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人工智能早已在游戲開發領域“發光發熱” AI小功能受到眾多玩家的喜愛

發布時間:2019-07-01 10:03:36 來源:科技日報 責任編輯:caobo

人工智能在游戲領域的“戰績”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優異,在開發環節,人工智能也正嶄露頭角。

日前,網易宣布在旗下某手游中推出虛擬角色“阿初”,和此前出現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實時產生。優秀的物理引擎、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和游戲領域的結合日趨緊密,人工智能將為游戲領域帶來哪些變化?

早已在游戲開發領域“發光發熱”

角色不能任意走動?有角色走進障礙物無法調遣?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者都曾經歷過的尷尬。

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成為游戲開發者和運營者發力的主要方向。

美國企業服務數據庫公司Crunchbase數據顯示,截止到2018年6月,全球共有150余家AI游戲企業,研究領域主要集中在游戲引擎、NPC交互、人機交互等方面。數據分析,2019年這個數字還會翻番。

其實,提起人工智能,人們不免總將它與各種高大上的神經網絡、深度學習、邏輯算法等詞匯聯系在一起,而游戲總是被認為是小孩子們的玩物。可實際上,人工智能與游戲的關系一直非常親密,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實質上是一段固定的程序腳本,如果玩家掌握到了規律,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”的生活態度。這是全世界銷售最高的街機游戲,是現代游戲AI的鼻祖。

上世紀80年代后期,游戲AI發生較大的變化,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,根據玩家的行為做出針對性的應對。

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)發行的第一人稱射擊游戲《求生之路》,這款游戲被稱之為現代元語言AI的原點。游戲AI很好地控制了游戲的節奏。比如游戲會計算玩家的緊張程度,在看不見的地方設置怪物,并且在玩家精神松懈的時候突然出現,以及在判斷玩家水平低的時候減少怪物出現的數量等。

深圳某科技公司負責人吳坤偉告訴記者,從技術上講,人工智能在游戲開發中的應用,很長一段時間處于AI自動生成游戲內容階段,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則系統,也就是游戲開發者預先設計許多固定的規則,游戲展現給玩家的多樣性受限于規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?”當玩家詢問非玩家角色機器人“呂布”時,很快便得到“呂布”最優化的建議。騰訊智慧行業區域總監鄒華林介紹,游戲玩家除了可以和AI機器人互動,其智能化還體現在游戲反饋上。當游戲結束,程序可以回顧游戲過程中的所有精彩片段、逆轉場景、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AI仍然處于發展的早期階段,其應用仍存在不少難點。比如,AI在游戲中的工作大多側重于給出正確的答案,但在游戲領域,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,就會產生細節作弊嫌疑,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,這就導致了目前很難對人工智能技術進行訓練,這是AI應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,網易伏羲實驗室負責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有落地案例可供參考,如AI對話、智能捏臉、智能蒙皮等技術,都已經應用到一系列游戲中。此外,網易稱,用戶畫像方向的反外掛技術也已經投入應用。針對不同的外掛,會有針對性的研發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科聯合

同濟大學軟件學院教授、上海智慧虛擬現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,不應該過于樂觀。

他說,美國藝電公司(Electronic Arts)等大型娛樂公司在嘗試做游戲內的深度AI角色協作模擬,增強虛擬體驗的真實性,未來AI在游戲中要產生大的作用,首先得能更真實地模擬現實。但是,目前推進速度緩慢主要問題在于,許多游戲開發公司搞AI的和搞游戲的基本是兩撥人,關聯起來做的很少,或許只有像DeepMind這樣的公司,把游戲、神經科學結合,才可能不斷產生新的突破。

“AI游戲的未來更廣泛的應用是分析玩家行為,將玩家標簽化,之后給玩家提供更個性化的服務。”吳坤偉認為,新一代的AI技術需要建立在大量的統計數據之上,給玩家提供更多、更準、更類似于人與人之間游戲的服務,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、圖形風格遷移、圖像標題生成等方面發展得很快,這些技術應用到游戲開發中,可以降低傳統的游戲圖像處理復雜度,減少成本,提升效率。”海南大學信息科學技術學院教授葉春楊介紹,對抗類技術除了可以用來與人對弈之外,在游戲開發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量。人工智能在寫作、寫詩等方面的進展,也可以應用到構思和生成游戲的情節上。人工智能技術的發展使得以往人機交互的方式發生了巨大的改變,比如虛擬現實,增強現實,人體姿態捕獲等技術,會為設計新的游戲交互方式提供幫助,促進新的游戲類型產生。

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人工智能專家偏愛用游戲訓練AI

在人工智能研究中,不少學者通過游戲測試程序性能。《經濟學人》撰文稱,人工智能專家之所以喜歡用視頻游戲來訓練算法,是因為它可以模擬現實生活中的各種場景,降低訓練成本,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。

普林斯頓大學計算機學家阿瑟·菲力珀維茨在處理停止標志時碰到了一個問題。菲力珀維茨當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。

要實現這一目標,就必須能夠識別停止標志。所以,他希望訓練一套合適的算法。這種訓練需要向算法(或者運行算法的電腦)展示許多停止標志的圖片,而且要涵蓋多種不同的環境,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。但菲力珀維茨發現《俠盜獵車手5》包含了多種真實場景下的停止標志。

這種情況其實并不少見,除了把游戲當做訓練場,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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