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天擇集團-由AI人工智能來延展遊戲型態

從出現在背景的跑龍套角色,到成為主導遊戲發展的主角玩家,人工智能下一步的發展又會是什麼呢?

2020今年最新的研究告訴我們,AI能夠僅僅從玩遊戲的過程分析學習,就能重製遊戲外觀和對應的內部規則,而完全不用遊戲引擎的基礎架構,就能生成出一個功能完整的電玩遊戲。近年積極投入AI研究的輝達團隊NVIDIA Research透過五萬局的《小精靈》遊戲,訓練出AI界的遊戲設計師NVIDIA GameGAN。

過去我們有RPG闖關遊戲,像是經典的神奇寶貝GameBoy年代,當時人人一手掌上型遊戲機,以至於闖關的遊戲形式也常常被使用於團康活動來帶動活絡的氣氛,可見這樣的遊戲機制已經是有效的通用語彙,利用明確的點到點,每個關卡出現角色或怪物的橋段,來推動遊戲的進程。

隨著製作技術的演進,遊戲可容納越加龐大的故事內容和互動機制,有了如開放世界(Open World)這樣突破遊戲架構的形式,如俠盜列車手《GTA》,沒有了特定的線路去依循,玩家得以自行開拓遊戲世界中的種種情節,開發出獨一無二的線路,讓探索也成為了主要的遊戲目的之一。遊戲體驗越趨近於真實,玩家彷彿越能在遊戲中獲得超乎個人生活經驗以及現實種種限制的逾越和自由感受。

除了透過闖關、打鬥、賽車競速等等給予玩家快感的玩法,遊戲的故事性也更加被看重,劇本開發成為眾多電玩遊戲的基礎,許多角色扮演的電玩往往有個完善故事體系支撐,借取了電影小說中敘事發展的未知及代入感,讓玩家充份探索虛構世界,而且有別於前者觀眾的被動性,玩家成了故事的主人翁,能夠自行選擇敘事的發展,如樹狀圖般的延展故事線,出現了電玩遊戲獨有的互動敘事,被視為此類型傑作的底特律:變人《Detroit: Become Human》即是一例,精緻的劇情設計和切中時機的人物意向選擇,讓玩家深陷角色的心理狀態而對人物們產生情感投射。

電玩遊戲的製作往往需要遊戲引擎作基礎,如我們之前專題Unreal Engine就是其一,然而GameGAN神奇的程度,就像每天看著數學家寫滿數學方程式天書的黑板,竟然看著看著就了悟其背後公式邏輯和定理的小鬼頭,並還能夠有樣學樣,從無到有給出相同的解法流程。

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天擇集團-人工智慧領域專利的挑戰

整體挑戰

在人工智慧相關領域專利申請量遽增的情況下,有關可專利性、創造性、以及有效保護等實務問題也日見突顯;在全面加大創新保護力度的環境下,自2020年起,中國大陸最高院陸續推出一些司法解釋,國家知識產權局專利審查指南亦進一步修改,其中一些內容適應新興技術專利保護特點的需求,從體系上快速完善改進,發揮或提高專利制度對於新興技術發展的價值貢獻。另一方面,人工智慧創新成果專利化,因其技術的特點、各國審查規則不同,也實在需專利師 (專利代理師) 具有特定技術挖掘、分析撰寫、佈局策略的專業能力。

劉芳指出不僅專利申請面臨挑戰,專利審查也是如此。因為AI技術與半導技術一樣有摩爾定律,一樣有生命周期,因此申請人希望審查要快。但AI是新的技術、發展中的技術,審查人員面對大量的「新」技術申請,要快速了解、學習吸收也是很大的挑戰。

學習特性

人性是一個複雜、多樣、難以捉摸的人類特質,然而,在我們的生命經驗中,面對該無窮無境的人性多樣性,讓我們多數體會到有善良就會有邪惡,有光明就會有黑暗。

擬似人類的學習特性,強化人類對害怕「人類」的心情,轉移至一個類似人類的全新物種身上。說到底,有人工智慧便會有後面的創造者,以目前人工智慧發展的原理和技術,不太可能自行發展成一個失控的物種。 大家該害怕的是後面的創造者,創造者設計其人工智慧,讓他學習的東西為何,使用目的為何才是大家需要關心的目標。

AI技術之專利適格性最難克服

針對AI技術申請專利的問題,劉芳認為最重要的是搞清楚外在的表徵及內在的技術點,在搞清楚以後,日後在維權時如果出現問題,會比較容易拿捏。在技術外在表徵部分,通常是輸入海量資訊,然後出來讓人驚艷的結果。至於技術的內在表徵,劉芳將之分為兩部分,分別是軟體和硬體。軟體部分就是模型及模型的訓練,這一定是在後台操作的;而硬體的部分則是晶片結構,其中涉及算法的優化和指令集。這樣的技術在實現方面比較有難度,主要原因是「看不到」。另外一個更重要的問題是人工智慧技術的開發是分階段的,而日後在維權及訴訟上,會面對更大的困難。

在AI創新成果專利化的過程中,首先面臨的是專利申請的階段,這時候要決擇的是究竟要如何公開?公開到什麼程度?之後要面對的則是在公開及獲得授權後,要如何維權?接下來就是跨域跟進的問題。因為在不同國家地區的專利局,對AI技術審查都有不同的規定。美國USPTO除外,大陸國知局、歐洲IPO、以及日本JPO,對於AI技術審查都有專門的規格。

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