AI最先取代的不是生产力工种 而是玩游戏的人

昨天，在一次面向Edge杂志的访谈中，Google的工程VP Madj Bakar称，延迟表现是决定云游戏成败的关键点，而为了使Stadia成功，他们采用了一种听上去非常刺激的方法来抵消延迟的影响：负延迟。

“负延迟”这个由Google发明的术语，主要说的是一种延迟补偿手段，即预判玩家操作，在延迟或丢包产生时，帮玩家执行他可能想要做但是没做完的操作。其实这项技术本身并不是新鲜玩意，在一些联机游戏里还算挺常见，以《CS:GO》举个例子，假如你在跑动的时候突然短暂断网一瞬，那你觉得当你恢复连接的时候，你会停在自己断网的那个位置，还是一直往前跑跑到撞墙？我相信有朋友见过后者的情况。

Google基本上就是把这个技术运用在了Stadia云游戏上，Bakar说，负延迟所指便是通过AI深度学习，然后根据玩家当前所在游戏状态的上下文，预判玩家的操作并提前在云端替玩家输入，再配合超高帧率数值，给予云游戏玩家进行游戏的流畅感，就感觉自己按下按键，游戏即刻作出响应，和自己在本地玩游戏没有什么不同，甚至还可以比使用游戏主机搭配无线手柄以30fps帧率游玩体验更好。

前面那个类比不论，接下来Bakar说的话更让人感到迷惑：“到最后，不管你本地硬件多么强大，跑起来多么流畅，我们认为一两年内云游戏就会在运行速度和响应速度上实现超越。”这一说法出来不用提，必然会引来大批粉丝互掐。

先不论Stadia是否能兑现这种黑魔法一般的承诺，首先我们要确定一点，通信技术方面的物理性延迟是无法消除的，除非玩家距离数据中心地理位置足够近，要么出现颠覆性的通信技术突破。在这个前提下，任何抵消延迟的做法都是软件层面上的曲线救国，“负延迟”也不例外，它要做的无非是欺骗人类对于延迟和流畅的感知。

（Gamescom 2019上的Stadia体验会，照片由INA FASSBENDER拍摄，via AFP/Getty Images）

如果Stadia的这种AI学习预判得出的结果符合我们的预期操作那倒还好，很大几率Google这种听上去非常夸张的宣传就是真实的；可如果没有呢？AI预判的操作和我们的实际操作相左，系统又要如何处理才能掩盖延迟？这是留给Google的问题，也是给在它上面开发游戏的开发商提的问题。

Stadia最后能怎样，答案在11月第一次公开测试便会水落石出。不过再往远看一些，还有一个面向我们所有人提的问题：假定云游戏在不久后的将来成为主流，AI预判代理操作技术在云游戏中广泛应用，那到底算是我们在玩游戏，还是实际上AI在玩，我们人类只是走个流程而已？AI真的可以准确判断人类的决策？

是游戏就一定会有它的规则，而在限定规则的条件下，毫无疑问，通过机器学习人类操作样本的大量积累，AI的确能做到相当程度的预判玩家行动。可是，游戏乐趣的来源，很大的一部分来自于自己操作下对尚未发生的未知结果的预期，而当AI对这一切都了如指掌，并为你代劳的时候，我不肯定到时候这部分乐趣会不打折扣。

游戏的根本目的，还是要给人带来欢乐、愉悦和成就自我的体验，这是人性的要求使然，我并不认为云游戏作为一种全新的技术理念，就可以不按照人性的套路出牌。否则，AI替代人类会成为现实，而且不是从我们之前讨论的那么多工种开始，最先被替代的，反而是游戏玩家——我们所有人都会成为云玩家，不过是AI操作的观众罢了。

（Gamescom 2019上的Stadia体验会，照片由INA FASSBENDER拍摄，via AFP/Getty Images）

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