日前,网易推出国内首家专业游戏AI研究机构——伏羲实验室。伏羲实验室认为,人工智能在娱乐领域有着非常多的落地空间,尤其是游戏,因为游戏是一个虚拟的世界,想象力的边界是无限的,可以在其中实现很多在现实生活中都无法实现的人工智能的创意。
据了解,伏羲实验室已有多项AI技术应用于网易热门游戏中,如《逆水寒》、《倩女幽魂》、《潮人篮球》等。伏羲实验室相信人工智能是未来游戏开发的必然趋势,而创造力将成为游戏开发的关键。我们有幸采访到了伏羲实验室的李仁杰先生,从他那里了解到更多关于AI研究与实验室的更多内容。
游民星空:目前伏羲实验室对许多人来说还很陌生,能先简单介绍一下伏羲实验室吗?
李仁杰:伏羲实验室是网易在2017年成立的国内首家专业游戏AI研究机构,专攻方向是人工智能技术在游戏中的落地应用。如果大家接触过网易游戏,就可能已经以另一种方式认识了我们,比如《逆水寒》智能捏脸,《倩女幽魂》智能小孩等等。
游民星空:网易为何选择下重金投入到伏羲实验室中呢?
李仁杰: 网易一直在探索如何能继续提高玩家的游戏体验和游戏开发效率,以及寻找突破自我和点亮游戏未来的可能。人工智能一定是通往这个目标的必经之路。 在欧美有很多大型游戏公司已经组建了自己的人工智能团队。 伏羲是2017年9月成立的全国第一家专门研究游戏AI的机构,我们算是国内的开拓者。
游民星空:伏羲实验室具体是负责哪些工作,专注哪些领域和方向的呢?
李仁杰:伏羲实验室目前有六大方向,分别是5个人工智能的前沿研究:强化学习、自然语言处理、图像动画、用户画像、虚拟人,还有支持所有研究的大数据与人工智能计算平台。
游民星空:目前伏羲实验室的研究项目有哪些应用实例吗?
李仁杰:就像一开始提到的大家很熟悉的《逆水寒》智能捏脸,玩家只要上传自己的高清正面照,人工智能就会自动抓取玩家的面部特征, 输出一张既符合玩家特色又和游戏画风融为一体的游戏脸。我们还开发了双脸融合的玩法,上传两张照片得到一张同时拥有双方特色的新脸,通过调整两张照片的细节权重,我们甚至还能决定“孩子”的特定五官像谁更多一点。这就在网上催生了不少有趣的故事,玩家非常乐于见到自己和明星的“后代”长相,会乐此不疲的尝试并积极帮我们宣传。
《潮人篮球》的对战机器人就是“强化学习”的一个应用,NPC通过基于深度神经元网络的训练,可以自己学习成长,甚至在有些细节(如跑空位、过人、传球、进攻等)的处理上;倩女手游的智能小孩是“自然语言处理”的应用,玩家可以和自己养育的小孩自由对话,并且教导他们学习掌握个性化的技能0岁的时候孩子会牙牙学语,5岁的时候孩子已经开始形成性格,会可以跟玩家进行自主的对话,12岁的时候Ta就已经饱读四书五经,解答你历史、游戏中的问题,甚至写一首藏头诗,绝句,同时孩子还可以根据聊天内容自我学习。玩家用不同的养育方式,智能小孩会养成不同性格、学会不同技能,每个孩子都是独一无二有用无限可能的,玩家的养育行为就多了一份责任感与使命感。这也是世界上第一次把对话式的AI技术运用在MMORPG中。
“用户画像”,可以帮助我们检测游戏里存在的恶意行为,对我们开发反外挂系统提供了技术支持。伏羲实验室虽然不开发游戏,但玩家们会在很多游戏里看到我们的身影,就像一个无名英雄一样守护着大家的游戏世界。
游民星空:人工智能属于目前热门的科研方向,您如何评价目前人工智能与人类生活和娱乐的结合,以及目前人工智能技术的实际应用?另外您对人工智能行业目前的发展趋势有什么看法?
李仁杰:目前人工智能和娱乐的结合还没有在其他方面的多,比如安防监控,自动驾驶等等。但是其实人工智能在娱乐领域有可能更多的落地空间,尤其是游戏,因为游戏是一个虚拟的世界,想象力的边界是无限的,可以在其中实现很多在现实生活中都无法实现的人工智能的创意。未来游戏与人工智能的关系会更加紧密,游戏为人工智能提供理想的试验场,人工智能反过来推动游戏技术进行改革,这也是伏羲实验室不断探索研究的内容。
游民星空:人工智能技术已经改变了不少领域,那么您认为人工智能技术和游戏领域还有哪些结合点呢?
李仁杰:AI除了可以提高玩家的游戏体验,还可以提高游戏开发效率。比如智能蒙皮,游戏中的角色要用起来很麻烦,先动骨骼,再动贴图,根据方向、位置不同,惯性是不同的。
原本用工具蒙皮可能要2小时,AI智能蒙皮只要3分钟就行了。也许未来我们的同事们就不仅是人类,而是越来越多的更高效的人工智能。我们还可以利用AI来实现场景自动生成,只要涂鸦,就可以自动帮美术人员生成设计草图。
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另外,未来还可能会出现围绕AI技术的创意游戏设计,会是和现在游戏完全不同的玩法。
游民星空:伏羲实验室的研究内容在未来有着哪些可能性呢?
李仁杰:首先是平台化。我们在AI落地的探索中,不仅只关注具体的应用实例,也会把一些成熟的技术平台台,这样可以降低人工智能的使用门槛。比如强化学习,我们正在研发强化学习SDK,它可以让不懂强化学习技术的人也可以像调用函数一样简单的调用可以自己学习的神经元网络函数。自然语言处理方面,我们也在研发智能聊天机器人平台,用户可以在10分钟之内一键定制在64个维度不同性格、不同技能的AI机器人,直接砍掉近95%的工作量。而且不论是1个、100个、1000个,时间都是10分钟,也为游戏广泛应用提供可能。
其次是弥补现有的不足。我们之前提到的让游戏里的NPC更智能。强化学习是一种方法,但是强化学习也不是万能的,比如多样性和自动调整难度。模仿学习和进化算法就可以帮助我们继续探索,让游戏NPC的行为更像人类。图像动画方面,我们现在可以做到形似,比如GAN生成的人脸细节及其丰富,以假乱真。但是在神似方面,还没有突破,比如漫画家笔下的人物,尽管细节上没有一点和原型一样,但是特征抓的非常好,有的甚至寥寥几笔,你就知道画的是谁。自然语言处理里也有对多轮对话技术突破的需要。
我们畅想过无数种关于未来的蓝图,也欢迎大家关注我们的微信公众号:伏羲实验室,了解我们最新的研究成果。