chatgpt能做系统测试吗 抄别人还抄自己,ChatGPT能做游戏吗?

AI资讯9个月前发布 fengdao
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GPT和AIGC在创意领域的潜在应用

美术资源生成

在红杉资本合伙人撰写的文章 AI: A New World中,作者曾表示,AIGC在游戏行业的应用场景可能是生成型内容的重要方向。最为直观的就是游戏美术和AIGC内容的关联性。有投资公司曾研究AI和娱乐行业的发展后指出,AIGC可能会为一些游戏公司的美术资源生成带来效率提升的同时,让制作成本大幅降低。以往需要数天乃至数周时间做出的一副原画作品或者是营销向设计作品,能通过AIGC的手段在几分钟内通通搞定。

(来源:红杉资本 AI: A New World)

不过,游戏行业的大多数产品对美术资源的要求非常高,特别是在艺术指导的前提下,需要美术风格的统一,同时注重各类细节的表达,以及作品中的各素材联系的合理性和逻辑性,像这类的绘画类AIGC平台的发展,短期内对于游戏美术资源的替代性并不会那么强。但是,根据游戏原画师的说法,AI绘画能在游戏美术设计师的前期创意和构思阶段提供不少的辅助,帮助原画师在寻找设计灵感的阶段做出创意参考。

游戏剧情生成

Cyber 曾发布过AIGC引擎 ,支持用户在里面用自己的语言实时地生成各种不同剧情,这意味着通过未来的AI工具,游戏可能可以实现千人千面的剧情体验,感受极为不同的游戏走向和结局,甚至可以在游戏内展开一直延续的剧情互动。结合开发者的人工控制,这项功能被一些人认为可以为文案和剧情创作提供更多不一样的可能性。

游戏关卡设计/游戏编写

游戏一直被当做用于训练AI模型的场所,但目前这一形式可能发生了一些变化。利用这类AI工具,有人发现了一种使用大型语言模型生成游戏关卡的方法,这为生成式AI影响游戏设计打开了又一扇大门。在近期发表的一篇论文: Open-Ended Large 中,研究人员详细介绍了一种使用GPT-2为马里奥和索尼克等旧平台游戏生成游戏关卡的方法,而且可以通过文本提示提供“可控级别的生成”。

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此外,随着GPT4的重磅推出,设计师 测试了这一工具的游戏编写能力,仅用60秒就编写出了经典小游戏《Pong》。他还表示,此前GPT-3.5需要人类辅助代码实现或者bug的修改,但GPT-4已经可以直接独立完成编写。

游戏内对话程序/NPC系统

虽然随着年底的大火才将这一类AI工具带到大众视野,但是类似的AIGC技术已在游戏行业有所运用和实践。知名游戏厂商R星在旗下游戏《GTA5》和《荒野大镖客2》中就将AIGC技术运用到NPC系统和人物建模等方面;《逆水寒手游》官方也表示已经在游戏中实装了“完全由AI驱动的高智能NPC”,这些NPC能和玩家自由对话,并且基于对话内容,自主给出有逻辑的行为反馈。

人工智能的进步和更多AIGC技术在游戏开发流程中的接入,或将带来一个玩家与NPC互动的新时代,并进一步提升游戏的沉浸感。通过赋予NPC无脚本的对话能力,以及使用多模态行为赋予其个人性格,玩家与NPC之间的交互不再是设定好的、完全流程式的,而是一种自由度极高的、更深度而立体的沉浸式体验。

用GPT制作游戏

作为能写代码的生成型AI,GPT其实有能力为用户创造一些简单的小型游戏,还能把游戏玩法生成背后的代码直接提供给你。

外国玩家就用“开发”了一款数字解谜游戏,它还制定了其中的所有规则,放出了游戏背后的代码,引发了小范围的讨论。游戏会给到玩家一系列的网格状数字,每一行和每一列的边上都会有一个目标数,玩家需要删除各行和列里面的某些数字,使得剩下的数字加总起来的和与各行、列边上的数字相等。

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但是这个游戏有一个致命的问题:它并不是一个全新的产品。

安卓应用商店里面的游戏和开发的这个游戏非常类似,前者首发于2020年,规则上两者可以说是一模一样。它的理念也非常接近网页游戏,都是用“行和列上的数字分别加总得到一个总和”的玩法进行设计和开发的。

(游戏的界面)

在用“开发”了之后,他说自己对AI能够以如此快的速度设计出一个游戏感到非常震惊;但同时他也提出,“我最大的担忧其实是非常自信地称自己创作的游戏是出自一个全新的想法。我比较认同的是,可以说自己受到xxx游戏的启发,如果它能在回答中放出一些数据源或者是关于这个想法的详细解释就更好了”。

随后,为验证的“游戏创作能力”,又有一位叫的用户和他进行了新对话:“你能给一个叫做的游戏写一下代码吗?”立刻给出了和之前请它创作的规则完全一样的代码,令人震惊。但是问题在于,在这次新的对话中并没有给出关于玩法、规则等的任何信息,而这次,对此前的回答进行了一次“自我抄袭”。

GPT可能存在的局限

可信度问题

体验过的人知道,在和它刚开始进行对话的时候,会被它的“渊博学识”和“计算能力”震撼到。但随着对话量的增加和一些含有更多信息量、更难的问题的提出,还是容易“一本正经地胡说八道”,这仍然是最亟待解决的问题。许多人工智能在效率上、信息处理量上具有很大的优势,但是可靠性及可信度仍存在很多瑕疵。

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