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AI已經能暢玩幾乎所有游戲了，那還要我干啥？

機器人人工智能手柄英偉達ai

AI已經能暢玩幾乎所有游戲了，那還要我干啥？

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哥們最近刷了這么一個游戲視頻 ， 直接被震撼到了 。
光看操作 ， 大伙可能覺得 ， 啥玩意操作 ， 我上我也行 。
但讓世超震驚的點在于 ， 畫面里的操作 ， 全都是由一個 AI 模型獨立主動完成的 ， 而且是你給它啥游戲就打啥 ， 無縫切換 ， 我連教都不用教 。。
這個模型 ， 就是英偉達新發布的 ， 號稱啥游戲都能玩的通用游戲模型 ， 名字叫NitroGen 。
好家伙 ， 老黃賣我游戲卡還嫌不夠 ， 還要讓AI來跟我搶游戲玩是吧 。
我看了很多網友的第一反應 ， 就是：這外掛好啊 ， 拿來打王者吃雞 ， 原神崩鐵 ， 甚至旮旯game ， 誰還打得過我？

但 ， 覺得沒意義的人也挺多的 ， 我打工買了游戲還要給AI打 ， 那不成給AI打工的了嗎？

但不管怎么說 ， 實力這玩意是明牌的 。 作為公司的游戲高手 ， 世超已經感到手癢難耐了 。
而且 ， 他們把這個模型開源了 ， 包括模型權重和數據集 ， 大伙都能下載下來并安裝到自己電腦上 。

于是 ， 世超趕緊下到了公司電腦上 ， 想跟大伙一起來會會它的實力到底如何 。
我隨便開了幾個游戲 ， 結果發現 ， 它真沒騙人 ， 確實有點操作 。
這是 AI 在夜之城中被人追殺的精彩片段 ， 它像開了自瞄 ， 完成了反殺 。

這是 AI 操作我的手柄 ， 挑戰黑神話悟空的珍貴畫面 ， 操作比我還6 ， 渴了會喝藥 ， 挨打會翻滾 ， 甚至知道技能銜接普攻 。

這是 AI 在操作我的空洞騎士 ， 平臺跳躍也像德芙般絲滑 。

它甚至能扮演雙人游戲的 Player2 ， 跟我來一局茶杯頭 ， 會躲避敵人還會撿金幣 。
藍的是AI

不是 ， 你真會?。 ?
但在我們繼續深度測試了一段時間后發現 ， 幫人類打游戲這事兒 ， 好像沒想象中那么簡單啊 。
在黑神話里 ， 它的確能打過 Boss， 但這建立在我裝備拉滿的基礎上 ， 其實它也經常丟失鎖定 ， 空技能 。

而在賽博朋克2077里 ， 上面放的也只是幾個比較像頓悟了的精彩鏡頭 ， 其實常態是開車撞墻 ， 走路瞄地 ， 到處亂射 。

茶杯頭里 ， 它也經常跟不上我的節奏 ， 我還得邊走邊扶著它往前走 。。

所以 ， 測完一圈游戲后 ， 俺的感受是 ， 它的水平不高 ， 但懂得大多數游戲的基本操作 ， 了解基本機制 ， 就像一個剛拿到手柄的小孩 ， 能拿著手柄跑跑圖 ， 殺殺小怪 ， 但遇到 Boss 就要被虐了 。
而且 ， 它只能玩能用手柄操作的游戲 ， 因為它的訓練數據都是用手柄操作的 。
可能有些朋友要有點失望了 ， 什么幫人打游戲 ， 又是來吹牛的 。
但世超覺得 ， 即使做到這一步 ， 也很難了 ， 這意味著大多數游戲 ， 它都能操作兩下子 ， 這說明模型的泛化能力非常強 。
像之前很多打游戲的AI ， 像OpenAI能打過刀塔世界冠軍的OpenAI Five ， 或者字節能玩原神的智能體之類的 ， 基本都是對某一個游戲進行特訓 ， 所以這些 AI 的上限 ， 就是只會打某一個游戲 ， 甚至某一個關卡 。

但英偉達這玩意 ， 是真的和人一樣 ， 摸兩把新游戲就能上手操作的 。
世超很好奇這模型是咋訓練出來的 ， 于是去翻閱了下 NitroGen 的官網和論文 。
結果 ， 他們用了一個你能想到最簡單的方式 ， 讓AI看錄像 。 他們直接找到了互聯網上現成的 40000 小時游戲視頻 ， 涵蓋了超過 1000 款游戲 。

為了湊齊這些素材 ， 英偉達一共收集了 38739 個視頻 ， 平均每個視頻的時長都達到了 1 小時 50 分鐘左右。
其中 ， 動作 RPG 是絕對的大頭 ， 占了總時長的 34.9% ， 這也難怪 ， 它玩黑神話看上去還有模有樣的 。。
緊隨其后的是占了 18.4% 的平臺跳躍類游戲 ， 也怪不得空洞騎士里能跳得那么絲滑 。。
剩下的則是動作冒險、體育 ， 甚至類銀河戰士惡魔城、肉鴿和吃雞類也榜上有名 。
但 ， AI不像咱們人類 ， 看了就能學會 ， 因為它沒手啊 。
所以為了讓AI學得更輕松 ， 英偉達特意選擇了帶手柄指示器的游戲視頻 ， 就是為了讓AI知道 ， 如果看見這種畫面 ， 手柄應該按什么鍵 ， 搖桿推多少 ， 游戲才能繼續下去 。

為了完成這件事 ， 英偉達煉了一個專門分析圖標的小模型 ， 然后用算法把每一幀畫面的按鍵動作硬生生摳了出來 。
然后再訓練 AI 看圖操作 ， 比如看見車頭卡住 ， 就意味著應該拉手柄上的搖桿 ， 倒車了 。
從某種意義上 ， 它就是一個看了無數直播、自學成才的頂級云玩家 。
我們用它打游戲時 ， 它會瘋狂截屏 ， 然后把當前屏幕狀態交給AI分析 ， 然后根據當前屏幕的戰況 ， 讓AI決策下一步的操作 。
但在我們實測的過程中 ， 我們還發現了一個問題 ， 就是AI打游戲的時候 ， 畫面怎么是一卡一卡的？

我知道 ， 是子彈時間！對AI來說 ， 一幀能玩 ， 兩幀流暢 ， 三幀就能打電競 。
誒 ， 并非如此 。 其實這是英偉達故意設計的 ， 因為在打游戲時 ， 讓AI看屏幕 ， 再推理下一步的操作 ， 非常吃算力 ， AI 的腦子根本轉不了游戲那么快 。
為了讓它能控制市面上任何一款商業游戲 ， 英偉達開發了一個 ， 能直接攔截游戲里系統時鐘的工具 。
如果 AI 沒算好下一步的操作 ， 程序的底層代碼就會發力 ， 直接讓游戲時間暫停；AI 算好了 ， 游戲才會繼續下一幀 。
AI 其實是用這種方式 ， 強行把所有游戲變成了回合制：游戲走一步 ， 等它思考一會 ， 再走下一步 。 如果你去代碼里 ， 強行關掉這個減速掛 ， 它就會因為反應不過來而像失去了智力 ， 瞬間紅溫開擺 。

而且論文也說 ， NitroGen 只訓練了它的下意識反應 ， 也就是我們常說的肌肉記憶 。
它腦子其實很簡單 ， 看見有人打它 ， 不是躲避就是反擊 ， 沒什么規劃能力 ， 像什么玩戰術啊 ， 逃課啊都太難了 ， 它只有對每一幀的條件反射 。
這也是為啥 ， 它經常會在不需要跳的地方亂跳 ， 或者對著空氣揮劍 。

最后 ， 對咱游戲玩家來說 ， 可能會更關注它的游戲能力 。 但其實對科研人員來說 ， 它的價值不在于通關 ， 而在于“通用” 。
NitroGen 雖然菜 ， 但它不挑食 。 隨便給它游戲 ， 它雖然玩得爛 ， 但它能動起來 ， 而且知道哪個鍵是跳 ， 哪個鍵是打 ， 哪個是敵人 。
英偉達自己也說了 ， 真正的目的不是幫你開掛 ， 是為了造福機器人的研究 。

如果每個機器人剛出廠 ， 天生就知道“遇到臺階要跳”、“看到杯子要伸手” ， 跟人類的條件反射一樣 ， 就相當于給機器人賦予了直覺 ， 倒了知道爬 ， 疼了知道躲 ， 訓練起來就會輕松很多 。
正如英偉達機器人總監 Jim Fan 所說 ， 他們想做的是通用型機器人 ， 不僅能搞定現實世界的物理規律 ， 還能適應虛擬世界里的各種規則 。
哪怕它現在還像個三歲小孩 ， 但每一個頂級高手 ， 都是從菜雞練起來的 。
總之 ， 這玩意是個有研究價值的科研項目 ， 感興趣的朋友可以下載跑一跑；但如果你只是想找個掛幫你打游戲 ， 那還是洗洗睡吧 ， 還不如讓你親戚家小孩來呢 。

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