在21世纪的第二个十年，游戏已经成为市场上最炙手可热的行业之一，每天创造着巨额的财富。然而游戏的价值不仅仅在于它每年创造的巨额财富，还在于它深刻地改变了当代人交流、生活和娱乐的方式，以及它与科学技术的深度结合，为后者的不断创新带来的推助力。在今天数字化已经是不可逆转的趋势，我们有必要重新认识“电子游戏”这个被过度污名化的对象，摘下有色眼镜更理性地看待它不只在公众娱乐领域、同时也在科技创新领域难以替代的价值。
电子游戏的发展历程与科学技术的进步始终是交织在一起的，最初的现代意义上的电子游戏《太空战争》（Spacewar!）便是诞生于麻省理工学院的计算机实验室。在随后不断涌现的游戏创作和飞速扩张的游戏市场中，游戏的开发反过来成为科技进步的推动力，对更高的画质、更好的体验的追求，促使厂商不断革新技术，在图形程序、虚拟现实和人工智能等方向拓宽边界。本文意在从科技与游戏的伴生关系入手，分析现代社会中游戏对科学技术的推动，以及这些技术上的进步对社会生活的影响。
游戏与技术的历史
自电子游戏在大学实验室中诞生以来，游戏的发展史同时也是科技的进步史。游戏体验与承载游戏的硬件息息相关，旧的游戏可以被移植到新的平台，但旧平台上独有的一些游戏体验可能会因此折损（现代家庭用个人电脑很难模拟出拥挤喧嚣的街机厅游戏体验）。不同的硬件塑造了不同风格类型的电子游戏，硬件的技术力决定了游戏的画质、音效和游戏性，因而在游戏史的研究中，学者们常倾向于依据硬件设备把游戏发展史划分为不同世代。
1970年代末期到1980年代初期，是电子游戏从诞生到繁荣的一个爆发性增长期，与它的迅速成长相伴而生的是社会从模拟信号向数字时代的过渡。Van Burnham在她的专著Supercade中认为，“电子游戏的黄金时代”也是社会从模拟向数字文化转型的时期，“未来的科技通过娱乐的方式为人们所接触”。从社会历史角度讲，电子游戏的流行根植于工业社会后期的闲暇和自由时间。
一些游戏研究者将1990s称为“3D的时代”（era of 3D）,游戏的3D化与计算机图形技术的发展息息相关。精致的作画和建模会占用大量的计算机内存，在硬件不够发达的时代，这些内存十分宝贵。在古早的8-bit时代，游戏画面不过是黑白方块组成的马赛克，世嘉的Master System和任天堂的NES、Game Boy都是8-bit时代的代表机型。直到1989年NEC推出了16-bit的图形处理器，计算机的图形处理有了更多色彩和细节。游戏硬件的真正分水岭来自32-bit处理器的出现，Intel开发的处理器实现32-bit和向下兼容，以及开源架构，能够自行添加声卡、显卡，1990年代以来个人电脑终于成为游戏平台之一，也催生了划时代的32-bit家用机——PlayStaion。PlayStation也是使CD-ROM成为分发数字游戏的流行媒体的设备，并通过将音乐、视频和游戏更紧密地接触开辟了媒体融合的道路。
2000年PlayStation 2的发布为科技公司迈向更“逼真的”虚拟世界迈出了又一步。跨媒介、媒介融合等原本存在于书本内的名词，切实影响到了人们的日常生活。家用机成为像电视机、洗衣机一样稀松平常的设备走入许多家庭的客厅，无论相关设备是被称为游戏机、个人电脑还是高级版数字交互式电视，都可以使用相同的设备玩游戏、看电影、上网和在线聊天。总的来讲，玩家对游戏体验的更高追求，推动了游戏硬件的升级，正是这些不断提高的算力在潜移默化的量变中引起了质变，形塑了今天我们被信息、数据和屏幕包裹的生活。
科技与游戏的双向奔赴
从人机对战到内容创作的人工智能
在电子游戏之前，“培训”人工智能的实验曾率先在传统的竞技项目中进行。1996-1997年的深蓝对战卡斯帕罗夫的国际象棋比赛，超级电脑“深蓝”经过数局鏖战击败象棋高手，一时成为轰动新闻。2016年12月29日至2017年1月4日，Alpha Go以“Master”之名进行线上围棋比赛，中国的弈城围棋网豪取60连胜，并陆续挑战了樊麾、李世乭、柯洁等职业选手。清华大学人工智能研究院的张钹教授在世界人工智能大会的演讲中，论及以深蓝为代表的第一代人工智能和以Alpha Go为代表的第二代人工智能的特性和局限，前者费时费力且难以处理自然语言表述的知识，后者安全性不足、易受攻击，且运行中具有不可解释性（学者们自身也无法理解，为何第二代人工智能的图像识别系统会把加了噪点的雪山识别为狗）。在推动第三代人工智能研发的过程中，电子游戏成为重要的实验平台，在提升人工智能在对抗性场景中的自主决策能力方面，是当下最高效的方法。游戏的复杂性远高于国际象棋和围棋，对于人工智能选手来说是更高难度的挑战。《毁灭战士》（DOOM）是研究人工智能的决策能力的热门游戏，ViZDoom便是一个基于《毁灭战士》的人工智能研发平台，允许AI机器人仅基于屏幕上的视觉信息游玩《毁灭战士》，适配Linux, macOS, Windows多种主流系统。张钹教授的团队设计的“基于领域知识指导的对抗环境自主决策”人工智能，在ViZDoom举办的国际比赛中就曾获得亚军。
类似《毁灭战士》的对抗游戏，要求玩家在确保己方生存的前提下，尽可能消灭更多的敌人。这种在模拟仿真的虚构世界中对抗，与国际象棋和围棋比赛十分成规化的规则不同。玩家要同时兼顾多项不同的任务：瞄准射击、掩护防守、侦察敌情、搜集资源，以及在一些多人游戏中团队协作等。人工智能参与电竞，从现实中已通行千百年的、偏抽象的围棋和国际象棋规则，过渡到了电竞中虚构故事世界的、高度复杂的、个性化的规则。
ViZDoom官方网站介绍图片
2019年10月30日，科学领域的顶级学术期刊《自然》（Nature）刊登了一篇来自DeepMind团队题为《使用多智能体强化学习在<星际争霸 II>中达到宗师级别》（Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning）的论文，在文章中DeepMind自豪地宣布：他们的人工智能AlphaStar参与《星际争霸II》比赛，表现超过了99.8%的人类玩家。
暴雪的《星际争霸》系列是具有历史意义的游戏作品，它超凡的成功直接催生了电子竞技行业的繁荣。正如其名“即时策略”，《星际争霸II》是一款既需要手眼协调能力进行操作，也非常考验玩家策略选择规划的游戏，游戏内丰富的机制模拟出了一个非常接近现实的虚拟对战环境。在利用《星际争霸II》对人工智能进行强化学习的过程中，DeepMind团队也发现过往在围棋、象棋和扑克中行之有效的学习方式，在环境更加复杂的游戏中失效。在此基础上进行修正后，他们从政策强化学习算法（off-policy reinforcement learning），让AlphaStar能够更有效地更新自己的游戏策略。AlphaStar目前并不是无敌的，依然有0.2%的顶级玩家能够击败它，但参考它的前辈Alpha Go一路的战绩，AlphaStar彻底碾压人类玩家也许只是时间问题。对于人工智能电竞选手不太了解的人可能会产生“外挂”之类的联想，误以为人工智能在电子竞技中具有先天优势。实则不然，在AlphaStar参与《星际争霸II》的多人对战时，它获取和反馈信息的方式受到了严格的限制。正如DeepMind在论文中介绍：AlphaStar 拥有与人类相同的限制条件——包括通过摄像头观察世界，以及对其动作频率的更严格限制（AlphaStar每5秒可以使用鼠标进行22次非重复动作）。
图片源自DeepMind官方网站
AlphaStar不能看到玩家看不到的地图，也不能用更高的速度进行操作，因此在击败99.8%的人类玩家的过程中，AlphaStar依赖于它通过深度学习获得的洞察力和策略。如图所示，DeepMind展示了AlphaStar在游戏过程中如何运用“石头剪刀布”方式平衡优势与劣势。一位《星际争霸II》的职业选手Dario "TLO" Wünsch在同AlphaStar对战后，评价它“就像在真正地玩游戏”：
“我发现 AlphaStar 的游戏玩法令人印象深刻——该系统非常擅长评估其战略位置，并且准确地知道何时与对手交战或脱离交战。虽然 AlphaStar 具有出色而精确的控制，但它并没有超人的感觉——当然不是人类理论上无法达到的水平。总的来说，感觉很公平——就像在真正地玩《星际争霸》游戏。”
从游戏技术到世界仿真
以游戏为平台探索人工智能的潜力，并没有仅仅停留在游戏领域内。前文中提到，相比棋牌等规则抽象的竞技游戏，电子游戏规则高度复杂、能够更加接近地模拟人类生活的现实世界。复杂的规则和仿真的空间，除了为人工智能决策制造更多困难和问题，要求它们提高算力不断进化，还让其技术推广向现实世界更加便捷。
对于游戏玩家来说，英伟达（NVIDIA）这家公司的名字绝不陌生，它所研发的显卡一直颇受玩家们追捧。在2021年8月12日举行的计算机图形学顶级年度会议SIGGRAPH 2021上，英伟达公布了一条让人哭笑不得的消息：早在4月时英伟达发布的一条15秒的由首席执行官黄仁勋出镜的发布会视频，完完全全是“Deep Fake”视频。它由英伟达的Omniverse平台合成制作，以假乱真的程度骗过了所有人——三个多月的时间过去，直到英伟达自己公布真相，都没有人看出这段视频是人造的。
英伟达2021年4月发布视频截图
在前文中已经介绍过，英伟达、AMD等公司的图形成像技术，是在游戏的转型和研发中被不断推进的。在电子游戏的“3D的时代”，为了向玩家提供更丰富的内容以销售产品，科技公司不断提高自身研发CPU、显卡等硬件的算力，把电子游戏一次次地从本世代推向“次世代”。这种从游戏开始的技术爬升，很有可能在未来运用到更多领域的开发里。以一个不起眼的细节为例，对于游戏建模来说，让角色脱衣服是一直是一个难以跨越的门槛，穿模难以避免（《看门狗》中艾登也因此一直以一种怪异的姿势把双手垂在身前），涉及到脱衣的情节总是用剪辑略过。而在《神秘海域4》中，顽皮狗工作室成功让德雷克在一刀未剪的镜头前脱下了西装外套。顽皮狗的工作人员称，现行的引擎很难完美模拟出真实布料的变形，他们用一种名为BlendShape尽力还原出衣物脱落过程中的褶皱。就像游戏建模不断突破对水面、金属和皮肤的模拟，如何做出布料质感的引擎也在不断研发中。一些机器人爱好者展望这类引擎持续开发，并乐观地认为未来能够将其运用到机器人制作里：游戏里模拟布料的引擎，可能会被用于设计出帮人类穿衣的机器人程序。
英伟达在GPU技术会议上宣布把Omniverse平台定位成“工程师的元宇宙”，为Omniverse规划了充满乌托邦色彩的未来。用官网自己的话说，是借由数字图形技术达成“增强的数字孪生和世界仿真”。在1990年代为世嘉土星和PlayStation 2开发硬件时，英伟达大约预想不到这些像素马赛克拼缀成的虚拟世界，有一天会深深影响我们的现实生活。在图形技术让电子游戏越发接近照片写实后，显卡制造商试图反转主次，把现实世界数字化。就像老黄以假乱真的发布会视频，把现实世界以高度还原的方式数字化，似乎不再是天方夜谭了。育碧制作的游戏《刺客信条：大革命》就是一个典型案例，虽然由于法国方面的版权限制，育碧在教堂建筑的壁画和雕花上做出了一定修改，但还是成功在游戏世界里制作出了一个宏伟壮观的巴黎圣母院。2019年巴黎圣母院因意外失火而遭到严重焚毁，育碧在此期间宣布《刺客信条：大革命》限时免费，激起了一部分人对“在数字世界中为历史遗迹留底”的讨论。
然而，《刺客信条》所呈现的既不是大革命时期的巴黎圣母院，也不是游戏制作时期的。除去版权的问题，育碧还为了方便今天的玩家们识别这个地标建筑，为它制作了18世纪时还不存在的塔尖。总的来说，《刺客信条》中的巴黎圣母院是以营造沉浸感和氛围感、服务于游戏性而设计的，仅存在于游戏世界中的“奇美拉”。它融合了玩家们对这座建筑从古至今的想象，也通过让玩家在其中飞檐走壁进一步强化了这种“错觉”，但它却不是“真正”的巴黎圣母院。这也引出了对“世界仿真”和“数字孪生”的进一步思考：当我们以建模的方式，为现实世界在赛博空间中制作镜像时，当完美还原与审美需求发生冲突时，孰轻孰重呢？
数字长城与遭到破坏修缮前的现实长城对比图，图片源自网络
与育碧兼具实用主义（游戏性）和浪漫美化的“重现”不同，“世界仿真”的另一条进路是对现实世界进行高精度的还原。2021年腾讯启动了一项名为“数字长城”的项目，通过拍摄51386张照片来为长城进行了能达到“1:1的毫米级精度还原”的建模，精确到连“XX到此一游”的留言都被收录到其中。这种类型的数字建模通常被运用于文物的维修和保护中，英国牛津的数字考古研究所（the institute for digital archaeology）曾经靠着旧照片用3D技术建模、配合埃及的大理石重新雕刻出在叙利亚被伊斯兰国摧毁的帕尔米拉古城凯旋门；敦煌研究院也和腾讯互娱合作，利用游戏研发过程中的拍照扫描技术和高精度实时渲染能力，对敦煌藏经洞出土的数万件文物进行数字还原。像上图中的长城一样，历史遗迹难免因为自然与人为的多种原因，不断经历损毁和修缮。高精度还原的数字建模除了为普通公民提供足不出户观光的机会，还能充当历史档案。像法国的巴黎圣母院、中国的故宫和长城、埃及的金字塔等珍贵的历史遗迹，都随着风吹雨打和人类活动不断被腐蚀、破坏。它们在漫长的历史中反复被修补重建，已经成为忒修斯之船。为这些历史古迹建模可以在赛博空间中保留它们“此时此刻”的形象，成为未来考古学中一份可靠的记录。
从赛博飙车到自动驾驶
英伟达的野心不仅限于用图形成像技术在数字世界中重现现实空间。2021 年 6 月，英伟达宣布计划收购 DeepMap，这是一家由一批谷歌和苹果前员工们创立的公司，致力于为自动驾驶汽车开发高清地图。这项收购十分契合元宇宙的理想——把现实世界的道路路况数字化。无独有偶，另一个电子游戏的娱乐巨头索尼，也从AI驾驶的向度加入到自动驾驶的浪潮中。高精度数字建模的地图，加上自主决策能力优秀的AI，这些来自游戏的技术可能大幅推动自动驾驶技术的开发。
与《星际争霸》和《毁灭战士》等游戏被运用于人工智能的训练类似，索尼互动娱乐出品的竞速游戏《GT赛车》也加入到人工智能领域内（Gran Turismo，官方译为“跑车浪漫旅”，中国大陆民间通行“GT赛车”的译名）。《GT赛车》由日本Polyphony Digital开发，游戏的制作人为山内一典。首作于1997年发售，为索尼公司的第一方独占游戏，在PS系游戏主机平台上皆有发行。在开发《GT赛车》之前，制作人山内一典就长期在思考“驾驶汽车的快感，究竟来自何处”的问题，在初代游戏的制作中，山内一典竭力在游戏中还原驾驶汽车的真实感。以真实的驾驶印象为模型，精益求精地调整汽车的手感，甚至连发动机的声音都是从对应的真实汽车中录制。
索尼利用AI击败了《GT赛车》中最顶级的人类选手
《GT赛车》是一款诉求驾驶真实感的游戏，对现实驾驶体验的高度模拟，让该游戏在研发自动驾驶AI中颇得用武之地。如前文所说，电子游戏的虚构世界相比棋牌竞技的抽象规则，更接近人类切实生活的现实世界，因此在游戏世界中训练人工智能所得出的成果，更便于在现实世界里推广和应用。2022年2月，基于《GT赛车》研发的自动驾驶AI——GT Sophy，登上了权威期刊《自然》（Science）。GT Sophy采用被称为“深度强化学习”的技术，在反应速度受到严格限制的前提下，战胜了游戏中赛车竞速比赛的人类冠军。由于竞速比赛中复杂的情境——路线、速度、方向等都需要拆解为无数个细节操作对应处理，比赛场地丰富多样，一同竞速的其他人类玩家的行为决策也充满了各种不确定性，在游戏中使用AI自动驾驶赢得比赛是非常高难度的，需要AI控制汽车依据实时路况和其他选手的行动，进行随机应变的转向和加速。因此，GT Sophy的成功被认为是人工智能的重大突破。一位人类选手在败给AI后，对GT Sophy做出了非常感性的评价：“这个AI似乎超越了人类的范畴，它好像具有一些人性。”
在《自然》杂志的论文《神经网络在 GT赛车游戏中超越人类》中作者说：“自动驾驶赛车是一个提出这些挑战的领域：它需要实时控制具有复杂非线性动力学的车辆，同时在对手几英寸的范围内运行。”文章举例：面对似乎无懈可击的AI选手，两名人类选手试图合力干扰它，但GT Sophy成功从两位人类的夹击中脱出，甚至还能适时调整策略干扰身后的选手。不难看出，以GT Sophy优秀的学习能力，假以时日AI的驾驶水平将是人类难以望其项背的。
游戏技术向日常生活的辐射
回顾前文所介绍的种种案例，当代游戏已经开始从虚构世界向现实世界反哺，游戏制作发展出的成熟技术可以用于改造现实生活。数字孪生城市的技术能够帮助人类更好地保护人类文明遗产——以中国为例，与游戏公司腾讯合作的长城的数字化保存以及北京故宫数字中轴申遗项目，都是数字孪生的有效运用；与此同时，包括奥迪、大众、凯迪拉克和梅赛德斯-奔驰等公司，均应用Unity引擎软件在工业领域运用虚拟仿真，大幅提高了工业生产的效率；自动驾驶技术的开发也在借鉴竞速游戏的基础上稳步进行，或许在不远的未来无人驾驶汽车真的会走入我们的日常生活。
当今的社会，人们越来越生活在一个数字与现实交织的世界中，游戏技术正在且未来也会继续影响科学技术的发展方向：电子竞技对网络速率的要求，会因市场需求而促使5G等网络基础建设加快步伐；更高画质和更大地图的需求，会让芯片研发公司加足马力把新产品从实验室推向市场；一些仍是蓝图或初级尝试的项目，如Oculus VR和PlayStation VR等虚拟现实设备，也正在游戏领域内进行早期探索。
日趋成熟的游戏技术也正在不断外溢到其他科技领域，即通过游戏训练出的“高智商”的AI们，正被运用到更多科研项目中。2022年6月，腾讯游戏发布会上，腾讯宣布以AI技术助力中国科学院高能物理研究所粒子天体中心的“全变源追踪猎人星座”（CATCH：Chasing All Transients Constellation Hunters）计划。把已经应用在《英雄联盟手游》《和平精英》等竞技游戏中的AI多智能体算法，用来控制卫星协同合作，完成各类观测任务，得以让这种体量高达百颗卫星的CATCH星座的观测工作顺利进行。
在欣慰于科技的快速发展和它与游戏等娱乐行业的深度结合同时，我们还应意识到：这种结合正在以激流一样的速度改变着我们生活的世界，而在伦理、立法和道德等很多方面，人类都还没有准备好迎接这样一个高度数字化的社会。正如杰米·萨斯坎德的担忧：数字技术的发展——“日益强大的系统、日益综合的技术和日益量化的社会”——即将彻底改变我们生活的世界，但“无论从智识上、哲学上还是道德上，人类都还没有为迎接自己正在创造的世界做好准备”。
在大数据和电子竞技的AI训练上，算法展现出了超乎寻常的信息收集和深度学习能力，我们的生活受益于它，但同时算法的超凡能力也会成为加剧社会中已存在的结构性歧视的帮凶。不具备人格的代码时常被描述为中立物，但中立绝不意味着正义。它诞生于人类的文化空间中。如果把世界上最聪明的超级电脑放置于一个充斥着种族歧视、性别贬抑和仇恨的话语场中，它将会勾勒出何等荒谬的人类画像？
在文章的最后，回到一开始的论点：游戏产业的需求带动游戏技术的研发，游戏技术的成熟运用又被扩展到更广泛的生活里。环顾日常生活，我们正被数字化、信息、算法和屏幕包围着。今天的游戏公司已不再是纯粹经济层面的游戏商品生产者，它们也在某种程度上参与建构未来社会的形态。这些既研发科技、又制作游戏的大型跨国公司，掌握了最先进的程序和算法，也收集了最丰富的信息——来自玩家的操作数据、APP用户的使用习惯，甚至是足够制作数字化仿真城市的图像数据，而掌握了信息和算法也就掌握了部分权力。把“中立”的代码扔进信息洪流中自生自灭，并不是负责任的行为。科技和游戏公司应该更具有人文关怀地介入到看似中立的场域中，承担更多的社会责任，以确保“正义”不会消亡。
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