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AI游戏的发展需要“真心”做游戏

  目前,最为先进的AI游戏技术当属于遗传算法。所谓的遗传算法,是基于达尔文进化论提出的一种决策计算模型,计算机在模拟自然进化过程中寻求最优解。体现在游戏上,NPC会根据以往的经验去优化策略,新一轮的进攻的“敌人”会接收“牺牲者”的意志,并针对玩家的过往策略逐个击破。这意味着越强大的玩家将面临越强大的敌人,并且没有尽头。所谓状态机就是以电脑AI的“当前状态”为主体,通过编写不同状态之间的转换条件从而控制电脑AI的行为。而行为树则以电脑AI的“行为”为主体,通过编写判断条件,使得电脑AI每一次询问“我现在该干啥?”时通过一系列的判断得出“现在应该XXX”的结论。
 
  行为树AI的运行逻辑行为树AI的运行逻辑
 
  虽然这种游戏AI的编写方式虽然已经可以做到非常复杂、强大,但是毕竟是由设计者提前设计好的,而设计者不可能做到面面俱到,总会有一些特殊、诡异的场景没有放到状态机、行为树中,从而形成“漏洞”。一旦玩家摸清了AI的规律,或者发现了设计者没有考虑到的情形,就可以利用这些漏洞玩出花样,轻则速通,重则触发各种诡异的BUG。
 
  例如红警2中玩家不展开基地车电脑就不会造兵,因此玩家可以直接使用初始兵力利用操作打败电脑的初始兵力直接获胜(苏联最后一关甚至可以以此直接使用初始给的基洛夫空艇过关)。
 
  这一切,也督促着游戏AI进行进一步的发展和完善。
 
  3.机器学习:算法驱动下的交互创新
 
  如何让游戏AI更加智能?目前在AI游戏界主要通过有限状态机、蒙特卡洛决策树、神经网络、遗传算法的方式进行解决。
 
  在传统游戏中,最为广泛使用是有限状态自动机(FSM),一种专家型的预编程算法。
 
  具体而言,FSM算法需要设计师整理归纳NPC可能遇到的所有可能情况,再逐一安排针对反应;但缺陷在于可预测性,玩家在多次试探后就觉得索然无味。这种算法最早出现在1989年发布的Sim City中。
 
  游戏AI的发展,将走向何方?
 
  从目前发展来看,AI是否已经如火如荼的进入了游戏行业了呢?其实并不是。游戏AI的发展仅仅只是较于AI初期有了一定程度的进步,但是AI就像一个宝藏,其中能够应用于游戏中的结合点还需要我们不断去发掘。
 
  智能相对论(aixdlun)分析师柯鸣认为,AI游戏的发展需要“真心”做游戏。所谓的“真心”,就是玩家在游戏过程中,极度专注,且全身心投入,连贯流畅的享受游戏体验,并不断享受成功喜悦的一种情绪及心理状态。
 
  在微观层面,AI需要匹配适合玩家水平的游戏体验。从敌人的战术搭配,关卡设计等给玩家提供心流体验。
 
  在宏观层面,AI需要保持高度的个性化,对玩家数据的量化标准需要进一步细分。从而在游戏的整个过程中合理调整难度,激励,奖励,目标,剧情等,使玩家一直有玩下去的动力且不会出现焦虑或无聊的情绪。
 
  总的来说,游戏AI必然是游戏产业发展的一大蓝海,至于怎么使用才能切近用户,进而培养用户忠诚度和粘性,这还需要游戏AI进行更多的尝试。
 
  智能相对论:深挖人工智能这口井,评出咸淡,讲出黑白,道出深浅。重点关注领域:AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。