今天小編分享的科學經驗：玩家投訴的機器人，竟然都是真人？AI NPC真「以假亂真」，歡迎閱讀。
一個理想的 GAME Agent 是什麼樣的？
讓你分不出來跟你互動的是真人還是 AI。
這是帶領騰訊 AI Lab 開發出「絕悟 AI」、「絕藝 AI」的劉永升的回答，他現在的身份是超參數科技創始人、CEO。
在這家專注遊戲 AI 和 GAME Agent 的公司的觀察裡，現在遊戲裡的 NPC 已經能做到以假亂真。
而 AI NPC 只是 GAME Agent 的可能性之一——
GAME Agent 能夠參與到整個遊戲管線中，将「智能」帶入遊戲設計，進一步推動 AI 原生遊戲的誕生。
在量子位「365 行 AI 落地方案」中，劉永升和超參數科技将 GAME Agent 的發展劃分為了四個維度，現在的超參數已經抵達了 AI Agent3.0 階段。
我們将這次的直播對話進行了梳理，更多關于 GAME Agent、AI 原生遊戲、AI NPC 的内容，讓我們一起來看看吧。
對話亮點
我們目前算是從 GAME Agent 的 2.0 走到了 3.0：2.0 主打一個拟人性，3.0 的互動性、自主性、多樣性都會更強。
我們之前發現一個挺有趣的點，玩家很多時候會投訴說自己跟很多機器人在玩，但真正去查的話，會發現這些他懷疑的機器人都是真人。
Agent 要體現出有生命的話，主要是要滿足兩方面：一方面是autonomous（自主性），另一方面是interactivity（可互動）。
我們現在更關心的是 " 智能 " 這個維度，短期記憶或長期記憶、對環境的感知、做哪些動作去改變環境等等，這些東西會成為管線的一部分。
并不是單純的技術進步給某個行業帶來 milestone，而是要和 " 人 "，也就是有想法的團隊發生化學反應，才能帶來真正不一樣的變化。
未來一定會有越來越多 Agent 走進人的生活。
用 AI 來模拟玩家的心流和手感
量子位：第一個問題想先從您的經歷開始，在 2019 年這個時間點，您是看到并且抓住了什麼樣的機會選擇了創辦超參數科技，來為各大遊戲公司提供解決方案的？
劉永升：坦白講，我們并不是看到了什麼機會才創業。19 年那會，AI 還沒現在那麼火。那時候大家鼓吹 "AI 寒冬論 "，當時比較主流的 AI 賽道集中在影像處理的安防、自動駕駛領網域。當時我們在騰訊做的 game 方向，算比較小眾的領網域，但是做出了一點成績，也就是圍棋 AI" 絕藝 "、王者榮耀 AI" 絕悟 "。
正是做這兩個項目的過程中，我感覺遊戲賽道雖然小眾，但比較有意思，能夠直接地看到算法的優化、工程技術的優化讓 AI 變得更加活靈活現，有遞進式的能力的上升。對于我們做 AI 的人來說，及時的 feedback 是非常吸引人的。
我們當時也沒想過要給遊戲廠商去提供解決方案，單純覺得這個東西挺有趣的。很早之前就在内部提過一個口号，叫做「AGI in Game」。那個時候 DeepMind 已經在談 AGI 的概念了，但提的人很少。我們直觀的感受是，AI 在遊戲裡面能夠表現得很像真人，「AGI in Game」或許不僅是一個 idea，也是一條路，所以那時候我們就說能不能出來做 AGI。
這也影響到了我們創業的使命——「打造有生命的 AI」，就是想讓 GAME Agent 變得越來越有自主性，更具互動性，我們一直在沿着這個方向在走。
量子位：您剛剛提到，最開始就覺得做這件事情很有興趣，我們也了解到超參數現在也是在做一些 Agent 相關的工作，那到今天超參數為遊戲公司提供的服務和合作大致都有哪些方面呢？
劉永升：我們出來後發現要考慮柴米油鹽，還是需要去做落地。當時比較容易落地的，也比較快被大家接受的，就是給一些大型的 PVP 遊戲去提供類似 AI 隊友或對手的服務。這是我們最早進行商業化、效果也不錯的合作。
後面我們發現在 PVE 中也有不錯的應用。PVE 中的 AI 算是一種比較新鮮的東西。以前，大家會覺得 PVE 跟 AI 沒什麼關系，很長一段時間内我們也是這麼認為的。後來我們深入到行業裡面，發現 PVE 策劃要準備非常多的關卡，特别是一些偏動作類遊戲裡的 boss 的走位或者動作等，整個制作的代價是非常大的。
在設計階段，通過跟 AI 的結合，讓 AI 訓練 AI，讓它模拟玩家去闖關、打 boss，可以很好地評估關卡設計得是否合理，是不是能滿足策劃要的用戶心流體驗。用戶的心流或者手感，是沒辦法量化的，但是 AI 在這方面可以發揮很大的作用。這是我們和深度合作的遊戲團隊共同探索出來的。
第三，我們還在做一些 AI+game 相關的探索。目前以一些大型的商業化遊戲為主，也在跟一些小體量的 Indie Game 做探索。比如說把我們的 NPC 應用上去，做一個偏動态的世界，需求端看起來很吸引人，但實際上供給端要實現，技術挑戰挺大的。
量子位：今天超參數其實是算中國最大的第三方 AI NPC 的供應商了，包括這兩年 AI NPC 這個話題也一直很火，為什麼 AI NPC 的業務能從遊戲業務中獨立出來？
劉永升：去年 3 月，我們發布了《活的長安城》demo，裡面所呈現的 NPC 的形态吸引了業内的關注，确實不少人來問我們，但說我們是最大的 NPC 供應商還不敢當，感謝大家的認可。因為不管是長期的趨勢還是我們自己的規劃來看，還有一些關鍵體驗處于技術攻堅期。我們目前算是從 GAME Agent 的 2.0 走到了 3.0：2.0 主打一個拟人性，3.0 的互動性、自主性、多樣性都會更強。
為什麼 NPC 的業務能夠獨立出來？
主要是兩種情況。第一，一些小體量的遊戲跟 NPC 做互動，國内外都有，比如模拟女友互動的，我們内部會把它看成是類似這種斯坦福小鎮的變種，體量小的遊戲可能在短期内比較容易吸量，但就是後續内容會比較難以為繼；第二，大型的平台型遊戲，本身體量很大，它會去借助 NPC 這樣一個新的體驗，結合運營或活動去做一些偏外圍的玩法，給玩家一些不一樣的體驗。
我們做的介乎這兩者之間。我們希望能夠往前走一步，但不會一開始就去做一個大體量的遊戲，畢竟 AI 本身有風險。AI 的風險會加劇遊戲的風險，越是大體量的遊戲對風險的管控其實是越嚴格的，它很難去接受當前 AI 帶來的一些不确定性。我們做 NPC 還是希望解決一些更中長期的問題，而不是說玩家進來玩了一會就走了這種一波流的東西。
玩家懷疑的機器人，其實是真人
量子位：不同遊戲中使用的 AI NPC 技術會有什麼區别嗎？
劉永升：這裡可能存在一個認知上的 gap。我們一直在做 GAME Agent，内部沒有 " 不同的遊戲品類搞不一樣的技術路線 " 的說法，我們一直沿着 GAME Agent 進化的主線在推進和打磨我們的技術。核心依據是 GAME Agent 的主線如何演進。
最早我們的 GAME Agent 只能去理解簡單的 2D 場景，比如像棋牌或者其他一些更簡單的場景；慢慢地發展到復雜 2D，比如 MOBA；然後再從復雜 2D 到簡單的 3D，像現在主流的吃雞遊戲，從環境來看，我們内部會把它歸為簡單 3D。再後來，它能夠适配一些更復雜的 3D 縱深場景，更為復雜。
外界或者客戶能夠直接感受到的是品類，但我們内部其實是非常清楚堅定地依托 GAME Agent 進化的主軸在做，但在它不同的階段，我們會結合商業化場景，做一些規則适配或簡單規則的改造，去适配不同品類。
量子位：在您的描述當中，其實這個 AI NPC 和我們所理解的 AI 隊友或對手，在技術層面上是很像的。那在 AI 隊友或者對手這件事上，遊戲公司會追求 GAME Agent 更像人類的反應，還是像機器人一樣更全面、更高手一些的效果？
劉永升：從過去大部分的落地經驗來看，特别是 2020 年到 2023 年，拟人性是很重要的，遊戲場景中 GAME Agent 要有更拟人的行為、行為模式、反應甚至是強度，它要接近人。
我們之前還做過很多圖靈測試，發現一個挺有趣的點，玩家很多時候會投訴說自己跟很多機器人在玩，但真正去查的話，會發現這些他懷疑的機器人都是真人。
尤其是 2024 年之後 AI 發展非常快，玩家對 AI 會有更高的要求。以前你感覺 AI 就是機器人，行為呆板，模式也比較簡單。後來拟人性的 AI 出來，玩家感受到了 AI 的進步，那 2024 年之後玩家或遊戲方會有更高的要求，會希望 AI 能夠帶來不一樣的體驗，不是簡單的拟人，而是希望 AI 有更強的互動性，支持多模态交流，有更豐富的行為。
量子位：在技術上，是怎麼實現讓一個 AI Bot 或者是一個 GAME Agent 更像人類的？
劉永升：Agent 要體現出有生命的話，主要是要滿足兩方面：一方面是autonomous（自主性），Agent 能根據實際情況和環境做決策，另一方面是interactivity（可互動），它能夠跟玩家、跟其他 Agent、跟環境有互動的能力。我覺得得從這兩個維度不斷提升。
現在大多數 Agent 在 autonomous 方面挺強的，能夠在比較復雜的場景下做出非常好的決策。但現在的 AI 在可互動性方面還是偏弱，一些 Agent 只是把簡單的語音或視頻作為 input 放進去，這些還不夠。GAME Agent 在互動方面還有非常多的東西要去推進。
量子位：在您的設想當中，未來的 Agent 有沒有具體一個形象？
劉永升：如果有一天你分不出來跟你互動的是真人還是 AI，這可能是一個比較終極的目标吧！其實這個是比較難的，比單純的對話難，對話現在某種程度上來講，可以認為是已經通過圖靈測試的，但是把互動性考慮進去的話，很多維度的輸出以及多種維度輸出之間的一致性，挑戰很大。
量子位：最終如果所有的 NPC 或者是 Bot 他們都變成很優秀的 Agent，那我們的在線遊戲是不是就會變成了 AI 夥伴和人類在虛拟世界中見面？
劉永升：後面會怎麼演進，現在還比較難看到終點。我個人，包括跟一些遊戲界的一些朋友去聊，覺得大趨勢是這樣的：現在生活中，手機智能了，汽車智能了，家具也變智能了，什麼東西都越來越智能，現在遊戲作為一個用戶花比較多時間去體驗的一個東西，那他也會希望遊戲裡面的角色或者是一些 NPC 也 " 智能 "。這是一個自然而然的訴求。
這樣的話，未來遊戲角色跟玩家產生羁絆，就不像之前是通過他的人物設定、精美的建模、吸引人的劇情，而是" 智能 " 這個新維度。因為 Agent 有記憶、能推理，會讓玩家的遊戲體驗完全不一樣。這是底層的變化。底層基礎能力的增加，上層會迭代出什麼樣的機制，現在比較難想象，但值得期待。
量子位：AI NPC 中的每一個 NPC 都需要特别定制嗎？
劉永升：NPC 本質就是 GAME Agent。NPC 遊戲落地的時候，相當于 Agent 智能去分不同的 level，可以簡單理解為 NPC 的數量很多，但是不需要每一個的智能 level 都很高。否則，實驗成本或是延時各方面很難去支撐。這個是理論和實踐之間必然要克服的。
NPC 會分類别、分層級，層級最低的 NPC 是不需要特别花時間的，批量生成就可以，可能會改一些它的設定。重要性高的 NPC 可能就要定制。
量子位：定制化的 NPC 通常會定制它的哪些要素？
劉永升：比如說像人設，互動，這些東西都要有的，我們還會有一些比較獨特的東西，比如關系鏈。我們會重點實現一些 high level 的 NPC 跟其他成員的關系，誰是誰的師傅，是誰的老婆，關系走向……這些會影響到 AI 未來的決策，這些是要去定制的。
未來一定有越來越多 Agent 走進人的生活
量子位：您覺得我們現在推崇的「AI-native Game」和「遊戲 +AI」之間的區别是什麼？
劉永升：這個定義很難，AI 原生遊戲是不是成立，我沒辦法去給定義和标準。但至少有一個點是可以去探讨，AI 人員是不是深度融入到整個管線裡。
以前，AI 同學跟遊戲管線沒什麼介入，遊戲項目的 PM 就按照遊戲各個模塊把時間各方面都安排出來，向前推進，只是到了某個階段，他把一些需求提出來，讓外部的 AI 同學去實現，把這個認為是一個遊戲 AI。
但是 AI 遊戲的話，可能是 PM 先拆分需求。有些需求，需要 AI 同學交付東西，AI 的交付會限制到下遊的安排。我們現在也這麼幹的，但這樣幹代價很大，因為 AI 有很多不确定性的東西，給現有的遊戲管線和項目管理帶來很大挑戰。
量子位：您之前有提到說這個 AI 遊戲必須要從底層架構來開始發揮作用，制作 AI-native Game 的過程當中，從底層架構開始的第一步是什麼？
劉永升：以設計角色為例，傳統的那一套是考慮它的小傳、建模、互動、動作、特效或者劇情。我們現在更關心的是 " 智能 " 這個維度，短期記憶或長期記憶、對環境的感知、做哪些動作去改變環境等等，這些東西會成為管線的一部分。角色越智能，用戶越有可能獲得更生動、更豐富的體驗。
量子位：您認為遊戲中是否需要不斷提高 NPC 的地位或者說權重呢，應該在哪些方面提高，以及這些方面對于 AI-native Game 來說意味着什麼？
劉永升：我覺得這個事情不急，也不見得說就是提高 NPC 的權重。現在很多人會把 AI 遊戲跟讓 NPC 變得更智能等同起來，但我對這種想法或者概念等同持保留意見。AI 技術出現，讓新的玩法或者新的機制出來，這個概率是比較低的，但我認為 AI 跟遊戲的結合确實能夠帶來新的體驗。
AI 跟遊戲的結合，不是說簡單提高了 NPC 的地位。智能的 NPC 是一個元素，好比煮菜，以前可能只有四個原材料，你做出的菜就是這樣，現在多了一個原材料，至于你能炒出什麼樣的菜，那要看廚師的天賦了。
量子位：現在的遊戲都是由制作者把控遊戲的設計方向。那麼如果一個遊戲完全由 AI 來生成、主導劇情的話，它是否會提供一些大量的無關信息，使得我們感受這個作品的時候會覺得有點冗雜呢？
劉永升：你這個問題問的非常好。以前很多人問我：" 現在不是有很多武俠小說的文本，未來能不能有一個 AI 技術，只要輸入武俠小說的文本，就能夠把整個武俠的東西演繹出來。"
我們内部就讨論了這個問題，以《射雕英雄傳》為例，很好看，很精彩，情節也非常引人入勝，但是如果用 AI 去模拟仿真出來，天天看到郭靖跟黃蓉做一些很瑣碎的事情，這是你想要的射雕英雄傳嗎？極端一點，洗臉刷牙這種日常瑣碎的東西也要嗎？很多人去暢想智能 NPC 帶來的比較大的變化，就是產生更多的内容。
我們希望從底層能夠湧現出有意義的東西。大多數人的想法是 top-down 這樣一個結構。top-down 做起來挺累的，資源消耗大，特别是它内容體量做的比較大的時候，維護成本很高，改動或是更新都挺難的。而完全 bottom-up，也基本上不可能帶來好看又無窮無盡的内容。完全讓 AI 随機模拟仿真的話，它湧現出來内容一定是極其枯燥無聊的。
智能 NPC 要讓整個遊戲的體驗不一樣，一定是需要 top-down 跟 bottom-up 更好地結合起來。上層需要策劃文案，把握主要的故事情節；關鍵節點肯定要制定出來。底層有智能的 AI，上層有相對确定的故事框架，AI 可以更好地去演繹。
你不能只給它一個起點，如果只有一個起點，其他所有的東西都亂動的話，其實它完全是無序的。你給他若幹個節點，從 A 到 B 到 C 到 D 到 E 到 F，那至于 A 跟 B 之間、B 跟 C 之間，讓 AI 去湧現一些随機性，是比較可行的。ABCDEF 條線是否精彩或者引人入勝，還是需要人去保證；在這個過程當中，AI 會起到一定的幫助。
量子位：相當于這樣又能夠保證遊戲可玩，又能通過 AI 提供豐富的内容。
劉永升：上層還是要人參與。如果未來底層的 NPC 能力越來越強的話，相當于他能夠去給到上層更大的自由度，上層就能夠創造出更復雜的劇情，讓跌宕起伏的劇情有了技術支撐。
為什麼現在的劇情遊戲制作起來很吃力？因為最頂層到最底層都要寫得清清楚楚，它都是腳本驅動的。腳本驅動很復雜，機制也很龐大，但當内容疊加很多的時候，它的靈活性就沒了。而智能 NPC 能夠提供一個大力度的可控的東西。
量子位：讓我們回到一個行業的視角，您為什麼會覺得遊戲會是受生成式 AI 改變最大的行業，AI 在遊戲行業的重要性和其他行業相比有什麼不同？
劉永升：其他行業我也不懂，到現在為止做 GAME Agent 可以較好地讓像我們這樣的小團隊不斷迭代。GAME Agent 在遊戲場景落地，能不斷收集到用戶互動反饋，這對我們來說是非常寶貴的，feedback 可以讓 AI 不斷提升它的可互動性和自主性。我們的周期比較短，而且相對可控，這可以讓我們的注意力更加集中在 Agent 本身。
量子位：很多說法是在強調說遊戲這個場景裡面數據的多樣性，數據又多、質量又高，比較适合去訓練這種模型。
劉永升：遊戲場景确實復雜，我們在實戰中就發現在一些復雜場景中 Agent 的應對和表現讓人嘆為觀止，非常了不起，很多東西可能我作為一個人都做不到。這可能也是 AI 技術給遊戲和遊戲代表的數字世界帶來的驚喜吧。
量子位：您在遊戲行業這麼多年以來，是否有見過或者期待出現什麼樣的技術，能夠在遊戲行業中有裡程碑一樣的效應，讓人印象深刻的感覺？
劉永升：雖然我們現在成天跟遊戲團隊合作，但我們本質上是一家 AI 公司，遊戲是我們 Agent 落地的主要場景。回過來說 AI 技術的發展，并不是單純的技術進步給某個行業帶來 milestone，而是要和 " 人 "，也就是有想法的團隊發生化學反應，才能帶來真正不一樣的變化。
颠覆式創新和技術革命出現的概率是比較低的，我們能做到的就是确保實驗樣本多，這樣一來，即使乘以一個比較小的成功概率，好的創新也是有機會出來的。現在還是要前往深水區去做更多探索，之前一些小體量的、簡單的嘗試，更多是運營向的嘗試，後面要往内容和體驗這些更為深度的方向去嘗試。
量子位：大模型出現以後，搜索行業幾乎被徹底改變了。那麼您覺得大模型這輪技術的發展，對遊戲行業有達到這樣巨大的影響嗎？
劉永升：首先我不是特别同意大模型徹底改變了搜索這件事，的确很多人會用基于大模型的搜索，但像 Google 這種工具還是能夠滿足大多數人的大多數日常需求的。
至于大模型對于遊戲行業的影響，個人覺得還是要找到結合點慢慢推進吧。AI 對遊戲影響的傳導也是有一個鏈路的，首先可能是在一些成功的大體量的商業化遊戲中融入一些 AI 特色和調性的東西，用戶反饋好以後，有 AI 特色的大體量遊戲多了，會逐漸傳導到 PC Game、Steam Game。
量子位：今天最後的一個問題，想請您來分享一下站在當下這個節點，您認為未來的 Agent、AI 是朝着什麼樣的方向發展的，超參數現在是用什麼樣的方式在這條道路上走的？
劉永升：我們的想法其實一直沒變，未來一定會有越來越多 Agent 走進人的生活，就像《星球大戰》一樣，有各種各樣的生物，人形的、機器的、動物的等等和諧共存。現在已經有越來越多的機器狗，未來還會有越來越多的 C 端機器人，GAME Agent 也會走出虛拟環境進入現實世界。
實現的層面，是有一個過程的，我們内部是劃分了 4 個階段，AI Agent1.0 到 AI Agent4.0。
2020 年之前，還是 AI Agent1.0，Agent 主要應用于競技領網域，具備一定的智能水平來參與遊戲競技，但能力相對較為基礎和單一。2020 到 2023 年是 AI Agent2.0，AI 的競技能力和适應性不斷提升，并且開始向拟人化方向發展，在遊戲中的行為和表現更加接近人類玩家，實現了從 2.5D 到 3D 再到 3.5D 遊戲環境的跨越。3.0 就是我們現在這個階段，拟人性往多樣性發展，持續提升自主性和互動性，讓 Agent 可以帶來差異化、人性化、個性化的體驗。
AI Agent4.0 階段的話，Agent 會是一個虛實結合的狀态，GAME Agent 有很大概率從遊戲走進現實，最終實現我們一直描繪的 10 億人跟 100 億 AI 共同生活的世界。
