Orb 是一个 3D 角色，可以说出由 AI 模型生成的对话
Unity是世界上最受欢迎的 3D 实时开发环境，最近推出了 Sentis，该功能可帮助开发人员将生成式 AI 模型融入到使用其平台构建的游戏和其他应用程序中。这似乎是一个自然的、甚至是简单的补充。Unity 经常被用作游戏引擎，视频游戏使用 AI 已经有几十年了。但最先进的生成模型虽然强大但不可预测，也带来了独特的挑战。
Central联合创始人兼首席执行官Jeff Orkin 博士表示：“这是有道理的，因为我确实看到不同规模的游戏开发者，无论是小型创作者还是大型工作室，都对这些新的人工智能技术感到好奇和感兴趣。” Casting AI是一家初创公司，为开发人员提供预先训练的非玩家角色 (NPC) 来填充他们的游戏。“他们担心成本。他们不想受制于某些第三方公司，每次用户与你的游戏或游戏中的角色交互时，你都需要进行 API 调用。”
Orkin开发了《FEAR》的 AI，这款 2005 年的游戏因在游戏中引入“自动规划”概念而受到称赞，“自动规划”是一种以目标为导向的方法，可以产生更有效和动态的 AI 代理。Central Casting AI 将其与生成式 AI 的最新进展相结合，构建大型“规划域”，支持广泛的 AI 操作，包括与游戏内对象的对话和交互。
这项技术很强大，但它凸显了开发人员在尝试构建更先进的人工智能时遇到的限制。规划领域广泛但固定，因此规划领域之外的行为不会出现。Central Casting 的产品在Amazon Web Services 上运行，因此需要互联网连接。这些特征可能是优点也可能是缺点，具体取决于开发人员的需求，但仅代表一种可能的路径。
Unity 的 Sentis 目前处于内测阶段，为开发人员提供了一条以前无法探索的替代路线。“借助Unity Sentis，设计人员可以在移动设备、游戏机、网络和 PC 等设备上构建依赖于推理的游戏循环（通过机器学习模型馈送数据的过程），而无需云计算成本或延迟问题，”Unity 的 Luc Barthelet CTO在新闻稿中表示。“这将用于运行 NPC 角色......或者重新设计游戏而不需要全新的艺术作品（例如，对于夜景，就像好莱坞所做的那样），或者它可以或用 1,000 的东西替换物理引擎效率提高了几倍。”
更简单地说，Sentis 为开发人员提供了在 Unity 应用程序内构建生成 AI 模型的选项，并在消费级硬件（包括从 iPhone 到 Xbox 的所有硬件）上运行它。这是 3D 实时开发环境的第一次，也是与 Unity 上一次努力ML Agents Toolkit 相比的重大变化，ML Agents Toolkit在运行时之外运行，这意味着它没有集成到实际实时驱动游戏环境的代码中。
“[Unity ML Agents] 受到学生和 AI 研究人员的欢迎，他们可以更轻松地使用 Unity 构建实验环境。但在单独的进程中运行模型会使根据模型发布游戏变得更加复杂，并且会带来性能损失，”纽约大学计算机科学与工程副教授兼 Modl 联合创始人Julian Togelius解释道。艾。“集成到 Unity 运行时可以帮助解决性能问题和交付打包产品，特别是在部署到多个平台时。”
开发人员努力应对生成式人工智能不可预测的潜力
Sentis 可以帮助开发人员应对在 Unity 中实现 AI 模型的挑战，但这并不意味着它是一个灌篮。
Charmed.ai首席执行官Jeremy Tryba强调了这一点。他的公司开发工具帮助开发人员将生成式 AI 引入 3D 实时环境，但专注于创建所谓的资产，例如在墙壁或 NPC 身体的几何定义之上合成的纹理，使它们看起来更逼真。对于任何 3D 游戏、电影或应用程序来说，创建资产都是一项成本高昂且耗时的元素。“建立良好模型的能力很大程度上在于了解训练集，我认为在正确的数据存在来驱动人们真正希望在游戏引擎中使用的实时模型之前，我们还有很长的路要走， ”特里巴说。
这指出了一个熟悉的问题：生成式人工智能模型是不可预测的。Charmed.ai帮助开发者使用生成式AI来创建资产，但资产一旦实施就固定下来了。正如 Sentis 所允许的那样，实时运行人工智能模型将为开发人员带来意想不到的结果。
即便如此，Sentis 仍可能对寻求捷径的开发人员具有吸引力——这是所有软件开发人员，尤其是游戏开发人员迫切需要的。美国联邦贸易委员会 (FTC) 试图阻止微软收购动视暴雪 (Activision-Blizzard) 的不当编辑文件显示，《最后生还者 2》(The Last of Us 2 ) 是一款最近被 HBO 改编成电视剧的热门动作冒险游戏，在六年内的开发成本为 2.2 亿美元。像索尼和微软这样的大公司可以为这些艰巨的努力付出代价，但较小的开发工作室正在寻找用更少的钱取得更多成果的方法。
“归根结底，很多游戏开发者都希望专注于游戏的开发，对吧？他们不想专注于与游戏更加平行或与核心分离的事情，” Regression Games创始人兼首席执行官Aaron Vontell说道。“我所看到的是，许多工作室希望使用人工智能工具来更轻松地完成一些更平凡和困难的任务。”
虽然在游戏运行时嵌入人工智能模型可能会带来更多的不可预测性，但它提供了最终将模型更牢固地置于游戏开发者控制之下的希望。这是一个重要的区别。通用的第三方 AI 模型（例如ChatGPT）是不透明的，支持可能与特定游戏或应用程序无关的各种功能。将模型引入运行时提供了构建具有精确功能的更可预测模型的机会。
“归根结底，很多游戏开发者都希望专注于游戏的开发，对吧？他们不想专注于与游戏更加平行或与核心分离的事情。” Aaron Vontell，Regression Games 创始人兼首席执行官。
“我认为堵住人们能找到的每一个可能的漏洞来欺骗（通用模型）说话是永无止境的，”奥金说。“如果你可以在自己的引擎中运行模型，这意味着你可以控制模型本身，并且可以选择训练它的数据，这可以让你更好地控制它可以做的事情。”
这种可能性需要数年时间才能实现，但 Unity 决定通过 Sentis 将 AI 引入运行时只是第一步，其竞争对手（例如虚幻引擎）很可能会效仿。
