遊戲影像中恰當地重建舊遊戲,難以想像遊戲行業不會跟隨其他行業(如電影、社交媒體、教育和新聞)受到的AI影響。

此外,Muse的應用案例乍看之下似乎模糊不清。用AI模型複製受過專業訓練的專業人員的設計決策、遊戲體驗和更廣泛的經驗專業知識的可行性,並不如真實的人進行真實的開發來得令人興奮。作為玩家,我並不希望遊戲公司在一項可能需要12年才能複製舊遊戲的技術上投入數億美元,而這些資金本可以用來支持那些希望在未來12個月內仍保有工作的開發者。

我並不是一位經驗豐富的開發者。對於那些尚未對微軟的宏偉揭示感到失望的開發者來說,這項技術可能仍具有潛力。最終,微軟表示,Muse的使用將取決於每個開發團隊的選擇。

微軟的一位發言人告訴《Inverse》:“我們已經授權Xbox的創意領導者決定生成式AI的使用。並不會有一個適用於每個遊戲或項目的單一解決方案,方法將基於每個團隊的創意願景和目標。”

但作為玩家,這次的推出並不令人信服。即使是其最佳的應用案例,在面對更便宜、更可靠的替代方案時似乎也顯得多餘。

無論公眾的反應如何,Muse都可能會繼續發展。但是,正如許多之前提出的AI技術一樣,Muse似乎是一個尋找問題的複雜且昂貴的解決方案。

在這裡,我想強調的是,雖然AI技術的發展無可避免,但我們更應該關注其對遊戲行業及開發者的長期影響。是否會導致工作機會的流失?還是能夠促進創新的發展?這都是玩家和業界應該深思的問題。

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。

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