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什么，七句话就让AI给我生成了一个小游戏？

还是“极简版”塞尔达这样的经典冒险游戏，不仅能捡金币、躲怪，地图也不重复的那种。

这是一位名叫Andrew Mayne的小哥的真实经历，整个过程中，他甚至一行代码都没写！

把AI生成的游戏七句和游戏代码po到网上后，短短数小时就收获了上千热度：

赶来围观的网友试玩了他搞出来的游戏，直呼“Mind blowing”。

所以，Andrew Mayne到底是怎么做到的？

原来，他用来做游戏的AI，是OpenAI最新版本的Codex。

这个版本的Codex，除了能直接生成、修改和编辑代码以外，连处理的文本长度也翻倍话让，从2048个token提升到了4000个，简直像是“解开一层封印”。

起初，Andrew Mayne只是好奇这版Codex的创造力极限在哪里，想做个实验，看看它能否根据文本直接生成小游戏。

没想到，这一试简直让他停不下来。

7句话生成冒险游戏

第一次尝试便是被他命名为“极简塞尔达”的游戏。

别看画面抽象，整个游戏包AI括随机生成地图、玩家用键盘控制角色移动、有敌人会攻击玩家、收集金币加分等游戏核心要素。

走到地图边缘还能生成一张新地图，这样就能一直玩下去……总之是一个2D冒险游戏原型的样子。

所有这些规则只用英语写了七句话，AI则用Javascript写出了190行代码。

由于小哥本人不是专业游戏设计师，描述用词不是很精给我确，但AI总是能产生自己的理解。

比如描述怪物的部分，描述里只有“一个红色的怪物，玩家移动时它也移动，试图接近玩家，如果玩家被碰到就减一分”。

AI则根据上下文生生成了50多行完整的怪物生成、移动、判定分数的逻辑。

只需把色块替换成简单贴图，和真正的塞尔达原型是不是就很像了？

△被曝光的初代塞尔达原型程序

第二个小游做了戏，他打算考验AI对逻辑的理解，生成一个简化版猜词游戏Wordle。

这次只用了5段话描述规则。

谜底词从一个列表里随机选择，每次选择一个放到控制台。

描述字母输入框的样式，包括宽高、文字居中对齐、每个输入框有独立ID；输入时自动大写；再加一个确认按钮。

分四种情况讨论如何判定输入结果。

后面他又进行了更多尝试，调个小用第三方库生成3D迷宫、能与玩家对战的井字棋，以及给照片加滤镜的小程序等，全都没手写一行代码。

其中比较有意思的是生成《黑客帝国》字符雨视觉特效，几乎是只告诉AI“创建一个画布，加一个黑客帝国雨特效”，没有任何额外解释，AI就做出来了：

最后他总结出几条经验，介绍如何写文字描述能让AI更容易理解需求：

先描述逻辑部游戏分。然后创建UI元素时候调用前面生成的逻辑函数。给描述编号。这样更容易看明白AI正在处理哪条描述。多让AI创建函数。如果直接让AI生成100项的数组，AI可能真的每一项每一项写出来，如果告诉AI创建一个生成数组的函数，AI就会用循环语句来完成了。如果一次不理想，多试几次。把temperature参数设为0.5,还，有一定随机性可能会产生更好结果。

看起来有点产品经理总结如何与程序员沟通对接的味了。

背后的Codex“再进化”

所以话说回来，这个最新版的Codex到底有多好用？

除了Andrew Mayne最感兴趣的token上限翻倍以外，新增加的插入和编辑两大功能也挺有意思。

先来看看Codex的编辑功能，像优化代码性能就能用一是极句话搞定：

或是换个编程语言实现代码：

还有“单行代码编程”（One Liner），一句命令就能实现：

有了这一功能，调整代码的难度就会降低不少。

使用Codex的时候，甚至可以像甲方一样，无需手动调整代码，只需要对着这位“AI程序员”发号施令，就能让它生成你想要的东西。

再来看看Codex的插入功能。

不仅能主动生成注释简版，提醒这段代码的作用：

还能根据上下文理解这段函数，主动帮你插入它的定义：

无论是开发框架、还是写小软件，都不需要再担心“一条路走到黑”，可以根据需求再从中间进行调整。

当然，这些功能放到GPT-3上也类似。无论是换人称、改格式这种小技巧：

还是随着上下文修改并插入语句，都不在话下。

除了这两个功能以外，还有一些细塞尔节上的更新，例如UI变得更加简洁等等。

事实上，这一系列新功能，都是为了让Codex和GPT-3变得更容易上手。

据OpenAI的科学家表示，他们希望通过这次更新，让更多“非职业选手”也玩上GPT-3和Codex。

这也确实吸引了不少感兴趣的网友动手尝试。

像搞出“7句话让AI给我做游戏”的Andrew Mayn达,e，原本只是一位惊悚小说家。

△还戴着顶SpaceX的帽子，要素过多

除了他以外，包括《连线》编辑Clive Thompson等人也在尝试用Codex给自己写代码。

Clive表示，Codex掌握的知识量比他们这些“业余选手”丰富不少，能选出最合适的函数和库来完成需求。例如在接到与PDF有关的需求时，调用PyPDF一玩库。

还有网友表示，自己拿Codex做了个《太空侵略者》（space invaders）小游戏，同样成功了。

看到这些成果，有网友感叹，当AI真的学会写代码后，留给人类做的可能就剩下两件事情：写更好的AI，或是想想能用AI生成什么。

不过，更加谨慎的网友则认为，AI生成代码容易让人对它产生依赖性，从而忽视代码本身的简直问题。例如这位作者用Codex写的图像处理代码，就存在一些不正确的地方：

还有网友预测，用AI写代码的话，最后还是要让工程师来调整它，本质上还是殊途同归。

你会用AI来写工具、或是做游戏吗？

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