输入简单的关键字就能给3A大作找Bug

输入简单的关键字，就能给 3A 大作找 Bug。

好，先来看看《GTA5》，输入 A car flying in the air:

随手点开一个视频。 这牛逼的物理引擎，不愧是你！

就用这种简单的方法，我们找到了《荒野大镖客》的空中飞马:

还有《上古卷轴 5》的桶中人:

目前，Bug 的搜索范围包括《赛博朋克 2077》《巫师 3》《孤岛惊魂 5》等多个 3A 大作在内的 1873 个游戏，共计 26954 个视频。

而且还不需要任何的视频标题和其他属性，只输入文字，AI 就会基于视频内容进行搜索。

就是这么一个找 Bug 的 AI，现在已经登上了 MSR 2022，一个鼓励研究者开发建立新的数据集，并基于软件系统进行有趣的应用开发的会议。

输入关键字就能给出 Bug 视频的 AI

所以这位 AI 游戏测试员到底是如何工作的。

要开发 AI 模型自然少不了数据集，研究团队收集了 reddit 社区中 GamePhysics 版块里的 2 万多个视频，首次建立了一个游戏 Bug 数据集。。

抓取工具则是他们基于 Reddit API 和 PushShift.io API 自己开发了的一个爬虫软件。

其中 PushShift.io API 用来获取论坛中每个提交内容的高级信息，而 Reddit API 则用来更新内容得分和其他元数据。

基于上面的数据集，研究团队提出了一种以对比性语言—图像预训练模型 CLIP 为基础的方法。

这一模型由 OpenAI 在去年推出，能够判别文本与图像是否相关，其 zero shot 效果堪比 ResNet50。

因此，团队便依靠 CLIP 模型的零次迁移学习，在不需要任何数据标签和训练的情况下，以英文文本查询为输入，从上面的游戏 Bug 数据集中检索相关视频。

整体架构如下，主要分为三步。

首先，对视频帧和文本查询进行编码。

这一步会从每个视频中提取所有帧，将一段视频当做一种图像的合集，然后使用 CLIP 模型将输入的文本和视频帧转化为第嵌入向量表示。

然后是计算嵌入向量的相似性。

这里使用余弦相似度来衡量成对的嵌入向量的相似度，通过穷举式搜索计算输入的与视频帧的相似性得分。

最后，将每个视频帧的得分汇总起来。公告显示，一个月内，每发现一个产品漏洞并确认后，第一个向TikTok官方指出此bug的用户将获得价值2000元的借书证。

研究团队提供了两种汇总方法:

• 一种是选取一段视频所有的帧里与输入文本的相似性得分最高的帧，根据这一帧来对视频进行排名，这种方法是高度敏感的。

• 另一种则是将视频所有的帧与输入文本的相似度分数进行排序，然后根据池大小的超参数，在所有视频中选择一个排名最高的帧。

团队选择了基于上述 AI 系统的两种架构:RN101 和 ViT—B / 32，然后分别测试了其在不同情况下的准确率。

首先是简单查询，比如输入文本只有单个物体:飞机，汽车，猫，狗等等，在这种情况下，模型检索出来的前五名视频准确率分别为 76% 和 86%:

将单个物体与一些场景组合起来，进行复合查询时，模型检索出来的前五名视频准确率也能达到 78% 和 82%:

如此看来，CLIP 不仅掀起多模态学习的新一波浪潮，从驱动图像生成到为游戏找 Bug，应用领域上也在不断拓展。

那些专找 Bug 的 AI 测试员们

像这篇论文里的这种，专为程序找 Bug 的 AI 测试员并不是真的要来抢游戏测试的活儿，而是人力来测试实在是时间成本又高，还容易出错。

于是，业界早早就开始了 AI 测试的研究。

早在 2018 年的时候，育碧就曾经推出过一款叫做 Commit Assistant 的 AI 助手。

这款 AI 测试员会利用深度学习和大数据分析已有的 Bug 并进行标注，然后在 Bug 再次出现时为程序员们提供最快的修复方案，甚至还能依据已有的经验提前触发警报。

不过当时就有粉丝怀疑，知名土豆服务器厂商做出来的抓 Bug 的 AI，会不会自己先出了 Bug，然后变成两群 Bug 之间的混战。

往近处说，EA 在去年还推出了一款能够在给定的测试场景中进行自动探索的 AI，基于强化学习的智能体会像真的测试工程师一样，在探索中发现并收集 Bug:

微软也曾在 2021 年推出过一款叫做 BugLabs 的 AI 助手，通过 GAN 检测并修复代码中的错误:

这样看起来，有一个任劳任怨的 AI 测试员来兢兢业业地遍历玩家社区搜集 Bug，或者一遍又一遍地玩游戏找问题，甚至直接从代码层面揪出问题。 这多是一件美事啊！

甚至，这些负责测试的 AI 还能搭配那些会玩游戏的 AI，一个肝游戏，一个从游戏录像里找 Bug。

那或许这种场面，就不会再出现了。

论文:

在线试玩:

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