王者榮耀AI論文、字節(jié)跳動收購AI技術(shù)研發(fā)商，游戲+AI會誕生什么？

12月24日，騰訊王者榮耀AI“絕悟”的論文發(fā)表，并被AAAI-2020所收錄。

12月23日，業(yè)內(nèi)傳出消息稱字節(jié)跳動完成對AI游戲技術(shù)研發(fā)商深極智能的收購。

12月5日，世界上首款真正意義上由AI生成的文字冒險游戲《AI Dungeon 2 》正式推出。

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AI+游戲，在短短數(shù)日間又來了一次小爆發(fā)。比起僅僅只是改變了游玩方式的云游戲，AI更有可能拓展現(xiàn)有的游戲面貌，上述三個事件就代表了三個不同的應(yīng)用方向。

王者榮耀AI：增進游戲體驗

根據(jù)騰訊AI Lab公開的論文解讀，團隊在系統(tǒng)方面提出了一種深度強化學習框架，在算法設(shè)計上開發(fā)了一種用于建模 MOBA 動作決策的 actor-critic 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在與頂級、業(yè)余玩家的2100多場較量中，騰訊AI的勝率達到99.8%。

用游戲的方式來檢驗智能體的能力并非什么新鮮事，AlphaGo是第一個戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的智能體，OpenAI Five是第一個在《Dota 2》競技游戲中擊敗世界冠軍團隊的智能體，AlphaStar則在《星際爭霸2》的匿名對戰(zhàn)中爬到了宗師段位。不過這些人工智能研發(fā)團隊的目的并不是打造一個獨孤求敗的游戲AI，而是通過高復(fù)雜度的游戲來檢驗AI的決策能力，并最終運用到通用型AI上。

對于游戲來說，或者對于《王者榮耀》這一類對抗類的MOBA游戲來說，AI技術(shù)的應(yīng)用不是為了挫敗玩家，而是提高玩家的游戲體驗?！俺瑥娙藱C”模式在提供另類玩法的同時賦予玩家挑戰(zhàn)成功的成就感，為彌補人數(shù)不足游戲往往會添加AI選手，一個不“智障”的AI往往能讓玩家減少些“口吐芬芳”的次數(shù)。

而在玩法設(shè)計之外，王者榮耀AI也在發(fā)揮著作用，比如通過對惡意、作弊玩家行為的建模來凈化對局環(huán)境。在后續(xù)的技術(shù)發(fā)展中，AI技術(shù)或許還能在自動生成方面幫助游戲團隊節(jié)省開發(fā)成本，甚至是更為深層的玩法創(chuàng)新。

字節(jié)跳動：數(shù)據(jù)驅(qū)動游戲

根據(jù)業(yè)內(nèi)消息，字節(jié)跳動近期完成了對北京深極智能科技的全資收購，后者曾開發(fā)過《北京浮生記》、《狂暴之翼》等游戲，公司研發(fā)重點在于機器學習，并將之運用于游戲行為數(shù)據(jù)挖掘。

不過這一消息的重點還是應(yīng)該落在字節(jié)跳動上。依靠著今日頭條、抖音等產(chǎn)品，字節(jié)跳動躍居2019年全球前三的獨角獸企業(yè)，估值高達750億美元。

數(shù)據(jù)來源：《2019全球獨角獸企業(yè)500強發(fā)展報告》

將算法推薦、內(nèi)容過濾等AI技術(shù)應(yīng)用于信息分發(fā)，字節(jié)跳動迅速建立起了自己的流量分發(fā)護城河，并不斷開拓全球版圖，將技術(shù)滲透到教育、金融等領(lǐng)域。游戲領(lǐng)域是字節(jié)跳動在2019年的重點之一，借由已經(jīng)被市場驗證成功的流量經(jīng)營模式與全球日活高達7億的龐大流量池，字節(jié)跳動已然成了休閑游戲發(fā)行的巨頭。

從年初的《消滅病毒》到年末的《我功夫特?！罚止?jié)跳動用十幾款爆款游戲告訴人們AI還能往游戲營銷方向上施展拳腳。借由旗下多個產(chǎn)品所積累起來的用戶量與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，字節(jié)跳動的AI技術(shù)實現(xiàn)內(nèi)容營銷的智能化，它既打開了互聯(lián)網(wǎng)久疏眷顧的下沉市場，同時也為步入存量格局的游戲市場提供精準高效的導(dǎo)量手段。

字節(jié)跳動2019發(fā)行的游戲多款進入iOS免費榜Top10

而對于某些游戲大廠而言，數(shù)據(jù)驅(qū)動越來越成為他們分析項目成敗、維持游戲運營、提高游戲收益的必要方法，2019年超休閑游戲橫掃下載榜的背后也是依托一套不斷趨于成熟的數(shù)據(jù)模型。構(gòu)建于數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)之上的機器學習，在挖掘分析海量玩家行為數(shù)據(jù)時具備著一定的優(yōu)勢，在游戲外它還能幫助廠商去監(jiān)控社群輿論。

AI Dungeon 2：自動生成的互動敘事

《AI Dungeon 2》 是世界上第一款真正意義上由 AI 生成的文字冒險游戲。開發(fā)者Nick Walton利用OpenAI 的文本生成模型GPT-2來搭建游戲，游戲的整個視覺風格類似于1980年發(fā)行的《Zork》，所不同的是，游戲的一切內(nèi)容都是AI生成的，玩家不再被制作者設(shè)定的規(guī)則束縛。

AI Dungeon 2

AI在大多數(shù)情況下都能響應(yīng)玩家輸入的指令，從而派生出截然不同的游戲文本，從網(wǎng)友分享的故事來看，自動生成的文本還是具備一定的可讀性。不過，當玩家輸入的指令在AI的理解范圍之外或者說是機器學習之外的時候，故事的走向就會變得詭異起來。

自電子游戲誕生之初，有關(guān)于互動敘事的研究就從未停止過，無論是早期熱衷于龍與魔法的CRPG冒險，全動態(tài)影像的曇花一現(xiàn)，還是如今大廠偏好的即時演算所帶來的沉浸體驗，互動電影的再抬頭，碎片敘事、Metagame乃至《艾迪絲芬奇的記憶》、《奧伯拉丁的回歸》、《極樂迪斯科》等獨立游戲的創(chuàng)新設(shè)計，游戲開發(fā)者一直在挖掘游戲成其為游戲所應(yīng)有的“交互”功能背后的敘事潛能。

在程序化敘事生成所描繪的圖景中，它將給電子游戲的交互敘事帶來前所未有的開放性、自由度、代入感。系統(tǒng)能夠探查到玩家的所有行為并給予反饋，玩家意識到自己生活在一個動態(tài)的虛擬世界之中，他們可以根據(jù)心中所想去展開一段異世界冒險。

其他：檢驗bug、自動生成等

《王者榮耀》AI帶來的是游戲體驗上的增益，多人模式中自動填充的機器人，趣味模式中的高難度AI對手，作弊、惡意玩家的檢測與封禁，聊天內(nèi)容的過濾等；字節(jié)跳動帶來的是游戲營銷上的增益，廣告投放的優(yōu)化，玩家行為的分析建模，社群輿論的監(jiān)控等；《AI Dungeon 2》帶來的是游戲玩法上的革新，但AI能做的事情還不止于此。

• Bug調(diào)試

眾所周知，育碧出品的游戲沒有Bug那才是不正常的事，為了避免再次成為玩家茶余飯后調(diào)侃的對象，育碧開發(fā)了一套用于檢測游戲Bug的AI程序Commit Assistant。它被喂食了過去十幾年來育碧所編寫的游戲代碼，其中包括出現(xiàn)的Bug以及被修復(fù)的Bug，通過對二者的比較分析來制造一個輔助型的AI，有效降低開發(fā)過程中的bug產(chǎn)生的額外成本。

除此之外，也有廠商會直接設(shè)計AI玩家來進行游戲測試。

• 自動生成內(nèi)容

利用AI技術(shù)自動生成關(guān)卡、圖像已經(jīng)不是一件新鮮事了，2015年Mark Riedl和Matthew Guzdial利用AI設(shè)計了不少《超級馬力歐》關(guān)卡，AI在“觀看”了大量YouTube游玩視頻后，自動將每個關(guān)卡抽象成某種樣式，并根據(jù)各類元素組合的相似性混搭成一個全新的關(guān)卡。2018年研究人員則利用AI設(shè)計出了《毀滅戰(zhàn)士》級別的關(guān)卡。

AI會將游戲關(guān)卡拆解成不同的模塊

與此同時，自動生成過的技術(shù)也被運用于游戲美術(shù)模塊，利用AI生成以假亂真的街景圖，利用AI生成語音動畫，減少面部捕捉帶來的高昂費用。對于3A游戲開發(fā)商來說，構(gòu)建一個龐大而又充滿細節(jié)的寫實場景往往伴隨著龐大的人力物力消耗，又或者是大量外包而出現(xiàn)質(zhì)量、工期、溝通上的毛病，借由AI自動生成開發(fā)者能夠?qū)⒏嗟木Ψ旁诟邉?chuàng)造性的內(nèi)容上。

迪士尼試圖利用AI生成實時語音動畫

除了自動生成的場景、語言動畫，AI在畫面渲染、風格遷移等方面同樣有著出色的運用，NVIDIA曾宣稱自家的渲染工具OptiX 5.0可以將可視化效果提高12倍，不少老游戲在AI技術(shù)的加持下也能得到高清重制。

利用AI算法對老游戲進行高清重制

• 游戲玩法調(diào)整

SE的AI研究員三宅陽一郎在接受外媒采訪時曾表示，AI將會收集玩家在游戲中的行為來調(diào)整游戲內(nèi)容、游戲玩法，根據(jù)他的說法，所謂的“調(diào)整”并不僅僅只是數(shù)值、難度上的變更，而是實際游戲內(nèi)容的變更與玩法的傾斜，它意味著每個玩家都會在游戲中得到不一樣的、滿足自己需求的游戲體驗。

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讓AI服務(wù)于游戲設(shè)計，還為時尚早

由于在維基百科上讀取了有惡意性質(zhì)的文本（官方回復(fù)），亞馬遜推出的Alexa智能音響勸消費者理應(yīng)自殺來減少自然資源的消耗。對于游戲這一虛擬的世界來說，AI技術(shù)的運用或許不會產(chǎn)生AI控制人類的電影橋段，但想讓AI成功為游戲服務(wù)依舊不是一件輕松事。

除了技術(shù)這一方面的人才問題外，AI的成本也是一筆不菲的開銷。與李世石對弈的Alpha Go由多個計算機群組成，其調(diào)用了1202個CPU和176個GPU；在多人游戲中加入基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習的NPC，廠商還得算上服務(wù)器的開銷，如果是購買智能游戲引擎更是一把實打?qū)嵉慕疱X交易。

而對于本地運行的游戲來說，在游戲中加入AI更是處處受制。AI運行本身就要消耗掉電腦大量的計算能力，NPC 的AI越是復(fù)雜，計算量越大，當電腦在圖形處理方面就已經(jīng)占用CPU大半的使用率時，留給AI的資源只能說是寒磣，除非玩家想體驗的就是類似《AI Dungeon 2》這樣的純文字冒險游戲。

即便開發(fā)者解決了技術(shù)、資金上的問題，想要讓AI服務(wù)于游戲設(shè)計依舊要面臨不少問題。在互動敘事領(lǐng)域奮斗了三十余年的Chris Crawford 悲觀地對AI敘事作出結(jié)論——“AI永遠不會創(chuàng)造出足以傳世的文學著作”。在自動生成、廣告投放等節(jié)省開發(fā)成本、增加游戲收益的應(yīng)用上，AI正在嶄露鋒芒，但在真正的玩法設(shè)計上依舊沒有令人印象深刻的作品。即便有，它也帶著一些難以摒除的缺陷。

1.公式化

正如Chris Crawford在他宣告放棄互動敘事的博客《Why I am ending further work on interactive storytelling》中所說的，基于深度學習的AI只是將設(shè)計人員所投喂的數(shù)據(jù)進行量化分析，經(jīng)過學習加工生成一套模式化的內(nèi)容，它不會產(chǎn)生真正有價值的內(nèi)容。

把關(guān)卡設(shè)計、故事、NPC等任務(wù)交給AI來完成會發(fā)生什么事？動畫《Carole& Tuesday》中所描述的現(xiàn)象或許是一個足以借鑒的例子。

《Carole& Tuesday》，塔奧借助AI生成最符合群眾審美的音樂

AI能夠根據(jù)數(shù)據(jù)分析摸索出來一套最符合大眾審美的創(chuàng)作法則，它尊崇的是目前游戲設(shè)計領(lǐng)域樂此不疲的方法論、行為經(jīng)濟學內(nèi)容，你并不能說AI最后產(chǎn)出的內(nèi)容不好、不夠有趣等等，它缺少的是游戲制作人偶爾的“靈光一閃”，或者是某種來自靈魂深處的回響。

2.違背常規(guī)的游戲體驗

游戲存在所謂的學習成本，其中之一就在于在不斷的失敗中積累經(jīng)驗、鍛煉技巧。但當Boss學會“自我思考”了呢？部分開發(fā)者正嘗試著將遺傳算法引入游戲之中，像《Warning Forever 》、《invAIders》等實驗性的STG游戲中，敵人會在每次擊敗中積累經(jīng)驗，不斷調(diào)整攻擊行為以迫使玩家嘗試不同的策略。

invAIders的家譜

Reddit上有個關(guān)于在游戲中引入遺傳算法的討論帖

具有自適應(yīng)性的AI自然能夠避免游戲陷入背板的單調(diào)打法，但過于成熟的AI往往會摧毀玩家的游戲體驗，他們無法從中摸索出規(guī)律，攻略、“逃課打法”淪為無用之物。在某些時候，玩家需要的并不是足夠聰明的AI，而是有點缺陷的AI。

這完全取決于游戲想要給玩家提供什么樣的體驗。

在強調(diào)挑戰(zhàn)性、開創(chuàng)性打法的對抗性游戲中，一個自適應(yīng)的AI對手無疑能夠滿足那些熱衷于勇攀高峰的“M屬性”玩家，在強調(diào)沉浸模擬、且沒有硬性目標的游戲中，會對玩家的行為作出相應(yīng)反饋會更討喜。

讓仿生人夢見電子羊

在2018年GDC開發(fā)者大會上上，有一場圍繞著AI展開的圓桌談?wù)?，開發(fā)者、技術(shù)人員拋開AI目前所具有的技術(shù)局限，將焦點聚集在“AI能帶來的愿望圖景”上。

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

目前游戲開發(fā)者能夠制作出復(fù)雜且具備足夠吸引力的對戰(zhàn)型AI，但卻無法做出那種會對簡單的日常行為作出不同反饋的AI。通過AI技術(shù)能夠讓NPC擁有更多的狀態(tài)，它不需要對所有事物作出反應(yīng)，而是要做出差異化，至少要讓玩家意識到NPC不是按照一套固定的模板在運行的，這對于那些強調(diào)沉浸感的模擬類游戲?qū)碣|(zhì)的飛躍（是的，真正的AI戀愛游戲）。

開發(fā)者們對于AI的種種幻想都有些不切實際，但技術(shù)的發(fā)展不正是從那一點點不切實際開始的嗎？它不應(yīng)該是僅僅被運用于語音合成、關(guān)卡生成、模型生成等內(nèi)容上，而是要與更深層的游戲玩法掛鉤，開創(chuàng)游戲的新面貌。就目前而言，由大廠來主導(dǎo)AI技術(shù)在游戲中的應(yīng)用是趨勢，它們擁有更多的資源以及足以用來提供給AI學習的數(shù)據(jù)，但創(chuàng)新性上往往誕生在一些小團隊，把遺傳算法附加到對戰(zhàn)NPC上，把深度學習運用于交互敘事上，他們不僅想要讓AI給玩家?guī)愍氁粺o二的游戲體驗，同時還要解決AI的缺漏來構(gòu)成真正的藝術(shù)品，基于深度學習與人工設(shè)計混合的AI即是開發(fā)者的解決思路之一。

混合型AI的一個嘗試。（作者：Jakob Rasmussen，來源：gamasutra）

我們難以否認，在人工設(shè)計的AI上，《最后生還者》、《戰(zhàn)神》或是《黃金眼007》這樣的老游戲已經(jīng)能給玩家留下足夠深刻的游戲體驗。但一個由AI統(tǒng)籌全局、無數(shù)AI NPC共存的類《黑客帝國》游戲世界，它難道不吸引人嗎？

本篇文章轉(zhuǎn)載自公眾號： GameRes游資網(wǎng)，作者：潯陽