關鍵要點

-人工智能 (AI) 是計算機科學的一個分支，它利用計算機和機器來模仿人類思維解決問題和決策的能力。進展——nbsp；機器學習——nbsp；和——nbsp；深度學習——nbsp；正在科技行業的幾乎每個領域創造範式轉變。

- 將 AI 融入 web3 遊戲製作是使它們更具響應性、適應性和挑戰性體驗的關鍵一步。增加人工智能遊戲的複雜性也有助於確保遊戲玩家享受並沉迷於遊戲。

- Metaverse 將包含由 AI 生成的大量數據。通過將 AI 與 AR/VR 和區塊鍊等其他技術相結合，Metaverse 可以在持久、永遠在線的平台上構建安全、可擴展和逼真的虛擬世界。頭像創建、數字人類和多語言可訪問性是元宇宙中重要的人工智能元素。

- 在 Metaverse 中實施 AI 時仍然存在一些挑戰和瓶頸，例如 AI 生成內容的所有權和版權結構的模糊性、AI 在分析和處理數據方面的偏見、欺詐可能以 deepfakes 或其他欺詐等

隨著互聯網從 1990 年代至今的大規模發展，各種創新技術應運而生，通過網絡空間中的虛擬交互為用戶帶來令人驚嘆的體驗。在這些技術中，人工智能 (AI) 在過去十年中在處理大數據以增強我們日常生活中的沉浸式體驗方面發揮了重要作用。

自計算機問世以來，視頻遊戲不斷發展，變得越來越有趣和復雜，但仍然專注於為全球玩家提供樂趣、創造力和參與度。根據  福布斯，到 2023 年，遊戲市場的價值可能超過 2000 億美元。隨著我們的世界繼續快速轉向數字媒體，人工智能將使遊戲比以往任何時候都更具互動性和智能性。現在，當我們進入 Web3 和 Metaverse 的未知領域時，一個重要的問題仍然存在：AI 將如何幫助我們從物理世界超越到虛擬世界？

什麼是人工智能？

人工智能 (AI) 是計算機科學的一個分支，它利用計算機和機器來模仿人類思維解決問題和做出決策的能力。這可以通過多種方式完成，但進步在 機器學習——nbsp；和——nbsp；深度學習——nbsp；正在科技行業的幾乎每個領域創造範式轉變。

機器學習 (ML) 是 AI 的一個子集，它展示了不同的算法，需要結構化數據來構建 ML 模型，這些模型用於訓練機器來完成給定的任務。目標是使機器能夠從其經驗中自動學習並做出相應的預測。

深度學習——nbsp；是一種更高級的機器學習形式，可以創建類似於人腦神經連接的算法——nbsp；人工神經網絡——nbsp；在沒有任何人為乾預的情況下從數據中學習。這些算法有很多層次，每個層次都代表對數據的不同理解。這些網絡可以學習執行圖像識別和語言處理等任務。

吃豆人的故事

吃豆人是一款經典的單人街機遊戲，玩家在其中吞噬帶有飢餓黃色圓圈的點，同時試圖避開四個彩色幽靈。 Namco 於 1980 年發行的 Pac-Man 銷量  400,000   到 1990 年，隨著吃豆人成為有史以來最具標誌性的視頻遊戲之一，遊戲機櫃銷往世界各地的拱廊，終生銷售額達到 35 億美元。儘管看起來很簡單，但吃豆人實際上是最早成功實現 AI 的遊戲之一。

遊戲中的四隻五顏六色的鬼魂是——nbsp;漆黑的， 閃爍， 小指--nbsp ;and 克萊德。四個幽靈中的每一個都有名字、不同的個性和行為，一個定制的算法決定了它們如何攻擊玩家，這要歸功於 AI。

這是——nbsp；尋路——nbsp；使用人工智能實現的算法，幫助吃豆人在當時主導了遊戲行業。但在該領域取得這麼多年的進步之後，新生的 web3 遊戲行業現在如何利用 AI？

Web3 遊戲開發中的 AI

AI 用於遊戲，以在虛擬平台上玩遊戲時創造更具響應性、適應性和挑戰性的體驗。到目前為止，我們已經看到大量 web3 遊戲缺乏長期吸引和留住忠實粉絲群所需的深度和復雜性。

將 AI 融入 web3 遊戲製作是使它們比以往更具交互性的關鍵一步。人工智能遊戲的複雜性不斷增加，有助於確保遊戲玩家享受並沉迷於遊戲。

AI 藝術生成和 NFT

NFT 在過去兩年中風靡一時，並在 web3 和 Metaverse 的出現中發揮了重要作用。 NFT 將繼續從靜態圖像演變為更加動態、有用和智能的收藏品，而 AI 可能是開啟下一波浪潮的關鍵。

內嵌 a  Generative Pre-trained Transformer 3  (GPT-3) 語言模型提示，AI NFT 可以具有許多屬性，如動畫、交互性和其他仍在湧現的生成能力。將 AI 功能注入 NFT 有可能以其他技術迄今為止無法實現的方式打開獨特和個性化體驗的大門。如今，越來越多用於生成 NFT 的應用程序正在進入市場，這些應用程序允許用戶創建獨特的藝術作品並可能從銷售中獲利。

讓我們來看看——nbsp;中途——nbsp ；例如。 Midjourney 是一個 AI 圖像創建器，它使用機器學習根據文本輸入創建圖片。任何人都可以通過輸入他們想看的圖像的描述來與機器人互動；然後，機器人將根據該描述參考其他圖像，並以獨特和創造性的方式將它們組合成一件全新的藝術品。

AI 生成的 NFT 的價值將很快超越單純的生成藝術，擴展到更先進的內容製作和交付方式、接觸新受眾或檢測趨勢的方式。 Web3 遊戲項目可以利用 AI 生成具有無窮變化的遊戲角色/化身 NFT，然後將它們渲染成可玩的 2D 或 3D 模型。

圖形增強

遊戲角色給予玩家原有的吸引力和感受；漫不經心創建的角色缺乏視覺吸引力和用戶興趣。但是 3D 視頻遊戲角色創建是一個具有挑戰性的過程。人類的眼睛已經進化了數十萬年，已經變得非常擅長檢測彼此的面部表情（對於交流和生存都至關重要），這使得以令人信服的逼真方式複制即使是簡單的手勢和表情的工作也變得極其困難。人工智能為促進這一點提供了巨大的潛力。最先進的圖像增強 AI 算法可以將高質量的合成 3D 圖像轉換為逼真的描繪。深度學習甚至可以幫助遊戲角色和環境進一步模仿真實的角色和環境。

這些算法還可以幫助告知角色動作、聲音和對話。此外，將 AI 應用於虛擬現實或增強現實開闢了為虛擬體驗增添真實感的新途徑。結果是遊戲玩家永遠不會忘記的身臨其境的體驗。

Delysium   是首批使用 AI 生成的內容和角色作為其元宇宙基礎的 web3 開放世界、玩家擁有的遊戲之一。在 Delysium 中，由 AI 驅動的 MetaBeing 角色擁有一個完整的神經大腦系統，可以驅動他們在虛擬世界中的生活。這些 MetaBeings 還能夠持有自己的資產，自動參與遊戲模式並像人類玩家一樣賺取加密貨幣收入。

Delysium MetaBeing 渲染圖

遊戲關卡和內容生成

遊戲關卡生成或程序內容生成 (PCG) 是一組使用高級 AI 算法生成大型開放世界環境、新遊戲關卡和許多其他遊戲資產的方法。這被認為是人工智能在遊戲設計中最有前途的應用之一。開放世界或開放地圖遊戲包括一些迄今為止最流行的遊戲。這些遊戲允許玩家探索廣闊的風景。從設計和開發的角度來看，創建此類游戲都非常耗時。但人工智能算法可以根據遊戲狀態構建和優化新場景。我們還沒有看到任何 web3 遊戲應用這些算法，但是——nbsp;沒有人的天空——nbsp；例如。這是一款使用 AI 在玩家玩遊戲時即時生成無限數量的新關卡的遊戲。

無人深空

除了關卡生成外，AI 還可用於生成故事和場景。大多數情況下，AI 用於創建交互式敘述。在這種遊戲中，用戶通過他們的行動或選擇的對話來創造或影響戲劇性的故事情節。然後，AI 程序使用文本分析並根據先前學習的故事情節生成場景。  AI Dungeon 2   是該應用最著名的示例之一。該遊戲使用由 OpenAI 構建的最先進的開源文本生成系統，並使用 Choose Your Own Adventure 書籍進行訓練。

開發遊戲需要大量的時間和金錢，而且開發者甚至不確定遊戲的反響如何。因此，使用 AI 算法可以顯著降低創建內容的成本，並為用戶提供完全真實的遊戲體驗。

非玩家角色 (NPC)

在當前的大多數遊戲中，尤其是第一人稱射擊遊戲和策略遊戲中，對手是預先編程的非玩家角色（NPC），而 AI 有可能控制這些 NPC 的行為。傳統上，遊戲人工智能基於對用戶行為和對手對這些行為的反應的實時分析。但是，使用像   這樣的技術。模式識別 and 強化學習 (RL)，NPC 現在可以通過從自己的行為中自我學習來進化，以適應用戶的行為並預測它們。這也有助於遊戲通過解釋和響應玩家的行為變得更具適應性和現實性。

此外，人工智能讓 NPC 變得更聰明，並隨著遊戲的進行以新穎獨特的方式響應遊戲中的情況。使用這種技術將極大地減少 NPC 的開發時間，因為對他們的行為進行硬編碼是一個乏味而漫長的過程。這對於盡可能快地構建以保持社區興趣和參與的 web3 遊戲尤為重要。

物體檢測

深度學習是涉及對象檢測的最新技術。在視覺效果中融入這種技術的現代遊戲提供了高度身臨其境的遊戲體驗。在遊戲中的宇宙中航行時，角色會偶然發現遊戲中的對象。用戶可以很容易地檢測到物體。然而，遊戲中的角色只是一段代碼，可能難以識別其環境中的對象。 AI 正在創造更有可能正確識別物體及其變體的智能遊戲角色。 TensorFlow 等智能工具有助於在視頻遊戲中提供出色的對象檢測。

AI可以做遊戲嗎？

人工智能在開發視頻遊戲和根據玩家的喜好對其進行微調方面發揮了巨大作用。但是，如果沒有任何關於遊戲應該如何的先前知識或人類指導，人工智能無法從頭開始製作全新的遊戲。但是通過提供和訓練數據，通過機器學習，人工智能可以從很多遊戲中學習，創建遊戲的近似表示，然後繼續從這些表示中重新組合知識並使用  概念擴展 創造新遊戲。目前，我們還沒有看到任何完全由 AI 製作的遊戲，但 AI 正在以比以往更快的速度幫助開發者製作遊戲。

讓我們來看看這個完全由 AI 生成的圖像製作的有趣遊戲。 2022 年 8 月，獨立開發者“Nao_u”發布了一款僅使用 AI 生成的藝術作品製作的短版 2D 射擊遊戲。他用了三天的時間製作了名為 Shoon 的遊戲，看看 Midjourney 是否可以為遊戲創作美術。 Nao_u 為水平射擊遊戲製作了一個關卡，同時使用 AI 生成背景、玩家的飛船和敵人。 Nao_u 通過提供與 Star Wars 和 Armored Core 相關的 Midjourney 文本提示來構建船舶模型。遊戲本身並不是很引人注目，但展示了使用 AI 為遊戲創作藝術的一些優勢和局限性。

人工智能正在構建元宇宙

隨著我們進入一個日益數字化的世界，我們的物理生活和虛擬生活之間的界限越來越模糊，而新興的 Metaverse 有望進一步融合這兩種現實。元宇宙無疑將包含大量人工智能產生的數據。通過將 AI 與 AR/VR 和區塊鍊等其他技術相結合，Metaverse 可以在持久、永遠在線的平台上構建安全、可擴展和逼真的虛擬世界。

• Avatar Creation：-- nbsp;這是Metaverse中最有趣、最常被引用的概念之一。人們期待完全可定制的化身，這些化身俱有引人注目的功能，可以在虛擬世界中隨身攜帶，以充分錶達自己。 AI 將通過分析 2D 圖像或 3D 掃描的能力來幫助促進這一點，從而為用戶的個人資料創建高質量的渲染圖。它還將繼續改善身體和情感特徵，如面部表情和肢體語言，進一步使化身成為自我的延伸。

• 數字人類：-- nbsp;就像視頻遊戲中的 NPC 一樣，元宇宙中的數字人類可能是 3D 聊天機器人，可以對 VR 世界中用戶的行為做出反應和響應。數字人完全由人工智能技術構建，將成為元宇宙構建、實用和沈浸的重要元素。

• 多語言可訪問性：  語言處理是人工智能改進元宇宙的另一種重要方式。  自然語言處理——nbsp;(NLP) 是最強大、使用最廣泛的面向消費者的 AI 應用程序之一，它將識別英語等自然語言，將其轉換為機器可讀的格式，並將結果處理為另一種語言。因此，人工智能有助於促進實時的真實對話，讓來自全球各地的用戶可以進行互動。

  的挑戰；人工智能

Web3 遊戲和元宇宙概念仍處於早期階段。因此，在 Metaverse 中實現 AI 可能會遇到一些挑戰和瓶頸：

• 現有的深度學習模型具有大量參數，這給資源受限的移動設備部署基於學習的應用程序帶來了沉重的負擔。

• 關於所有權和版權結構的模糊性以及確定誰可以從 AI 生成的內容中獲利。

• 高度逼真和人工智能生成的照片和視頻  deepfakes   已經開始充斥互聯網。 deepfakes 和用戶透明度的問題將是元界中的一個挑戰。隨著 deepfakes 和數字人的質量不斷提高，用戶如何能夠識破 deepfakes 以避免數字空間中的欺詐和欺騙還有待觀察。

• 使用計算機程序生成高質量藝術作品的能力將使許多平面設計師失業。目前還有許多其他此類職位需要人類，最終將被機器和人工智能取代。

• 分析和處理數據時的偏見：人工智能偏見是指算法傾向於反映人類偏見。根據訓練數據，人工智能可以製造或強化性別偏見，例如給予男性比女性更高的信用評分、歧視種族等。

最後的想法

一個由人工智能驅動的新時代正在出現。它為遊戲世界帶來了重大進步和變化，預計其增長將突飛猛進。自主角色進化、學習和適應等新的可能性很快就會實現。我們可以期待在不久的將來看到更多使用 AI 的遊戲，包括傳統的 web3。它有助於創造更具挑戰性和吸引力的遊戲，以及更有意義的虛擬體驗。沒有人知道下一代 web3 遊戲或 Metaverse 最終會是什麼樣子，但 AI 和其他先進技術在 Metaverse 中的融合有可能改變我們的生活方式，徹底改變我們的工作方式，並最終模糊物理世界和數字世界之間的界限。