摘要：從游戲界的角度來說人工智能技術(shù)的發(fā)展可以為游戲帶來什么改變和收益。使用人工智能技術(shù)可以給游戲帶來更多更好的內(nèi)容，也可以減輕游戲開發(fā)的成本。

作者：蘇博覽，騰訊互動娛樂高級研究員
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本文內(nèi)容包含以下章節(jié)：

Chapter 1.3 Why Games for Artificial Intelligence

Chapter 1.4 Why Artificial Intelligence for Games

本書英文版： Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook

這兩個章節(jié)主要從兩個方面討論游戲和人工智能的聯(lián)系：

從學術(shù)界的角度來說：游戲這個環(huán)境可以為人工智能的研究帶來什么，為什么游戲是人工智能研究的理想場景。

從游戲界的角度來說：人工智能技術(shù)的發(fā)展可以為游戲帶來什么改變和收益。

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第一個方面，游戲可以為人工智能做什么，在書中給出了以下的原因：

首先，游戲是一個有一定難度，同時又吸引人的問題。這個很好理解。大部分游戲設(shè)計出來就是滿足人類的娛樂需求，同時又需要人類投入一定的努力才能掌握其中的技巧。或者可以說，游戲的一部分趣味性就來自于其難度的門檻，人類解決問題的過程帶來的成就感便是游戲讓人停不下來的很大一部分原因。

從理論上來說，大部分的游戲都可以看成一個有限狀態(tài)機(Finite State Machine), 游戲中的任何一個場景都可以抽象為一個狀態(tài)S, 在一定的條件（玩家做出動作Action)下，轉(zhuǎn)換為另一個狀態(tài)S"，玩家希望通過一系列的動作，讓游戲從初始的狀態(tài)轉(zhuǎn)化成獲勝的終止狀態(tài)。對于很多復雜的游戲來說，游戲的狀態(tài)空間都是非常龐大的，而同時有效的狀態(tài)空間(對于游戲的來說可以獲勝的狀態(tài) Solution Space)通常是很小的。而尋找這個有效的狀態(tài)通常都是NP-hard的問題，因此計算的復雜度是非常之高的。舉例來說，圍棋大概有10的170次方的狀態(tài)，而像星際這樣的視頻游戲，有10的1685次方的狀態(tài)，相比之下，整個宇宙的質(zhì)子大概是10的80次方。

那么，解決這樣復雜的問題，是一個驗證AI算法的能力的很好的指標(Benchmark)。最早的時候，人們用國際象棋（被譽為 人工智能的“果蠅”）來做benchmark, 然后是圍棋?，F(xiàn)在圍棋被解決了，大家的目光就投向了即時戰(zhàn)略游戲(RTS)，包括星際(StarCraft I, II)和Dota，這也吸引了不少工業(yè)界研究機構(gòu)的目光，如Google DeepMind, Facbook AI Research (FAIR) 以及 Alibaba。FAIR還開源了TorchCraft。

其次，游戲中有很豐富的人機交互（Human-Computer Interaction, HCI)場景。和其他任務(wù)相比，游戲和玩家之間的交互多種多樣，從最簡單的鼠標鍵盤到觸摸屏，再到動作捕捉，語音和生物信息（如心率），這是其他的任務(wù)（如搜索，機器人等）無法相比擬的。這是由游戲的本質(zhì)所決定的。

電子游戲的本質(zhì)是什么？
在回答這個問題之前，我們先考察一下電影，這門最新晉級的，已經(jīng)得到公認的藝術(shù)。電影的本質(zhì)是什么？是鏡頭敘事。但在電影誕生之初，僅是用鏡頭來記錄事實而已，只有記錄的功能性而沒有藝術(shù)性，當時的電影談不上藝術(shù)。而隨著電影的發(fā)展，導演們漸漸發(fā)現(xiàn)可以用鏡頭來講故事，來表達思想，情感，一種完全不同于文學，或者其它藝術(shù)的獨立表達方式，而后又發(fā)展出各種鏡頭語言，至此，電影才成為一門獨立的藝術(shù)。
電子游戲也是如此。電子游戲本來的功能就是娛樂而已，利用互動的形式，可以說，互動性是電子游戲獨有的媒介。因此，只有用電子游戲獨有的互動體驗來表達非功能性的審美體驗，才可以說電子游戲具備成為一門獨立藝術(shù)的可能。
作者：釀澆澆
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來源：知乎
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最后的生還者

經(jīng)過長年的技術(shù)累積和市場發(fā)展，游戲變得越來越接近真實，而游戲的交互性也變得更加自由，玩家所做的一切都決定著故事的走向。像寂靜嶺，The last of us這些游戲，其代入感之強烈，故事情節(jié)之生動會讓玩家產(chǎn)生強烈的情感共鳴。這也為人工智能對人類情感的研究提供了很好的試驗場，是情感回路（Affective Loop）的真實的場景。所謂情感回路其實是一個反饋系統(tǒng)：用戶的即時情感作為一個狀態(tài)輸入到系統(tǒng)中，系統(tǒng)根據(jù)輸入的狀態(tài)構(gòu)建出新的環(huán)境狀態(tài)反饋給用戶。這個狀態(tài)會影響到玩家的情感狀況產(chǎn)生新的狀態(tài)并反饋給系統(tǒng)。這個系統(tǒng)就像真實世界一樣，可以讓用戶感到恐懼，難過，快樂和自信，用戶情感就像電路中的電流一樣經(jīng)過一圈圈的循環(huán)，或回歸平穩(wěn)（負反饋），或被放大（正反饋）。因此通過人工智能技術(shù)來研究游戲和玩家之間的交互會讓我們對人類行為和情感有更多了解，也能夠發(fā)展出更像人類情感的AI；另一方面，這些技術(shù)的發(fā)展也能讓游戲的交互變得更加有意思。

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再次，游戲是廣受歡迎的，因此為人工智能帶來很多內(nèi)容和數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在游戲，雖然并稱為第九藝術(shù)，但其市場已經(jīng)超過了其他的藝術(shù)形態(tài)，如電影，繪畫。在2017年，游戲在全世界范圍帶來了超過千億美元的產(chǎn)值?，F(xiàn)在我們可以說，游戲不光已經(jīng)滲入了我們社會的方方面面（藝術(shù)，教育，健康，文化等等），同時也像別的藝術(shù)形式一樣改造著我們的社會。像王者榮耀，魔獸世界，超級馬里奧，憤怒的小鳥，Pokemon Go這些游戲早就不再是單純的一個游戲，而是一個有著情感記憶的大IP。

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那么越來越多的人參與游戲，也就為游戲提供了越來越多的內(nèi)容和數(shù)據(jù)，并且這些數(shù)據(jù)的形式是多種多樣的：音頻，視頻，圖像，文字等等。這也給人工智能算法提供很好的研究和測試環(huán)境。比如在OpenDota項目中，有提供了10億長Dota 2的比賽數(shù)據(jù)供AI研究人員去使用。

最后，游戲中的問題和人工智能的所有子領(lǐng)域都有交叉，它是實現(xiàn)AI長遠目標的理想場景。幾乎所有人工智能關(guān)注的子領(lǐng)域都能在游戲中找到合適的場景，最常用的訓練AI游戲的過程就需要信號處理，機器學習，樹搜索，規(guī)劃等等方面的技術(shù)。而在人機交互的過程中又需要語音識別，NLP，知識圖譜等技術(shù)。

而長遠來說，人工智能終極目標是希望在社交智能(Social Intelligence), 情感交互(Affective Interaction)， （可計算的）創(chuàng)造性（computational creativity) 和 通用智能(general Intelligence)幾個方面上都達到甚至超過人類的水平。而這幾個方面都可以在游戲中找到對應(yīng)的場景：

我們希望游戲能夠更接近現(xiàn)實，讓玩家更沉浸其中，就需要有更真實的具有人類情感的NPC。這需要社交智能和情感交互上AI技術(shù)的突破。

我們希望AI可以自動的生成游戲的一些內(nèi)容，甚至可以設(shè)計游戲，這需要AI技術(shù)在創(chuàng)造性上的突破。

我們希望AI可以像人類一樣，很快的學會玩新的游戲，理解人類新的行為。而這需要通用AI的發(fā)展。

另一個方面，人工智能可以為游戲帶來什么？書中也給了3個方面的收益：

一個可以像人一樣玩游戲甚至超過人類水平的AI本身就可以提高游戲的吸引力，尤其是一個更像人類的NPC可以讓玩家更好的沉浸到游戲中。而一個玩的很好的AI也可以用來測試游戲本身，比如游戲的Bug, 游戲的平衡性，游戲的難度等等。

使用人工智能技術(shù)可以給游戲帶來更多更好的內(nèi)容，也可以減輕游戲開發(fā)的成本。比如像現(xiàn)在GAN的發(fā)展，可以很方便的生成不同類型的游戲場景，角色和道具等等，也可以減輕游戲公司中美術(shù)人力的成本。而像一些關(guān)卡生成的游戲，如果可以自動的生成關(guān)卡，整個游戲可以無窮無盡的玩下去。比如像斗地主和象棋的殘局，如果要人工的尋找殘局，成本比較高，時間也比較慢。而如果用AI來自動生成，就可以支持讓玩家不停的玩下去。

使用人工智能技術(shù)可以更好的理解玩家和游戲，從而改進游戲的體驗，也可以讓游戲設(shè)計的過程更加的專業(yè)化。玩家的體驗，可以說是游戲設(shè)計中的圣杯，在沒有數(shù)據(jù)和AI的時代，我們只能依靠設(shè)計者的經(jīng)驗和直覺來判斷游戲是不是好玩，玩家是不是得到正反饋。而通過大數(shù)據(jù)和AI,我們可以一方面更加時間的了解到玩家在游戲中的體驗如何并即時的做出反應(yīng)，另一方面在游戲開發(fā)的時候，我們可以更有自信哪些方面是好的，哪些方面需要改進。

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“深度兼容測試” 服務(wù)將AI與自動化能力植入編寫腳本的兼容測試流程中，測試效率提升300%，降低70%的測試成本，覆蓋TOP300主流機型。為開發(fā)者解決“人員，設(shè)備，流程，工具，環(huán)境”五大適配兼容測試難題。

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