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        行業(yè)資訊
        要讓游戲提智,AI還缺點幽默感
        發(fā)布時間:2019-07-02
            核心提示:人工智能在游戲領(lǐng)域的“戰(zhàn)績”早已為人熟知。近日,谷歌旗下的DeepMind人工智能實驗室又取得了優(yōu)秀的成績,在某熱門射擊游戲中,DeepMind實驗室的人工智能玩家在CTF游戲模式中擊敗了人類玩家,再度受到輿論熱捧。其實,除了人機對抗中的表現(xiàn)優(yōu)異,在開發(fā)環(huán)節(jié),人工智能也正嶄露頭角。

          人工智能在游戲領(lǐng)域的“戰(zhàn)績”早已為人熟知。近日,谷歌旗下的DeepMind人工智能實驗室又取得了優(yōu)秀的成績,在某熱門射擊游戲中,DeepMind實驗室的人工智能玩家在CTF游戲模式中擊敗了人類玩家,再度受到輿論熱捧。其實,除了人機對抗中的表現(xiàn)優(yōu)異,在開發(fā)環(huán)節(jié),人工智能也正嶄露頭角。

          日前,網(wǎng)易宣布在旗下某手游中推出虛擬角色“阿初”,和此前出現(xiàn)在電視臺新聞播報中的虛擬主播不同,它可以隨時和你互動,所有行為、對話都是人工智能技術(shù)實時產(chǎn)生。優(yōu)秀的物理引擎、豐富多變的交互場景、具有“高智商”的非玩家角色(NPC)……似乎是每個玩家的夢想,隨著AI和游戲領(lǐng)域的結(jié)合日趨緊密,人工智能將為游戲領(lǐng)域帶來哪些變化?
         
          早已在游戲開發(fā)領(lǐng)域“發(fā)光發(fā)熱”
         
          角色不能任意走動?有角色走進障礙物無法調(diào)遣?有非玩家角色不能按照團隊命令運動?這是很多游戲玩家或開發(fā)者都曾經(jīng)歷過的尷尬。
         
          如何延長游戲的生命周期,讓一款游戲更加具有挑戰(zhàn)性,更重要的是如何讓它們更加有趣?近幾年來,人工智能輔助游戲研發(fā)成為游戲開發(fā)者和運營者發(fā)力的主要方向。
         
          美國企業(yè)服務(wù)數(shù)據(jù)庫公司Crunchbase數(shù)據(jù)顯示,截止到2018年6月,全球共有150余家AI游戲企業(yè),研究領(lǐng)域主要集中在游戲引擎、NPC交互、人機交互等方面。數(shù)據(jù)分析,2019年這個數(shù)字還會翻番。
         
          其實,提起人工智能,人們不免總將它與各種高大上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、邏輯算法等詞匯聯(lián)系在一起,而游戲總是被認為是小孩子們的玩物?蓪嶋H上,人工智能與游戲的關(guān)系一直非常親密,確切地說,在電子游戲、單機游戲誕生伊始人工智能就存在了。不過最早的AI實質(zhì)上是一段固定的程序腳本,如果玩家掌握到了規(guī)律,娛樂性就會降低。讓眾多80后印象深刻的《吃豆人》,嘴巴一張一合的動作和聲音,表達了“我吃,故我在”的生活態(tài)度。這是全世界銷售最高的街機游戲,是現(xiàn)代游戲AI的鼻祖。
         
          上世紀80年代后期,游戲AI發(fā)生較大的變化,誕生了“自主思考型AI”,游戲中的非玩家角色會在游戲中觀察及分析,根據(jù)玩家的行為做出針對性的應(yīng)對。
         
          后來,游戲AI變得越來越聰明。令人印象深刻的比如維爾福軟件公司(Valve Software)發(fā)行的第一人稱射擊游戲《求生之路》,這款游戲被稱之為現(xiàn)代元語言AI的原點。游戲AI很好地控制了游戲的節(jié)奏。比如游戲會計算玩家的緊張程度,在看不見的地方設(shè)置怪物,并且在玩家精神松懈的時候突然出現(xiàn),以及在判斷玩家水平低的時候減少怪物出現(xiàn)的數(shù)量等。
         
          深圳某科技公司負責(zé)人吳坤偉告訴記者,從技術(shù)上講,人工智能在游戲開發(fā)中的應(yīng)用,很長一段時間處于AI自動生成游戲內(nèi)容階段,主要用于賦予游戲中非玩家角色思想,與玩家進行交互。吳坤偉說,第一代人工智能主要基于規(guī)則系統(tǒng),也就是游戲開發(fā)者預(yù)先設(shè)計許多固定的規(guī)則,游戲展現(xiàn)給玩家的多樣性受限于規(guī)則的多少與細致程度。
         
          需要有趣的回答,而非正確的回答
         
          “呂布,下面該出什么裝備?”當(dāng)玩家詢問非玩家角色機器人“呂布”時,很快便得到“呂布”最優(yōu)化的建議。騰訊智慧行業(yè)區(qū)域總監(jiān)鄒華林介紹,游戲玩家除了可以和AI機器人互動,其智能化還體現(xiàn)在游戲反饋上。當(dāng)游戲結(jié)束,程序可以回顧游戲過程中的所有精彩片段、逆轉(zhuǎn)場景、高光時刻,通過腳本自動生成小視頻,讓玩家在微信中分享傳播,這個AI小功能受到了眾多玩家的喜愛。
         
          雖然可以通過AI技術(shù)讓游戲角色與玩家的互動更智能,但鄒華林也表示,在游戲行業(yè)AI仍然處于發(fā)展的早期階段,其應(yīng)用仍存在不少難點。比如,AI在游戲中的工作大多側(cè)重于給出正確的答案,但在游戲領(lǐng)域,人們并不期待正確答案,而是需要“有趣的”答案。但是,AI作為游戲輔助手段,又必須知道游戲的所有細節(jié),就會產(chǎn)生細節(jié)作弊嫌疑,這并不是游戲者想要的。此外,由于開放世界的制作模式是游戲制作的一個重要方向,開放世界對于“人性化”的需求非常高,這就導(dǎo)致了目前很難對人工智能技術(shù)進行訓(xùn)練,這是AI應(yīng)用于游戲的矛盾所在。
         
          但目前不少游戲公司正嘗試在這些方面取得突破。近日,網(wǎng)易伏羲實驗室負責(zé)人李仁杰在接受媒體采訪時表示,伏羲實驗室5大人工智能研究方向目前都已經(jīng)有落地案例可供參考,如AI對話、智能捏臉、智能蒙皮等技術(shù),都已經(jīng)應(yīng)用到一系列游戲中。此外,網(wǎng)易稱,用戶畫像方向的反外掛技術(shù)也已經(jīng)投入應(yīng)用。針對不同的外掛,會有針對性的研發(fā)不同的反外掛策略和算法,提升反外掛正確率。
         
          提升游戲體驗還需多學(xué)科聯(lián)合
         
          同濟大學(xué)軟件學(xué)院教授、上海智慧虛擬現(xiàn)實研究院院長賈金原在接受科技日報記者采訪時表示,對AI在游戲中的開發(fā),不應(yīng)該過于樂觀。
         
          他說,美國藝電公司(Electronic Arts)等大型娛樂公司在嘗試做游戲內(nèi)的深度AI角色協(xié)作模擬,增強虛擬體驗的真實性,未來AI在游戲中要產(chǎn)生大的作用,首先得能更真實地模擬現(xiàn)實。但是,目前推進速度緩慢主要問題在于,許多游戲開發(fā)公司搞AI的和搞游戲的基本是兩撥人,關(guān)聯(lián)起來做的很少,或許只有像DeepMind這樣的公司,把游戲、神經(jīng)科學(xué)結(jié)合,才可能不斷產(chǎn)生新的突破。
         
          “AI游戲的未來更廣泛的應(yīng)用是分析玩家行為,將玩家標(biāo)簽化,之后給玩家提供更個性化的服務(wù)。”吳坤偉認為,新一代的AI技術(shù)需要建立在大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)之上,給玩家提供更多、更準(zhǔn)、更類似于人與人之間游戲的服務(wù),讓玩家完全感知不到是人機游戲,提升游戲的體驗感。
         
          “人工智能在圖像處理比如圖像生成、圖形風(fēng)格遷移、圖像標(biāo)題生成等方面發(fā)展得很快,這些技術(shù)應(yīng)用到游戲開發(fā)中,可以降低傳統(tǒng)的游戲圖像處理復(fù)雜度,減少成本,提升效率。”海南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授葉春楊介紹,對抗類技術(shù)除了可以用來與人對弈之外,在游戲開發(fā)中也可以用來輔助甚至代替人工測試,提升游戲測試的效率和游戲程序質(zhì)量。人工智能在寫作、寫詩等方面的進展,也可以應(yīng)用到構(gòu)思和生成游戲的情節(jié)上。人工智能技術(shù)的發(fā)展使得以往人機交互的方式發(fā)生了巨大的改變,比如虛擬現(xiàn)實,增強現(xiàn)實,人體姿態(tài)捕獲等技術(shù),會為設(shè)計新的游戲交互方式提供幫助,促進新的游戲類型產(chǎn)生。
         
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          人工智能專家偏愛用游戲訓(xùn)練AI
         
          在人工智能研究中,不少學(xué)者通過游戲測試程序性能!督(jīng)濟學(xué)人》撰文稱,人工智能專家之所以喜歡用視頻游戲來訓(xùn)練算法,是因為它可以模擬現(xiàn)實生活中的各種場景,降低訓(xùn)練成本,而且可以幫助他們更好地理解人工智能甚至自然智能的底層原理。
         
          普林斯頓大學(xué)計算機學(xué)家阿瑟·菲力珀維茨在處理停止標(biāo)志時碰到了一個問題。菲力珀維茨當(dāng)時正在教汽車如何識別和解讀周圍的世界,使之可以在沒有人類幫助的情況下自動駕駛。
         
          要實現(xiàn)這一目標(biāo),就必須能夠識別停止標(biāo)志。所以,他希望訓(xùn)練一套合適的算法。這種訓(xùn)練需要向算法(或者運行算法的電腦)展示許多停止標(biāo)志的圖片,而且要涵蓋多種不同的環(huán)境,但要從圖庫中獲取所有圖片并非易事,而要親自跑出去逐一拍攝更是非常困難。但菲力珀維茨發(fā)現(xiàn)《俠盜獵車手5》包含了多種真實場景下的停止標(biāo)志。
         
          這種情況其實并不少見,除了把游戲當(dāng)做訓(xùn)練場,還有的研究人員則是看中了不同的游戲所需的不同認知技能,因而認為游戲可以幫助他們理解如何把智能問題分解成一個個易于掌控的模塊。
         
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        來源:Gary
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