枯燥重复的任务，大而空旷的地图，缺乏创新的剧情，让某些游戏充满了强烈的流水线感。
育碧：看什么？我尽力了，好吗？
之所以会出现这种现象，是因为开放世界的“无限”与游戏开发者脑力和财力的“局限”之间存在着无法逾越的鸿沟。
虽然随着技术的进步，一些厂商也开始尝试用智能算法和AI来降低这类游戏的“罐头”价值，但是，在很多时候，这样的做法适得其反。
在随机生成的角色中，有几个让你印象深刻？
因为玩家发现，这些由算法随机生成的角色、任务或剧情，本质上是一样的，只是组合的元素略有不同。
不过，随着GPT等新一代AI的出现，人工智能技术也迎来了井喷，局面似乎真的开始发生了变化。
1、真实版《西部世界》？
因为人类已经发现，进化后的人工智能不仅可以做生成对话文本等“家务活”，甚至可以控制NPC，建立一个像《西部世界》一样栩栩如生的人工智能社会。
不久前，一个名为“生活长安城”的技术演示部分实现了这一点。
在这个demo中，NPC之间的对话和互动并不是事先写好的，而是由AI实时控制的。
而他们想做的事情也不会脱离他们的性格和目标，比如只想抓鱼逃课的快手，立志当首席的舞者
而且，这些没有预设脚本的AI不会抹去已有的“记忆”，
这也就意味着，在这样的世界里，一些心痒痒的玩家不可能在屠杀之后再躲几天“缴械”
下次想“练手”的时候可要三思了
从目前的信息来看，这座“生活长安城”是一个仍在进化中的“AI社会”，运行仅30多天。
驱动它的是一种叫作GAEA的技术。
与其他根据剧情设计的NPC相比，这种技术驱动的AI最大的不同在于它有自己的目标和行动的理由，可以像真人一样受到社会常识和反馈的影响。
在一般的开放世界游戏中，一些NPC的意义就是引导玩家做任务，过剧情。一旦任务和剧情结束，他们将不会与玩家有更多的互动。
如果玩家再次寻找它们，它们只会不断地来回重复相同的台词，就好像忽略了玩家之后的所有变化。
漂亮的小姑子，总是说着和我一起度过的岁月
不过在长安城这个demo中，由于GAEA系统的存在，NPC的行动不仅会相互影响，还会随着周围环境和社会的变化而变化。
前者的影响被称为“灵魂系统”，后者被称为“环境系统”。
在“灵魂系统”中，NPC除了会记住之前发生的事情，还会根据“策略”模块对“记忆”中的社会常识信息和当前环境系统进行决策。
比如一个NPC在街上偷东西被警察抓到，下次警察出现的时候可能不会逆风行动。
在“环境”系统中，NPC在游戏世界的所作所为都会被记录在系统中，并形成对系统的反馈，而留下NPC“踪迹”的系统又会对NPC形成动态响应。相互影响。
这样一来，这些与社会和周围环境有真实互动的NPC，就会表现得更加理性，更加像“人”。
不过，虽然这样的技术确实是突破性的，但从玩家的角度来看，这个“不断成长”的动态世界真的能让玩家摆脱鸡肋的“罐头”游戏吗？
探究这个问题，首先要搞清楚哪些游戏是“罐头”现象频发的重灾区。
2、当AI遇上“罐头”
一般来说，目前市面上的“开放世界”游戏往往可以分为两种：
1、《我的世界》《泰拉瑞亚》等规则系统自动生成的开放世界；
2.修正了开发者设计的开放世界，如《侠盗猎车手》和《刺客信条》
前一类游戏一般没有主线剧情，更看重玩家的探索和体验；
第二类游戏的剧情是重要的一环，用主线+支线剧情来推动故事的发展。
而让玩家觉得“罐头是灾难”的游戏，往往属于第二类。准确的说，这类游戏存在着大量的千篇一律的支线和副本。
对于这样的问题，除了人为的“巧夺天工”，游戏厂商自然也尝试了用AI来减轻压力。
比如育碧之前的《看门狗：军团》就使用了类似的“AI自动生成”系统。这就是它的创建方式。
这就是育碧所说的“人人都能玩”的系统。
在使用智能算法生成角色时，除了角色的种族、薪水、社会关系、工作场所等数据外，育碧还采用了“累积效应”机制，让选项相互影响。
例如，角色的居住地会影响角色的种族、衣着和职业，而角色的职业会决定其工作地点和能力（如黑客技能），薪资水平会决定其主要活动范围。
随着所有这些数据的积累，一个角色的日常生活和其他活动，比如什么时候上班，下班后做什么，都会变得完整和自洽。
此外，游戏中每个角色对Dedsec的好感也会受到玩家具体行为的影响。如果玩家攻击它或杀死他们的朋友，他们对Dedsec的“好感度”会下降，直到下降。如果你变得“讨厌”，你将永远离开该组织。
反之，如果玩家帮助他们，他们对Dedsec的好感度就会上升，就会加入组织。
此外，一些随机事件也会影响角色的行为。例如，如果某人的家人被杀，他们会放弃与家人一起旅行的计划，去墓地哀悼亲人。
这样一来，游戏中的每一个角色都有了真实的、动态的、丰富的情感（至少表面上是这样）。
仔细一看，你会发现，这个自洽、合理、实时的动态AI系统，与一开始“长安城demo”中的技术逻辑非常相似。
但是——为什么整个《看门狗：军团》在有了这些系统之后，还是感觉那么“罐头”呢？
3.变量和常量
或许，真正的问题在于，玩家想要的不仅仅是一个栩栩如生、与现实无异的虚拟世界，他们还想在其中寻找“奇异”或“非凡”。
西部牛仔的故事很多，但《荒野大镖客：救赎》却成为了玩家心中的传奇
正是因为玩家厌倦了平淡乏味的现实，玩家才会全身心投入到游戏中寻找新奇。
然而，目前人工智能所表现出的理性和自洽性，只是模拟了现实中的常量。
什么是常量？比如一个农民工，每天起床，洗漱，坐公交车上班，工作几个小时后，再坐公交车回家，最后吃饭、洗漱、睡觉。
这一系列普通的、类似日记的活动在现实中是常态。
而目前游戏中的AI系统正在尽最大努力让这种“日记账”般的常量看起来更加自洽，更不容易被误解。
相对于常数，现实中的变量往往是那些罕见的、偶然的、但奇怪的事件。
这样的正面例子在《巫师3》的各种支线或者《GTA5》的支线剧情中都能体现出来，
在《巫师3》中，杰洛特接受委托去杀怪，这是一种类似于“工人上班”的常量，但在这些常量中，往往会引出一段“离奇”、“神秘”或“感人”的故事。额外复杂的方式”。的故事。
这是让玩家心动的变量。
有很多副业像《巫师3》中的血腥男爵一样令人印象深刻
但问题是，用AI来模拟如此小概率、充满“奇异”的事件并不容易。
这是因为尽管GPT等AI在训练时使用了大量的文本数据，但人类知识库中的大部分文本本身实际上非常平庸。
在这些文本中，套路化、程式化的“工作”是不变的，像莎士比亚戏剧这样的惊心动魄的作品是稀缺的变量。
俗话说，“有法必成，唯其下”。在优质样本数据稀缺的情况下，AI如何生成真正“有创意”的剧情？
然而，靠AI真的无法摆脱“罐头游戏”的想法吗？
并不真地。
4.稀缺与“涌现”
因为人工智能的发展，就像真实历史的进程一样，有一定的“涌现”。
所谓“涌现”，简言之，就是一个“量变产生质变”的过程。
例如，当非生命原子聚集到一定程度时，它们可能结合产生活细胞；
当水分子聚集到一定数量时，就会产生波浪；
同样，对于GPT这样的人工智能来说，模型中的参数越多，建立联系的能力就越强，当这些参数积累到一定程度时，AI就有可能产生惊人的智能。
在LargeLanguageModeling(LLM)中，EmergentAbilities是指模型从原始训练数据中自动学习和发现新的、更高层次的特征和模式的能力。
大型语言模型在训练时，会通过学习大量的多模态训练数据，以及数据中的统计规律和内部参数和结构，学习一定的泛化能力，并应用于数据样本上的未知多模态.从而逐渐展现出一些新的能力和特点。
而这也是不断向人类靠拢的大型语言模型的一个关键特征。
当模型规模增加到一定规模时，新的能力就会出现
这种所谓的“涌现”能否让我们摆脱公式化的“罐头”游戏？
说到这里，就需要提到上面提到的“变量”的概念。其实，说实话，在大多数人的一生中，真正改变人生、改变命运的“变数”时刻是少之又少。
我们一生中的大部分时间，都生活在一个没有波澜的“常态”中。
但如果我们把时间尺度做得足够长，稀缺的“变量”就会从“常量”中浮现出来。
在接下“改变命运”的命令之前，V和Jack也活在了自己的常数里
这些从无数常量中“涌现”出来的变数，也是我们之前决定的一言一行一举一动所积累的。
在更大的时间尺度上，人类历史上的各种“非常”变量，如重大科学发现、帝国兴衰、革命、战争等，也是从常数的积累中产生的。
这些戏剧性的“变量”大范围展现出来的惊喜、意外、跌宕起伏，已经不是人类有限思维所能模仿的，因为其背后巨大的“常数”已经超出了人脑的承载能力。
人类做不到，并不代表人工智能做不到。
随着统计和学习能力的不断发展，GPT等人工智能或许可以通过模拟和计算常数，从海量数据中推导出各种可能的变量。
当这样的能力用在开放世界的剧情设计上，AI可能知道发展到一定阶段，哪些人和事会出现“惊喜”和“不凡”。
当这样的“惊喜”和“非凡”汇集在一起，一个告别“罐头”和“重复”的充满传奇和变化的游戏世界就此诞生。
不过说实话，如果AI真的发展到那种地步，射击游戏也未免太有天赋了吧？
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