更好的落地入口？ 看人工智能在游戏产业中的应用

　　游戏观察7月10日消息，人工智能是这两年来被人们议论纷纷的高新技术。在很多人看来，人工智能是一种很高端的存在，并且和日常生活有着很大的距离。但是在现实生活中，人工智能其实已经在很多方面有所体现。比如说游戏，就已有成功的人工智能运用经验。那么它会是AI最好的落地入口吗？首先从它在游戏产业中的应用说起。

　　我们玩游戏，主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要游戏能制作得符合玩家的口味，游戏的主题能够吸引玩家深入，游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中，人工智能技术扮演了相当重要的角色。

　　人工智能已经逐步进入到我们的生活，而在游戏中，人工智能技术又是如何得到应用的呢?

　　人工智能在游戏业的应用

　　从游戏设计与开发的角度来看，AI在游戏中的应用远比普通人想想中的要多，不仅仅只是在学习层面去模仿人类的思维。常见的AI应用有“有限状态自动机”、“模糊逻辑”、“产生式系统”、“脚本设计”以及较为高端的“人工生命”、“遗传算法”和“神经网络”等。而在这些或繁复或简单的AI中，玩家经常与之相抗衡的AI系统，要数“有限状态自动机”了。简而言之，有限状态自动机的触发原理就是通过开发者的设定，让游戏AI在当前所处的状态下选择最好的应对方式。也就是说，如果游戏开发者将所有预想到的玩家反馈形成一个机制库，那么AI就可以在遇到库中的某一个类型时采取应对措施。

　　如果站在一个开发者的角度来看待AI的成长，那么从感知玩家操作，到形成直觉反应再到采取行动，并最终在整个库中达到一定的学习能力，是围绕在如今AI发展方向中的基本逻辑。也就是说，“有限状态自动机”中感知、反应、行动这三点的达成，使得这一整套系统简单而有效的完成了游戏中对于AI部分的原始需求。

　　但是，在这种必须要不断扩充内容的“库”中，伴随着玩家能力的不断增长，游戏类型的不断扩充，有限状态自动机本身所需要处理的数据量就会越来越大，开发者也必须要不断的去考虑玩家会在游戏中做出怎样的举动并做出应对。于是，对于AI的要求，也从简单的玩家动作反馈，上升到了需要不断自我学习的层面上来。

　　玩家与AI之间的关系

　　玩家和游戏AI之间天生处于不平等地位，如果游戏NPC足够聪明，他当然能够意识到自己没有机会战胜玩家，他就应该把自己锁在安全的坑道，不主动打开门而悄悄的进行埋伏，这样的做法无疑是最明智的。

　　如果玩家控制的角色在游戏中受到的伤害达到一定程度，玩家一定会让角色逃离战场或者试图进行恢复，如果NPC这么做，那么玩家就不得不进行追杀，玩家杀死他就十分困难。这种结果就使得游戏要么像一个埋伏式的较量，要么像比赛追逐的游戏，两种情况无疑都比较无聊。

　　一款电子游戏中人工智能设计的好坏会直接影响到游戏的可玩性。如何在现有技术水平的基础上加入更多、更新颖的人工智能是摆在电子游戏设计人员面前的又一课题，只有真正理解人工智能与玩家之间的关系，在游戏中充分考虑玩家的需求，才能最终设计出被玩家接受的优秀的游戏产品。

　　游戏显然是AI更好的落地入口

　　去年年底发布的《2016年中国游戏产业报告》披露，去年中国游戏行业实际销售收入达1655.7亿 用户达5.66亿人。

　　AI技术的引入，无疑会进一步点爆这个庞大而活跃的人群，从而形成良性循环：AI技术提高游戏趣味性——用户粘性与使用时长提高——AI获取更多数据，学习能力提升——AI进一步提高游戏趣味性。

　　事实上，从技术落地的角度来看，AI无论是跟音箱还是游戏搭配，都是借助于新技术变革，提升用户的内容使用体验，从而把AI的技术价值变成商业价值。而同样身处广义的内容产业，游戏的现金流跟变现能力，显然强于智能音箱和它背后的音乐内容产业。这对于AI落地的意义非同寻常：人人都爱人民币。强大的现金流更能凸显AI价值，还能反哺和吸引AI研发人员，盘活整个产业链。其实，大家耳熟能详的围棋人机大战、德扑人机大战，都是AI应用于游戏的模型。

　　可以预见的是，随着AI技术的进一步落地和深入，AI也会应用在相对大众化的游戏里，为玩家、市场带来耳目一新的感觉。

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