嵌入式生成AI将为游戏角色提供动力

UNITY

全球领先的实时3D内容创作和运营平台Unity最近推出了Sentis，这是一项帮助开发者将生成的人工智能模型融入使用其平台构建的游戏和其他应用程序的功能。Unity一直致力于推动创作大众化，通过提供一系列3D创作工具和一整套全面的解决方案，将内容从二维、离线和单向的传播形式转变为三维、实时和深度交互的形式。Unity经常被用作游戏引擎，视频游戏已经使用人工智能几十年了。但是，强大但不可预测的尖端生成模型带来了独特的挑战。

Central Casting AI的联合创始人兼首席执行官Jeff Orkin博士表示：“这是有道理的，因为我确实看到，无论是小型创作者还是大型工作室，不同规模的游戏开发商都对这些新的人工智能技术感到好奇并有兴趣。但是他们担心成本，不想受惠于第三方公司，因为每次用户与游戏或游戏中的角色交互时，都需要进行API调用。”

Orkin为F.E.A.R.开发了人工智能，这是一个2005年的标题，因将游戏引入“自动化规划（automated planning）”概念而受到赞扬，这是以目标为导向的方法，可以产生更有效、更动态的人工智能代理。Central Casting AI将这一点与生成人工智能的最新进展相结合，构建大型“规划域（planning domains）”，支持广泛的人工智能动作，包括与游戏中对象的对话和互动。

这项技术很强大，但它突出了开发人员在尝试构建更先进的人工智能时所面临的限制。规划领域广泛但固定，因此不会出现规划领域之外的行为。Central Casting的产品在亚马逊网络服务上运行，因此需要连接互联网。根据开发人员的需求，这些特性可能是优点，也可能是缺点，但只代表一条可能的路径。

Unity的Sentis目前处于封闭测试阶段，为开发者提供了一条以前不可能探索的替代路线。Unity首席技术官Luc Barthelet在一份新闻稿中表示：“有了Unity Sentis，设计师可以在从移动设备到控制台再到网络和PC的设备上构建依赖推理的游戏循环，即通过机器学习模型输入数据的过程，而不存在云计算成本或延迟问题。这将用于运行NPC角色……或者重新设计游戏，甚至它可以用效率高出1000倍的东西取代物理引擎。”

更简单地说，Sentis让开发者可以选择在Unity应用程序中构建生成性人工智能模型，并在消费级硬件上运行，包括从iPhone到Xbox的一切。这是3D实时开发环境的第一次，与Unity的上一次开发ML Agents Toolkit相比有了重大变化，后者在运行之外进行操作，这意味着它没有集成到实际实时驱动游戏环境的代码中。

纽约大学计算机科学与工程副教授、Modl.ai联合创始人Julian Togelius解释道：“[Unity ML Agents]在学生和人工智能研究人员中很受欢迎，他们可以更容易地使用Unity来构建实验环境。但在单独的过程中运行模型会使根据模型发布游戏变得更加复杂，并会带来性能损失。集成到Unity运行时既有助于解决性能问题，也有助于部署到多个平台。”

开发者与生成人工智能不可预测的潜力作斗争

Sentis可能会帮助开发人员应对在Unity中实现人工智能模型的挑战，但这并不意味着这是一个稳操胜券的事。

Charmed.ai首席执行官Jeremy Tryba强调了这一点。他的公司开发工具，帮助开发人员将生成性人工智能引入3D实时环境，但专注于所谓的特性产出，例如增强墙或NPC身体的几何定义以及所合成的纹理，使其看起来逼真 ——这在任何3D游戏、电影或应用程序中，都是一个成本高昂且耗时的元素。Tryba说：“要建立好的模型，很大程度上是要了解训练集，我认为，在获得正确的数据来驱动人们真正希望进入游戏引擎的实时模型之前，我们还有很长的路要走。”

这指向了一个熟悉的问题：生成的人工智能模型是不可预测的。但是，在Sentis允许的情况下，实时运行人工智能模型将给开发者带来意想不到的结果。

即便如此，Sentis对寻找捷径的开发者来说可能很有吸引力——这是所有软件开发者，尤其是游戏开发者迫切需要的。Regression Games创始人兼首席执行官Aaron Vontell表示：“归根结底，很多游戏开发商都想专注于构建游戏，对吧？他们不想专注于与游戏更平行或与核心分离的东西。我看到的是，很多工作室都想使用人工智能工具，让人们更容易完成一些更单调且更困难的任务。”

虽然在游戏运行时嵌入人工智能模型一开始可能会带来更多的不可预测性，但它为最终将模型更牢固地置于游戏开发商的控制之下提供了希望。这是一个重要的区别。通用的第三方人工智能模型，如ChatGPT，是不透明的，它支持各种可能与特定游戏或应用程序无关的功能。将模型引入运行时提供了一个机会，可以构建具有精确功能的更可预测的模型。

Orkin说：“我认为，如果你能在自己的引擎中运行模型，这意味着你可以控制模型本身，你可以选择用什么数据训练它，这可以让你更好地控制它可以做的事情。”

这种可能性需要数年才能实现，但Unity决定将人工智能与Sentis一起引入运行时是第一步，它的竞争对手——比如Unreal Engine——可能会紧随其后。