《游戏人工智能发展报告2023》发布 ：游戏为人工智能发展提供“加速器”
5月9日，第三届腾讯STAC科创联合大会在蓉举办，会上，厦门大学哲学系游戏哲学研究中心发布了《游戏人工智能发展报告2023：历史演变、技术革新与应用前景》。为进一步探讨游戏AI发展和未来，厦门大学游戏哲学研究中心开展“游戏与人工智能前沿探索论坛暨《游戏AI发展报告》发布研讨会”。厦门大学哲学系系主任、教育部长江学者特聘教授朱菁在致辞中指出，“人工智能发展的若干个里程碑事件，实际上都与游戏息息相关。”
在本次论坛上，厦门大学哲学系游戏哲学研究中心发布了《游戏人工智能发展报告2023：历史演变、技术革新与应用前景》（以下简称“报告”）。报告提到，以深度学习为代表的人工智能技术，已经开始普遍地被用于游戏制作与运营过程中；电子游戏也促进了人工智能技术的发展，甚至作为人工智能技术的“加速器”，开始孵化通用人工智能。
本次论坛聚焦探讨游戏人工智能的最新进展和未来发展方向，来自清华大学、北京理工大学、湖南师范大学的专家学者，及来自商汤智能产业研究院、天风证券、腾讯研究院的业界代表出席了论坛。
（“第三届腾讯STAC科创联合大会——游戏与人工智能前沿探索论坛暨《游戏AI发展报告》发布研讨会”现场）
游戏和人工智能相伴相生，电子游戏为人工智能发展提供“加速器”
厦门大学哲学系系主任、教育部长江学者特聘教授朱菁在致辞中指出，游戏产业与人工智能技术是相互促进、携手发展的。研究游戏与人工智能的相互关系，可以提供一个更具时代特征的视角，有助于更好了解游戏是什么，了解如何助力游戏与人工智能的共同发展。
（厦门大学哲学系系主任、教育部长江学者特聘教授朱菁）
厦门大学游戏哲学研究中心秘书长詹好介绍了报告的几点研究发现：
第一，电子游戏与人工智能自诞生之日起就结下了不解之缘，二者相生相伴，相互助力已有70余年。电子游戏不仅帮助人工智能的先驱者们确立了研究的目标和任务，同时也向社会生动地展示了人工智能的强大能力。历史上几乎每次人工智能在社会影响力上的突破，都与电子游戏有着莫大联系。
第二，以深度学习为代表的人工智能技术，已经开始被游戏产业普遍使用。一方面，人工智能技术不仅可以生成强可玩性的游戏关卡，同时还可以生成高质量的游戏图像、游戏音乐和游戏文本，这为游戏开发节省了大量时间与资源；另一方面，人工智能技术的加入也为游戏内容和游戏交互带来了无限可能。
第三，电子游戏也促进了人工智能技术的发展，甚至作为人工智能技术的“加速器”，开始孵化通用人工智能。电子游戏为人工智能体的训练提供了一个安全、可靠、高效、可控以及低成本的、可重复利用的环境。游戏环境不仅为人工智能的训练和测试提供了源源不断的数据，同时也隔绝了现实世界中的实验所面临的种种风险。
第四，电子游戏往往被看作是构建类人级别人工智能的理想场景。近年来，电子游戏中任务的多样性和复杂性，逐渐催生出了能够完成多项任务的通用人工智能体，推动了通用人工智能技术发展。
第五，游戏人工智能的溢出效应开始显现，相关成果在多个领域得到应用。游戏人工智能的相关技术目前已在商业决策、自动驾驶、医疗诊断、艺术文化和虚拟现实等领域得到了应用，并将为更为广泛的现实社会场景提供帮助。同时，电子游戏产业为人工智能技术的发展积累了丰厚知识，培养了大量人才，沉淀了重要数据，这将会是未来生产力革命的关键。
（厦门大学游戏哲学研究中心秘书长詹好）
论坛上，多位专家学者充分肯定了游戏在AI发展历程中所扮演的重要角色。
厦门大学信息学院副院长张俊松结合团队的前期研究成果，从游戏、人工智能与脑科学的交叉融合和相互促进视角分享了报告。他表示，一方面，游戏的体验过程，必定伴随用户一系列复杂的交互行为和脑认知活动，因此引入脑科学与人工智能新方法，对游戏用户的行为和认知状态进行量化分析，有助于深入理解游戏活动的本质，可为游戏研究提供科学依据和理论支撑；另一方面，采用前沿的人工智能技术，特别是结合有效的人工智能生成内容（AIGC）方法，可为游戏行业提质增效提供新的技术途径。
（厦门大学信息学院副院长张俊松）
商汤智能产业研究院院长田丰认为，游戏的发展和人工智能的发展是融为一体的。游戏是人和现实世界交互，在数字世界的一种投影。进入人工智能2.0时代，随着AIGC技术的快速发展，不论是游戏研发还是科研都面临着生产效率的提高。以数字孪生技术为例，当前借助游戏研发经验以及AI，能够更低成本、更快速地完成数字孪生模型的搭建。
（商汤智能研究院院长田丰）
天风海外分析师樊程安吉提到，人工智能与游戏结合，能够推动游戏技术和体验的提档升级。例如智能NPC技术，可自由交互的文本或者说语言交互的游戏人物，可以给游戏人物自定义不同人物的性格，带来更多玩法创新的可能性。“AI对于游戏来说能够创造更大的价值。在AI的帮助下，游戏或将焕发出此前从来没有见到过的内容形态。”
（天风海外分析师樊程安吉）
游戏人工智能的学术研究和产业应用价值广受关注
游戏在以人工智能为代表的前沿科技领域中发挥的作用，近年来吸引了多个国家加大对于游戏产业的扶持力度。
如2022年10月，俄罗斯《生意人报》发文表示：从2019年开始，俄罗斯政府逐步意识到游戏产业的重要，并计划开始为游戏产业出台相关扶持政策，具有历史和社会意义的游戏项目将优先享受政府的一系列扶持政策。同样的，2022年11月，欧洲议会通过了电子游戏产业发展决议的38条新政，扶助全欧“电子游戏生态系统”的发展。新政强调深挖游戏背后的科技价值，重视和促进游戏科技与人工智能等前沿技术融合发展，发挥游戏科技与全球前沿技术共同成长的引领作用。
游戏与人工智能的关系，也引起了学界的广泛关注。据相关研究报告发现，1971年到2015年间，与电子游戏相关的人工智能研究论文数量不到1000篇，但从2015年到2022年的7年里，相关论文数量就达到1625篇，其中17篇成为《自然》（Nature）和《科学》（Science）的封面文章。游戏的快速发展直接促进了学术研究的繁荣。
圆桌研讨以“游戏与人工智能的未来”为主题，与会嘉宾结合不同行业的实践，多维度探讨了游戏科技价值外溢的趋势。
（圆桌研讨现场）
北京理工大学副教授薛少华指出，游戏引擎其实本身就可以算是一种游戏。它像《马里奥制造》一样，把生产力交给玩家，使得玩家既是创作者，也是消费者。他认为这种开放性的互动发展可能是未来游戏产业的趋势之一，当制造游戏的成本降低，游戏产业中的低门槛、开放性等优势可以和其他行业结合起来，用人工智能大模型弥合沟通的鸿沟，打造高度实用的生产力工具。
湖南师范大学哲学系讲师张含从玩家角度讲述了AI发展对游戏产业的帮助。如现在许多独立游戏，虽然拥有好的思路和想法，但受限于技术和资金无法付诸实践，如果能加入AIGC的技术，可能可以在降低技术门槛、减少资金消耗的前提下创造出更好的作品。并展望了若在游戏中运用更多AI技术，能带来更新的游戏玩法，包括更智能化的NPC。
清华大学经济管理学院博士后吴晨介绍了游戏技术反哺其他行业的案例，如教育领域里让高校学生利用游戏AI技术打造的平台，有助于提升学习技术的能力；在医疗领域，游戏技术能通过震动反馈等方式提高听障人群的生活质量；在文化遗产保护领域，如数字长城、数字藏经洞、数字中轴等项目都验证了游戏技术的破圈反哺作用。
针对目前人工智能争取更广泛应用的探索时所面临的数据不足和训练场景受限的问题，腾讯研究院高级研究员曹建峰指出，游戏及游戏AI技术可以成为破题之法。他认为现阶段AI的发展一直处于1.0阶段，还需高度依靠真实世界的数据来训练，但游戏及游戏AI技术将会推动人工智能进化为2.0阶段，我们将能使用仿真、合成的数据，去更好地训练AI模型。
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但以亚马逊的推荐系统为例，它是一个交易性人工智能平台的强大引擎。人们可能已经观察到它的能力，这个系统可以不断学习。本质上，大批购物者正在“教导”亚马逊人工智能系统，以便更好地展示可能出售的商品。也就是说，将一件商品与过去展示的另一件商品相匹配将促进销售，可以将半关联的概念联系起来(例如灯架与摄影设备)。
另一方面，这种高端的人工智能系统需要庞大的计算平台来处理所有这些数据。对于使用小型服务器的用户来说很难为此类系统提供支持。显然，亚马逊网络服务公司拥有世界领先的计算平台。
3.Pandora
对于那些认为人工智能将会取代人类工作的人们来说，Pandora人工智能系统就是一个与人类合作的例子。首先，Pandora通过音乐专业人员的帮助来分析和分类歌曲。Pandora着眼于歌曲的450种属性进行分类，从声乐风格到节奏感。
当其人工智能算法工作时，根据大量用户对其歌曲库的响应，结合了来自用户的大量推荐。然后，人工智能系统可以批量分组和呈现对于用户具有意义的歌曲。
4.Cogito
这无疑是人工智能最活跃的领域之一：在销售和客服电话中使用人工智能，可以增强与客户的情感联系。具体地说，使用人工智能互动比人类更具移情能力。当然，这是人工智能使用的一个前沿。
Cogito(拉丁语的意思是“自我意识”)使用了人类互动的关键真理：它不仅仅是词语的表达意义，而且是词语的表达方式、情绪、节奏和感觉。
Cogito软件可以实时分析对话，提供有关正确和错误的线索和提示。也许对话者可能切入太多主题，或者反应不够快。应用程序提供基于颜色的警告和更新。该软件可以分析数百条线索，以确定对话的情感质量。
5.Nest
推动人工智能增长的关键因素之一是资金雄厚的厂商之间的竞争，希望在早期获得市场份额。以谷歌公司旗下的家用恒温器Nest为例，其部分目标是将谷歌公司的人工智能构建到设备中，用来应对苹果Siri和亚马逊Alexa的不断增长。
Nest使用人工智能来适应人类的行为模式，获得恒定的输入线索，并在家中工作时做出更准确的反应。在业主设置系统一段时间之后，Nest可以自己整合输入。
无论如何，智能家庭设备(物联网设备)无疑是争夺人工智能市场支配地位的关键战场。让一整组智能家庭设备协同行动，它们可以响应家庭成员的指令，并根据其行为学习，这显然是人工智能在家庭应用中的未来。
6.Boxever
总部位于爱尔兰的Boxever公司推出其Boxever“个性化平台”，其主要目标是旅游业。其基于云计算的平台允许旅游公司创建一个单一的客户视图，从而为客户提供更有效的营销。它的目标是通过单独针对客户来改进销售过程。如果人工智能可以在一对一的基础上定制交互过程，理论上它可以更有效地服务(并销售给)客户。
Boxever公司的方法承认竞争的关键部门是客户体验。如果零售商更加谨慎地满足客户的需求，将会在电子商务竞争中获胜。而使用智能软件比人工销售代表的成本要低得多。
7.AIRobotics、Humanoid和其他
人工智能为机器人的应用提供动力，其中包括加州大学伯克利分校的BRETT和麻省理工学院的MITdog。Sophia就是一个受到媒体热捧的人工智能机器人的例子，它和NBC电视台主持人JimmyFallon在“今夜秀”上聊天和唱歌。
除了流行文化的喧嚣之外，还有各种规格和大小的人工智能机器人。例如iRobot公司的RoomBA980吸尘器采用了人工智能技术，可以在家中完成各种清扫工作。该公司声称，Roombas公司已售出1000多万台RoomBA980吸尘器。
8.垃圾邮件过滤器
人工智能的核心就是学习。而使用机器学习和其他人工智能技术，软件系统将变得更智能，无需人工协助。
当然，采用人工智能防止垃圾邮件是一个迫切需要机器学习的领域。工作人员(甚至是团队)难以跟上垃圾邮件的增长。例如，Gmail会部署机器学习算法来过滤(大部分)垃圾邮件。
为此，垃圾邮件过滤器试图更快地跟上垃圾邮件发送者的工作，他们不断采用创造性的方法来欺骗收件人。垃圾邮件过滤器中的人工智能会持续扫描元数据，例如发件人的位置或主题行中的关键字。如果无法学习，垃圾邮件过滤器将在几天之后无法运行。
人工智能技术是使用来自人类的输入：因为对于一个用户具有价值的优惠券对于另一个用户来说则是垃圾邮件。特定用户如何对邮件流进行分类必须是垃圾邮件过滤器学习的一部分。
9.网上银行业务
银行为用户提供方便的优惠：扫描其支票并将其金额存入移动设备中，无需去实际的分支机构存款。其问题是：这样做需要机器来阅读用户的签名，这是一项既混乱又令人困惑的工作——甚至对工作人员来说也是如此。
在其他供应商中，MitekSystems公司采用专门从事基于软件的身份验证。其人工智能技术利用计算机视觉和机器学习使移动到银行的交易安全。
例如，Mitek公司采用视觉算法对银行交易中的无数ID格式进行分类。其核心是光学字符识别(OCR)软件，它扫描文档并将数据转换为可编辑的格式。可以使用人工智能调整OCR软件以准确提取个人签名或指纹。
10.贷款和信用卡处理
当消费者申请信用卡或贷款时，消费者信用评分(FICO)(通常在300到850分之间)将起到至关重要的作用。在过去，贷款工作人员审查了这些贷款和信用卡申请。虽然仍有很多工作人员，但许多关于信用卡的决定或者是否接受消费者的申请，都是由机器学习系统做出的。
同样，学习是这个过程的核心部分。银行管理人员可以设置他们希望当前信贷标准是宽松还是紧缩的参数。但他们希望银行的机器学习系统能够随着时间的推移而学习，以便更密切地确定哪些申请人是安全的借贷者。
11.Lyft和Uber
没有人工智能和机器学习技术，共享单车是不可能存在的。具体来说，票价、预计到达时间以及它将要走的路线：这些都是人工智能计算出来的。
人工智能即时进行大量计算。如果没有一个分析情况的机器学习系统，然后将结果数据路由到用户和驱动程序的应用程序，这些计算的数量和复杂性将是不可能的。当然，Lyft和Uber公司将其记录在自己的系统上，这两家公司拥有关于用户模式的大量数据。
在未来，这些服务预计将出现无人驾驶汽车的时代(尽管这种情况发生时最多仍然模糊不清)。如果没有人类驱动程序的元素，运行系统的过程将成为更纯粹的逻辑机器学习计算。从理论上说，这将导致共享乘车服务的成本下降，甚至可以节省雇佣驾驶员的成本。
12.社交网络
主要的社交媒体网络是人工智能发展的核心驱动力。特别是Facebook公司似乎采用了人工智能的各方面功能。例如，其算法定义了用户的时间轴，决定是否在其时间轴上显示或不显示其朋友的某些帖子。Facebook公司知道，如果某个用户的每位朋友都被展示出来，那么时间表就将变得很混乱，以至于它会让人感到厌烦。因此，时间轴算法可以了解用户与谁进行交互以及其通常忽略的对象。
对于Facebook而言，最重要的是，社交网络使用人工智能来帮助个性化为用户提供广告的方式，因此它具有一定程度的广告显示相关性。需要注意，Facebook允许用户评论广告与时间线的相关性;每个用户评论都有助于系统学习并变得更精细。由于他们使用人工智能微调显示系统的方式，Facebook和谷歌在整个网络广告市场的比例非常高。
此外，Facebook使用图像识别人工智能技术来识别照片中的人脸，因此它可以邀请用户为其添加标签。毫不奇怪，考虑到照片对Facebook的重要性，Facebook在面部识别技术上投入了大量资金。采用机器“读取”照片是当今人工智能时代最为显著的进步之一。返回搜狐，查看更多