微软研究团队开发了一种名为“世界与人类行动模型”（WHAM）的生成式人工智能（AI）工具，旨在协助电子游戏设计师迭代设计游戏。该模型通过玩游戏的训练，无需任何先前知识，便能学会设计游戏，生成的3D世界遵循了电子游戏的设计机制。研究团队通过采访电子游戏设计师，了解了他们对AI工具的需求，并据此开发了WHAM模型，该模型能够生成具有多样性的关卡设计，并支持创意人员进行迭代调整。该工具或能轻松转换用于生成来自其他电子游戏的关卡，作为人类游戏设计师的辅助工具。

🎮WHAM模型是微软研究团队开发的生成式AI工具，它通过玩3D多玩家战斗模拟器进行训练，能够设计出符合预存在机制的复杂3D电子游戏序列。

💡该AI模型展现了发散性思维，能够生成多样性的关卡设计，满足电子游戏设计师对创意生成的需求。

🛠️WHAM模型支持迭代实践，创意人员可以对AI生成的关卡设计进行微调和改进，持续优化游戏体验。

🌍该工具具有通用性，无需任何先前知识，或能轻松转换用于生成来自其他电子游戏的关卡。

    科技日报讯 （记者张梦然）最新一期《自然》杂志报告了一个可协助电子游戏设计师迭代设计游戏的生成式人工智能（AI）工具。这个AI模型由微软研究团队开发，仅通过玩游戏的训练就能学会设计游戏，而其生成的稳健三维（3D）世界，遵循了电子游戏的设计机制。

    电子游戏在娱乐产业中占最大份额，全球有数十亿人玩和购买电子游戏。与此同时，随着生成式AI在创意领域的受欢迎度不断上升，其在电子游戏开发中的作用一直有待明确。

    为了理解电子游戏开发者的需求，团队采访了27名电子游戏设计师。这些设计师认为当前用于打造电子游戏的AI方案缺乏生成许多不同创意（发散性思维）的能力。他们还强调了通过设计过程来持续微调游戏各方面（迭代实践）的重要性。

    团队随后开发了名为“世界与人类行动模型”（WHAM）的AI模型。该模型使用了一个3D多玩家战斗模拟器中的人类玩家体验进行训练。团队发现，WHAM或能设计出符合预存在机制的复杂3D电子游戏序列，其关卡设计具有明显的多样性，且创意人员可对输出进行迭代调整。

    由于WHAM仅通过玩游戏的训练就能学会生成序列，无需任何先前知识，这个工具或能轻松转换用于生成来自其他电子游戏的关卡。他们指出，WHAM一类的AI工具可能无法作为设计过程的终点，而应该作为人类游戏设计师的辅助工具。