关于AI与游戏的话题涉及面太广了，我和老白专注聊了一下AI和“玩法”或“机制”的关系，对于生成内容等好多话题都没有涉及，这期就当抛砖引玉。

AI是一个包含了许多技术栈的大名词，其中有些技术互相之间甚至没太大关系，比如补帧技术和FPS bot都可以被叫做AI。就拿FPS bot来说，也有早期简单预设行为的，用行为树编辑的，和用神经网络训练的等等进展。同时，AI也是一个外延不断变化的领域，多年前游戏开发的教科书，会把脚本列入实现游戏AI的手段之一，如今脚本应该被开除出AI领域了。这次聊的内容，可能在很短暂的时间内就会被彻底更新。

还有一个大话题没有涉及，就是利用生成式AI做内容。目前来看，业内对生成式内容提升开发效率的热情非常高，生成物料做开发从文生图模型比较成熟开始，也有几年时间了。这一块我觉得需要更多玩家视角，适合游戏圆桌，也就不在节目中展开了。

查资料时比较遗憾，之国内游戏厂商分享的AI应用，有一部分没有论文或者开源模型，只能找到公关稿。希望DeepSeek热潮能多少改变一点这种氛围。

时间轴中出现的一些视频、网站和论文我整理出来了：

## 时间轴中的文献

### 三联生活周刊关于AI聊天游戏的报道

### 吃豆人AI解读：

吃豆人版本之间有差异，这是最早期的实现之一。

参考Retro Game Mechanics Explained的视频：

不仅有解读，原作者还用Lua语言实现了一个现代版本。

连域名都没有……别给人网站挤崩溃了。

### GMTK潜行机制解读视频

B站搬运：《潜行学堂》

### Agent57 论文

### Nature对AlphaStar击败人类玩家的新闻报道：

## 录制之后涌现的新东西

2月10号录完节目以后，短短一个多月又出来不少好玩的东西

时间轴里没出现，录制后这一个多月还出来不少实验室项目，做一些补充：

论文发在Nature上，开放获取。

训练大语言模型玩Factorio，测试规划能力。

Google与北卡罗来纳大学合作的项目，生成无限游戏。

微软发布的生成游戏模型。

Google两个组和牛津大学做的，生成3D场景的模型。

Google两个组和特拉维夫大学做的GameNGen游戏引擎。

一个开发者全部靠生成代码和物料制作的飞行游戏，赚了不少钱，引发声浪。

这个是去年底的，绿洲互动游戏模型。