王者荣耀AI论文、字节跳动收购AI技术研发商，游戏+AI会诞生什么？

　　利用AI算法对老游戏进行高清重制

　　游戏玩法调整

　　SE的AI研究员三宅阳一郎在接受外媒采访时曾表示，AI将会收集玩家在游戏中的行为来调整游戏内容、游戏玩法，根据他的说法，所谓的“调整”并不仅仅只是数值、难度上的变更，而是实际游戏内容的变更与玩法的倾斜，它意味着每个玩家都会在游戏中得到不一样的、满足自己需求的游戏体验。

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　　让AI服务于游戏设计，还为时尚早

　　由于在维基百科上读取了有恶意性质的文本（官方回复），亚马逊推出的Alexa智能音响劝消费者理应自杀来减少自然资源的消耗。对于游戏这一虚拟的世界来说，AI技术的运用或许不会产生AI控制人类的电影桥段，但想让AI成功为游戏服务依旧不是一件轻松事。

　　除了技术这一方面的人才问题外，AI的成本也是一笔不菲的开销。与李世石对弈的Alpha Go由多个计算机群组成，其调用了1202个CPU和176个GPU；在多人游戏中加入基于神经网络学习的NPC，厂商还得算上服务器的开销，如果是购买智能游戏引擎更是一把实打实的金钱交易。

　　而对于本地运行的游戏来说，在游戏中加入AI更是处处受制。AI运行本身就要消耗掉电脑大量的计算能力，NPC 的AI越是复杂，计算量越大，当电脑在图形处理方面就已经占用CPU大半的使用率时，留给AI的资源只能说是寒碜，除非玩家想体验的就是类似《AI Dungeon 2》这样的纯文字冒险游戏。

　　即便开发者解决了技术、资金上的问题，想要让AI服务于游戏设计依旧要面临不少问题。在互动叙事领域奋斗了三十余年的Chris Crawford 悲观地对AI叙事作出结论——“AI永远不会创造出足以传世的文学着作”。在自动生成、广告投放等节省开发成本、增加游戏收益的应用上，AI正在崭露锋芒，但在真正的玩法设计上依旧没有令人印象深刻的作品。即便有，它也带着一些难以摒除的缺陷。

　　1。公式化

　　正如Chris Crawford在他宣告放弃互动叙事的博客《Why I am ending further work on interactive storytelling》中所说的，基于深度学习的AI只是将设计人员所投喂的数据进行量化分析，经过学习加工生成一套模式化的内容，它不会产生真正有价值的内容。

　　把关卡设计、故事、NPC等任务交给AI来完成会发生什么事？动画《Carole& Tuesday》中所描述的现象或许是一个足以借鉴的例子。

　　《Carole& Tuesday》，塔奥借助AI生成最符合群众审美的音乐

　　AI能够根据数据分析摸索出来一套最符合大众审美的创作法则，它尊崇的是目前游戏设计领域乐此不疲的方法论、行为经济学内容，你并不能说AI最后产出的内容不好、不够有趣等等，它缺少的是游戏制作人偶尔的“灵光一闪”，或者是某种来自灵魂深处的回响。

　　2。违背常规的游戏体验

　　游戏存在所谓的学习成本，其中之一就在于在不断的失败中积累经验、锻炼技巧。但当Boss学会“自我思考”了呢？部分开发者正尝试着将遗传算法引入游戏之中，像《Warning Forever 》、《invAIders》等实验性的STG游戏中，敌人会在每次击败中积累经验，不断调整攻击行为以迫使玩家尝试不同的策略。

　　invAIders的家谱

　　Reddit上有个关于在游戏中引入遗传算法的讨论帖

　　具有自适应性的AI自然能够避免游戏陷入背板的单调打法，但过于成熟的AI往往会摧毁玩家的游戏体验，他们无法从中摸索出规律，攻略、“逃课打法”沦为无用之物。在某些时候，玩家需要的并不是足够聪明的AI，而是有点缺陷的AI。

　　这完全取决于游戏想要给玩家提供什么样的体验。

　　在强调挑战性、开创性打法的对抗性游戏中，一个自适应的AI对手无疑能够满足那些热衷于勇攀高峰的“M属性”玩家，在强调沉浸模拟、且没有硬性目标的游戏中，会对玩家的行为作出相应反馈会更讨喜。

　　让仿生人梦见电子羊

　　在2018年GDC开发者大会上上，有一场围绕着AI展开的圆桌谈论，开发者、技术人员抛开AI目前所具有的技术局限，将焦点聚集在“AI能带来的愿望图景”上。

　　GDC2018《AI Wish List： What Do Designers Want out of AI？ 》

　　目前游戏开发者能够制作出复杂且具备足够吸引力的对战型AI，但却无法做出那种会对简单的日常行为作出不同反馈的AI。通过AI技术能够让NPC拥有更多的状态，它不需要对所有事物作出反应，而是要做出差异化，至少要让玩家意识到NPC不是按照一套固定的模板在运行的，这对于那些强调沉浸感的模拟类游戏将带来质的飞跃（是的，真正的AI恋爱游戏）。

（编辑：顺游网_765游戏网）

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