rct AI 陈雨恒：疫情之后，科技将会如何颠覆游戏产业？

本文基于美国东部时间20年6月17日下午1点，JP Mangalindan与rct AI创始人陈宇恒在“后新冠肺炎时代，技术将如何颠覆娱乐业”在线研讨会上的对话。

本次在线研讨会由科技领域资深记者JP Mangalindan (JP)主持。出席论坛的有五位新兴技术产业的领军人物。除了rct AI的创始人陈宇恒，还包括GP和Tipatat ChennavasinVR基金的；阿迪的首席执行官瑞安·霍瑞根；；Scriptbook的首席执行官德里克·许，Nadira Azermai和Stampede的导演。

新冠肺炎席卷全球，好莱坞电影制片厂和世界各地的许多娱乐公司关闭了近三个月。结果大部分产品停产，消费者只能住在家里，迫使娱乐行业很快适应新常态。

因此，本次研讨会将从新兴技术的角度，探讨技术在“国家家园隔离”时期对娱乐行业的作用，它将如何帮助好莱坞重新开放，以及娱乐公司如何利用它来适应不同的环境。

尤其是对于经常被科技高速发展颠覆的娱乐行业来说，当前的“危机”很可能导致整个行业的“范式”改变。

JP:

你认为我们需要什么样的“技术工具”来创建更具成本效益的工作流，以帮助工作室和娱乐公司改善财务状况？

陈宇恒:

我用几组数据来回答这个问题。

电脑游戏和主机游戏:

2019年，当我在E3时，我注意到一个非常有趣的现象。几乎所有AAA厂商的游戏都采用了开放世界、开放剧情的游戏设计。比如《赛博朋克2077》让我觉得我们和游戏的环境和剧情有了更多的互动。

事实上，在越来越多的用户对新的互动娱乐感兴趣的同时，游戏制作公司也面临着一个全新的挑战:个性化的剧情、个性化的角色和体验也意味着更多的成本和时间。因此，开发团队需要雇佣大量员工，使用传统但重复的流程来制作创意作品。

对于游戏等交互领域的现有技术来说，“故事情节”是由不同的“事件”驱动的。玩家在与NPC或环境互动时“触发”下一个事件，直到整个故事结束。现在的互动故事或者游戏体验，只是提前准备下一套剧情而产生的。

目前游戏体验背后的技术仍然依赖于“有限状态机”和“决策树”的逻辑。我们可以在游戏中定义一些事件，玩家可以通过不同的“触发器”体验不同的体验。同时，不同的场景有不同的角色，开发者需要根据相应的结构特征和动作特征来塑造这些角色。这是一项极其耗时且重复的工作。

我们的Morpheus引擎首先通过混沌盒算法改变了传统的叙事逻辑，将每一个传统的“事件”替换为一个明确定义的黑盒入口和出口。在黑盒子里，起点和终点都是预设好的，但是玩家在里面的体验是未知的。只有当玩家与基于深度强化学习模型实时响应的NPC进行交互时，才会确定这条“路径”。所以，即使需要多个剧情或者支线剧情的时候，开发者只需要添加一些必要的设定，我们的AI就会在主剧情的框架内引导玩家自由体验游戏。

JP:

你认为人工智能或其他新兴技术除了协助工作流程和帮助选择更好的项目外，还可能用于降低动画，广告和发行等其他相关成本？

陈宇恒:

尽管使用了游戏引擎技术，但开发者仍然需要花费大量的时间和金钱，需要根据特定的需求和设置建立多个3D模型。这是所有相关行业都必须面对的挑战。每个模型都需要独立设计和建造，针对不同的目的需要做出不同的细节动作。因此，即使使用了“运动捕捉技术”，制作3D模型仍然需要花费大量的时间和成本，因为每个模型都需要单独设计和构建。演员需要穿戴设备，按照导演的指示做出不同的动作，他们的“骨骼运动数据”会经过处理，贴在模型上。最终可以让虚拟人物看起来像真人。这种方法虽然能保证质量，但考虑到需要采取各种措施，成本很高。

我们团队开发了一个工具，使用AI自动生成3D角色的一些简单动作。这个工具可以大大加快电影和游戏中的“动画”速度。我们的新技术提供了一种制作动画而不影响质量的有效方法。当使用我们的工具时，我们需要做的就是导入模型，选择所需的动作并设置详细的参数。基本上通过以上操作就可以得到需要的动画，或者只需要修改现有的模型就可以达到完美的效果。

并且我们设计了专门的神经网络来学习“身体运动”和“动作”的规律。经过训练，网络可以充当AI的大脑，使其满足行走和坐姿的不同要求。为了更接近完美，我们使用IK系统作为“后处理器”，可以提高坐姿质量，让细节更加生动。

我们需要获取不同“场景”和“状态”下的动作，并给出具体的指令，从而依靠AI算法实现精确的动画生成。

因此，3D角色的动作可以通过实时迭代和控制来执行指定的任务。同时，这套深度神经网络可以继续用于“自学习”和“迭代”，最终达到与现实世界中人类运动相似的效果。

JP:

你能预见游戏中有哪些新的互动娱乐体验？例如，网飞已经以“选择你自己的冒险”的模式涉足了几个互动内容。你认为未来会有更多类似内容制作者提供的「互动娱乐体验」吗？

陈宇恒:

从长远来看，我们希望降低游戏、电影、动画的创作成本和时间，相关行业的生产力和专业知识会有很大的改变。这将大大提高传统设计和开发的生产力，减少重复任务，使开发人员能够将更多精力放在创新工作上，例如设计更高质量的游戏角色或创建更灵活和逼真的游戏脚本。此外，内容制作将不再是专业人士的特权:每个人都将能够成为内容创作者，将他们想象的图像变成生动的动画。

比如rct studio基于强化学习的技术，在动画制作中也能带来可观的收益。它可以将传统三维动画工作流程的时间和成本降低50-80%。通过训练网络逐帧生成动画数据，可以节省成本和时间，使其优于现有的手动重构各种故事情节的解决方案。此外，“后处理器”通过让细节更加真实来提高动画质量，同时通过收集玩家与环境交互时的数据来不断发展自己。

陈宇恒

BUAA 空航空航天大学软件工程学士，全栈工程师，具有丰富的NLP/VR/AR/数据挖掘经验。

原渡鸦科技首席运营官，实验室负责人，原百度智能硬件事业部项目经理。

2015-2016年期间，多次获得国内黑客lasson大赛冠军。

2019年被福布斯中国招募为2019年30岁以下精英。

2020年获福布斯亚洲30位30岁以下精英。

人工智能和强化学习的前沿技术将颠覆传统娱乐行业，创造下一代交互体验。

在《混沌盒子》创造的世界中，玩家不仅可以与游戏生成更丰富的互动内容和方式，还可以在剧情发展时摒弃现有下拉菜单的拆分体验，无缝推进剧情发展，体验更沉浸式的叙事，在与智能NPC的互动中探索无限延伸的游戏世界。在可预见的未来，随着虚拟世界中的互动娱乐变得如此多样化，越来越多的人将愿意花大部分时间在虚拟世界中生活和生活。

当虚拟世界参与者的决策数据达到巨大规模时，我们就可以通过人工智能技术真正了解人脑的决策过程和行为模式。在不断的进化中，会有机会将大脑这个强大而神秘的器官数字化，然后将人类的意识上传到云端，成为云端的不朽物种。