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前言 除了純粹的多人游戲（玩家體驗主要取決于真人對手），人工智能 (AI) 是游戲設計的根本支柱。然而，商業(yè)游戲設計中的人工智能與一般意義上的AI有有著(zhù)云泥之別：AI在象棋、圍棋或星際爭霸等游戲中勢如破竹，輕松碾壓頂尖選手，而其在商業(yè)游戲中的應用則不然。這里的情況截然不同：如果AI所向披靡，則會(huì )很快讓玩家灰心泄氣；而若其能力不濟，無(wú)法與玩家勢均力敵，則會(huì )讓游戲索然無(wú)味。 有鑒于此，目前業(yè)界將目光放在了自適性AI上。這種技術(shù)能夠根據個(gè)別玩家的游戲風(fēng)格及水平進(jìn)行調整，為廣大玩家呈現既富挑戰又充滿(mǎn)成就感的體驗，即達到“興奮點(diǎn)”。這項所謂的“高度個(gè)性化”技術(shù)能夠吸引超廣泛的潛在玩家，從而取得豐碩的商業(yè)成果。 游戲中的AI 游戲中的AI主要用來(lái)操縱玩家之外的角色，比如確定敵人的攻擊套路。在早期的電腦游戲中，難度級別主要在于增加更多對手或增強對手的能力，讓其造成更多傷害或更快地移動(dòng)。單純的腳本或規則限定了游戲形態(tài)，不免顯得機械枯燥—玩家的表現無(wú)足輕重，而游戲的版本決定了一切。在較為復雜的游戲（如 策略性游戲）中，這種蹩腳的AI也很常見(jiàn)，而其功用無(wú)非是為AI的缺陷“遮羞”： 通過(guò)獲得更多的初始資源或更快地構建單元，否則無(wú)法與一流的玩家相匹敵。 自適性人工智能，為玩家創(chuàng )造絕佳體驗 自適性AI的發(fā)展有賴(lài)于近年來(lái)的技術(shù)進(jìn)步—現代計算機和游戲機的圖像質(zhì)量大幅提升，AI本身也有了長(cháng)足的進(jìn)步。依托強勁的處理器和更大的內存，游戲領(lǐng)域的精良算法已今非昔比。云游戲的發(fā)展趨勢讓游戲AI的突飛猛進(jìn)指日可待。Google Stadia或GeforceNow等服務(wù)通過(guò)寬帶直接將游戲串流到終端設備，讓游戲擺脫本地硬件的束縛。這樣游戲就能利用無(wú)限的云計算能力，實(shí)現高級的AI形態(tài)。 與玩家能力相匹配 鑒于這些技術(shù)發(fā)展，刻板的難度級別已顯得不合時(shí)宜。如今的挑戰在于打造既滿(mǎn)足不同玩家水平又具備不同風(fēng)格的游戲。 玩家可分為兩類(lèi)：“休閑”型—放松身心，注重游戲情節和視覺(jué)效果；“征服”型—尋求挑戰和成就感。 因此，如今的自適性AI已經(jīng)能夠評估玩家的獲勝率（“輸掉游戲的百分比”），且用了哪些技巧獲勝（“首選的Y武器”）。這樣就不僅能夠調整AI對手的能力（比如讓其或多或少地虛發(fā)）， 還能夠調整其游戲策略。舉例來(lái)說(shuō)，如果玩家喜歡用長(cháng)程武器，AI對手就能改成徒手搏斗以增強挑戰性。 保持并增進(jìn)沉浸式體驗 游戲設計的重點(diǎn)始終在于在游戲界面的界限內營(yíng)造沉浸式的體驗。如果賽車(chē)游戲過(guò)于單調，設計者就應當讓對手少犯錯或更激進(jìn)地超車(chē)，從而更加精彩程度。而一旦對手的車(chē)速突然超過(guò)此前約定的，玩家就會(huì )覺(jué)得有失公平，并很快失去興趣。 打造奇特的體驗 自適性AI會(huì )研習玩家的游戲行為，這也開(kāi)啟了另一個(gè)可行方案，而且可讓游戲更加引人入勝：模仿玩家行為。比如，在賽車(chē)游戲中，AI可以模仿玩家車(chē)手的操縱方式。這讓普通玩家能夠在假定的實(shí)際比賽情境中與大咖對手短兵相接，一較高下。 再舉一個(gè)例子，電競的職業(yè)選手可以打造具有其獨特游戲風(fēng)格的“AI化身”并進(jìn)行商業(yè)銷(xiāo)售，這讓廣大玩家能夠與這位大咖切磋技藝，而不用實(shí)際參加對抗大咖的多人游戲。 這一全新AI模式的推出為現有的游戲平添了挑戰性，但也是增進(jìn)游戲商業(yè)壽命的機會(huì )。這樣一來(lái)，即便玩家闖關(guān)成功或研究了所有策略，也不會(huì )對游戲喪失興趣。 總結 從刻板的難度級別到高級的自適應性AI算法，AI經(jīng)歷了一段漫長(cháng)的發(fā)展歷程。當前的目標在于，為廣大玩家提供滿(mǎn)意的體驗，延長(cháng)游戲的壽命并實(shí)現最優(yōu)的投資回報率。硬件以及云游戲服務(wù)方面的長(cháng)足進(jìn)步為高度個(gè)性化游戲，甚至獨特游戲風(fēng)格“化身”開(kāi)啟了無(wú)限可能，成就了獨一無(wú)二的游戲體驗。 文章來(lái)源：貿澤電子 作者簡(jiǎn)介：Michael Matuschek是一位資深數據專(zhuān)家，來(lái)自德國杜塞爾多夫， 擁有計算機科學(xué)碩士學(xué)位和計算語(yǔ)言學(xué)博士學(xué)位， 曾從事過(guò)多個(gè)行業(yè)的各種自然語(yǔ)言處理項目和學(xué)術(shù)界的工作， 涵蓋的主題包括評論的情感分析、客戶(hù)電子郵件分類(lèi)和本體富集。 |
