Future Research Avenues for Artificial Intelligence in Digital Gaming: An Exploratory Report

视频游戏是人工智能（AI）系统的一个自然且协同的应用领域，它不仅有潜力提升玩家的体验和沉浸感，还提供了宝贵的基准和虚拟环境，以推动AI技术的整体发展。本报告对将最先进的AI方法，特别是深度学习，应用于数字游戏的五个有前景的研究路径进行了高层次的概述，并结合当前的研究背景进行了讨论。本文的目的是列出一个精选的、非详尽的研究方向清单，这些方向位于AI与视频游戏的交汇处，旨在激发未来更加严谨和全面的研究努力。我们讨论了以下方面：(i) 研究大型语言模型作为游戏代理建模的核心引擎；(ii) 使用神经元胞自动机进行程序化游戏内容生成；(iii) 通过深度代理模型加速游戏中计算密集型模拟；(iv) 利用自监督学习获取有用的视频游戏状态嵌入；(v) 使用未标记的视频数据训练交互世界的生成模型。我们还简要讨论了将先进的深度学习系统集成到视频游戏开发中所面临的技术挑战，并指出了进一步进展可能带来益处的关键领域。

该论文试图探讨如何将最先进的AI方法，特别是深度学习技术，应用于视频游戏领域。这不仅旨在提升玩家的游戏体验和沉浸感，还希望为AI技术的发展提供有价值的基准和虚拟环境。虽然之前的研究已经探索了AI在游戏中的应用，但这篇论文特别关注于五个新的研究方向，以期推动这一领域的进一步发展。

关键思路在于提出并探讨了五个前沿的研究路径：1) 使用大型语言模型作为游戏代理建模的核心引擎；2) 利用神经元细胞自动机进行游戏内容的程序生成；3) 通过深度替代模型加速游戏中计算密集型模拟；4) 利用自监督学习获取有用的视频游戏状态嵌入；5) 使用未标记的视频数据训练交互式世界的生成模型。这些方法不仅创新地结合了最新的深度学习技术与游戏设计，而且提出了具体的技术实现路径。

论文的一大亮点是它不仅仅停留在理论层面，而是详细讨论了每种方法的具体应用场景和技术细节。此外，作者还指出了当前技术挑战，并明确了未来可能取得进展的关键领域。值得注意的是，虽然文中没有明确提及具体的实验设计、数据集或开源代码，但它为后续研究提供了宝贵的指导方向，鼓励更多学者在这个交叉领域进行深入探索。

近年来，在AI与游戏的交叉领域内有许多相关研究。例如，《Deep Reinforcement Learning for General Video Game Playing》探讨了强化学习在通用视频游戏中的应用；《Procedural Content Generation via Machine Learning》则专注于机器学习在游戏内容生成中的作用。此外，《Neural Architecture Search for Game AI》介绍了神经架构搜索在游戏AI优化方面的潜力。这些研究共同构成了一个活跃且快速发展的研究社区。