虛擬?現實?
Epic Games的游戲技術,又讓人“傻傻分不清”了:
以為就是一個真人小哥赤身耍大寶劍?
不不不,有時候“眼見”可能還真不能“為實”。
這段視頻背后的真相,是這樣的:
沒錯,你以為的你以為就是假的。
但視頻展示的效果實在是過于逼真了,引得一眾網友驚嘆連連,Twitter上獲贊2399。來感受一下這個feel:
還有網友驚呼:有那么一瞬間甚至不知道哪邊才是真實世界!
而這位小哥用到的技術,正是Epic Games的MetaHuman。
沒錯,又是“Meta”,還是虛實難辨……或許看到這里你已經想到最近火到離譜的元宇宙(Metaverse)。
如果你的腦海里也浮現了這樣的字眼,先別急著吐槽。
實際上,讓人虛實難辨的游戲技術,絕不僅僅是塑造元宇宙的工具,而是暗中推動現實科技演進,加速各產業發展的重要力量。
沒錯,搞游戲,真的可以改變世界。
我們不妨先從產業角度來看這個問題。
若要問近幾年科技產業中最火的項目是什么,自動駕駛,無疑是無法繞開的那一個。
MetaMask支持質押用戶直接在Lido上進行ETH提款:5月17日消息,MetaMask宣布支持其質押用戶直接在Lido上進行ETH提款,通過最近的更新,用戶現可直接從MetaMask的流動性質押提供商Rocket Pool和Lido質押和提取ETH。[2023/5/17 15:07:36]
而游戲技術,正在推動著這個“集AI大成者”加速發展。
在自動駕駛技術中,基于現實路面環境的測試是保障它能做到上路的重要環節。
而行業普遍認為,達到能上路的水平需要積累177億公里的測試數據,這是什么概念呢?大約等于往返地球與太陽4.9次。
于是,虛擬仿真技術成為了推動自動駕駛落地的必要工具。
將現實路測的種種限制,放在虛擬環境中,可以很好的避免。這個過程的實現,像極了在游戲中打造與現實相近的場景:
不難看出,像上面這樣的模擬仿真系統,高度還原了現實中的場景,包括幾何形象、物理規律以及運行的邏輯等等。
而這個過程中非常重要的一點,就是要逼真,模擬仿真系統要盡可能地向現實世界“靠攏”。
包括光線變化、風雪天氣的變化等,這樣才能夠精準測出這些因素對自動駕駛傳感器所帶來的影響,以便在現實上路的時候保障安全性。
而游戲技術,更具體一點來說,是游戲引擎,在這個過程中起到了至關重要的作用。
就好比轟動過業界的虛幻引擎5(Unreal Engine 5),就能將細節變化拿捏得穩穩的,讓網友直呼“虛擬?現實?傻傻分不清”。
META的元宇宙平臺Horizon Worlds用戶基數自春季以來有所下降:10月15日消息,META的元宇宙平臺Horizon Worlds用戶基數自春季以來有所下降。[2022/10/15 14:29:02]
因此,如果能夠利用好游戲技術在構建虛擬仿真系統上的優勢,讓其能夠無限接近現實世界,無疑會極大地推動自動駕駛落地的進程。
而除了自動駕駛,游戲技術對影視行業也產生著不小的沖擊。
同樣是在虛幻引擎5發布之后,影視圈似乎迅速嗅到了游戲技術對電影可能帶來的顛覆影響。
以至于在今年的上海電影節中,第一次設立了“電影科技體驗展區”,虛擬制片成為展會上的焦點,虛幻引擎也是首次受邀參展。
再例如在電視劇《全職高手》中,便在國內首次引入游戲引擎技術,將劇中男主(楊洋)在現實與游戲場景中的切換,變得煥然一體、十分自然:
而這種虛擬制片,對于影視行業來說是技術上的最新變革,正如此前的有聲電影、彩色底片、光學合成、運動控制、數字合成等等。
虛擬制片不僅可以實現演員與虛擬角色的直接互動,拍攝團隊還可以實時控場,并通過類似虛幻引擎這樣的游戲技術做到實時渲染,會節省大量時間和資源。
而除了產業,游戲技術也在推動著科研的發展。
沒錯,雖然“游戲”和“科研”似乎是兩個背道而馳的詞語,但它們的合體卻真真兒地在催化著學術的發展。
例如在國內頂級學府北京大學的信息科學技術學院,李文新教授就帶著她博士生們在《王者榮耀》里面搞科研。
他們要做的,其實就是在限定的時間和資源內,訓練出一個最優決策模型,并把它部署到游戲AI對戰服務器平臺上。
Web3社交媒體Metalk將于6月12日啟動Chat2Earn用戶增長計劃:據官方消息,Metalk將于6月12日2PM(GMT)開放Dialoger-Metalk Genesis NFT預售,并同步推出Metalk Chat2Earn用戶增長計劃,用戶在Metalk應用中每日完成“聊天”、“答題”、“互動”等對應任務,將獲得平臺治理代幣$Meta獎勵。
據悉,Metalk由拳王麥克.泰森(MikeTyson)擔任社區大使,是一款集NFT加密社群、財富值、MNS域名為一體的Web3原生炫富社交應用。[2022/6/11 4:18:46]
這就像是一個“煉丹”的過程,讓他們的智能體通過訓練,練就各種“功法”,然后去和別人家的智能體過招:
在他們眼中,甚至游戲AI才是真正的人工智能:
他們認為 “游戲”是對“現實”的抽象和模仿,在游戲中可以獲得與現實接近的快樂成功體驗,卻又避免現實中由于失誤和出錯帶來的真實損失。
也正因如此,游戲是一個非常好的試錯和迭代成長的虛擬環境。
將現實問題環境虛擬成游戲,在游戲中通過大量試錯糾錯來迭代優化問題解決方案,“是一種重要的教育手段和研究手段”。
總而言之,現在的游戲技術無論是對產業亦或是科研,都在發揮著潛移默化的作用。
而這正是在最近一個游戲行業盛會——由騰訊游戲學堂舉辦的2021 騰訊游戲開發者大會 (TGDC)中被熱議的話題。
例如不造車的騰訊,利用游戲技術打造了自動駕駛虛擬仿真系統 TAD Sim,來提高自動駕駛模擬仿真的真實性。
TAD Sim除了支持場景編輯、路采數據回放式仿真之外,還可以利用類似于游戲智能體AI的技術,用大量路采數據來訓練交通流AI,生成真實度高、交互性強的交通場景。
說唱歌手Snoop Dogg將在 Sandbox Metaverse 中重建他的豪宅:金色財經報道,美國著名說唱歌手Snoop Dogg宣布,他已與The Sandbox合作,將在Sandbox Metaverse 中重建他的豪宅。這意味著玩家將能夠體驗史努比派對和音樂會,甚至可以扮演史努比狗狗本人的角色。此外,Doggfather 正在推出 NFT 系列和限量版“ Snoop Dogg Private Party Pass”。(coinnounce)[2021/9/28 17:12:00]
再如用MetaHuman技術來生成高保真數字人;“絕悟”、“開悟”等AI智能體或平臺,對強化學習、策略訓練發展帶來的幫助……
與此同時,騰訊游戲副總裁、騰訊游戲學堂院長夏琳,還介紹了游戲、技術與學術圈“交織”后的成果。
例如騰訊游戲學堂與國內外16所高校展開科研學術合作,已發表了30個課題成果、8項國家專利、5篇報告。
騰訊與清華大學聯合共建的國內首個“互動媒體設計與技術”碩士專業,也迎來了第二學年。
在夏琳看來:
游戲作為一個高度跨學科的產業,被置于數字虛擬與現實世界的交匯處。
伴隨全球游戲市場正在發生的顯著變化,游戲產業精品化、全球化、多元化的趨勢將更為突出。
讀到這里可能有人會覺得好奇,為什么一家游戲公司要投入跨領域的技術研發和應用。
但其實,若是深挖游戲與技術發展的歷史,也就不難理解騰訊如此重視它的原因了。
CryptoBriefingSimetri的月度精選報告投資回報率超250%:加密資產研究機構CryptoBriefing旗下的付費報告Simetri發布了一周年特別報告,總結分析Simetri過去一年內推薦的項目及代幣/交易信號的投資回報率(ROI)情況。基本數據如下:1)12份月度精選報告,其中有8個成功的選擇(如THORchain)和4個失敗的選擇(如Harmony和RSK),總ROI為+251.4%。2)27份B級及以上(長期投資)報告,其中有13份是盈利的,13份是虧損的,1份不賠不賺,總體盈利83.4%。3)35種潛力代幣的交易建議(CoinsontheMove),其中有19個盈利的,14個虧損的,2個不賠不賺的,總ROI為+185%。4)14份BTC交易建議(ProBTCTrader),其中4個盈利的,4個虧損的,6個不賠不賺的,總ROI為+31.9%。[2020/6/27]
游戲是前沿技術的“試驗田”,此言從不虛妄。
最有力的證明便是如今發展火熱的AI技術。
或許提到AI,很多人都會想到IBM的“深藍”、谷歌的AlphaGo,它們都曾在下棋(Game)這事兒上打敗過人類。
事實上,下棋是電子游戲最早期出現的主要形式。
早在1950年——通用計算機誕生不滿5年時,人類就已經與人工智能有過對弈。
當時的計算機都還更多應用于實驗室,如果能用它來稍微做點別的事,人們便已經覺得十分新奇了。
在計算機上下棋、還是和計算機對戰?
這事兒可能早就沖出了大眾的想象范圍。于是,當《大腦伯蒂》在加拿大國家展覽會上亮相時,就吸引了很多人的注意力。
這是一個類似于井字棋的游戲,玩家可以通過一個九宮格操作板出棋,電腦“思索”片刻后落子,棋局情況會同時顯示在大屏幕上,游戲難度也可調節。
按照“人工智能之父”艾倫·圖靈對機器智能的定義:
如果一臺機器能夠與人類開展對話(通過電傳設備)而不能被辨認出機器身份,那么稱這臺機器具有智能。
那么,《大腦伯蒂》或許就是人工智能最初期時的模樣了。
這種基于游戲的形式,其實也是很多科學家探索AI的方式。
1944年,馮·諾依曼在《博弈論與經濟行為》一書中,首先提出了兩人對弈的Minimax算法;
1947年,圖靈編寫出了第一個下棋程序;
1950年,香農發表《計算機下棋程序》一文,開啟計算機下棋的理論研究。
1951年,圖靈的好朋友克里斯托弗·斯特拉切(Christopher Strachey)寫出了世界上第一個視覺游戲checkers。
與《大腦伯蒂》不同,checkers是一個類似于跳棋的游戲,難度系數更高;但相同的是,它們都是人機對戰。
后來,曾于1959年普及“機器學習”一詞的人工智能先驅亞瑟·塞繆爾(Arthur Samuel),也在IBM的一臺商用電腦上編寫出了一個跳棋游戲。
此時的這個跳棋游戲已經大有不同,因為機器不再是單純地按照程序落子,而是可以通過自主學習來應戰,塞繆爾還在程序中設置了獎勵機制。
在這里,我們已經看到強化學習的影子了。
而在此后的幾十年里,AI領域的科學家們似乎都和下棋這游戲杠上了,跳棋、象棋、圍棋都有嘗試。
Unix之父肯·湯普森(Ken Thompson)都曾開發過一個國際象棋計算機Belle,這也是世界上第一臺能夠達到“大師”級的下棋計算機。
而且它還引起了國家層面的重視,當時Belle要前往蘇聯進行比賽,但是卻被美國政府在海關扣下了,原因是“企圖向蘇聯輸送先進武器”。
事實上,當年美蘇爭霸也擴展到了計算機下棋游戲上。
由此可見,AI從誕生至今,始終都站在科技發展的最前端,而電子游戲也始終都是AI體現實力的一個重要場景。
而游戲還不只是前沿科技的“試驗場”,更是普通大眾觸碰到前沿科技的一個重要通道。
在天文、生物、醫學等研究領域,也總是不乏游戲的身影。
比如曾參與抗擊新冠肺炎疫情的游戲——Foldit。
它將蛋白質結構預測與空間解謎游戲的思路相結合,玩家需要不斷調整蛋白質的側鏈、骨架等結構,讓最終結構達到所需的分數。
在去年新冠肺炎疫情暴發期間,科學家們為了能盡快弄清病抗體的結構,便把當時最新的研究成果引入到游戲中,讓玩家在游戲中嘗試設計新結構來供研究參考。
而且,這還不是Foldit第一次為科研做出貢獻。
此前,艾滋病的逆轉錄酶結構正是在這款游戲中被玩家們破解。科學家們十余年都未能預測出的結構,玩家們十天內就搞定了。
Nature在2010年還點名表揚過這款游戲。
無獨有偶,《無主之地 3》的DLC《槍炮、愛情與觸手之婚禮大作戰》中,也有一個科研項目。
開發者們在游戲中的一個街機上,設計了一款DNA簡單分類的游戲,不同顏色的磚塊代表不同的核苷酸。
玩家只需要在規則內,讓某一行的磚塊顏色一致就能通關,排列的過程其實就是將DNA進行正確分類。
隨之產生的結果數據,可以幫助麥吉爾大學繪制人體腸道微生物圖譜,這對于糖尿病、抑郁癥等疾病的臨床研究具有重要作用。
不僅如此,許多高精尖技術也是通過游戲來擁抱大眾。
比如已經多次讓平民體驗太空之旅的SpaceX,就在去年推出了一款太空模擬程序。
它可以讓人們在游戲中體驗飛船對接空間站的過程。
而且對于太空狀態的還原十分逼真,一點操作就會引起受力變化,對玩家也是個考驗。
顯然,原本被看作是娛樂大眾的電子游戲,已經在數十年發展中擔任了許多令人意想不到的角色。
DeepMind創始人哈薩比斯曾表示:
游戲AI是通往通用AI的墊腳石。我們研究這些游戲的真正原因是,它是研發算法的一個非常方便的試驗場。
這句話如今或許還能推及到VR、AR、仿真等等科學領域。
如今,當我們談論起游戲,說起自動駕駛、AI、MetaHuman等字眼都變得不再稀奇。
這也是為什么在騰訊的一場游戲開發者大會上,會看到眾多高校產學研成果,覆蓋領域包括深度學習、城市結構化建模等等。
而我們能夠感受到,此刻還不是游戲與前沿科技結合發展的終點,當下游戲作為前沿技術應用最密集的一種藝術娛樂形式,不但推動其他行業向前,更催化技術演進,釋放更多元的價值。
未來還將有多少尖端科技會通過游戲來前進、落地?
讓我們一起拭目以待。
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