🔥揭秘！游戏世界里的AI超新玩法？AI如何改变游戏制作与玩家体验？🚀

文章主题：游戏AI, AI应用, 游戏算法

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-Datawhale干货-

作者：叶鑫，伦敦大学，Datawhale成员

🏆🔥掌握未来！AI游戏革命，超乎想象的创新💡🔍在科技浪潮中，AI无疑是引领游戏行业革新的超级巨星，它不仅在CV、NLP等核心领域大放异彩，还在语音识别和机器人技术中独领风骚。然而，对于许多人来说，AI在游戏中的形象可能仅停留于角色的智能化——强化学习的标签下。但这只是冰山一角，隐藏的科技宝藏远不止于此！🚀🔍让我们一起探索，AI如何打破传统，赋予游戏生命与深度。从动态剧情生成到个性化游戏体验，AI算法正悄悄地颠覆我们对游戏的认知。它能根据玩家行为预测下一步走向，让游戏世界更加鲜活生动；通过机器学习优化游戏平衡，确保每一次挑战都充满惊喜。🎯🧠不仅如此，AI还在虚拟角色交互、游戏内广告精准投放等方面展现出独特优势，为开发者和玩家带来前所未有的互动乐趣。🚀💰让我们一起期待，未来的游戏世界将如何因AI而变得更加精彩纷呈！如果你想了解更多，欢迎随时探索这个科技与娱乐交汇的奇妙领域。🌍🎮#AI游戏应用 #技术革新 #游戏革命

首先摆在我们面前的是，为什么要研究游戏AI呢？

🎮【游戏世界中的智慧】🔍——探索现实问题的有效途径💡游戏不仅仅是一种娱乐方式，它巧妙地映射着现实生活，为我们提供了一窥复杂问题的独特视角。通过深入研究游戏机制，我们可以从中学到解决实际挑战的策略和创新思维。游戏算法的灵活性与多样性是其魅力所在——AI技术在这里无处不在，无论是独立应用还是协同运作，都能在虚拟世界中展现出无限可能。别忘了，它之所以吸引人，正是因为那份无法抗拒的乐趣~ 😎🎉

引用《AI与游戏》 中的话：

🎨🎮AI的创新舞台：从助力到共生🔥自AI诞生之初，游戏界就一直是其智慧探索的试验田。在这个充满挑战与创意的世界里，AI不仅面临难题——如高超的游戏技艺挑战，还提供了丰富的素材库，让人类和机器都能在互动中释放想象。🎨每个游戏角色的成长历程，都是AI算法不断优化的生动实例；而那些令人叹为观止的游戏设计，则是科学与艺术交融的独特杰作。游戏不仅是问题解决者的实验室，也是AI发展的加速器。反过来，AI的进步也深刻地改变了游戏体验，让玩家在沉浸式互动中见证科技的力量。两者相互促进，共同塑造了这个独特且卓越的研究领域。🎯在这个交汇点上，AI研究与游戏创新相得益彰，彼此成就。让我们期待未来，在游戏中看到更多AI技术的突破，同时也从游戏中汲取灵感，推动科学与艺术的界限不断拓展。🌍

——《Artificial Intelligence and Games》

01 从游戏环节看AI应用

🎉游戏世界里的AI革命并非仅限于游戏角色的智能对决！💡传统的游戏开发已经深度嵌入AI技术，从设计到运营，每个环节都焕发新生。🎮想象一下，当你深入剖析一个游戏，它的每一个角落都藏着AI的影子——从复杂的角色行为逻辑，到精准的玩家行为预测，再到自动化的任务调度和优化。💻这些创新的应用不仅提升了游戏体验，也为行业带来了颠覆性的改变。SEO优化后的表述：🚀游戏开发的未来，AI无处不在！🔍AI在游戏中的深度渗透，让每个环节都焕发出前所未有的活力——从游戏角色的智能互动，到精准玩家行为分析，再到自动化流程与效率提升。🎮探索游戏世界，AI技术就像隐形的翅膀，为玩家带来超乎想象的沉浸感，同时推动行业持续创新。在这个数字化时代，AI的应用不仅丰富了游戏内容，也优化了用户体验，让每一次游戏都成为一次科技与艺术的完美融合。🌍无论你是热爱游戏的玩家，还是关注行业动态的观察者，AI都在悄悄地改变着我们的游戏世界。🌟记得，关键词：游戏AI、深度应用、玩家体验、行业创新、SEO优化。

1.1 游戏画面

🎨💻游戏创新大揭秘！🚀开发者的新帮手来了！👨‍💻在游戏世界的构建中，角色动画模型的细腻度直接影响玩家的视觉享受。传统的原画师们往往在此环节承受着繁重的工作压力，特别是那些微妙的表情和动作设计。但别担心，现代科技正以惊人的效率改变这一切！🔍利用AI的力量，我们不再受限于手工绘制，它能将人类的真实动作无缝转化为游戏角色的动作表情。只需轻轻一点，角色就能展现出自然且丰富的动态，让玩家仿佛置身其中！🏃‍♂️💃不仅如此，环境设计也不再是难题。🎨通过图像识别技术，AI能快速生成逼真的游戏场景，现实与虚幻的边界变得模糊。只需一张照片，就能瞬间带你游遍千变万化的世界。📷🌍在这个创新领域，深度学习的明星如姿态识别和GAN（生成对抗网络）正发挥着关键作用，引领着游戏视觉的新革命。它们让艺术与科技无缝对接，为玩家带来前所未有的沉浸式体验。🚀🌟想要一窥AI如何点亮游戏画面？那就跟随下面几个实例，深入探索这个未来已来、魅力无限的世界吧！👇#游戏制作 #AI动画 #虚拟现实

▲ 动作识别

▲ 表情识别

▲ 深度强化学习

▲ AlphaGo中基于蒙特卡洛搜索树的深度强化学习

▲ 演化算法

1.2 玩家型AI

🏆游戏AI大师：从AlphaGo到OpenAI Five的超越之路🔍🔍 众所周知，游戏AI领域的领头羊无疑是那些在大众中广为人知的明星——它们通过卓越的表现，一次次刷新人们对智能与技术界限的认知。2017年，AlphaGo的围棋一战震惊世界，李世石的下场成了人类智慧被机器超越的历史见证；而2019年的OpenAI Five更是将这一趋势推向高潮，横扫DOTA2冠军OG，游戏界的胜利属于AI！🏆🔍 背后的技术原理，其实质是路径规划问题——精准地根据游戏状态生成动作序列。强化学习与深度强化学习的崛起，无疑为国内游戏工业带来了革命性的突破，它们在棋类、策略等回合制游戏中大放异彩，如同蒙特卡洛搜索树（行为树）和演化算法这样的在线学习算法，也展现出独特且高效的解决方案。🔍🔍 无论是在围棋的黑白世界，还是DOTA2的竞技场，游戏AI的进步都在不断证明：智能并非人类专属，它正在以惊人的速度在游戏领域中占据主导地位。SEO优化的词汇如”深度强化学习的应用”、”在线算法的游戏优势”等，将有助于提升这段传奇故事的搜索引擎可见度。🏆

1.3 游戏内容

在这一方面的AI应用常常不为人所知，通常被称为Procedural Content Generation(PCG)。在游戏内容（地图）的产出上，以魔兽争霸3为例，一方面依赖于游戏本体制作时开发者制作的地图；另一方面依赖于社区玩家的自定义地图，而社区玩家内容又更是由玩家数量所决定，丰富且可行的游戏内容是吸引玩家入坑的重要保障。利用AI去生成可行的游戏内容是非常值得研究的方向。目前该方向的主流算法包括演化算法、GAN等。

▲ AI生成游戏内容

▲ GAN的应用

1.4 游戏初始化平衡

目前在卡牌类游戏中，为了初始化得到的卡牌或是环境相对平衡，在PVE游戏中体现为玩家可以战胜Bot，PVP游戏例如炉石传说、自走棋，防止出现双方卡牌差距过大导致输掉，可以利用AI来设计发牌的策略。该方向的主要算法为演化算法。

▲ 炉石中的演化算法平衡牌组

1.5 游戏测试

在游戏制作完成后，开发者们需要测试游戏内存在的bug，这毫无疑问是重要的，如果一款游戏存在大量的bug，对该游戏的评价和收益都会造成巨大的影响。而测试游戏需要大量的时间，在这一方面，测试专用的agent可以被设计来面对这一挑战，目前这一块的算法主要为蒙特卡洛搜索树、强化学习、深度强化学习等。

▲ 深度强化学习自动测试agent

1.6 用户画像

在游戏的运营过程中，玩家在游戏内的行为会产生丰富且复杂的数据，这些数据内折射了玩家的行为，分析并合理利用这些数据可以提炼出有价值的信息，这些信息可以用作促进游戏更新更多玩家喜欢的内容，预测玩家的行为和喜好，检测作弊外挂等。这一种游戏中的数据分析问题被称为用户画像问题，利用合理的机器学习算法可以极大提升玩家的游戏体验。

▲ 用户画像分析

02 AI应用在游戏中的详细分类

【硬核预警】下面将参考开篇提到的的《Artificial Intelligence and Games》,对游戏领域的AI从应用和方法两方面做汇总介绍，在方法部分会涉及大量AI技术。

根据上图，AI在游戏中的具体应用可以大致划分为三个方向：

利用AI玩游戏利用AI为玩家建模利用AI生成游戏内容

2.1 利用AI玩游戏

在游戏中建立bot。

（1）应用为导向

a.与玩家对抗/协作

依据数据和预算产生不同水平的agent，可以与玩家共同匹配或作为PVE的NPC等提高玩家体验水平，由此引申的功能可以有动态难度调节，游戏自动平衡。

b.游戏bug测试

在投入运行前，可以通过投入大量的有测试行为的agent进入游戏，根据其行动期间的log异常来得到一些bug，或是通过bot间的对战，依据一定的判定方法来得到版本数值平衡性分析。

c.合成数据收集

在游戏投入运行得到一定的玩家数据前，可以使用agent的行动来得到仿真的玩家数据，例如阵型识别，胜率预测等数据。

d.产生更强力的agent

根据共同演化的方法，一系列基础的agent可以通过参数演化或者agent间对抗性的方法来催生性能更好的agent。

e.寻路(Pathfinding)

寻路规划可以被视为AI动作序列输出的一种特例。在某些游戏例如马里奥中，寻路算法本身就构成了AI player。

（2）方法为导向

根据是否使用了游戏提供的仿真模型（即可根据目前的游戏状态以及可执行动作得到后续的帧的游戏状态可以将其分为Model-based与Model-free的agent。

a.Model Based（基于模型的agent）

Planning-based：最佳优先搜索（例如 ）,蒙特卡洛树搜索,演化规划基于模型的强化学习

b.Model Free(无模型方法)

静态类方法:状态机,行为树,基于效用（启发式）函数的AI方法planning-based:STRIPS（符号化表示规划）

c.学习类方法

强化学习：需要高度表格化表示。深度强化学习：基于游戏图像，不需要标记数据，但需要有游戏实时的奖励设置。演化算法：通过演化算法来更新神经网络结构和权重来达到最优化。模仿学习：根据玩家的数据来学习游戏的策略，基于游戏图像，需要玩家数据。逆强化学习：根据策略来学习游戏中的奖励分布。

2.2 利用AI生成游戏内容

就是PCG(Procedural content generation)，利用AI的方法去协助设计游戏系统，前置要求是需要比较好的数据（包括数据的质量，数据的代表方式，数据的数量）和有代表性的评估方法（包括美学，可玩性，新奇性）。具体的应用方法需要进一步查阅资料。

（1）应用为导向

a.(辅助)生成游戏中的内容（影响规则）：关卡、地图、物品、武器、任务、人物、规则等。

b.(辅助)生成游戏中的外观（不影响规则）：人物外观，表情，武器外观，音效等。

c.辅助设计

d.修复地图bug：对无法抵达的死角做检测与替换等。

e.数据压缩：将游戏数据压缩到更小的尺寸。

（2）方法为导向

a.元胞自动机

使用领域规则根据随机初始状态生成大量不规则图形，可用于热量、雨水、液体流动、压力爆炸等环境系统建模，也可以生成洞窟等小型地图，但无法保证可控性。

b.基于文法方法

定义一系列文法规则来生成内容。

c.基于搜索方法（通常为Evolutionary Algorithms,EA）：

相较于机器学习的方法，搜索方法可以大大减少所需求的数据量，关键问题有例如需要确定较好的内容表示形式，需要有一种较好的评估手段。有以下几种分类：EA类算法：遗传算法，演化策略，演化编程EA like 算法：粒子群演算法，差分进化算法content representation评估方法直接评估是通过某种函数去约束评估生成的内容，包括Theory-driven和Data-driven，区别在于评估函数是基于理论还是经验模型的。基于仿真是利用bot AI去进行游戏来评估游戏的内容。包括静态评估和动态评估，区别是评估函数是否会随着时间改变。互动评估属于实时评估，通过人类玩家的体验进行评价。包括隐式评估-通过玩家玩游戏产生的数据来分析内容好坏，以及显式评估- 玩家直接评分

d.机器学习方法

PCG研究的一个新方向是在现有内容上训练生成器，以便能够产生更多相同类型和风格的内容。这是受最近的深度神经网络研究结果的启发，其中生成式对抗网络和变异自动编码器等网络架构在学习生成卧室、猫或人脸等图像方面取得了很好的效果，同时也受到了早期研究结果的启发，其中较简单的学习机制如马尔科夫链和较复杂的架构如递归神经网络都在一些语料库的训练后学习生成文本和音乐。

神经网络，包括GAN，AutoEncoder和NeuroEvolution等等。概率模型，包括决策树等大致的PCGML数据代表方式与训练方法总结如下：

1.数据representation：

– Sqquences: 利用顺序的向量来作为输入(输出)数据

– Grid: 使用2D的网格结构来作为输入(输出)数据

– Graph：使用原始图像作为输入(输出)数据

2.PCGML训练方法：

– Backpropagation: 利用反向传播作为训练NN的方法来

– Evolution: 使用演化计算方法来训练NN或是直接生成结果

– Frequency Count：使用统计学与马尔科夫链变种来计算概率

– Expectation Maximization: 利用EA算法来训练无监督学习模型

– Matrix Factorization：矩阵因子化是一种数学方法来将输入的矩阵分解到更低维度的方法

e.将游戏生成内容与玩家体验结合(EDPCG，Expierience-driven PCG)，它包括了三个核心方面: 情绪激发、情绪检测和情绪表达。

情绪激发: 游戏为激发情感提供了出色的背景构件，因为刺激是变化的，来自不同的来源，如图像、声音、故事等等。情绪检测: 游戏用户（玩家）通常更愿意提供更多的多模态性质的输入（通过传感器），只要这将导致体验的增强。从某种意义上说，玩家是情感计算和多模态交互研究的最佳用户。情绪表达: 用户在游戏中自愿经历一系列的体验：这些体验从非常积极的到非常消极的都有。同时，游戏中的情感体验是受玩家影响的! 因此，玩家习惯于并在很大程度上对基于情感的表达持开放态度!

2.3 利用AI为玩家建模

利用游戏产生的数据来为玩家建立体验或行为模型（包括其消费预测，游戏性行为预测，体验感预测）或是进一步利用该数据来更新与描述游戏（例如平衡性分析，游戏流派，提供给Agent更多的训练数据）

以潜行恐怖游戏《Hello Neighbor》中的玩家建模例子。在这款游戏中，AI打造的领居会一直跟踪玩家，并从过去的错误中吸取教训，致力于打败玩家。

（1）应用为导向

a.理解玩家在游戏中的体验。AI可以根据玩家的体验感来评测游戏各个组件与系统; 辅助更新新的游戏活动; 辅助更新前两个AI系统。

b.理解玩家在游戏中的行为。AI辅助分析游戏行为，例如发掘一些新的游戏玩法；可以根据异常数据来判定外挂等作弊系统；形成可观的游戏数据来支持新的游戏AI迭代；辅助设计更具有公平性的匹配系统;预测玩家的行为；对玩家社交群体分类；分析玩家的性格。

（2）方法为导向

a.经验VS行为（Experience vs Behavior）

Experience: 玩家在游戏过程中的感受，包括：一系列(合成的)感受、认知、行为状态，或是其他的用户状态，情绪和认知等Behavior:玩家在游戏过程中的行为。

b.高级概念分类

model-based（理论驱动）：从一些列玩家心理学、认知学的研究中得到一些玩家对应游戏的模型，来自上而下的设计游戏model-free（数据驱动）：不利用之前的学科研究来对玩家进行自下而上的建模，其中包括可视化，例如热力图来衡量玩家的活动频率。

c.监督学习

玩家建模包括寻找一个函数，将玩家的一组可测量的属性映射到特定的玩家状态。按照监督学习的方法，这是通过机器学习或自动调整模型的参数来实现的，以适应包含一组输入样本的数据集，每个样本与目标输出配对。输入样本对应于可测量的属性（或特征）列表，而目标输出对应于我们有兴趣学习预测的每个输入样本的玩家状态的注释。如前所述，注释可以从行为特征，如关卡或玩家原型的完成时间，到玩家经验的估计，如玩家的挫折感等。

d.无监督学习

很多时候，我们面临的数据集是没有关于玩家行为或经验状态的目标输出。在这种情况下，玩家的建模必须依靠无监督学习。无监督学习的重点是通过发现输入的关联，在没有获得目标输出的情况下，将模型与观察结果相匹配。输入通常被视为一组随机变量，通过观察输入向量之间的关联来建立模型。应用于玩家建模的无监督学习包括聚类和关联挖掘等任务。

参考

[1]Georgios N. Yannakakis and Julian Togelius. Lecture. Slide 3. Playing Games. [Online].http://gameaibook.org/lectures/

[2]Georgios N. Yannakakis and Julian Togelius. Lecture. Slide 4. Generating Content. [Online].http://gameaibook.org/lectures/

[3]Summerville, Adam, Sam Snodgrass, Matthew Guzdial, Christoffer Holmgård, Amy K. Hoover, Aaron Isaksen, Andy Nealen, and Julian Togelius. “Procedural content generation via machine learning (PCGML).” IEEE Transactions on Games 10, no. 3 (2018): 257-270. [pdf]

[4]Georgios N. Yannakakis and Julian Togelius. Lecture. Slide 5. Modeling Players. [Online].http://gameaibook.org/lectures/