专家说

　　昨晚 ，Microsoft宣布了Muse的宣布，这是一个新的“生成AI突破”
，旨在帮助“游戏玩法 ” 。

　　该公司还根据Xbox Studio Ninja Theory的多人游戏出血边缘出版了一些AI生成的游戏录像的粒状GIF。（这些图像的大小是微型的，大概是为了避免突出一些闻名的AI
。）

　　最后 ，微软声称缪斯将“从根本上改变我们将来的维护和体验经典游戏”
，并且该算法可以用来使旧游戏与“任何设备
”兼容。

　　介绍Muse：我们为游戏玩法构想设计的第一个生成AI模型 。

　　对微软宣布的反应很迅速，社交媒体响起 ，帖子指出
，是的，微软绝对会跳上科技行业的AI Buzzword潮流 - 但也暗示Xbox即将开始使用Muse泵出AI Slop
。

　　值得庆幸的是 ，某人比微软本身做得更好
，因为他本身就解释了缪斯的实际在做什么 - 而该人是AI研究员和游戏设计师Michael Cook博士。

　　对于背景而言，库克是AI在游戏中的专家 - 他是建立人工智能的人 ，看看它是否可以在整整十年前赢得游戏果酱
，他的工作欧洲裔欧洲人曾多次涵盖 。他还是伦敦国王学院的高级讲师，并广泛发表并谈到了AI的主题
。

　　当库克在Muse的一篇扩展博客文章中列出时 ，AI模型没有生成游戏玩法或创建自己的原始想法。

　　简而言之，缪斯（Muse）被喂给了七年的录像带
，其中的人们玩了一个单一的游戏 - 在这种情况下，出血边缘 - 查看它是否可以产生更多的游戏镜头 。

　　（如果这一切听起来都很熟悉 ，这类似于Google用于生成经典第一人称射击游戏录像的过程
。）

　　那么
，这一切的意义何在呢？好吧，正如库克所写的那样 ，Microsoft的研究人员可以要求Muse预测如果进行游戏的更改可能会发生什么。

　　库克解释说：“他们制作了一种工具
，让游戏开发人员使用现有的游戏概念编辑游戏级别，例如将跳板添加到以前没有一个地方的地方 。”

　　“然后 ，他们将这个新的水平介绍给了他们的模型
，并要求它展示它认为从这个新位置上玩的球员的镜头
。 ”

　　换句话说，这个想法是缪斯可以用作快捷工具 ，用于预测和可视化游戏玩法如何适应开发人员的特定输入。而且
，至关重要的是，开发人员仍然是人类 。

　　穆斯（Muse）的AI生成的游戏录像忍者理论多人游戏出血边缘。|

　　微软关于MUSE的研究论文说 ，为了成功，需要了解AI模型才能了解持久性
，一致性和多样性
。换句话说，如果提供了人类的输入 ，则AI需要确保该输入的效果仍然存在
，无论发生什么其他事情，并且在适应一系列玩家行为的同时 ，效果保持相似。

　　例如
，说一个人将跳垫添加到游戏水平上 。论文说，缪斯必须预测游戏录像以反映这一点 ，这也确保了跳板持续存在（不删除它！）
，每次都会做出相同的反应（应该始终使玩家跳跃），无论发生什么其他情况（即使其他玩家激活它 ，也应该适用）
。

　　库克继续说：“本文并不是关于'生成游戏'或'创意'的'或'创意'。“这是关于这些研究人员思考人们将如何使用这些工具的含义 。
”

　　值得注意的是
，论文中没有什么可以讨论Muse被添加到团队发展过程中的含义，并强烈厌恶使用AI
。

　　就是说 ，在昨天Xbox的博客文章中，Microsoft Gaming AI Exec Fatima Kardar表示
，该公司只是“在Xbox的这里授权创意领导者，以决定使用Generative AI的使用” - 建议目前没有Microsoft的特定任务来使用AI。

　　但是 ，即使缪斯仅用于有限的目的
，库克也对它是否完全可行也有进一步的疑问 。

　　库克写道：“这不是一个实际的过程
。 ”“令人印象深刻的是，它可以使用视觉信息来执行此操作 ，因为照明
，摄像头，用户界面等诸如AI模型可以处理的事情很多。

　　“但是最终 ，即使使用了所有这些数据
，所有时间都花在注释数据集上，依此类推 ，它仍然只是能够生成预测玩家行为的镜头 。
”

　　这样的系统目前缺乏任何实际用途
，非常昂贵，并且需要任何开发人员已经拥有大量的游戏录像 ，首先是缪斯群体摄入
。

　　库克继续说：“这背后的研究团队可能会认为，随着时间的流逝
，它将变得更加有效，这可能会使小型开发人员更实惠或更具处理方式。”“但是 ，这仍然提出了一个问题
，即我们如何获得人们首先玩游戏的录像带 。

　　如果您已经开发了几个月，那么您将没有足够的镜头 ，即使我们使系统能够使用较少的输入数据运行
，也必须需要最低水平才能理解完整的游戏逻辑。因此，我认为这里不仅有一个问题 ，不仅是现在是否有意义作为工具
，而且是否可以理解它
。 ”

　　最后，在游戏保存上。

　　Xbox负责人菲尔·斯宾塞（Phil Spencer）昨天在Muse上的视频中说：“您可以想象一个世界 ，从游戏玩法和视频中
，模型可以学习旧游戏，并真正使其可移植到这些模型可以运行的任何平台上 。
”“我觉得这真的很令人兴奋
。”

　　库克坦率地称斯宾塞的评论为“白痴 ”。

　　库克写道：“我的意思是 ，从某种意义上说，任何东西都是保存工具 。
”“我可以请我朋友的五岁儿子画一张蜡笔图片
，说明他认为《最终幻想8》的结局，这仍然可以算作某种游戏的保存
。”

　　库克说 ，尽管AI增长了十年
，但尚无方法可以衡量AI模型捕获的内容以及未捕获的方法。缪斯能够根据七年的录像提供一款相当简单的视频游戏的粒状GIF，但这并不是解决游戏或玩家可以做什么的所有可能结果的解决方案 。

　　库克总结说：“这绝对不是游戏保存的解决方案
。 ”游戏考古学家弗洛伦斯·史密斯·尼科尔斯（Florence Smith Nicholls）关于数字游戏的归档。“保留游戏体验意味着什么？即使该模型是对原始可执行软件的完美复制 ，这并不是游戏保存的全部内容 。一种游戏镜头的生成模型可能曾经是一个不错的库里奥可能是一个不错的库里奥
，但在真实的保存过程中，我们总是在其他方面处理问题
。”

　　上个月 ，Take-Two Interactive老板施特劳斯·泽尼克（Strauss Zelnick）对他对AI的看法进行了评价
，他说“人工智能是矛盾的，没有这样的事情
”。