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一覺醒來,我連打游戲都卷不過AI了?

AGI闖入游戲世界,誰將成為賽博霸主?

編者按:本文來自微信公眾號 GGV紀源資本(ID:GGVCapital),作者:GGV紀源資本,微新創想經授權轉載。

2020年,AI突破性地邁入了新的紀元——預測蛋白質結構的AlphaFold、生產畫作的DALL-E 2、與人類對話的ChatGPT、寫代碼的AlphaCode接連誕生,而這一切,距離AlphaGo在2016年擊敗圍棋世界冠軍,不過四五載。

這場載入史冊的圍棋比賽,同樣是AI平臺公司啟元世界的起點。AlphaGo通過AI自主學習的方式,完成與人類的棋局對戰;啟元世界的期望,是利用深度強化學習技術,結合各行業打造一個認知決策大腦般的通用AI。

啟元世界首先選擇的行業是游戲。游戲遇上通用AI,碰撞出了哪些新奇獨特的火花?隨處可見可聽的元宇宙是否就在眼前?本期《投資筆記》,為你揭開通用AI的面紗、展望未來的開放世界。

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像推薦算法這種機器學習,它的智能主要體現在人上面,比如發揮人的聰明才智去做一些關鍵的特征。機器學習的模型更多地是對歷史數據的擬合,去擬合過去的點擊、擬合過去的購買的模式。但是AlphaGo是通過AI自己的學習探索,這相對于我們做了10 年的個性化推薦,相當于打開了一扇人工智能的新窗戶。

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第一類是我們從星際爭霸開始積累的深度策略游戲的相關客戶。

第二類圍繞開放世界的 NPC。像2021年的電影《失控玩家》,就是在開放世界中,鮮活的、擬人的、IQ和EQ能力都很高的NPC與人類交互帶來的全新樂趣和體驗。所以這種開放世界也是我們重點拓展的一大品類。

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我們 17 年出來創業的時候,前三年我們自己在順義建了個比較大的機房,一門心思地打游戲,考慮如何真正解決科學問題。沒有太主動地去做業務上的事,這也就是技術創業。

機器學習和深度強化學習是AI的兩種范式,一種是解決已有標注數據下如何訓練模型的問題。另外一種是AlphaGo開啟的,首先得解決如何生成高質量數據的問題。有了這種高質量的數據之后,如何訓練一個聰明的AI神經網絡,然后反過來,更聰明的AI又生成更高質量的數據,又訓練出更高水平的AI,就這樣螺旋上升。

我們研發的AI擊敗職業冠軍之后,代表AI在偏策略競技向的游戲中的IQ能力達到了一個新的高度,進入了一個商業化可用的階段。

我們目前有幾個合作的大客戶,像最大的策略游戲,阿里的三國志戰略版,它的全球收入是排名前七的。像出海方面,最大的就是萬國覺醒。我們的AI加上去之后效果也非常好,甚至超過他們的預期。

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對于游戲行業本身,我們保持著一個敬畏的心態。我們認為現在仍然還有很多可做的方向,尤其在深度策略、在開放世界,在面向未來的沉浸式交互的品類上,還存在很大的空間。

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五年前,AI還談不上產品化,但AlphaGo的出現看得大家心潮澎湃,一群像袁泉那樣對AI有信仰的人紛紛開始創業。

五年后的今天,AI既能完成自動駕駛、又能預測蛋白質結構,仿佛它無處不在又無所不能。而隨著AI的發展,當年那批創業者的心態也發生了變化,從果敢轉向內卷焦慮。隨著AI的發展,當年那批創業者的心態也發生了變化,從果敢轉向內卷焦慮。所以現在回過頭來看,在行業尚未成熟時就扎進創業的浪潮,是一個令人后悔的決定嗎?

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