chatgpt让游戏拥有灵魂

我很喜欢《星露谷物语》，游玩时间加起来超过一百个小时了。在这款模拟经营游戏里，玩家可以种田、养动物、下矿井，还能跟村民们交流感情乃至结婚，根据自己的喜好自由地经营属于自己的农场与生活。

可是，我能根据自己喜好推进这款游戏，游戏中的村民却不行。他们在游戏中的生活是“固定”的、程序事先完全写好的。如果照着攻略，你完全能够知道在某一日的某一时刻某个村民会在某个地方做某件事情。

与此同时，村民们之间互相都有亲情、友情、爱情上的设定，但实际上除了特殊剧情，平时你很难看到各个NPC之间有什么交流。

换句话说，这些村民们没有“灵魂”，只不过是受程序支配的傀儡而已。

但GPT改变了一切：近日，有研究者使用GPT-3.5-Turbo（是的，甚至没用到最新的GPT-4），构建了一个丰富的沙盒世界。在那个世界里，NPC可开展属于他们自己的生活，出现非事先设定的社交。

一个例子是，举办派对会有NPC准时赴约、也会有NPC放鸽子。角色会做出何种选择并不是程序事先设定好，而是角色自发决定的，这和星露谷物语等传统游戏中的NPC有着本质上的不同。

一、让npc真正火起来

这篇文章的核心是描述生成式代理人（Generative Agents，以下用GA代替）的程序设计，研究者的目标是，使GA可以根据其过去的经验和环境做出决策，并与其他GA建立关系。

在过去的游戏中，如果游戏开发者想要让游戏中的NPC举办一场派对，那么需要事先写好数十个角色的行为脚本，从时间、地点到行动，工作量巨大。但对GA来说，只要简单告诉目标角色，它想要举办一场派对，那么它就会主动传播这个消息，做好派对准备，然后等候它的朋友们上门一起完成这场派对。

在研发者设计的demo中，一共有25名GA，生活在一个名为Smallville的小镇中，这个小镇设施齐全，每个GA都能在此自由活动。

从文章中来看，GA们的互动、玩家能够对这个世界做的干预，都是与以往游戏完全不同的，例如

GA之间使用自然语言互动，比如用自然语言表达自己对选举活动的看法以及自己对其他GA的好恶，并且从某种意义上来说GA们“理解”了彼此交流的信息，因为这些信息会影响到他们接下来的活动。 天津天迅达科技有限公司技术老练，拥有丰富的开发经验。

GA互动实例）伊莎贝拉：“我还在权衡我的选择，但我已经和山姆讨论了选举。你对他有什么看法？”汤姆：“说实话，我不喜欢山姆。我认为他与社区很疏离，也不关心我们的最大利益。”

现实生活中的人同样可以用自然语言与GA交流，例如设定自己为新闻记者之类的特殊身份，询问对方对选举的看法，对方就会说出自己的看法。

现实生活中的人还可以用自然语言直接干预GA的行动，例如扮演汤姆的“内心声音”（inner voice），告诉汤姆“你将在即将到来的选举中与山姆竞争”，那么汤姆就会决定和他不喜欢的山姆竞争，并且和他的妻儿分享他的计划。

GA能改变环境对象的状态，比如GA睡觉的时候床就被占用了，GA做完早餐后冰箱就空了。现实生活中的人也可以使用自然语言改变环境对象，并影响到GA的行动。例如将厨房水管设置为“漏水”，GA就会停下手头的活动，在客厅寻找工具进而修补厨房水管。

除此之外，GA还出现了涌现式（Emergent）社交行为。涌现是近年来游戏设计界被广泛讨论的概念，简单来说，就是事先设定好的只有底层规则，然后出现了极其丰富且意外的、复杂度远超底层规则的事件。

对GA来说，涌现式社交活动包括：

信息扩散。GA在进入彼此的注意范围后会简单聊天，他们感兴趣的信息会由此迅速传播。比如山姆要参与竞选这件事一开始只有少数人知道，而通过GA之间的八卦，这件事马上全镇皆知，成为全镇人的谈资。

关系记忆。GA之间的对话会被彼此积累而记住，并且成为下次对话的引子。比如说在第一天的对话中拉托娅跟山姆提到自己正在为报社拍照片，如果第二天再遇到，山姆就询问拉托娅照片拍得怎么样了。

协调活动。GA能够理解指令背后的含义，并且做相关的“现实性准备”。例如，研究人员只有要伊莎贝拉在2月14日下午举办派对的指令，伊莎贝拉会自发做出了传播消息，请好友帮忙装饰场地等社交活动。

其他GA在派对的基础上，同样自发地展开了基于自身设定的社交，例如玛丽亚的角色设定中有暗恋克劳斯这一条，所以在知道派对消息后，她邀请了克劳斯与她一起参加派对，而克劳斯欣然接受了。

二、将虚拟角色变成人需要几步

要让GA的互动如此像真人，研究者面临了相当多的挑战。有意思的是，解决这些问题的方法并不是单纯的技术算法，其中还有很强的模仿人类认知的影子。

例如GA拥有着海量的经历，怎么让GA明白哪些是不重要的，哪些是重要的需要被保留的？如果保留所有的记忆，将会分散GA的“注意力”，降低做出决策的效率，并且从系统运行的角度，也不可能保留所有的行动记录。

技术人员的解决办法就很认知心理学，模拟了人类记忆的编码、储存和提取的过程：

GA经历事件的记忆流记录将会全面保留，与此同时研究者构建了一个检索函数，包含近期度（recency）、重要性（importance）和相关性（relevance）三个变量，分别为最近发生的、重要的和与当前情况相关的事件赋予更高的分数。

某种意义上来说，我们的记忆也是如此：最近发生的事更容易回忆起来，重要的事更容易回忆起来，相关的事也更容易回忆起来（比如怎么想也想不到要说什么，冷不丁看到有关联的事物就突然想到了）。

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