关键要点

-人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，它利用计算机和机器来模仿人类思维解决问题和决策的能力。进展——nbsp；机器学习——nbsp；和——nbsp；深度学习——nbsp；正在科技行业的几乎每个领域创造范式转变。

- 将 AI 融入 web3 游戏制作是使它们更具响应性、适应性和挑战性体验的关键一步。增加人工智能游戏的复杂性也有助于确保游戏玩家享受并沉迷于游戏。

- Metaverse 将包含由 AI 生成的大量数据。通过将 AI 与 AR/VR 和区块链等其他技术相结合，Metaverse 可以在持久、永远在线的平台上构建安全、可扩展和逼真的虚拟世界。头像创建、数字人类和多语言可访问性是元宇宙中重要的人工智能元素。

- 在 Metaverse 中实施 AI 时仍然存在一些挑战和瓶颈，例如 AI 生成内容的所有权和版权结构的模糊性、AI 在分析和处理数据方面的偏见、欺诈可能以 deepfakes 或其他欺诈等

随着互联网从 1990 年代至今的大规模发展，各种创新技术应运而生，通过网络空间中的虚拟交互为用户带来令人惊叹的体验。在这些技术中，人工智能 (AI) 在过去十年中在处理大数据以增强我们日常生活中的沉浸式体验方面发挥了重要作用。

自计算机问世以来，视频游戏不断发展，变得越来越有趣和复杂，但仍然专注于为全球玩家提供乐趣、创造力和参与度。根据  福布斯，到 2023 年，游戏市场的价值可能超过 2000 亿美元。随着我们的世界继续快速转向数字媒体，人工智能将使游戏比以往任何时候都更具互动性和智能性。现在，当我们进入 Web3 和 Metaverse 的未知领域时，一个重要的问题仍然存在：AI 将如何帮助我们从物理世界超越到虚拟世界？

什么是人工智能？

人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，它利用计算机和机器来模仿人类思维解决问题和做出决策的能力。这可以通过多种方式完成，但进步在 机器学习——nbsp；和——nbsp；深度学习——nbsp；正在科技行业的几乎每个领域创造范式转变。

机器学习 (ML) 是 AI 的一个子集，它展示了不同的算法，需要结构化数据来构建 ML 模型，这些模型用于训练机器来完成给定的任务。目标是使机器能够从其经验中自动学习并做出相应的预测。

深度学习——nbsp；是一种更高级的机器学习形式，可以创建类似于人脑神经连接的算法——nbsp；人工神经网络——nbsp；在没有任何人为干预的情况下从数据中学习。这些算法有很多层次，每个层次都代表对数据的不同理解。这些网络可以学习执行图像识别和语言处理等任务。

吃豆人的故事

吃豆人是一款经典的单人街机游戏，玩家在其中吞噬带有饥饿黄色圆圈的点，同时试图避开四个彩色幽灵。 Namco 于 1980 年发行的 Pac-Man 销量  400,000   到 1990 年，随着吃豆人成为有史以来最具标志性的视频游戏之一，游戏机柜销往世界各地的拱廊，终生销售额达到 35 亿美元。尽管看起来很简单，但吃豆人实际上是最早成功实现 AI 的游戏之一。

游戏中的四只五颜六色的鬼魂是——nbsp;漆黑的， 闪烁， 小指--nbsp ;and 克莱德。四个幽灵中的每一个都有名字、不同的个性和行为，一个定制的算法决定了它们如何攻击玩家，这要归功于 AI。

这是——nbsp；寻路——nbsp；使用人工智能实现的算法，帮助吃豆人在当时主导了游戏行业。但在该领域取得这么多年的进步之后，新生的 web3 游戏行业现在如何利用 AI？

Web3 游戏开发中的 AI

AI 用于游戏，以在虚拟平台上玩游戏时创造更具响应性、适应性和挑战性的体验。到目前为止，我们已经看到大量 web3 游戏缺乏长期吸引和留住忠实粉丝群所需的深度和复杂性。

将 AI 融入 web3 游戏制作是使它们比以往更具交互性的关键一步。人工智能游戏的复杂性不断增加，有助于确保游戏玩家享受并沉迷于游戏。

AI 艺术生成和 NFT

NFT 在过去两年中风靡一时，并在 web3 和 Metaverse 的出现中发挥了重要作用。 NFT 将继续从静态图像演变为更加动态、有用和智能的收藏品，而 AI 可能是开启下一波浪潮的关键。

内嵌 a  Generative Pre-trained Transformer 3  (GPT-3) 语言模型提示，AI NFT 可以具有许多属性，如动画、交互性和其他仍在涌现的生成能力。将 AI 功能注入 NFT 有可能以其他技术迄今为止无法实现的方式打开独特和个性化体验的大门。如今，越来越多用于生成 NFT 的应用程序正在进入市场，这些应用程序允许用户创建独特的艺术作品并可能从销售中获利。

让我们来看看——nbsp;中途——nbsp ；例如。 Midjourney 是一个 AI 图像创建器，它使用机器学习根据文本输入创建图片。任何人都可以通过输入他们想看的图像的描述来与机器人互动；然后，机器人将根据该描述参考其他图像，并以独特和创造性的方式将它们组合成一件全新的艺术品。

AI 生成的 NFT 的价值将很快超越单纯的生成艺术，扩展到更先进的内容制作和交付方式、接触新受众或检测趋势的方式。 Web3 游戏项目可以利用 AI 生成具有无穷变化的游戏角色/化身 NFT，然后将它们渲染成可玩的 2D 或 3D 模型。

图形增强

游戏角色给予玩家原有的吸引力和感受；漫不经心创建的角色缺乏视觉吸引力和用户兴趣。但是 3D 视频游戏角色创建是一个具有挑战性的过程。人类的眼睛已经进化了数十万年，已经变得非常擅长检测彼此的面部表情（对于交流和生存都至关重要），这使得以令人信服的逼真方式复制即使是简单的手势和表情的工作也变得极其困难。人工智能为促进这一点提供了巨大的潜力。最先进的图像增强 AI 算法可以将高质量的合成 3D 图像转换为逼真的描绘。深度学习甚至可以帮助游戏角色和环境进一步模仿真实的角色和环境。

这些算法还可以帮助告知角色动作、声音和对话。此外，将 AI 应用于虚拟现实或增强现实开辟了为虚拟体验增添真实感的新途径。结果是游戏玩家永远不会忘记的身临其境的体验。

Delysium   是首批使用 AI 生成的内容和角色作为其元宇宙基础的 web3 开放世界、玩家拥有的游戏之一。在 Delysium 中，由 AI 驱动的 MetaBeing 角色拥有一个完整的神经大脑系统，可以驱动他们在虚拟世界中的生活。这些 MetaBeings 还能够持有自己的资产，自动参与游戏模式并像人类玩家一样赚取加密货币收入。

Delysium MetaBeing 渲染图

游戏关卡和内容生成

游戏关卡生成或程序内容生成 (PCG) 是一组使用高级 AI 算法生成大型开放世界环境、新游戏关卡和许多其他游戏资产的方法。这被认为是人工智能在游戏设计中最有前途的应用之一。开放世界或开放地图游戏包括一些迄今为止最流行的游戏。这些游戏允许玩家探索广阔的风景。从设计和开发的角度来看，创建此类游戏都非常耗时。但人工智能算法可以根据游戏状态构建和优化新场景。我们还没有看到任何 web3 游戏应用这些算法，但是——nbsp;没有人的天空——nbsp；例如。这是一款使用 AI 在玩家玩游戏时即时生成无限数量的新关卡的游戏。

无人深空

除了关卡生成外，AI 还可用于生成故事和场景。大多数情况下，AI 用于创建交互式叙述。在这种游戏中，用户通过他们的行动或选择的对话来创造或影响戏剧性的故事情节。然后，AI 程序使用文本分析并根据先前学习的故事情节生成场景。  AI Dungeon 2   是该应用最著名的示例之一。该游戏使用由 OpenAI 构建的最先进的开源文本生成系统，并使用 Choose Your Own Adventure 书籍进行训练。

开发游戏需要大量的时间和金钱，而且开发者甚至不确定游戏的反响如何。因此，使用 AI 算法可以显着降低创建内容的成本，并为用户提供完全真实的游戏体验。

非玩家角色 (NPC)

在当前的大多数游戏中，尤其是第一人称射击游戏和策略游戏中，对手是预先编程的非玩家角色（NPC），而 AI 有可能控制这些 NPC 的行为。传统上，游戏人工智能基于对用户行为和对手对这些行为的反应的实时分析。但是，使用像   这样的技术。模式识别 and 强化学习 (RL)，NPC 现在可以通过从自己的行为中自我学习来进化，以适应用户的行为并预测它们。这也有助于游戏通过解释和响应玩家的行为变得更具适应性和现实性。

此外，人工智能让 NPC 变得更聪明，并随着游戏的进行以新颖独特的方式响应游戏中的情况。使用这种技术将极大地减少 NPC 的开发时间，因为对他们的行为进行硬编码是一个乏味而漫长的过程。这对于尽可能快地构建以保持社区兴趣和参与的 web3 游戏尤为重要。

物体检测

深度学习是涉及对象检测的最新技术。在视觉效果中融入这种技术的现代游戏提供了高度身临其境的游戏体验。在游戏中的宇宙中航行时，角色会偶然发现游戏中的对象。用户可以很容易地检测到物体。然而，游戏中的角色只是一段代码，可能难以识别其环境中的对象。 AI 正在创造更有可能正确识别物体及其变体的智能游戏角色。 TensorFlow 等智能工具有助于在视频游戏中提供出色的对象检测。

AI可以做游戏吗？

人工智能在开发视频游戏和根据玩家的喜好对其进行微调方面发挥了巨大作用。但是，如果没有任何关于游戏应该如何的先前知识或人类指导，人工智能无法从头开始制作全新的游戏。但是通过提供和训练数据，通过机器学习，人工智能可以从很多游戏中学习，创建游戏的近似表示，然后继续从这些表示中重新组合知识并使用  概念扩展 创造新游戏。目前，我们还没有看到任何完全由 AI 制作的游戏，但 AI 正在以比以往更快的速度帮助开发者制作游戏。

让我们来看看这个完全由 AI 生成的图像制作的有趣游戏。 2022 年 8 月，独立开发者“Nao_u”发布了一款仅使用 AI 生成的艺术作品制作的短版 2D 射击游戏。他用了三天的时间制作了名为 Shoon 的游戏，看看 Midjourney 是否可以为游戏创作美术。 Nao_u 为水平射击游戏制作了一个关卡，同时使用 AI 生成背景、玩家的飞船和敌人。 Nao_u 通过提供与 Star Wars 和 Armored Core 相关的 Midjourney 文本提示来构建船舶模型。游戏本身并不是很引人注目，但展示了使用 AI 为游戏创作艺术的一些优势和局限性。

人工智能正在构建元宇宙

随着我们进入一个日益数字化的世界，我们的物理生活和虚拟生活之间的界限越来越模糊，而新兴的 Metaverse 有望进一步融合这两种现实。元宇宙无疑将包含大量人工智能产生的数据。通过将 AI 与 AR/VR 和区块链等其他技术相结合，Metaverse 可以在持久、永远在线的平台上构建安全、可扩展和逼真的虚拟世界。

• Avatar Creation：-- nbsp;这是Metaverse中最有趣、最常被引用的概念之一。人们期待完全可定制的化身，这些化身具有引人注目的功能，可以在虚拟世界中随身携带，以充分表达自己。 AI 将通过分析 2D 图像或 3D 扫描的能力来帮助促进这一点，从而为用户的个人资料创建高质量的渲染图。它还将继续改善身体和情感特征，如面部表情和肢体语言，进一步使化身成为自我的延伸。

• 数字人类：-- nbsp;就像视频游戏中的 NPC 一样，元宇宙中的数字人类可能是 3D 聊天机器人，可以对 VR 世界中用户的行为做出反应和响应。数字人完全由人工智能技术构建，将成为元宇宙构建、实用和沉浸的重要元素。

• 多语言可访问性：  语言处理是人工智能改进元宇宙的另一种重要方式。  自然语言处理——nbsp;(NLP) 是最强大、使用最广泛的面向消费者的 AI 应用程序之一，它将识别英语等自然语言，将其转换为机器可读的格式，并将结果处理为另一种语言。因此，人工智能有助于促进实时的真实对话，让来自全球各地的用户可以进行互动。

  的挑战；人工智能

Web3 游戏和元宇宙概念仍处于早期阶段。因此，在 Metaverse 中实现 AI 可能会遇到一些挑战和瓶颈：

• 现有的深度学习模型具有大量参数，这给资源受限的移动设备部署基于学习的应用程序带来了沉重的负担。

• 关于所有权和版权结构的模糊性以及确定谁可以从 AI 生成的内容中获利。

• 高度逼真和人工智能生成的照片和视频  deepfakes   已经开始充斥互联网。 deepfakes 和用户透明度的问题将是元界中的一个挑战。随着 deepfakes 和数字人的质量不断提高，用户如何能够识破 deepfakes 以避免数字空间中的欺诈和欺骗还有待观察。

• 使用计算机程序生成高质量艺术作品的能力将使许多平面设计师失业。目前还有许多其他此类职位需要人类，最终将被机器和人工智能取代。

• 分析和处理数据时的偏见：人工智能偏见是指算法倾向于反映人类偏见。根据训练数据，人工智能可以制造或强化性别偏见，例如给予男性比女性更高的信用评分、歧视种族等。

最后的想法

一个由人工智能驱动的新时代正在出现。它为游戏世界带来了重大进步和变化，预计其增长将突飞猛进。自主角色进化、学习和适应等新的可能性很快就会实现。我们可以期待在不久的将来看到更多使用 AI 的游戏，包括传统的 web3。它有助于创造更具挑战性和吸引力的游戏，以及更有意义的虚拟体验。没有人知道下一代 web3 游戏或 Metaverse 最终会是什么样子，但 AI 和其他先进技术在 Metaverse 中的融合有可能改变我们的生活方式，彻底改变我们的工作方式，并最终模糊物理世界和数字世界之间的界限。