NPC在游戏里真“活”了？全由AI操控，自己编故事还会学习？-易企推网

ChatGPT彻底引爆了AI领域，也点燃了各赛道玩家的热情。

NPC在游戏里真“活”了？全由AI操控，自己编故事还会学习？

以虚拟交互体验为例，就已经有不少新产品冒头。

不仅像Chat D-ID这类以ChatGPT驱动的虚拟女友bot花样百出，就连游戏AI NPC也变得火热起来，这几天知名游戏公司育碧要推出AI工具Ghostwriter一事，更是引起了巨大关注。

不过这些都还只是用AI驱动单人NPC对话。

如果能用AI操控NPC、甚至搭建出一个AI社会呢？

前不久，一个名为“活的长安城”的技术Demo引发讨论，其中NPC不仅全由AI操控，彼此之间还能互动：

要做的事也不会脱离性格和目标，如只想摸鱼翘班的捕快、立志当首席的舞女：

这场景，属实有点《西部世界》内味了！

但与《西部世界》不同的是，这些NPC没有预设剧本，也不会消除已有的“记忆”。

它究竟有何不同？又是如何运转起来的？

“活的长安城”，有何不同？

据上述Demo的发布方最新介绍，“活的长安城”是一个还在演进中的“AI社会”，背后由一个名叫GAEA的技术系统驱动。

（之所以还在演进中，是因为它只运转了30天，更像是一个社会雏形）

而以“活的长安城”为代表的“AI社会”具备以下特点：

包含一群身份多样、能互动的、受社会常识和反馈影响的AI

这些AI的生活环境开放，能受交互反馈影响产生文明，反过来影响AI未来生活

这也导致在身处“AI社会”的AI NPC，与其他虚拟世界如游戏中的NPC有很大不同。

首先，与众多为剧情设计的NPC相比，AI NPC有自己的目标和行动理由。

在不少游戏中，NPC的目的只是引导用户走完剧情，即便用AI生成对话，这一目标也不会改变。

但“AI社会”中的NPC不仅有各自的长期目标，当下也需要为生存等短期目标而考虑，换而言之，它们和人一样有需求，并根据性格和心情状态做出不同的行动。

此外，与其他游戏NPC不同的是，这些AI NPC还能“观察”其他角色的行动。

就像你走在大街上会观察路人一样，AI NPC也会在一定范围内观察你和其他NPC。如果有人吵架、或是举止异常，他们还会化身吃瓜群众上来围观。

最后，相比其他游戏NPC，这些AI NPC拥有社会常识，能“记住”看见和做过的事，并影响之后的行动。

例如舞女决定对路人出手援助，是因为她没有遇到过“受骗”的事情。如果她目睹或经历了类似事件，那么AI就会降低她援助别人的几率。

这些特点，也导致了“AI社会”不需要预设剧本，就能让AI NPC自己碰撞产生故事，积淀到社会中后又能回馈到NPC身上，反过来影响AI NPC的行动决策。

听起来很有意思，但具体到技术上，会发现实现起来并不简单。

拆解GAEA两大核心系统

从公开架构来看，GAEA分为灵魂系统和环境系统两个子系统。

这其中，灵魂系统相当于AI NPC的大脑和行动中枢，环境系统则包含“AI社会”的社会常识和物理信息等，它们彼此之间会相互影响交互。

先来看看灵魂系统，它被分为“记忆”和“策略”两部分。

“记忆”又分为内部状态和事件经历两个模块。内部状态用于建模AI NPC做事的“动机”，包含各种实时变化的状态值，如有钱就想摸鱼，不开心就想吵架：

事件经历则包括AI NPC一路观察或亲历的事情，用于给AI NPC的行动决策提供参考。例如AI小偷在大街上偷东西被捕快抓住过，它下次可能就不会在捕快出现的场景实施盗窃。

“策略”则分为上层宏观决策模型和下层交互模型。上层模型是一个长序列策略模型，它有点像AI的大脑，能够基于“记忆”中的社会常识信息+当下的环境系统做出决断，相当于给AI NPC制定一个整体计划：

下层交互模型则是通过符号系统建模的多任务模型，负责将上层模型做出的宏观决策进一步拆解细分，把整体计划变成一步步实际行动。

再来看看环境系统，它被分为“社会环境”和“物理环境”两部分。

“社会环境”包含了两方面的内容。

一方面，AI NPC之间通过交互和反馈生成的语言行为关系等信息，会被记录在这个系统里，持续影响AI NPC灵魂系统做出的行为决策；

（当然，灵魂系统驱使AI NPC做出的行动，也会反过来交互中对环境系统产生影响，形成系统自运转）

另一方面，它包含了运转“AI社会”所需要的所有人类社会常识，例如带有人类社会含义的状态标签（快乐、希望、金钱等）就包含在这个库中，而社会知识和规则也纳入其中。

“物理环境”就是场景中的各种物理数据了，包括风景建筑和商品水果等实物的建模信息、以及其他NPC的物理建模数据等，让NPC知道能与哪些场景数据发生交互，并指引它们做出具体的行动。

但即便GAEA背后的技术原理已经透露，具体如何实现让AI NPC“更像人”的效果，又是哪些关键技术提升了它的剧情生成细节，仍然是一个未知数。

带着这些问题，我们找到了GAEA背后的团队——超参数科技。

据其项目负责人张弛介绍，GAEA综合了不同模型能力，研发周期比想象中要长，大致分为两阶段：阶段一是搭建出完整的迭代场景和技术框架，也就是GAEA1.0；阶段二是着重提升GAEA的剧情生成和自然语言交互能力。

阶段一，团队主要依靠自研的AI BOT技术和长期实践积累的工程能力，一步步完成GAEA的技术选型，让虚拟场景“长安城”自运转起来。

这一阶段，不仅需要着重提升AI NPC的能力，包括丰富的行为表现和自然的语言交流等，来让它们看起来“更像人”，还需要不断改进技术方案和迭代路线，相当于将实验室的内容落地。在张弛看来，后者尤其难，不仅要考虑技术落地，还要具备从系统的角度思考整个NPC生态的产品思维。

他举例说，光是让NPC看起来“更像人”，涉及到的技术就不少。比如，让NPC根据昼夜等常识概念做出合理行动，涉及到模型对社会常识的理解与推理能力；给AI赋予“理想”和生存等现实目标，则要考虑建模NPC内在动机；而支撑NPC海量的行为表现，需要用到多任务强化学习等技术；而有效“记忆”信息提取，得通过特殊的编解码方式来解决……

阶段二，在系统已经能完整运转的基础上，团队引入了大语言模型来提升系统的生成效果。正如原理框架中展示，大模型提升了原有GAEA在目标拆解、AI常识推理和对话等模块上的能力，进一步提升系统的“转速”。

谈及下一步，张弛也做了小小透露，他说团队计划持续优化GAEA的技术细节，利用大模型去进一步提升NPC与真人交互的能力，以及整个生态的剧情生成能力，并对其他方向的AI NPC技术做一些预研布局。

当然，如何将GAEA输出到轻量化、可感知的产品上，建立合作机会，也是他们正在思考的方向。

公开资料显示，在推出GAEA之前，超参数科技已在“AI+游戏”领域取得成绩，包括率先在在3D FPS领域实现大规模商业化落地，AI bot在多款千万日活的头部产品中稳定运营，已经部署到全球50多个国家及地区等。

AIGC催生产业变革浪潮

AIGC这波浪潮推动下，各行各业正在迎来新一轮AI变革节点。

正如比尔·盖茨在《人工智能时代已开启》文章中所言，AI的到来将会极大地提升社会生产力，从而进一步改变人与人之间的交互方式：

整个行业都会围绕它重新定义。

一方面，AI的到来正在不断地提升社会生产力。

以大模型为例，它正在改变很多行业的工作方式、未来甚至能极大地提升行业的工作效率。

另一方面，对于产业本身而言，AI的出现又改变了人与人之间的交互方式，从而带来产品的新一轮爆发。

在红杉资本两位合伙人与GPT-3联合撰写的一篇名为Generative AI：A Creative New World的文章中，更是预测AIGC技术会如当年移动通信一样，诞生一轮“杀手级应用”。