Industri permainan sedang menyaksikan sempadan baharu dalam kecerdasan buatan ketika pembangun menangani cabaran kompleks untuk mencipta watak bukan pemain (NPC) yang benar-benar interaktif. Apa yang bermula sebagai projek bercita-cita tinggi untuk menghidupkan watak berkuasa AI telah mendedahkan halangan teknikal yang tidak dijangka, terutamanya dalam menguruskan konteks AI - maklumat yang digunakan oleh sistem AI untuk mengekalkan perbualan dan mengingati interaksi.
Kemerosotan Prestasi dengan Konteks yang Berkembang
Salah satu isu paling ketara yang dihadapi pembangun ialah kesan prestasi yang dramatik daripada pengembangan konteks AI. Model AI tempatan seperti Mistral-Nemo boleh melihat kelajuan penjanaan token mereka menjunam daripada 70 token sesaat kepada hanya 20 token sesaat apabila mengendalikan sekitar 10,000 token konteks. Penurunan prestasi ini bukan sahaja memperlahankan interaksi - ia secara asasnya mengubah cara NPC berkelakuan, kerana model bahasa besar mula mengabaikan maklumat konteks apabila ia menjadi terlalu luas.
Komuniti telah mengenal pasti ini sebagai had teras yang mempengaruhi daya maju AI NPC. Sesetengah pembangun berhujah bahawa hanya model berasaskan awan yang kini menawarkan prestasi yang diperlukan untuk interaksi NPC yang canggih, walaupun ini datang dengan implikasi kos yang ketara untuk pembangun permainan.
Perbandingan Kesan Prestasi
- Mistral-Nemo pada konteks biasa: 70 token/saat
- Mistral-Nemo pada konteks 10,000 token: 20 token/saat
- Kemerosotan prestasi: ~71% pengurangan kelajuan
Konteks Spatial dan Maklumat Terpilih
Untuk menangani had ini, pembangun melaksanakan sistem spatial yang mengehadkan apa yang boleh didengar dan diketahui oleh NPC berdasarkan lokasi dan keadaan maya mereka. Pendekatan ini mempunyai tujuan berganda: ia mengurangkan beban pengiraan dengan mengekalkan konteks yang boleh diurus, dan ia mencipta tingkah laku NPC yang lebih realistik dengan menghalang watak daripada mempunyai pengetahuan maha mengetahui tentang semua peristiwa permainan.
Pendekatan maklumat terpilih ini telah terbukti amat penting untuk mengekalkan konsistensi watak. NPC yang kekal tidak aktif untuk tempoh yang panjang boleh kehilangan identiti mereka jika konteks mereka menjadi berselerak dengan perbualan yang tidak berkaitan daripada watak lain.
Penyelesaian Teknikal Utama Yang Sedang Diterokai
- Ringkasan kerap dengan RAG (Retrieval-Augmented Generation) yang berkembang sendiri
- Integrasi pangkalan data vektor dan SQL untuk ingatan NPC
- Sistem spatial untuk mengehadkan kesedaran NPC
- Simulasi latar belakang dengan pelbagai tahap ketepatan
- Pembersihan konteks untuk mengeluarkan maklumat berkaitan alat
Cabaran Simulasi Latar Belakang
Komuniti permainan sedang aktif membahaskan cara mengendalikan NPC apabila pemain tidak berinteraksi secara langsung dengan mereka. Permainan tradisional hanya membekukan watak yang tidak aktif, tetapi AI NPC dengan personaliti dan ingatan yang kompleks menimbulkan persoalan baharu tentang mengekalkan ilusi kehidupan yang berterusan.
Dengan NPC yang lebih kompleks, adakah fakta bahawa kehidupan mereka berhenti seketika semasa kita tiada akan menghancurkan ilusi tersebut?
Sesetengah pembangun mencadangkan menjalankan simulasi latar belakang yang dipermudahkan, serupa dengan pendekatan yang digunakan dalam permainan seperti X4: Foundations, yang mengekalkan pelbagai tahap ketepatan untuk kawasan berbeza dalam dunia permainan. Yang lain mencadangkan menjana peristiwa latar belakang yang sesuai apabila pemain memasuki semula julat interaksi NPC, mencipta tanggapan bahawa kehidupan berterusan dalam ketiadaan mereka.
Kejuruteraan Konteks sebagai Disiplin Baharu
Istilah kejuruteraan konteks semakin mendapat perhatian ketika pembangun menyedari bahawa menguruskan konteks AI memerlukan kemahiran khusus melebihi kejuruteraan prompt tradisional. Ini melibatkan pelaksanaan sistem ringkasan automatik, pengurusan memori, dan mekanisme pertukaran konteks yang beroperasi di belakang tabir.
Walau bagaimanapun, cabaran asas kekal. Model AI memiliki pengetahuan luas yang melangkaui peranan watak yang dimaksudkan, menjadikannya mudah bagi pemain untuk memecahkan pencelupan watak dengan bertanya kepada NPC tentang topik yang sepatutnya tidak mereka ketahui, seperti pengaturcaraan atau teori saintifik.
Pembangunan AI NPC yang benar-benar meyakinkan nampaknya memerlukan bukan sahaja pengurusan konteks yang lebih baik, tetapi berpotensi pendekatan baharu untuk mengehadkan pengetahuan AI dan mengekalkan sempadan watak. Ketika teknologi berkembang, industri permainan terus meneroka penyelesaian yang mengimbangi kecekapan pengiraan dengan impian mencipta watak maya yang benar-benar interaktif.