研究人員讓標誌性的《CS:GO》地圖《Dust 2》完全透過神經網路在單一RTX 3090 GPU 上模擬運作。 雖然這些片段既令人印象深刻，又問題百出，但它們展示了生成式人工智慧在模仿全3D 遊戲環境方面取得的令人敬佩的進展。

該計畫的負責人之一埃洛伊-阿隆索（Eloi Alonso）在X/Twitter 上炫耀了”鑽石”世界建模擴散模擬的運行片段。 乍一看，儘管輸出只有10 FPS，但如果保持耐心，遊戲的玩法還是相當完整連貫的，玩家可以揮槍、裝彈、看到槍口閃光，甚至體驗到後座力。

然而，當你意識到這個模型實際上並沒有運行《CS:GO》的引擎時，事情就開始變得奇怪了。 研究人員給它餵食了大量《Dust 2》上的死亡競賽場景用於訓練，直到神經網路基本上能”幻化”出自己對經典地圖和遊戲玩法的近似。 GitHub 頁面指出，他們使用了超過500 萬幀或87 小時的遊戲。 然後，他們使用RTX 3090 玩了所有這些遊戲。

這時你會發現一些小問題，由於GPU模擬並不掌握重力或碰撞偵測等概念，遊戲的物理效果也就無從談起。 玩家可以無休止地跳躍，基本上可以飛起來，武器在特定光線下會奇異地變形，快速移動會將環境分解成抽像模糊的一團亂麻，甚至可以像某種幽靈一樣穿過堅固的牆壁。

當然，如果您想獲得真正的、非噩夢般的《Dust 2》燃料體驗，您現在就可以在Steam 上下載《反恐精英2》，以不像幻燈片的幀數享受遊戲樂趣。 當然，這並不需要RTX 3090，事實上，這款遊戲經過優化，只需1GB 顯示記憶體即可正常運作。

儘管阿隆索的人工智慧實驗只是一個實驗，但它代表了設備上人工智慧處理能力的一個重要里程碑。 該模型完全是在單一GPU 上進行訓練的，然後由同一台GPU 驅動生成式即時模擬。

這樣的演示很少見，但這並不是生成式人工智慧第一次嘗試重現遊戲體驗。 例如，Google的一個團隊最近推出了GameNGen，它使用客製化的穩定擴散模型即時產生一個《毀滅戰士》關卡。

著名開發者彼得-莫利紐克斯（Peter Molyneux）預測人工智慧最終將創造遊戲的”大部分”，從角色和動畫到對話和遊戲資產。