英伟达NitroGen游戏AI模型：从云玩家到机器人直觉的跨越

最近，我的一个朋友在刷游戏视频时，被一个视频深深震撼到了。视频里展示的操作看似普通，但背后的技术却令人难以置信。

单纯看操作，很多人可能会觉得：这有什么难的，我上我也行。但真正让人震惊的点在于，画面里的所有操作，全都是由一个AI模型独立主动完成的，而且无论给它什么游戏，它都能无缝切换直接上手，完全不需要任何人工教导或特训。。

这个神奇的模型，就是英伟达最新发布的，号称能玩任何游戏的通用游戏AI模型，名字叫NitroGen。它仿佛一个天生就会打游戏的数字生命体。

老黄这是不仅要卖我们游戏显卡，还要让AI来跟我们抢游戏玩吗？不少网友的第一反应是：这简直是完美的外挂啊！拿来打王者、吃鸡、原神、崩铁，甚至那些Galgame，谁还能是我的对手？

但也有人觉得这毫无意义：我辛苦打工挣钱买的游戏，却要交给AI来玩，那我不成了给AI打工的吗？这种质疑也很有道理。

但不管怎样，实力是明摆着的。作为公司的游戏高手，世超已经手痒难耐，迫不及待想试试这个AI的斤两。更让人兴奋的是，英伟达把整个模型开源了，包括模型权重和数据集，任何人都可以下载并安装到自己的电脑上。

于是，世超赶紧把它下载到公司电脑上，想和大伙一起验证一下它的真实实力。随便开了几个游戏，结果发现，它还真没吹牛，确实有两下子。

这是AI在《赛博朋克2077》中被追杀时的精彩片段，它像开了自瞄一样，冷静完成反杀。

这是AI操控我的手柄挑战《黑神话：悟空》的珍贵画面，操作比我本人还溜：没血了知道喝药，挨打了会翻滚，甚至懂得在技能中衔接普通攻击。

这是AI在《空洞骑士》中的表现，平台跳跃如德芙般丝滑，几乎没有失误。

它甚至能扮演双人游戏的Player2，跟我来一局《茶杯头》，不仅会躲避敌人，还会主动捡金币。

蓝色的是AI。不是，你还真会啊？

但在我们深度测试了一段时间后发现，帮人类打游戏这事儿，好像并没有想象中那么简单。

在《黑神话》里，它的确能打败Boss，但这是建立在我的装备已经拉满的基础上。其实它也经常丢失锁定，空放技能。

而在《赛博朋克2077》里，上面放的只是几个看起来比较像“顿悟”的精彩镜头，其实常态是开车撞墙、走路瞄地、到处乱射。

《茶杯头》里，它也经常跟不上我的节奏，我还得边走边扶着它往前走，像个需要照顾的新手。

所以，测完一圈游戏后，我的感受是：它的水平不算高，但懂得大多数游戏的基本操作和机制，就像一个刚拿到手柄的小孩，能跑图能杀小怪，但遇到Boss就要被虐了。

而且，它只能玩那些可以用手柄操作的游戏，因为它的训练数据全部来自手柄操作的录像。

可能有些朋友要失望了，觉得这又是吹牛的。但世超觉得，即使做到这一步也已经非常难了。这意味着对于大多数游戏，它都能上手操作两下，说明模型的泛化能力极强。

以前很多打游戏的AI，比如能打败《刀塔》世界冠军的OpenAI Five，或者字节跳动开发的能玩原神的智能体，基本都是针对某一个游戏进行特训，所以这些AI的上限就是只会打某一个游戏，甚至某一个特定关卡。

但英伟达这个NitroGen，是真的像人一样，摸两把新游戏就能上手操作，这种通用性是前所未有的突破。

世超很好奇这个模型是怎么训练出来的，于是去翻阅了NitroGen的官网和论文。结果发现，他们用了一个你能想到的最简单直接的方式：让AI看录像。他们从互联网上搜集了现成的4万小时游戏视频，涵盖了超过1000款游戏。

为了凑齐这些素材，英伟达一共收集了38739个视频，平均每个视频的时长约1小时50分钟。其中，动作RPG是绝对的大头，占了总时长的34.9%，难怪它在《黑神话》里还有模有样。紧随其后的是占比18.4%的平台跳跃类游戏，这也解释了为什么它在《空洞骑士》里能跳得那么丝滑。剩下的则是动作冒险、体育，甚至类银河战士恶魔城、肉鸽和吃鸡类也榜上有名。

但AI不像人类，看了就能学会，因为它没有手啊。

所以，为了让AI学得更轻松，英伟达特意选择了那些带手柄指示器的游戏视频。这样AI就能知道：如果看见这种画面，手柄应该按什么键，摇杆推多少，游戏才能继续下去。

为了完成这件事，英伟达训练了一个专门分析图标的小模型，然后用算法把每一帧画面的按键动作硬生生抠了出来。然后再训练AI看图操作，比如看见车头卡住了，就应该拉手柄上的摇杆倒车。

从某种意义上说，它就是一个看了无数直播、自学成才的顶级云玩家。

当我们用它打游戏时，它会疯狂截屏，然后把当前屏幕状态交给AI分析，再根据当前战况让AI决策下一步的操作。但在实测过程中，我们还发现一个问题：AI打游戏的时候，画面怎么一卡一卡的？

我知道，这是子弹时间！对AI来说，一帧能玩，两帧流畅，三帧就能打电竞。诶，其实并非如此。这是英伟达故意设计的，因为在打游戏时，让AI看屏幕再推理下一步操作非常吃算力，AI的脑子根本转不了游戏那么快。

为了让它能控制市面上任何一款商业游戏，英伟达开发了一个能直接拦截游戏里系统时钟的工具。如果AI没算好下一步操作，底层代码就会发力，直接让游戏时间暂停；等AI算好了，游戏才会继续下一帧。

AI其实是用这种方式，强行把所有游戏都变成了回合制：游戏走一步，等它思考一会，再走下一步。如果你去代码里强行关掉这个减速挂，它就会因为反应不过来而瞬间失去智力，红温开摆。

而且论文里也说了，NitroGen只训练了它的下意识反应，也就是我们常说的肌肉记忆。它脑子其实很简单，看见有人打它，不是躲避就是反击，没什么规划能力。像玩战术、逃课这些对它来说都太难了，它只有对每一帧的条件反射。这也是为什么它经常会在不需要跳的地方乱跳，或者对着空气挥剑。

最后，对咱们游戏玩家来说，可能更关注它的游戏能力。但其实对科研人员来说，它的价值不在于通关，而在于“通用”。NitroGen虽然菜，但它不挑食。随便给它一个游戏，它虽然玩得烂，但它能动起来，而且知道哪个键是跳、哪个键是打、哪个是敌人。

英伟达自己也说了，真正的目的不是帮你开挂，而是为了造福机器人的研究。

如果每个机器人刚出厂，天生就知道“遇到台阶要跳”、“看到杯子要伸手”，像人类一样拥有条件反射，那就相当于给机器人赋予了直觉——倒了知道爬，疼了知道躲，训练起来会轻松很多。正如英伟达机器人总监Jim Fan所说，他们想做的是通用型机器人，不仅能搞定现实世界的物理规律，还能适应虚拟世界里的各种规则。

哪怕它现在还像个三岁小孩，但每一个顶级高手，都是从菜鸡练起来的。

总之，这是个有研究价值的科研项目，感兴趣的朋友可以下载跑一跑；但如果你只是想找个挂帮你打游戏，那还是洗洗睡吧，还不如让你亲戚家小孩来呢。