AI已經能暢玩幾乎所有游戲了，那還要我干啥？

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?。?/p>

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 40,000 小時游戲視頻，涵蓋了超過 1,000 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。

撰文：不咕

編輯：江江&面線

美編：煥妍

圖片、資料來源：

NitroGen，BiliBili，YouTube