當(dāng)人工智能遇上游戲：機(jī)遇還是毒藥？

人工智能游戲深度學(xué)習(xí)

大文 | 2017-08-03 14:27

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】日益增長的游戲市場當(dāng)中，人工智能的應(yīng)用也會越來越多，同樣也為游戲市場和游戲開發(fā)者帶來更多的挑戰(zhàn)。

圖/《星際爭霸2》

來源：數(shù)據(jù)猿

記者：大文

游戲作為人類的一個普遍現(xiàn)象和人生的一項基本內(nèi)容，乃是古今中外概莫能外的。實際上，早在AlphaGo在圍棋這一游戲項目中擊敗人類之前，人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)就早已在電子游戲（Video Game）中獲得了大量應(yīng)用。

7月28日，在于ChinaJoy同期舉辦的CGDC（中國游戲開發(fā)者大會）上，NVIDIA內(nèi)容和技術(shù)部門副總裁 Mr. Rev Lebaredian和NVIDIA中國區(qū)內(nèi)容技術(shù)主管林楠都進(jìn)行了與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在游戲開發(fā)中的應(yīng)用相關(guān)的主題演講。Lebaredian表示，人工智能在游戲開發(fā)中有許多用途，包括分析用戶，以及在游戲中創(chuàng)造更可信的智能角色等等。

1、游戲中的智能角色

同樣作為游戲，電子游戲中的人工智能發(fā)展歷程與棋類游戲中的人工智能發(fā)展歷程相似，都是從暴力窮舉向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一步步深化，最終誕生了電子游戲中不同的角色——NPC（Non-Player Character，非玩家角色）。實際上，在很多游戲中，這些NPC也常常被稱為Bot、機(jī)器人或AI。

在大多數(shù)游戲中，NPC的智能可以分為四個等級：

四級：常常被稱為雜兵，他們并沒有很高的智能，一般會以被安排好的方式運(yùn)作：說話、運(yùn)動或者攻擊。

三級：這類NPC相比雜兵們，除了被安排好的動作之外，還會被加入策略，并且擁有簡單的應(yīng)變能力。這種應(yīng)變能力來自于腳本，當(dāng)某些條件被觸發(fā)后，NPC就會進(jìn)行相應(yīng)的響應(yīng)。

二級：除了擁有基礎(chǔ)應(yīng)變能力之外，擁有更高智能的NPC會在不同的條件下?lián)碛懈嗟膽?yīng)變能力。所以，這類NPC常常會被應(yīng)用在條件更加復(fù)雜的游戲當(dāng)中，例如在《王者榮耀》中，這些條件還包括生命值、走位、隊友位置等等。

一級：這類NPC已經(jīng)擁有所謂的“大局觀”，一般在棋牌、博弈類游戲中出現(xiàn)，AlphaGo也算是其中一個。

在AlphaGo擊敗人類棋手之后，人工智能在游戲AI中的應(yīng)用就越來越受人關(guān)注。2016年11月，AlphaGo的開發(fā)者DeepMind就宣布，與暴雪娛樂達(dá)成了合作協(xié)議，共同開發(fā)界面，讓人工智能研究員可以將機(jī)器學(xué)習(xí)軟件與暴雪出品的游戲《星際爭霸2》連接在一起。在聲明中，DeepMind表示，在《星際爭霸》中，玩家需要選擇3個種族之一，而每個種族都有自己的優(yōu)勢和劣勢。玩家在游戲中需要發(fā)展經(jīng)濟(jì)，發(fā)現(xiàn)資源，開拓新的領(lǐng)土。成功的玩家需要記住關(guān)于地點的大量信息，即使這些地點在地圖上沒有顯示。

玩家對對手行動的直觀了解非常少，這與圍棋和象棋不同。此外，《星際爭霸》并非回合制游戲，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要面對持續(xù)變化的環(huán)境。對于《星際爭霸》，玩家一方面需要制定長線策略，一方面也要運(yùn)用好短線戰(zhàn)術(shù)。讓人工智能同時具備這兩方面的能力將是一場挑戰(zhàn)。

2、從游戲角色到游戲開發(fā)者

今年4月，韓國游戲開發(fā)商N(yùn)exon表示，如今AI已經(jīng)在逐漸進(jìn)入游戲開發(fā)領(lǐng)域，或?qū)⑷〈糠珠_發(fā)者，部分開發(fā)者或因此而失業(yè)。面對AI的沖擊，游戲開發(fā)者應(yīng)該積極尋求突破，探索AI力所不能及的新技術(shù)領(lǐng)域。

目前，人工智能已經(jīng)開始參與游戲測試的工作，并能自動設(shè)計游戲的場景，以及制作較低精度的人物建模。不僅如此，AI還能夠根據(jù)玩家的腦電圖、心跳、呼吸、體溫、動作等檢測玩家的投入程度，為游戲設(shè)計提供參考。

實際上，通過人工智能來開發(fā)更好的游戲已經(jīng)不再是對未來的暢想了。今年5月，愛丁堡大學(xué)的研究者提出利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理角色的動作動畫的全新方法，相比傳統(tǒng)方法角色的動作更加逼真、自然。在大多數(shù)游戲中，游戲角色的動畫是提前通過動作捕捉封裝好的，而該研究提出的新方法讓自主的角色動作也成為了可能。

3、從開發(fā)游戲到開發(fā)智能

實際上，人工智能不僅僅能夠用來增加游戲性，提升游戲質(zhì)量之外，電子游戲也可以“反哺”人工智能的開發(fā)。2016年，OpenAI 用《俠盜獵車手5》開發(fā)出了一個名叫DeepDrive 的“自動駕駛模擬器”。通過讀取GTA游戲內(nèi)的車輛內(nèi)部數(shù)據(jù)，OpenAI 將這些數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練自動駕駛系統(tǒng)。游戲本身存在的隨機(jī)性，場景復(fù)雜性和與真實場景高度的接近，讓游戲成了非常合適的人工智能訓(xùn)練工具。

上個月，DeepMind發(fā)布了一個人工智能在游戲中學(xué)習(xí)跑酷的視頻。研究者們在游戲中試驗他們的人工智能能否自學(xué)成才，學(xué)會在不同地形前進(jìn)的方法。他們在虛擬世界里設(shè)置好各種模型條件，并讓人工智能在充滿障礙物的環(huán)境中不斷嘗試前進(jìn)，進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement learning）。

根據(jù)今年4月研究機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)，2017年全球游戲業(yè)收入規(guī)模有望達(dá)到1089億美元，這意味著比2016年增長了7.8%，其中數(shù)字游戲收入將占據(jù)944億美元，全球市場總規(guī)模的87%。在日益增長的游戲市場當(dāng)中，人工智能的應(yīng)用也會越來越多，同樣也為游戲市場和游戲開發(fā)者帶來更多的挑戰(zhàn)。（大文）

來源：數(shù)據(jù)猿

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