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机器之心报道
编辑：赵阳、张倩
AIGC 正在变革游戏产业。
最近一年来，生成式 AI 在绘画、文本、代码等创作领域的表现越来越成熟，OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 更是将这一趋势推向舆论顶点。而 AIGC 在游戏领域的进展也备受关注，投资公司 a16z 不久前发表过一篇研究文章《AIGC 在游戏中的革命》，认为在所有娱乐类目中，游戏会是生成式 AI 影响最大的领域。
在之前的报道中，我们提到过 AIGC 在游戏音乐、剧情生成中的一些应用案例（见文末「相关阅读」）。此外，还有不少研究者专注于关卡生成方向。最近，来自哥本哈根信息技术大学等机构的研究者发表了一篇论文，介绍了他们如何应用一个名为 MarioGPT 的语言模型从文本生成《超级马里奥》游戏关卡。
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2302.05981.pdf
这个研究方向从属于一个程序内容生成（PCG）的领域。PCG 是指可以自动创建游戏内容的技术，如创建关卡、地图或角色。程序内容生成的好处是可以增加游戏的可玩性，以及降低成本。
最近，PCG 和机器学习的发展已经开始以不同方式相互影响。一方面，程序化生成的环境成为评估 agent 的泛化能力的基准，Arcade 学习环境这样的非 PCG 基准成为过去，这种变化已经成为人们的共识。另一方面，PCG 研究人员已经开始将基于机器学习的方法纳入其系统当中。例如，最近的一些研究表明，生成对抗网络（GAN）等模型可以被用来生成各种游戏的关卡，如《毁灭战士》或《超级马里奥兄弟》，使用的关卡来自视频游戏关卡库。
然而，基于机器学习的程序内容生成（PCGML）在底层神经网络的隐空间中进行搜索的成本往往过于高昂。更为理想的方法是能够直接对生成器施加条件，使其创建具有某些属性的关卡，并且最好是用自然语言来完成。
为了应对这些挑战，本文作者提出了 MarioGPT 模型（图 2）。这是一个经过微调的 GPT-2 模型，经过训练可以生成《超级马里奥》中的游戏关卡。该模型展示了大型语言模型是如何与 PCG 技术相结合的，最终能够通过自然语言下的 prompt 有效地创建新的、多样化的关卡。大规模语言模型（LLMs）是能够在多样化的语料库上训练的一类模型，如 GPT-n 系列模型，能够从语言的关联中捕捉人类行为的统计性关联关系。通过这个过程，GPT 获得了关于如何表示和预测复杂序列的知识。研究者利用这种知识为该模型提供了生成简单的游戏组件以及基于这些基础游戏组件生成更复杂的组件的能力。
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