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游戏界的Alpha Go?可能是游戏AI的一大突破 游戏论坛微信互动

新闻 乐宝 46浏览 0评论

这回不是打了作弊码的那种“AI”了。

游戏里面的AI相信大家都遇到过不少了,从最早RTS到现在各种游戏中的各种AI,都仍未逃脱预先编程指令的框架。而最近,EA的科研小组SEED公布了一个视频,视频中提到他们开发了一个自主学习型AI,并且投入了《战地1》的多人游戏实战。

EA在实验过程中对《战地1》的游戏规则进行了一些微调,为游戏加入了补给箱,里面包含弹药和血包,以便让AI机器人如何更好地根据关键变量调整自己的行为。

“视频中你看到的所有机器人都是由单一一个神经网络AI控制的,这个AI完全通过试错从零开始学习游戏。机器人做的一切行为都是根据之前游戏积累的经验。我们给的指导仅限于鼓励机器人完成目标。”

来自SEED的Magnus Nordin表示,这个AI是受到了某款雅达利经典游戏和谷歌AI的启发。在学习中,AI机器人已经学会了各种技能,比如调整后坐力、有效地躲子弹等等。AI机器人还通过强化学习练出了一种特殊的“扫描”行为:它们会四处走,并寻找可以交互的对象,比如捡起弹药和医疗物品等。研究人员会对这些操作进行奖励,因为这可以帮助它们生存,或鼓励它们探索地图。现在这款AI已经能够熟练的进行《战地1》的基本操作,并能在血量或这弹药的不足的情况下改变行动模式,而在面对威胁时他们也能快速的采取行动。当然了,这款AI现在还不能有效地利用“战术”来进行战斗。

可以看出,这种AI跟传统上的指令型AI完全不同:它们不再享有以往那种类似于“外挂”的增益,在某种意义上它们也是一个“玩家”。更重要的一点是,它们也会对玩家进行模仿学习,这相当是自己进行升级了,这与玩家也会通过观看教学视频进行学习是差不多的,不过AI是透过数据来进行学习,而玩家是通过理解这种行动的操作来进行模拟。

小编不由得联想到EA的另一款更早的游戏《红色警戒3》,在这款游戏中,AI也是会根据玩家出兵习惯等方式,改变自己的出兵策略,使得玩家每打一局就会有不一样的体验。虽说这仍是预先编程的指令所带来的结果,但是否可以理解为这就是EA在那个时候所做的一个试验呢?

虽说像EA这种“黑心公司”的目标肯定不是普通的推广AI在游戏中的公用,而是通过这项技术让游戏开发者(尤其是自己的公司EA)受益,但是这对玩家来说未必不是一件好事:至少这个AI可以帮助游戏公司制作更优秀的游戏作品。(当然,也不排除游戏开发者会将AI塞进新游戏里。嗯…我甚至闻到了EA要申请专利的味道)

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