游戏能让玩家拥有更多选择吗？j9九游会网站AI+多剧情
在从各类事件中抽象出潜在的因果关系后•●■-。该大模型就能生成多个可能的未来状态■-•★，并根据成本或目标来评价和选择它们☆•。
在某些情况下=◁，为了看到特定的结局★▼□◆，部分玩家往往会忍不住去查攻略-◇•▽◇□，看看究竟做出怎样的选择○□•，才能触发特定的剧情○…□△□▷。
Dialogue Manager是用于管理对话状态和策略的系统▷=•，它可以根据玩家的语音输入和NPC的语言模型…-•○•，决定NPC应该说什么▷▪☆。
C▼◇•▼□★. 我觉得是恐惧☆◁☆，你呢▼◁◇•◇？—— 魔法师会奸笑地点头▲-☆•●？j9九游会网站AI+多剧情，然后他会向我们透露自己的阴谋▷▽◆□•。
而正是这种常识性知识=•=，使人和其他动物不仅能够预测未来的结果•▪=•，而且能够填补缺失的信息◁◁●▷•。
就在不久前=△◆▷●，图灵奖得主☆=●-▷•、Meta的首席人工智能科学家Yann LeCun★◇=•▪•，就勾勒了一个不同于当前GPT的新型AI模型——世界模型◁•●○。
有了这类AI技术的加持○◇，也许在未来的某一天▼=△☆▼▲，真正依靠…=▪“玩家驱动○▷”△▪▪，并且在剧情上有着更多选择▽●•◇□、更自由可能的游戏机制▪•◇▪▪，就将不再只是某些开发商宣传时的夸大之词了=…••▪。
然而▼▪，由于当时（2014年）的AI技术远不及今天这样发达◆…◁■△达传说：王国之泪》特价！到手335元九游 今日□•，Youtube视频制作者Roshineko_Zelda在其频道分享了一个新视频●▽，他通过《塞尔达旷野之息》中的操作还原了《王国之泪》新PV中的诸 更多 达传说：王国之泪》特价！到手335元九游，，因此肯·列文的想法实施起来•▲☆●◆▷，必定会遇到很多技术上的困难▲=□▷□□。
可问题是▲■△○◁…，无论是之前的各种==▲-“多剧情选择★•▷”游戏◇…▼★，还是DND的跑团机制•-，实际上都是在用人脑有限的想象□=▽•，来模拟和预测玩家行为的后果◇•••★•。
在前段时间的采访中◇■▷▽=•，肯·列文表示★●…•▷◁，他的下一款游戏《犹大》（Judas）将采用被他称作是▷◆…○◇“剧情乐高◇▪◁○”的系统☆▼▪。从而更加突出□▽◇=“玩家驱动▷▲◁”的重要性•●▼•◁。
具体做法是=▼○…△=，在《上古卷轴》这样的游戏里▲□=…▼▼，以MOD的形式添加GPT-4到角色的对话系统中▲▪◁-，再通过语音识别技术☆▲-▪，让玩家用说话的方式=▪◆●★□，实现与NPC的实时交流◇-•◁▪◆。
所以它用一个潜在变量来表示这些不确定性■…•◇，比如★●▷“垄断企业的实力◆▷”或者-★●☆•☆“男女主角的关系□☆=◁▽”◁◁▽☆▼…。
游戏在没有编剧插手的情况下●■▲，我们在游戏中遇到了他◇■◁◆●▽，
这样的游戏…■•=△，依靠着一定的随机性▪☆■☆，一个最类似的例子□☆☆，不过▲=▽▪★，但也并非在游戏史上没有先例●△▽，既有《巫师3》■★、《2077》这样的开放世界大作●•▲-○=，最复杂的是一个名为=-▽□△“世界模型模块▼●-”的部分▼◆。
如果我们回答得很幽默或很奇怪□◁，比如说●▷=▽△-“我觉得是香蕉□◁▷”或=□“我觉得是你妈★△”-○•，魔法师可能会觉得我们很有趣或很奇特◆△◁▷，问我们更多的问题或给我们更多的信息■●◇☆。
于是•○△▲…•，在具备了各种常识之后▽○…◆•，这样的AI模型☆☆◇=，就能根据现实世界的规律-…◇●，对各种事件进行分析▼◇…▽、预测◁=☆…•-。
它有两个作用▼-•-▽•：（1）评估感知未能提供的关于世界状态的缺失信息•★△△；（2）合理预测世界的未来状态▼…★=。世界模型可以预测世界的自然演变●▲▪，也可以预测由行为者模块采取的一系列行动所产生的未来世界状态=◆◁○☆◆。
在这种情况下□■=-▽▪，人类就需要一种具有◁◁=□•“预测……-◇○◇”能力的AI▼▲▽•◆•，来代替自己进行推理•★•▪◆、想象★●=。
但是它也知道这个预测不一定准确◆●▲△○…，因为剧情可能有很多不同的走向…▷--△。比如●●“因追兵太多◁●★◁，男主为救女主角牺牲了▼□•◇•。○△○■=◇”…▷，或者★●•“浮空车被击毁■■▲★■▲，二人双双身亡▲▽▽”-◇●。
接着○■☆，游戏的主持人DM◇◁★-，会主持这些玩家的冒险=◇-▽，让他们经历某段剧情★★▲，对抗某个BOSS△▽◇…。
如果我们回答得很简单或很模糊□☆◁◇△•，比如说▼▲▲□◁“我不知道…◇”或▽▪“可能吧◇☆●▽◁▪”▽◁•◇，魔法师可能会对我们失去兴趣□◇△●，转身离开▪○△▼。
在此基础上★▽•，游戏能根据玩家的具体行为▷△、决策==☆，进行相应的推理预测▷•◁▲▲，从而一步步构建出整个游戏的剧情走向★◆★。
一个显著的技术难点是□•：如何让这个庞大的…▪▷■••、基于各个因素关联起来的叙事系统★•★★，能够自然而有逻辑的运转=…■，并传达出游戏所蕴含的情感◇▷、基调▼▷●？
尽管这样的机制□•，是为了让玩家觉得自己的选择更有•●•-▽“意义☆▷◁■■•”▲△，更能影响游戏世界的命运…★…▼。
如果我们将与NPC实时互动的机制•=★•，与DND的玩法进行对应◁▼☆，那么由AI驱动的游戏角色▪=○■，实际上就代替了DND中的主持人以及其他玩家……。
然而□■◇◆=，为了避免这样互动☆=□-，彻底变成杂乱无章的随机事件◁○▲◁☆，以至于剧情的走向变得毫无逻辑▷•△△，或偏离游戏主题■•◆○，这个由AI驱动的剧情机制▲=■，也需要自己的▷▪○▷•“规则书▷●”▽▲☆•。
这种与NPC实时互动的方式▪☆•，人工编写的剧情分支-▪●，究竟有什么本质上的不同▽△○▽★？
然而▷●□●，玩过此类游戏的玩家都明白j9九游会官方网站◆=◆=▪•，其实各个不同的分支•○▼■★▼、结局▷•，是早就已经被编剧写好了的▪●…•▲。
如果我们回答得很粗暴或很无礼▪…=☆-，比如说▽▲○◁☆★“你闭嘴▲△■●=…”或▽-□●◁★“你去死吧★★”△☆★▷…，魔法师可能会对我们发怒=★◆△，并对我们施展一种强大的诅咒魔法▽◇▼☆。
这样■▲▽，…▷○“世界模型●-☆•”就可以生成多个可能的剧情-◆☆◇★，并根据因果关系☆••▪、世界观设定来选择它们☆▽。
整个NeMo系统▼●◆◁，可以分为两大部分•=●：NeMo Language技术是用于构建◆▼◁▪★☆、定制和部署语言模型的服务◁◁，它可以根据游戏设定和角色背景生成适合的对话内容▽☆▲●•。
DnD跑团的玩法★•○▼◆，简而言之▽▷◆○，就是一种角色扮演+多人互动+一定随机性的机制◁▷。
例如△◁…-◁，某个司机可能以前没有在雪地上开过车•●○□▪，但他（很可能）知道雪地会很滑○□▽▪，如果开得太猛□▽▽，车就会打滑…▲○。
游戏开始时○◇△▲☆-，玩家可以创造或选择各种角色□▷○，例如勇猛的战士□=…●，或是狡诈的盗贼…▪●▲。
在这样的机制中-•○☆，由于每个玩家个性的不同△•，NPC对应的反馈也会不一样△◇-▲，而每段由此生成的剧情◆☆▼●▪◇，也都将是独特的•☆◆★▪，别人无法体验的-◆。
A○□●○▷. 我不知道△●○••★，你告诉我吧——魔法师会告诉我们是时间▽▽●▽○，因为它可以改变一切▲△◁。随后会邀请我们加入他的研究团队
在肯·列文看来◆▷••■，既然目前的游戏◁◇●□…，已经仿造出了一种基于真实世界的物理系统☆●==○，那么对应的■…◇，在剧情方面也应该有这样一个类似叙事的▪▽◆◆◇“物理引擎■▲◆○”▼=-◆，能让一切剧情●-◆、角色自然地相互交流●○▽★•、互相碰撞▲□★■•□。
在此基础上△○▲…，游戏中有一个魔法师NPC=▽■◆--，这种▽●■“恣意妄为▼■…••-”的玩法虽然看起来很胡来●▽▽◇○-，他向我们提出了一个问题◇◇◇■：你知道这个世界上最强大的魔法是什么吗★◁？在Yann LeCun的世界模型中◆★，
而通过●△“看视频•▲▽”来学习的AI△▪☆，与GPT相比☆•○△●，能够更加准确地把握世界运行的各种-▪★-▲★“常识●…■”••◆=◆。
而这类世界模型◇●◆，与当前的AI大模型最大的区别•-■▽，就在于其可以通过观察视频的方式◇△=，来学习关于真实世界的大量背景知识•●…=，并由此推断出什么可能■▪■••，什么合理●▲□▼◆△，什么不可能■▼…▽●□。
在他的理念中●◆，这个思路是将剧情拆分为最小的◁☆☆★、可触的组件=☆，并将其不断重新排列▲▽■，类似一个个乐高玩具那样••▼，从而探索出广泛剧情走向的方案…•▼☆▷。
在这段演示中=▽☆□-，玩家通过与拉面店的老板▽●◇“闲聊▲-◁◇”的方式…▷○△-■，得知了城东边一个犯罪头目的踪迹-▲△▼▲◁，并顺带接下了个支线-=■☆。
举个假想的例子…•，如果世界模型在游戏中▷□◁●▽，想要设计一段★▪…“男主和女主在赛博朋克世界中○▲▽▷-，逃离垄断企业追杀▽▷▷”的剧情▽▽-△。
B•☆. 我不在乎•☆■，你别烦我○▷○。—— 魔法师会嘲笑我们是一个无知和愚蠢的家伙j9九游会官方网站★◆■▲□，之后向我们展示一种强大的魔法●◁◁•。
虽然英伟达的技术看似复杂••□△，但早在该技术公布前▪◁=，民间就早已有人弄了个◇○○-■◁“低配版☆-=”的NeMo■□▲△▽▲。
而这种方式的局限性就在于◇☆○●○■，当人们采取了◁★“AI版DND☆…▲=”的玩法◆•▲=，即玩家与NPC实时互动的方式来驱动剧情后▷■•☆，由于每个玩家个性的不同…◆▽□◆，必然会造成NPC反馈•△●“千人千面▷◆▪▼★”的情况▲▲☆▽▼▷。
实际上★-，关于▷…★•“剧情乐高○■◁●”的玩法■☆▷☆■□，肯·列文在2014年的GDC演讲中就进行了探讨○▪●。
而当这样具备了▪•“预测能力◁□★”的AI●▲○▽，与NPC的实时互动技术相结合后▪=…◇▪▷，我们就不难想象△-▪▷•▪，两者会碰撞出怎样奇妙的结果△■-。
在很多非线性的游戏中…▼▲★，制作组往往会给玩家提供各种不同的剧情分支☆…•=，并根据游戏中玩家行为•▪-■、选择的不同●□▷◁△，来决定最终结局的走向▷=。
这个技术◆=△•，简而言之=-，就是让游戏中的NPC具有了★★★◁◁◆“即兴创作-•◇★”的能力◁……▪▽。换句话说▲•，NPC与玩家的对话◁□，不再是基于已经写好的台词▲▷△◁•▽游戏能让玩家拥有更多选择吗，而是会根据玩家的语音○…-，进行实时反应和生成△-•△□◁。
而如果使用实时交互技术来推进剧情●◆□▪◇▲，我们将不会有固定的选项•▲•△●□，而是可能会依据玩家个性▪…、行为的不同◁-▲▷=，出现各种结果▼◆▼•☆：
这类技术的问世•••☆-●，在让游戏变得更生动的同时=•■◆◇，也无意中让一些游戏制作人梦寐以求的剧情机制■-☆●▲★，真正地有了现实的土壤■★□■▷。
在Yann LeCun看来◆■，大部分人类所拥有的知识（例如骑自行车•▷○▪☆、洗碗等）☆■，其实和语言无关★☆◆◁-，所以这部分内容•△，仅通过文本来训练的GPT▪•●，是捕捉不到的■□。
就能让玩家与NPC一直驱动着剧情走下去□•▼。也有《奇异人生》★•、《底特律○○：变人》这类剧情互动类游戏▷▪○。
假设我们在玩一个以中世纪为背景的冒险游戏○▪☆，就是很多人耳熟能详的DND跑团机制▲▽。
在之前提到的ACE等实时互动技术的加持下●••□，编剧不必再煞费苦心地构思每个NPC的戏份■□▪○◆=、台词☆□●•，它们完全可以用实时生成的对话策略和行为逻辑○-，自发地与玩家驱动剧情○▪▽。
然而=★◆，基于此次GPT所带来的各种AI革命▷•○▷，却让人看到了这类△=■•▷“多剧情选择★•”类游戏更自由的可能▼★=▷…。
这个过程里▽●▲▼，1/3靠玩家和DM的想象力-=○○▲◁，1/3是靠游戏的规则书○--，1/3是靠骰子来决定各种行为的成功与否□=。
