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Google 研究人员创建了一个神经网络，无需使用传统游戏引擎，即可为经典射击游戏《毁灭战士》生成实时游戏玩法，从而在 AI 领域达到了一个重要的里程碑。这个名为 GameNGen 的系统标志着 AI 向前迈出了重要一步，它在单个芯片上以每秒 20 帧的速度生成可玩的游戏，每一帧都由扩散模型预测。

“我们推出了 GameNGen，这是第一个完全由神经模型驱动的游戏引擎，它能够在长轨迹上以高质量与复杂环境进行实时交互，”研究人员在他们发表在预印本服务器 arXiv 上的论文中表示。

这一成就标志着 AI 首次完全模拟具有高质量图形和交互性的复杂视频游戏。GameNGen 在单个张量处理单元 （TPU）（Google 定制的 AI 加速器芯片）上运行，以卓越的效率处理《Doom》错综复杂的 3D 环境和快节奏的动作，所有这些都不需要游戏引擎的常用组件。

AI 游戏引擎：价值 2000 亿美元的游戏行业的游戏规则改变者

自 1993 年发布以来，Doom 长期以来一直是技术基准，被移植到从微波炉到数码相机的一系列令人惊讶的平台上。然而，GameNGen 超越了这些早期的改编。与依赖精心编码的软件来管理游戏状态和渲染视觉效果的传统游戏引擎不同，GameNGen 使用 AI 驱动的生成扩散模型自主模拟整个游戏环境。

从传统游戏引擎过渡到 GameNGen 等 AI 驱动型系统可能会改变价值 2000 亿美元的全球游戏行业。通过消除对手动编程游戏逻辑的需求，AI 驱动的引擎有可能显著减少开发时间和成本。这种技术转变可以使游戏创作大众化，使小型工作室甚至个人创作者能够制作以前无法想象的复杂交互式体验。

除了节省成本和时间之外，AI 驱动的游戏引擎还可以为全新的游戏类型打开大门，其中环境、叙事和游戏机制会根据玩家的行为动态发展。这项创新可能会重塑游戏格局，使该行业从以大片为中心的模式转向更加多样化和多样化的生态系统。

从视频游戏到自动驾驶汽车：AI 驱动型模拟的更广泛影响

GameNGen 的潜在应用远远超出了游戏。它的功能为虚拟现实、自动驾驶汽车和智慧城市等行业带来了变革的可能性，在这些行业中，实时仿真对于培训、测试和运营管理至关重要。

例如，自动驾驶汽车需要能够模拟无数的驾驶场景，以安全地在复杂的环境中导航，而像 GameNGen 这样的 AI 驱动引擎可以高保真和实时处理地执行这项任务。

在虚拟现实和增强现实领域，AI 驱动的引擎可以创建完全沉浸式的交互式世界，实时适应用户输入。这可能会彻底改变教育、医疗保健和远程工作等行业，在这些领域，交互式模拟可以提供更有效和引人入胜的体验。

游戏的未来：当 AI 梦想着虚拟世界

虽然 GameNGen 代表了一次重大飞跃，但它也带来了挑战。尽管它可以以交互速度运行 Doom，但图形密集型程度更高的现代游戏可能需要更强大的计算能力。

此外，当前的系统是针对特定游戏（即 Doom）量身定制的，开发能够运行多个游戏的更通用的 AI 游戏引擎仍然是一项艰巨的挑战。

尽管如此，GameNGen 是迈向游戏引擎新时代的关键一步，在这个时代，游戏不仅由 AI 玩，而且还由 AI 创建和驱动。

随着人工智能的不断发展，我们可能正处于未来的风口浪尖，我们最喜欢的游戏不是来自代码行，而是来自机器的无限创造力。

这一发展还为游戏创建和交互开辟了令人兴奋的可能性。未来的游戏可以实时适应玩家的操作，动态生成新内容。AI 驱动的游戏引擎还可以显著减少开发时间和成本，从而有可能使游戏创作大众化。

当我们站在游戏新时代的边缘时，有一点很清楚：人类创造力和机器智能之间的界限正在模糊，这预示着我们几乎无法想象的数字娱乐未来。通过 GameNGen，Google 研究人员让我们看到了那个令人兴奋的未来——在这个世界里，我们的虚拟体验的唯一限制就是对 AI 的想象力。

抽象
我们推出了 GameNGen，这是第一个完全由神经模型驱动的游戏引擎 这支持在长轨迹上以高质量与复杂环境进行实时交互。GameNGen 可以在单个 TPU 上以每秒超过 20 帧的速度交互式模拟经典游戏《DOOM》。 下一帧预测的 PSNR 为 29.4，与有损 JPEG 压缩相当。 人类评分者在区分游戏短片和模拟剪辑方面仅比随机机会略好。GameNGen 的训练分为两个阶段：（1） RL 代理学习玩游戏并记录训练过程，以及 （2） Diffusion 模型经过训练，以生成下一帧，以过去的帧和动作的顺序为条件。 条件增强可以在长轨迹上稳定地生成自回归。