摘要：视频游戏诞生发展至今，其画面不断进化，但游戏内人工智能并未持续深入发展。究其原因，主要由于当前游戏设计的重点是创造可信的幻觉而非创造智能，而游戏开发商更青睐可控的人工智能。然而随着机器学习的进一步发展，游戏的开发和玩法模式势必将会发生更深远的变化。文章分析了人工智能在游戏开发中的历史和现状，并提出了在未来，基于机器学习的人工智能技术对游戏开发可能带来的变化和影响，包括智能化的游戏设计、智能化的迭代和后续开发策略生成及执行能力、高度智能化角色、动态自适应和不断变化的游戏体验。
关键词：机器学习; 人工智能; 游戏开发; 智能计算;
0 引言
试想从现在起的10年甚至20年后，理想化的、尚未实现的互动娱乐作品可能是什么样的？很可能和奥森·斯科特·卡德（Orson Scott Card）的科幻经典《艾德的游戏》中的软件“思维游戏”极为相似。游戏具有无穷无尽的程序性，可以动态生成环境和情况，并允许玩家在虚拟世界中执行他们在真实世界中可以执行的任何动作。进一步，它响应玩家的情绪和心理状态，适应且响应人类行为，并随着时间而发展。有时候，“思维游戏”甚至会利用玩家的记忆来生成根据玩家过去经历量身定制的整个游戏世界。
1 传统游戏内的人工智能并未引入机器学习
现在，商业游戏内的人工智能类型与作为玩家玩游戏的人工智能类型（旨在超越人类，具备机器学习能力）之间存在明显的区别。近年来，后者的研究一直在加速。例如谷歌公司的Deep Mind，研究人员正在努力教授这些人工智能如何玩更复杂的视频游戏。其中包括从中国围棋到复杂的电子竞技游戏，如Dota2[1]。相对的，游戏内的人工智能则并没发生太多变化。
而在电子游戏领域，开发人员数十年来一直以独特而有趣的方式使用和发展用于游戏内的人工智能算法，但游戏内人工智能发展到一定阶段后，虽然游戏画面发生了巨大变化，但是那些经典和新品游戏之间的差异并不像看起来那样剧烈。
游戏内人工智能底层技术并未发生根本变化。缺乏重大的飞跃是由于以下事实：用于控制这些虚拟实体行为的基本人工智能和为程序生成工具提供动力的人工智能多年来没有发生根本变化。商业游戏人工智能的两个核心要素是寻路和有限状态机。如何找到从A点到B点的路径，并且已在所有游戏中使用。有限状态机是一种结构，其中不可玩角色（NPC）可以处于不同状态并在它们之间移动。现代游戏正在使用这些技术的变体。当然，商业游戏中的人工智能要比这复杂得多，但大多是基于这些基本原理演变出的不同版本。
2 游戏开发商更青睐可控的人工智能
为什么大多数游戏没有采用这种尖端的人工智能。那是因为真正的自学软件可能会使大多数游戏无法玩，让游戏行为无法预测甚至导致叙事的崩溃。游戏开发商倾向于优先考虑我们可以预测的动作类型。即使人工智能做无法预测的事情非常有趣，但对于玩家来说却不一定超级有趣。游戏中的大多数人工智能都等同于“烟和镜子”，其精巧程度足以使玩家认为自己正在与智能事物进行交互，但又具有足够的控制性和可预测性，可以防止一切脱离正常。高级的人工智能拥有更加优良的原始计算能力，或机器得面向解决方案的思维，或诸如此类的事情，但是在游戏中，设计师几乎根本不重视它。游戏设计师真正想要的是让玩家拥有良好的体验。
经过机器学习训练的人工智能应用程序，除了最狭窄的商业应用程序（如预测性文本和图像搜索）之外，目前太不可预测了，无法在视频游戏中使用。想象一下一个虚拟世界，其中每个角色都将您想成是一个混蛋或罪犯，并表现出敌对态度，或者是游戏故事情节中不可玩的角色，永远不会最终采取必要的行动来达到下一个关卡或进行关键任务。通常，在设计游戏时，设计师希望为玩家设计一种体验。设计师想知道玩家到达游戏中这一点时会经历什么。为此，如果要放置一个人工智能，则希望该人工智能是可预测的。现在，如果在那里拥有深层神经网络和进化计算，它可能会带来设计师从未想到的东西。
3 当前游戏设计的重点是创造可信的幻觉，而非创造智能
游戏开发人员变得特别善于使用传统技术来实现智能的幻觉，而实现这种幻觉一直是重点。游戏开发商非常擅长利用技术，他们意识到他们无法创造出完全智能的生物，因此，替代方案被创造出来。例如在Bungie工作室开发的《F.E.A.R．》中，敌人会说出控制其行为的路径规划算法，但开发人员将其装扮成现实主义元素。士兵会向同伴大喊大叫，以告诉他们何时进行侧翼，而如果您特别擅长将其击落，则其他人会要求提供支援。游戏中最好的人工智能是玩家没有注意到的人工智能。设计师所做的只是添加了语音剪辑，让玩家感到角色行为的意义并且认为这是敌方角色的战术技巧。这些人工智能不精巧，但却完全让人认为自己观察的东西有自己的想法。这就是游戏设计的核心。
除此之外，大型游戏使用复杂的系统创造独特随机事件，从而产生令人信服的幻想。当这些复杂的系统发生碰撞时，它们会导致意想不到的后果。无论是Rock star公司开发的《荒野大救赎2》中某个玩家向天空发射警告枪而只是无意中射中了鸟这样的偶发事件可能只发生在一个玩家身上的情形，还是任天堂游戏公司的《塞尔达传说：荒野之息》中玩家装备一把燃烧的剑，就能防止寒冷的天气影响健康值的情形。玩家能够在游戏中复杂的系统和大量规则下，不断探索出新的规则反馈。无论这些组件真正的智能程度如何，这种人工智能旨在建立一种真实感，但不会导致游戏破局；所以这是大多数开发人员都试图实现的一种身临其境的世界构建方式。
4 基于机器学习的人工智能在游戏开发中的应用展望
基于机器学习的人工智能在游戏开发中的应用也正在逐步探索中。目前，在使用这类人工智能创造游戏美术以及在使用之中将程序生成和自动化游戏设计推向新高度方面，已经取得了进展。归纳起来可以有以下应用方向。
4.1 智能化游戏设计
它可以帮助设计师和开发人员完成人的工作[2]，创造艺术资产，设计关卡，甚至从头开始构建整个游戏。设计者将看到可以让您坐下来几乎无需思考就可以制作游戏的工具。设计者工作时，系统会向其推荐东西。理解推断判断是人工智能的强项[3]。这种工具的结果是，较小的团队可以制作更大、更复杂的游戏。此外，在制作开放世界环境以及创建更接近于实现现实世界复杂性的模拟和系统时，大型工作室可能会挑战极限。制作游戏会容易得多，制作者可以做更大的游戏，这些开放世界的游戏将变得更大，并且游戏规则系统是可变的，每次玩时规则都不相同，不同玩家终端计算机之间甚至都不一样。这种适应性强，不断发展的游戏设计可能会成为游戏开发的未来。
自动化游戏设计中真正令人兴奋的部分是直到玩家停止玩游戏才完成游戏的这种设计。有时甚至可以做到，在某款这类游戏中，软件可以使用玩家提供的个人信息，在玩家的家里创建一款游戏，或者根据玩家的朋友或家人来制作角色。
4.2 智能化游戏测试和后续迭代开发策略生成
目前高级人工智能的角色，并不是在游戏中充当游戏内人工智能，而是取代真人玩家去玩游戏，对游戏本身进行测试。游戏软件也充当了一种训练高级人工智能的工具。人工智能研究人员主要将游戏作为衡量软件智能水平的一种方法，因为具有严格的规则和奖励系统的虚拟世界是训练某款软件的特别有用的环境。希望通过教软件玩游戏，人类研究人员可以了解将来如何训练人工智能执行更复杂的任务。
在不久的将来，人工智能可能会帮助开发人员在游戏发布之前对其进行测试，公司可以依靠人工智能代理用更快的速度测试软件来发现错误并消除游戏中的缺陷。机器学习和其他技术是用于游戏内分析的必不可少的数据挖掘工具，因此游戏工作室可以研究玩家的行为并破译新见解，以随着时间的推移改进游戏。
4.3 高度智能化游戏角色
当然，高级人工智能在这一领域应用的关键将是一个真正的由人工智能驱动的游戏角色，或者是一个总体的游戏设计人工智能系统，它可以像人类在玩耍时一样发生变化、成长和做出反应。很容易推测出它是多么沉浸，或者反乌托邦，无论它是类似于“思维游戏”，还是像科幻电影，有感情的外星人物电影制片人和艺术家———大卫·奥莱利为科幻电影《Her》创作的东西。但是将控制权移交给智能软件系统可能会从根本上改变我们对游戏本质的看法。创建实际上可以成为游戏大师的人工智能确实令人着迷。玩家拥有的人工智能不仅可以为其游戏服务，还可以根据玩家的需要更改游戏。
4.4 适应动态和不断变化的游戏体验
对未来的展望中最令人兴奋的元素可能不仅是软件在构建游戏的艺术过程中发挥的创造性作用，而且这种技术可以创造出千变万化的、量身定制的体验，永远不会枯燥。通常玩家第一次玩自己喜欢的游戏时，只会获得一次这种初次游戏的体验，无法复制这种感觉。玩家可以作为专家回去重玩，但不能作为新手回去。但是自动化的游戏设计可以使玩家获得多次体验，因为该游戏可以不断重新设计并刷新。它不只是一种新游，也是玩游戏的全新概念。
5 小结
虽然当前最前沿的人工智能技术并未被广泛应用于游戏开发，但是相信不久的将来，游戏设计必然被这些技术影响和改变。目前传统的游戏内人工智能仍能够较好地完成开发商赋予的使命，通过和其他的视听交互手段结合，创造逼真的智能幻觉。然而，当最新的基于机器学习的人工智能介入游戏开发之后，未来的游戏开发模式、游戏玩法、游戏体验终将随之发生创新和变革。
参考文献
[1]王飞跃．人工智能在多角色游戏中获胜[J]．中国科学基金，2020,34(2):205-206.
[2]袁云佳．人工智能的发展与应用综述[J]．科技风，2020(17):25-26.
[3]杨守森．人工智能与文艺创作[J]．河南社会科学，2011,19(1):188-193.
