微软创建了由人工智能生成的实时《雷神之锤 II》游戏玩法（可在网络上玩）。周五，Xbox 游戏人工智能总经理在 Copilot.Microsoft.com 上发布了“人工智能生成的游戏体验”的惊人链接，“移动、射击、探索——每一帧都是由人工智能世界模型动态创建的，实时响应玩家的输入。在这里试试。”根据微软博客文章，他们从“Muse”视频游戏世界模型开始，添加了“实时可玩扩展”，玩家可以通过键盘/控制器操作进行交互，“本质上允许你在模型内玩”。团队的共同努力导致了计划收集哪些数据（什么游戏、测试人员应该如何玩所述游戏、我们需要什么样的行为来训练世界模型等），以及模型训练所需数据的实际收集、准备和清理。令我们最初感到高兴的是，我们能够在模型模拟的世界中进行游戏。我们可以四处闲逛、移动相机、跳跃、蹲伏、射击，甚至可以像原版游戏一样爆炸桶。此外，由于它存在于我们的数据中，我们还可以发现隐藏在这一级别的《雷神之锤 II》中的一些秘密。我们还可以将图像插入模型的上下文中，并使这些修改保留在场景中……我们并不打算完全复制玩原始《雷神之锤 II》游戏的实际体验。这是对我们能够使用当前的机器学习方法构建的内容进行研究探索。将此视为玩模型而不是玩游戏……与敌人角色的交互是我们当前 WHAMM 模型需要改进的一个大领域。通常，它们在图像中会显得模糊，并且与它们的战斗（对敌人/玩家都造成伤害）可能是不正确的。他们警告说，模型“能够并且将会忘记”离开视野超过 0.9 秒的物体。 “这也可以是一个乐趣的来源，你可以通过看地板一秒钟然后回头看来击败或产卵敌人。或者它可以让你通过抬头看天空然后回头在地图上传送。这些是玩模型的一些例子。”据 Tom’s Hardware 报道，这种生成式 AI 模型在 Quake II 上进行了训练，“仅用了一周多的数据”，这比 2 月份推出的原始模型所需的七年时间大大缩短了。来自 The Verge 的一些背景：“你可以想象这样一个世界：模型可以从游戏数据和视频中学习旧游戏，并真正使它们移植到可以运行这些模型的任何平台，”微软游戏首席执行官 Phil Spencer 在二月份表示。 “我们已经讨论过将游戏保存作为我们的一项活动，这些模型及其完全学习游戏如何玩的能力，而无需在原始硬件上运行原始引擎，这带来了大量的机会。” “通过人工智能或小团队移植像 Gameday 98 这样的游戏是否更可行？” Windows Central 博客问道。 “什么成本更低，甚至需要更少的时间？随着人工智能的不断发展，这些是我们在未来十年中将提出和回答的问题。我们正处于人工智能繁荣的第二年；我对第十年会看到什么感到害怕。” The Verge 指出：“很明显，微软现在正在对 Muse 进行更多游戏方面的培训，而不仅仅是《Bleeding Edge》，我们很可能很快就会在 Copilot Labs 中看到更多简短的交互式 AI 游戏体验。”微软还致力于将 Copilot 转变为游戏教练，让人工智能助手能够看到你正在玩的游戏，并提供提示和指南。部分体验将很快通过 Copilot Vision 向 Windows 预览体验成员提供。
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