AI游戏平台Skillprint:把AI与性格测试“MBTI”结合,打游戏顺带认清自己 | 东西「文娱科技」
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AI游戏平台Skillprint:把AI与性格测试“MBTI”结合,打游戏顺带认清自己 | 东西「文娱科技」

东西「文娱科技」上期“AIGC虚拟制作系统Cuebric-prompt实时生成2.5D图像资产“”(见文末)关注文化娱乐科技的产品化与场景应用欢迎投稿与交流,联系请见文末 AI的发展为互联网匹配机制带来了更多的可能。 长短视频平台、社交平台等引入AI算法和大数据分析用来评估用户,为他们匹配更合口味的内容交对象已是常见机制。而随着AI向各层领域的渗透,游戏领域也出现了这样的平台。 总部位于加利福尼亚州奥克兰的AI游戏平台Skillprint,就希望引入AI,提供游戏评级与个性化推荐服务,用更加游戏化的机制帮助用户了解自己。进而为后续的商业化打下基础——建立自己的用户评级算法,沉淀用户数据,更精准地为游戏产品找到合适的玩家。 近日,Skillprint宣布从游戏、认知科学和人类潜能交叉领域的投资者处筹集了350万美元的pre-seed融资,投资者包括善达投资、LearnStart、Niremia Collective,以及一些在游戏界拥有数十年经验和重要影响力的个人。 联合创始人Chethan Ramachandran认为,手机游戏有时会受到不好的评价,但人们往往忽视了游戏的诸多好处。多年来,科学家使用游戏测试人们的认知能力,了解更多关于大脑如何工作的信息,有临床研究表明游戏可以有效减轻军人的压力。 “人们毕生都在试图理解自己的大脑是如何工作的。谁不想更多地了解自己并有更好的人生体验呢?” Chethan Ramachandran说。 点击视频,了解更多 Skillprint:游戏化的用户评级机制,更精准把控用户心理 Skillprint是由游戏行业资深人士Chethan Ramachandran和Davin Miyoshi于2019年创立的AI游戏平台,使用机器学习技术,并以多年的认知科学研究为基础,研究人们如何玩游戏,并深入分析个人性格特征、技能和心态。 用户可以从 40 多种游戏和测验中进行选择,让AI更多地了解他们的想法,帮助改变他们的心情或发现和测试他们的独特技能。同时,Skillprint还可以对现有的第三方手机游戏进行评级和排名。该平台现在提供的游戏评级,能分析 135 种不同的游戏特征,来对游戏进行评级和审查,以评估用户技能和情绪,为用户匹配个性化的游戏推荐。 值得注意的是,Skillprint中的各类小游戏多为较为常见的超休闲小游戏,比如消消乐、翻纸牌游戏等。但通过AI的介入,平台可以通过玩家玩游戏的过程、结果等,对玩家的某项特质给出评判,从而以游戏的方式让玩家对自己的个人技能有更加清晰的认知。 在这部分功能中,Skillprint平台还考虑了许多数据点,如个人能力、心态和精神状态、个人情绪和感受,以及用户希望提高的特定技能或能力等,有助于平台避免在用户情绪低沉的情况下提供十分困难的游戏。 在此基础上,玩家体验不同小游戏的过程,也就可以被看作是另一种形式上的完成心理问卷测试题的过程,也可以说是“游戏化的心理测试”。 解压之外,游戏也能帮助用户认清自己 从用户行为层面来看,自我认知探索一直以来都是多个圈层用户关注的重点。无论是时下爆火的MBTI测试,还是十二星座、塔罗牌等长盛不衰的“玄学”测评,本质上都是基于用户对其自身性格、能力、情绪等特征的好奇而传播的。 虽然不是绝对科学的理论,但这些心理测试也不失为一种自我探索的切入点。Skillprint正是抓住了这一点,将原本比较枯燥的问卷形式的心理测试,比如MBTI的172个测试题,替换成了平台上的各种小游戏,从而对用户特征给出分析,为用户匹配个性化的游戏推荐。 在技术层面,无论是类似《羊了个羊》《合成大西瓜》的超休闲小游戏,还是类似《英雄联盟》的开放世界大型游戏,只要结合精准的AI分析,理论上都是可以对玩家心理得出一个综合性的分析结果的。当然,即便AI介入,在评测模型、反馈结果上,也受多个因素影响结果的准确性,但其实价值更多取决于用户自己是否觉得得到了帮助或慰藉。 这种基于游戏的心理测试并非没有先例。2015年,德勤公司联合心理测试服务公司Arctic Shores共同打造了一款名为《萤火虫的自由》的手游,通过多个关卡对玩家人格的不同方面进行测试,帮助公司对员工的勤奋程度、风险管理规避、完美主义倾向等能力和特质进行筛选。Arctic Shores打造的以宇宙探索为主题的《Cosmic Cadet》,同样采用了此类以游戏形式对玩家进行心理测试的模式。 Skillprint当下的游戏模式不如Arctic Shores专业,主要选择用超休闲小游戏来打开用户市场。这些小游戏没有故事、没有相互关联的关卡、也没有戏剧化的事件发生,往往只做一两种最简单的玩法,通过创造情感峰值的方式,让这些玩法带来更深刻的记忆;同时,在一个最为基础的玩法中,玩家的反应对其心理状态的映射有时也更加真实。 联合创始人Chethan Ramachandran表示:“我们觉得游戏可以同时做到解压和认清自己这两件事。我们正在将领先的人工智能与认知科学的最佳实践相结合,并为每个用户构建一条个性化的道路,帮助他们更好地了解自己,并通过游戏改变情绪。” 游戏化心理测试机制的商业创新 从表面看,Skillprint的产品形态与制作出《合成大西瓜》《召唤神龙》的微伞游戏、制作出《赶海王》《王蓝莓的幸福生活》的Ohayoo等平台有共通之处,都集成了大量超休闲小游戏。 传统超休闲游戏平台往往采用“表达受众想法、撬动用户情绪”的方式,通过寻找话题、提炼爽感、吸量测试、组合原型、数据调优的工作流程,试图捕捉相关话题的用户心理。但这些推广模式所聚焦的都是游戏本身带来的休闲体验,一旦游戏的吸引力不够,平台的收益也将打折扣。 Skillprint的创新点在于结合AI,打造“游戏版心理测评”的玩法。这让平台本身变成了整个游戏体验的一部分,用户在平台上进行游戏的过程变成了其对自我探究的过程。 在此基础上,Skillprint也在探索新的商业模式。 传统超休闲游戏平台主要的广告变现模式,通过激励广告的方式,用户自己可以选择是否看广告。但难以避免的规律是留存率和广告频次呈反比,用户安装单价也和广告频次矛盾。 因而,在应用AI技术的基础上,Skillprint更注重其开发的个性化推荐功能。将原本枯燥的匹配过程游戏化,打造出新的产品。 在对未来的规划中,该公司计划扩大其面向游戏玩家的消费者产品,并与游戏开发商合作,帮助他们为游戏找到合适的玩家。这种商业模式的服务对象既有玩家,又有游戏开发者,以尽量放大平台的货币化能力。 东西「文娱科技」 Hello!...
Sora:OpenAI的新宠儿,视频生成领域的突破
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Sora:OpenAI的新宠儿,视频生成领域的突破

这篇文章主要介绍了OpenAI公司成功运行多个AGI技术栈的原因,重点讨论了其训练Sora模型的方法。Sora是OpenAI开发的具有先进视觉能力的模型,能够通过大量YouTube视频训练,并生成高质量的视频。此外,OpenAI还采用了高效的tokenizer和视频压缩网络等技术,提高了模型对prompt的理解和遵循能力,以及视频生成的多样性。
AI“神器”系列fifth弹:斯坦福洗碗机器人、字节版DALL·E等多款创意产品引领行业潮流
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AI“神器”系列fifth弹:斯坦福洗碗机器人、字节版DALL·E等多款创意产品引领行业潮流

本文介绍了近期生成式人工智能(AIGC)领域的五款新应用,包括斯坦福洗碗机器人、字节版DALL·E、在线试衣神器OOTDiffusion和高质量动画生成模型AnimateLCM-SVD-xt。斯坦福洗碗机器人和字节版DALL·E都采用了创新的方法,使机器人能够快速学习新任务并实现AI替代人类任务的效果。而在线试衣神器OOTDiffusion和高质量动画生成模型AnimateLCM-SVD-xt则分别为网购爱好者和线上服装品牌提供了便利。
AI板块“刹车”:监管潮、大厂布局利好退出,股价何去何从?
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AI板块“刹车”:监管潮、大厂布局利好退出,股价何去何从?

这篇文章讨论了近期人工智能(AI)板块在股市中的表现和监管问题。文章指出,AI板块的市盈率高达136倍,导致A股人工智能概念股回撤,并引发投资者对AI泡沫的担忧。随后,监管部门加强了对“蹭热点”“炒概念”及股价操纵行为的打击力度,使得AI监管逐渐受到关注。同时,文章分析了AI在游戏行业中的应用,认为其可以降低美术成本,提高研发效率。然而,股票市场往往遵循“利好出尽是利空”的规律,导致AI大模型密集发布对股价提振反而造成拖累。
AI五大游戏热门应用方向解读,研发端成本降低将达30%?
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AI五大游戏热门应用方向解读,研发端成本降低将达30%?

2023年6月19日,由上海市新闻出版局指导,上海市网络游戏行业协会主办,伽马数据(CNG)承办的“2023上海游戏精英峰会暨游戏出版产业报告发布会”于上海市图书馆举办,本届峰会将“AI在游戏领域的应用与发展”定为主题,中共上海市委宣传部副部长王亚元、市委宣传部网络出版处处长陆以威、市委宣传部网络出版处副处长夏欣、上海市网络游戏行业协会秘书长王建华等领导出席。 本次峰会,邀请到了众多业内专家,包括:中手游执行董事、董事长兼CEO
一文读懂「AI+游戏」
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一文读懂「AI+游戏」

文/WenlonChatGPT于2022年11月30日由OpenAI推出。5天后,用户数量过百万,两个多月后(2023年1月),ChatGPT的用户数超过1亿,成为增长最快的消费者应用程序。这家公司已经深耕8年,而他们也仅是AI生态中的公司之一,AI生态这个庞然大物还未真正浮上水面。或许可以说,GPT4预示着AI生态的时代已经慢慢拉开了帷幕。在游戏领域,AI+游戏有怎样的应用可能,对商业价值、用户价值、制作开发人员的价值几何,值得我们思考。 01 AI在游戏生态中的应用 游戏PME飞轮游戏方面化繁为简,可以抽象为三大模块,前两个模块为生产制作、营销触达,以及第三个最终服务的对象:玩家体验,三者构成飞轮循环。在PME三端我们可以进一步细分,从目前主流的岗位职能角度解析AI在每个模块的具体应用场景,现阶段AI与游戏生态内容如下图所示:AI生态在游戏PME端的应用1. P 生产制作端:增效为主,美术是第一突破口玩球少女(雷)-MidJourney制作部分来看,当下美术是第一突破口,这次的AIGC美术浪潮不亚于照相机的发明。目前来看,AIGC的美术资源在意向图绘制、概念设计方面表现出众,例如Midjourney,几秒钟的时间帮助游戏美术设计师尝试不同的抽象内容,一方面可以帮助美术设计师汲取灵感,另一方面可以为没有美术功底的策划等其他岗位,提供轻松制作意向图的路径,快速与美术设计同事对齐,极大降低了前期设计和对齐成本。而在完全的标准化商业使用方面,稳定性和变化度还有明显不足。StableDiffusion更加开放的参数暴露相对表现更优。目前主要的生产方式为:(1)简单出图:文生图、图生图(线稿),结合不同的主模型输出,得到初稿,后续手绘修正;(2)姿态出图:Open pose等工具绘制姿态,Controlnet根据姿态精准输出形体,结合文本Prompt确定内容倾向,配合Lora精调例如面部、服饰、首饰等细节,或结合局部重绘工具修正,最后用SD自带的或外部的超分辨率工具输出;(3)专业手绘出图:精准手绘线稿轮廓,Controlnet填色绘制,得到初稿后用Ps涂大色块方式调整姿态、细节,返回用图生图等方式持续迭代;(4)风格切换出图:MidJourney出概念图,导入StableDiffusion重绘至指定风格,或StableDiffusion出参考图,导入MidJourney发散不同风格。总的来说,美术通用资源部分初步具备了AIGC管线生产的能力,问题即提升空间和机会。玩球少女(金)-StableDiffusion 音频方面,笔者测试了多款AI技术工具,除变音类的例如Voice AI较为实用外,AI生成音频,例如Amper Music、MuseNetAI生成背景音乐等,成果尚不成熟,拼凑感强烈,不能很好的通过音乐传达情绪,考虑到有信息局限,以及篇幅原因不再展开。 AI撰写游戏文档大纲策划和程序方面,在一些标准化程度较高,已经有成功案例和资料的方面可以替代“重复造轮子”的工作。这里ChatGPT3.5表现一般,GPT4在多次输入,完善上下文和边界后表现不错。例如基础的数值设计、世界观框架设计、玩法方案设计,都能得到还不错的、合乎逻辑的方案,但创意性相对不足。在基础的程序代码方面类似,可以充当较好的多种语言实现“翻译工具”,以及代码辅助工作,在小模块的功能方面能节省很多字符输入成本,测试下来仍会有较多bug,但和策划案类似,将有问题的部分返回GPT提示修正后,基本能得到正确的方案。GPT4 辅助生成代码2. M 营销端 :自动化的分析,降低门槛传统的舆情分析、信息采集需要通过爬虫等方式搜集海量的信息,再通过NLP情感分析、聚类分析等方式处理,并对内容进行汇总解读,相对门槛和成本较高。大语言模型例如ChatGPT很大程度上优化了整合了上述流程,配合插件等方式完全联网后,多语种、全渠道的公开数据分析将极高效率的辅助对玩家和市场情况进行洞察,对舆情和异动情况进行有有效的自动报表分析。此外AI强大的总结、提炼语言信息的能力,在该方面着手成效,非公开数据在投喂后进行分析、制作报表呈现、预测,提炼和总结的效率将很大提升。同时,我们需要警惕信息的泄露问题,注意保密信息的安全。3. E 玩家体验:AI促进新玩法的产生,叙事类、UGC类、大世界AI玩法类将首先受益《极乐迪斯科》 对话探索解密类游戏AI bot技术中的对抗AI和社会生态AI一直是游戏行业研究和应用的重点,这次也更大程度的曝光到大众视野之中。而人类的信息决策和“智慧”很大程度是对自然语言的接收、分析、处理,大语言模型将助推AIbot多维度呈现更为鲜活的表现。例如改变了玩家的交互方式,玩家通过自然语言交互的方式将能够传达更多、更为开放的信息,可以被AI接收处理,提升AI bot的信息收集能力。并且AIbot 通过语言输出作为反馈,打破了玩家非此即彼的交互选择。进一步的技术提升后,可作为AI bot GOAP目标建立的依据,技术原理上类似HuggingGPT,由中枢驱动驱动AI的行为表现更为智能,给玩家带来更生动的AI体验。超参数 GAEA (图片来源于超参数官网公开资料)目前阶段的案例,例如超参数公司最新发布的GAEA,其要点在于打造有“生命”的AI NPC,以及建立反馈机制。反馈机制的建立笔者认为依赖三种途径:环境的标签和数值、交互行为的标签和数值(PvP/PvE/EvE),以及大语言模型(LLM)逐渐成熟后的语言交互的标签和数值,这种整体性的系统一旦耦合完成,最终的效果可能远超我们的期待。4. PME整合:PME和AI的全面整合,将改写游戏的生产方式,进一步可能推动生产关系的变革PME端各部分结合泛AI后,在生产效率、标准化方面将有显著的提升机会,并促进新玩法的产生,带给玩家新的体验。可能会是新设备载体(XR)普及前最大的助力,而PME和AI的全面整合,将可能改写游戏的生产方式,进一步可能推动生产关系的变革。 举例来说,20年前建筑领域基本以手绘图纸、施工图为主,而现在基本已实现全面的数字化和信息化,现在的游戏行业生产方式可能相当于20年前的手绘时代。而这种进步和改变,使得准入门槛和生产成本极大降低,更加提升创新和思维能力的占比,UGC的游戏参与方式可能从一种“玩法方式”变为一种“生产方式+玩法方式”的融合,web3倡导的个体价值(去中心+所有权)的实现有了具体载体,UGC定义将会重塑。 02 游戏制作中AI工具的具体运用 生产制作端现有AI工具1. 策划:隐形助手AI对策划方面的提升目前主要集中在两个方面:一是作为基础计算工具的整合,二是帮助牵引灵感,给出大的框架设计。前者是指复杂的多软件、多数据的处理整合过程,可以交由AI处理,例如需要调整一张复杂数值表格的某些参数。其中计算实验部分很多,例如需要反复数十次的调整各项数值,达到“平衡”。可以将整体数据输入ChatGPT,清晰描绘数值调整需求,由AI给出不同的计算和调整方案,作为多方案预览,极大节约时间成本,后续再通过手动校正的方式逐步达到落地需求。后者例如文案/叙事策划,则可以给定关键词,交由ChatGPT、文心一言、通义千问之一的大模型,由AI帮助撰写,获取灵感,然后在此基础上调整、拓展,还可将每一章节交由其提炼关键词并生成Prompt,输入到MidJourney中生成对应的插图,形成图文并茂的策划案。2. 美术:拥抱直至成为一部分——AIGC的发展阶段AI与美术的应用前文中有提到部分管线流程,而对于整体的发展,笔者认为有几个阶段:(1)技术突破为主,美术效果:“又不是不能用”;(2)“玩家共创”,前锋跑步入场,迭代完善美术效果——“涩涩是第一生产力”;(3)专业化人员进入大众视野,“Prompt/AIGC工程师”,多技术融合,插件如雨后春笋,技术和品质提升全面加速;(4)深度融合,美术自训练AI模型成为标配,“请提供你的Portfolio”变为“请提供你的SD模型集”;(5)链条打通,AI 2D、3D工具完善,分化为两条路径,一是极度便利的自然语言输入,生成各类概念性、非标性美术内容,二是极度复杂,海量参数暴露的“参数化美术”专业发展路径。目前来看(2023年4月)处于2.5阶段,着重阐述一下阶段4的模型训练原理:我们可以类比美术师的成长训练过程,以人体为例,美术师需要对头、手、脚、躯干各部分进行“分模块练习”和“整体组合练习”,并对脸部五官、手重要部分进行“强化训练”,基本的绘制形体功能练成后,逐步对不同人物的体态、神态进行“泛化训练”,由写形逐步提升到写神,最后经过海量的数据和训练,可以达到默写,而后进行艺术创作。这一过程无疑是以“年”为单位进行的,而AI技术的优势在于,我们将各个“部件”绘制成果一次输入多组即可,而后的对不同对象的组合、泛化交由AI操作,极大省去了协同过程中的试错和反复成本——我们将脑海中的“意象”绘制出来与“甲方”同步,“甲方”认为和其脑海中的“意象”不一致,反复调整的成本。显而易见的,AI生态的融入,很大程度上对美术这一岗位进行了一次大面积筛选,绘画功底越深、驾驭的美术风格越成熟,或者风格越独特的能更大的放大自身的价值,且在更复杂的场景领域存在很多机会。通过AI的杠杆将只有“一双手”的生产力扩大化,而单纯只是充当绘制劳力的人力,则面临迭代。3. 客户端:我打败我自己虽然AI目前无法完全代替程序员来编写复杂的游戏客户端,但它可以帮助程序员生成一部分简单的代码或基于已有的代码进行拓展。运用AI来辅助编写游戏客户端代码已经起到了不错的成效,例如GitHub Copilot工具,使用方法和步骤如下:工具准备:GitHub Copilot 是一款基于AI技术开发的代码补全工具,可以借助它来辅助编写游戏客户端。GitHub Copilot 以OpenAI的大型代码库为训练基础,能够理解大量编程语言和框架,如Python、JavaScript、Unity 和 Unreal Engine等。步骤:(1)准备好环境,并安装GitHub Copilot,GitHub Copilot将整合到编程环境里(如Visual Studio Code);(2)编写游戏逻辑:当你在编写过程中遇到需要帮助的地方时,可以借助GitHub...
AI无限可能:新壹科技引领视频产业革命
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AI无限可能:新壹科技引领视频产业革命

在人工智能时代,新壹科技展示了其对视频AI Generated Content(AIGC)技术的探索,展示了其无限可能性。这一技术允许计算机生成具有新闻价值的内容,为媒体和广告业提供了新的机会。