尽管生成式人工智能在游戏模拟方面取得了新的进展,但目前仍无法满足电子竞技的需求。开源AI项目"DIAMOND"负责人Eloi Alonso近日公布了使用神经网络运行《CS:GO》“世界模型”的演示视频,并详细介绍了其中存在的诸多问题。例如,在RTX 3090平台上,该模型仅能达到10FPS的帧数。
需要说明的是,这里的“自己玩《CS:GO》”并非指让AI通过脚本自动进行《CS2》对局,而是在虚拟世界中模拟其自身玩游戏的样子。因此,这10FPS并非直接由RTX 3090运行该游戏所得到的实际数值,而是表示RTX 3090已经足够运行该模型。
尽管这种AI技术可能会对游戏产生某些负面影响,但团队取得的技术成就仍然是有意义的。据介绍,该团队通过在单个GPU上训练足够数量的Dust II Deathmatch素材来“教会”AI模型如何玩游戏,并成功将《CS:GO》“移植”到AI世界中。
在Alonso展示的视频中,最引人注目的地方是AI表现出的跳跃能力。具体而言,由于AI认为按下跳跃键就等同于进行一次固定的反应(即沿Y轴移动一定距离),而不受V社起源引擎的限制。这导致了一些其他类似的现象出现,比如武器在某些光照条件下发生变形,甚至可以通过穿过墙壁进行传送。
尽管如此,《CS:GO》的世界模型仍然存在一些问题,例如性能瓶颈和缺乏多样性。未来的研究工作将致力于解决这些问题,并提升AI在游戏中表现的能力。
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