谷歌DeepMind将视频游戏视为人工智能（AI）一般化研究的重要实验场。该公司计划结合复杂的3D环境中理解语言指令并作出反应的AI代理与响应用户行为的虚拟世界模型，以推动可扩展的AI研究。

阿列克桑德尔·穆法雷克在6月17日于成南市板桥经济创新中心举行的NDC 2026开发者大会上，围绕“谷歌DeepMind如何通过视频游戏推动AI研究”进行了主题演讲。

穆法雷克指出：“游戏提供了一个学习更复杂动态的最小模型，是DeepMind研究程序的核心基础。”他解释说，谷歌DeepMind通过游戏基础研究扩展了AI的推理、计划和适应能力，包括AlphaGo、AlphaZero和AlphaStar等项目。谷歌DeepMind通过AlphaGo验证了AI的计划能力。

目前，DeepMind关注的领域是AI代理“SIMA”和世界模型“Genie”。SIMA是一个能够理解用户自然语言指令并在3D世界中行动的体化AI代理。它不依赖于游戏内部数据或单独的应用程序编程接口（API），而是仅通过识别用户所见屏幕的像素，利用键盘和鼠标输入来操控角色。

穆法雷克强调，SIMA并不是专注于某个特定游戏的AI，而是旨在成为在多种环境中运作的通用代理。他表示：“SIMA研究的核心目标是实现对以前未见环境的泛化，复杂而丰富的游戏集为此提供了研究基础。”

世界模型Genie是生成AI代理活动世界的工具。它通过模拟环境的动态，使世界根据用户行为作出反应。DeepMind在2024年2月推出了基于2D平台游戏的短期互动环境“Genie1”，随后在“Genie2”中扩展到3D幻想世界。去年发布的“Genie3”支持每秒24帧生成、实时互动和最高720p的渲染。

Genie3的特点是世界一致性和“可提示的世界事件”。用户所做的更改会被模型记住，并且在生成开始后可以插入新的事件。穆法雷克将其描述为“类似于视频游戏的脚本事件”。

DeepMind正在结合SIMA和Genie，建立一个循环研究结构，使AI代理在生成的虚拟世界中行动，并将结果反馈用于模型改进。

然而，穆法雷克对AI取代游戏创作者的观点表示反对。他指出：“仅仅生成一个真实的3D世界并不意味着它就是游戏，游戏需要故事、游戏玩法、紧张感和创作者的愿景。”他解释说，AI可以成为一种工具，帮助创作者以新的方式表达他们的愿景，而不是取代他们。

他还强调了与游戏行业的合作。DeepMind在游戏开发者的许可下训练AI代理，最近与大型多人在线游戏（MMO）“EVE Online”的开发团队展开合作。EVE Online拥有持续的世界和玩家主导的经济，适合进行长期计划、记忆和多人互动的研究。

穆法雷克表示：“我们还需要探索AI研究能为游戏做些什么，通过反复实验确认是否能够创造出新的玩家体验和在没有AI的情况下无法实现的游戏体验。”

※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

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