对谈AI游戏设计师： AI 始于游戏，超越游戏

来源：好游戏攻略时间：2024-11-24 05:39

Zhang Haiyan 目前担任 Xbox 游戏 AI 总经理。她所领导的研究员和工程师团队，致力于开发高尖端 AI 项目。她曾参与设计用于帕金森病患者的可穿戴设备，也曾参与开发有关社会变革的沉醉式体验项目。同时她也是一位充满热情的游戏玩家，曾在 IDEO 担任设计师。她在与 John Maeda（微软设计和人工智能副总裁）的对谈中，分享了她从网页开发到产品设计再到社会活动的经历，以及有关未来游戏的愿景。

“重新定义做事的理由。”

在职业生涯初期，Haiyan 作为一名软件工程师，主要从事生物医学和数据仓库应用程序的开发。她总是对所编写的代码的功能、目的和价值「追根究底」，希望更好地了解客户以及他们的需求。她在意大利攻读交互设计硕士学位，师承 Gillian Crampton Smith 和 Bill Moggridge 等业界先驱。

就读期间，她“接触到了许多其它学科和知识”，拓宽了设计和技术视野。她了解到 IT 工作在社会和伦理方面的影响，思索如何创建用户、社会双赢的解决方案。她还提升了在原型制作、故事讲述和用户研究方面的技能。

毕业后，Haiyan 在 Microsoft Research、BBC、IDEO 等各种组织中，担任设计研究员、创意总监、产品创新总监。在这个过程中，她对 AI 产生了热情，并认为“AI 这一强大工具，将制造出全新体验”。

以下是 Zhang Haiyan 与 John Maeda 的对谈实录——

John Maeda

作为一名IT工程师，你是如何接触到人类和社会领域的？

Haiyan：

我出生在中国，8岁时随父母搬到了澳大利亚。所以我经历了从中文思维模式到澳大利亚文化的转变。我父亲是一位电气工程教授，这使我得以接触到第一批电脑，甚至是他带回家的笔记本电脑。我小时候就瞒着父母偷偷上网——那时候的「技术空间」是 Usenet，互联网还处于文本界面时代。

John Maeda

Usenet！那是相当古老的东西了！

Haiyan：

最近我的一个团队成员说，“我简直无法相信你在互联网图形界面出现之前就已经是一名开发工程师了！”

John Maeda

所以电脑是你童年生活的重要组成部分，也占据了你后来的生活重心吗？游戏是什么时候开始玩的呢？

Haiyan：

从玩家角度来看，我一直都对游戏很感兴趣。读研究生时，我的硕士论文是关于创建游戏手柄，这种手柄可以夹在日常物品上，然后转换为视频游戏手柄。

John Maeda

那非常符合当时ITP的研究方向！

Haiyan：

是的，后来我在 IDEO 工作了几年，参与一些视频游戏公司的项目。后来我转到微软研究部门，几年时间我都专注在游戏和物理数字交互上。我们发明了很多硬件传感技术，比如 Zanzibar 项目。

John Maeda

你什么时候开始将AI应用于游戏领域的？契机是什么？

Haiyan：

事实上，如果你从事游戏或研究领域的工作，你可能会感觉到 AI 是自然而然进展起来的。最初 AI 成为一门学术研究学科时，它就被当作游戏场景或竞争性游戏场景的一部分，比如首个与人类对弈的国际象棋算法。实际上，这就是 AI 的基本想象，也是当前 AI 的宗旨——把它想象为一个游戏玩家。

John Maeda

展望未来，我们在谈论 AI 和游戏的时候，需要注意什么？

Haiyan：

我认为这没有一个简单或明确的答案，但有一些原则和做法或许能有帮助。

John Maeda

您在哪一年感知到了预训练基础模型的变革？

Haiyan：

是在去年，那时我主要在从事游戏方面的强化学习工作。在 Xbox 我们也使用其它语言模型和自然语言处理技术（NLP）来提供客户支持和社区治理等服务。由于 GPT 的生成能力，我们现在能够想象出更多 AI 在游戏应用中的可能性。

John Maeda

这是目前最先进的模型。

Haiyan：

确实，在过去五六年中，我看到了强化学习的惊人成绩。但那些 AI 研究模型同时也很脆弱。直到 GPT 的出现，我们才看到了一个通用型的 AI 模型，它能够弥合 AI 研究与实际应用之间的鸿沟。GPT 模型在编程、提示词上的民主化，让每个人都能创建有用的工具。这是真正革命性的一步。

John Maeda

确实令人惊奇。最后一个问题：您正在使用语义内核（Semantic Kernel）来与这些新兴的大型语言模型（LLM）交互。您对 SK 的印象如何？您可以看到它一直在不断更新，您对它的期望是什么？

Haiyan：

我很早就接触到了原始的 GPT API。早期有人这样形容：GPT 是一个世界，每个房子都在街上挖掘、安装管道。作为一个设计师/软件工程师，我们不希望在每一个房子都用完全不同的方式来安装管道。因此，使用语义内核作为将 AI 引入应用程序的铺路石是很好的挑选。你只需在 SK 和其工具集之上添加你的想法，这样你就可以专注于应用程序而不是管道。SK 真得很有价值，尤其它在短时间内从孵化进展到开源。我是 SK 的忠实粉丝，并且已经使用它构建了项目。

本文翻译自微软官方 DevBlogs

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