## 721｜不读代码，光看4万小时直播：英伟达团队让AI自动学会千款游戏

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这两年你有没有发现，游戏里的一些黑话或者常用词，正在占领我们的日常对话。

比如最近这半个月特别火的“斩杀线”一词，说的是游戏里敌人血量低到一定程度就能一击必杀。再往前还有“破防”、“叠甲”，本来是游戏里的战斗机制，现在变成了形容情绪状态的高频词汇。为什么游戏语言能这么快渗透到现实生活？我觉得是因为游戏提供了特别直观的意象，“破防”比“情绪失控”更准确，“叠甲”比“心理防御”更生动。

但今天，作为一名游戏爱好者，我想聊的，不只是游戏怎么改变人类的语言，而是游戏怎么改变AI的进化方式。

前几天，我看到英伟达发布了一个叫NitroGen的项目，印象特别深刻。这个AI做了一件听起来很离谱的事：它看了4万小时的游戏直播视频，然后就学会了打1000多款不同的游戏。注意，不是玩一款游戏，是1000多款，从动作类到枪战类再到格斗类游戏，全都会。

这事儿有多离谱呢？我给你描述一下。之前AI去研究游戏，很多是研究背后的程序原理，比如“开挂”这个词，其实就是在电脑上再开一个软件，来理解游戏程序背后发生的事情。但这个项目完全不一样，AI不去看游戏背后的任何东西，就像我们普通人看游戏直播一样，只不过比人类看得多、看得快。

你想象一下，这就相当于一个人从来没摸过吉他，也没学过任何乐理知识，也没人教他，他就是在网上看了几万个弹吉他的视频，专门关注吉他手的指法特写，全部看一遍之后，他拿起吉他就能弹了。这不科学对吧？但NitroGen就是这么干的，就是纯粹看屏幕上的画面，看主播按了什么键，然后自己就学会了。

这里有个特别有意思的细节，英伟达的研究人员专门去YouTube和Twitch这样的游戏直播平台上，找那些在屏幕角落放了“控制器叠加画面”的直播视频。

这是什么意思呢？如果你不玩游戏或者没看过游戏直播，可能不太理解。这个是很多主播为了让观众看到自己的操作，会在屏幕角落放一个虚拟手柄，自己手上按哪个键，屏幕手柄上对应的按钮就会亮。

于是，NitroGen这个AI就能盯着这个虚拟手柄，把“屏幕画面”和“按键动作”对应起来。这样AI就知道按了哪个键，游戏里会发生什么样的变化。这就像我们看别人直播打字，画面右下角有个虚拟键盘，他按下一个按键，画面上对应的键盘就会亮起来；这也像学吉他的人不看乐谱，只死盯着吉他手的手指，硬生生把“听到的声音”和“手指动作”对应上了。

这个训练过程的数据量挺惊人的。4万小时是什么概念？哪怕是一个重度的游戏直播观众，每天看8小时，也得花13年多的时间，而且这4万小时覆盖了1000多款游戏。训练完成后，当NitroGen遇到一款从没见过的新游戏时，它的表现比从零开始训练的模型强52%。换句话说，它不是死记硬背1000款游戏的套路，而是真的学会了“怎么玩游戏”这件事本身。这就像很多游戏高手，比如王者荣耀的高手，哪怕玩一个全新的英雄，也能很快上手。

研究里有三个特别反直觉的发现，我觉得很值得说说。

第一个发现是，单帧画面就够了。

研究人员本来以为，AI需要看连续的多帧画面才能做出判断，就像人玩游戏也要看动态过程一样。但实验结果显示，给AI输入单帧画面效果最好。

不过这里有个技术细节：虽然它只看一帧画面，但它并不是只做一个动作，而是会一次性预测未来的16步动作块。这就好比武林高手，看一眼对手的起手式，脑子里已经预演好了后面十几招的连贯应对，保证了操作的流畅性。其实，这就是把推理应用到了玩游戏的场景里。

第二个发现更有意思，也是我觉得最重要的一点：通用技能可迁移，特定机制难复制。

AI学到的通用技能迁移效果特别好，比如“战斗”这个技能，在不同游戏里表现形式不一样，但本质都是：判断距离、选择时机、执行攻击动作。这种能力在跨游戏测试中能带来显著提升。

但如果是某个游戏特有的机制，比如《塞尔达传说：王国之泪》里的时间倒流，或者《黑暗之魂》里的篝火传送，这种某个游戏的特定机制，迁移效果就很差，提升非常微弱。这个发现很深刻，它说明AI学到的不是游戏的“套路”，而是游戏背后的“通用直觉”。

第三个发现是，AI对噪声的容忍度极高。

直播视频里其实很乱，有主播的弹幕、订阅提示、摄像头画面，甚至有些主播会用自己DIY的控制器，按键布局都不一样。按理说这些“噪声”会严重影响学习效果，但NitroGen依然能学会。

这说明从“看”到“做”这种学习方式，比我们想象的更“鲁棒”（面对不确定性、干扰或环境变化时，仍能保持稳定运行）。AI不是在死记“看到红色按A键”，而是在理解“这个画面语境下应该发起进攻”。

还有一个对游戏爱好者很有意思的细节。研究发现，PlayStation控制器的识别准确率明显低于Xbox控制器。为什么？因为PlayStation控制器在直播视频里的“视觉多样性”更大：有的主播用PS3手柄，有的用PS4，有的用PS5，各代手柄外观差异大。而Xbox系列的外观相对统一。

这里，我再来跟不太玩游戏的同学解释一下，游戏主机领域有两个大玩家，一个是索尼的PlayStation，一个是微软的Xbox，这里就是说AI识别微软Xbox的控制器更准确一些，因为手柄等配件外观更统一。

不过，作为PlayStation的资深玩家，我想说这个细节背后，其实是PlayStation的生态更繁荣。要知道，我从1996年就开始玩他们家的游戏了，一直到2024年玩《黑神话：悟空》、2025年玩《战地风云》，他们的生态很丰富，有非常多的配件，所以才会让AI觉得难以识别。但是，这个细节也从侧面说明，AI学习目前的瓶颈往往不在算法，而在数据的标准化和质量。

你可能会觉得，AI学会打游戏听起来挺酷，但也就那样吧？英伟达的研究人员研究这个方向到底还有啥用呢？

其实，游戏在AI研究里的地位，远比你想象的重要。

这里有个特别经典的理论，叫“莫拉维克悖论”。这个理论名字听起来深奥，其实很容易理解，它说的是一个反直觉的现象：让AI下围棋、下国际象棋，这些对人类来说很难的事，对AI来说反而容易；但让AI像一岁小孩一样走路、抓东西，这些对人类来说是本能的事，对AI来说却难如登天。

而玩游戏恰好处在这个悖论的“甜蜜点”上。它既需要高级的策略思考，这是AI擅长的；又包含视觉感知和实时反应，这是AI需要突破的。更关键的是，游戏提供了一个完美的训练环境：规则清晰、反馈即时、可以无限试错，而且不会造成任何现实损害。

所以，在AI的发展历史上，几乎所有顶级AI研究团队都在游戏里练手，从DeepMind的AlphaGo下围棋，到OpenAI Five玩Dota 2。要知道，OpenAI Five为了学会打Dota 2，经历了45000年的模拟对局。游戏对AI来说，就像《黑客帝国》里的虚拟训练场，可以无限试错，进化速度不受物理时间限制。

在产品经理领域，有一本经典书籍叫《游戏改变世界》。作者简·麦戈尼格尔（Jane McGonigal）有个特别有意思的观察。她说年轻人到21岁时，平均已经玩了10000小时游戏。按照“一万小时定律”，这足以让一个人在某个领域成为专家。

你看，游戏恰恰是训练人类“合作意向”和“解决复杂问题”的最佳场所。以后我们去王者峡谷开黑的时候，我们就可以说“我现在要去一个封闭虚拟环境里，和另外四个人一起合作，攻克一个难关。”

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最后，再说一件咱学习圈的事儿。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：英伟达项目论文https://nitrogen.minedojo.org/assets/documents/nitrogen.pdf

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