打网游算什么,AI都能策划游戏了

2018-08-10 16:35:58 来源: 科技日报

你的记忆中,有一个蹦跳着顶蘑菇的超级玛丽吗?这个1985年“出生”,头戴红帽子、身穿蓝色背带裤的管道工,万万想不到,自己有一天竟会被AI操控冒险历程。近日,来自多特蒙德大学、美国西南大学等学校的六位研究者开发了一款AI,能自动“设计”海量的超级马里奥关卡,试着让游戏由易入难,让玩家“沉迷其中”。

那么AI是如何“幕后策划”游戏关卡的?中国科学院自动化研究所研究员兴军亮认为,这离不开对抗生成网络。“设计一个AI关卡产生模型和一个关卡判别模型,前者试图产生看起来更为真实的虚拟关卡‘欺骗’后者,后者一直去判别前者是不是‘真的’,两个模型不断博弈,最后生成的超级马里奥关卡跟人类设置的关卡越来越像,以至于关卡判别模型无法判别二者差异。最终学习的结果就是生成无数个‘可玩性强’的超级马里奥关卡。”

面对砖块、乌龟、蘑菇等图形元素,AI要在每一个关卡中把图形摆在不同位置,保证关卡从易到难,利用游戏本身的关卡库组合生成更多的关卡。“让生成的关卡跟人类设置的关卡很接近,同时达到额外目标——让人越玩越上瘾,这既是游戏策划AI的学习目的,也是游戏策划AI的难点所在。”兴军亮说,当然这位游戏策划师还不是很完美,比如生成的一些关卡玩家可以轻松通过,没有太大难度,而一些关卡特别难,人类根本就玩不了。

不可否认的是,AI游戏策划师的高产令人类望尘莫及,AI用算法自动生成关卡,很短时间内设置10000个关卡都没问题,人类每设计一个游戏关卡都要花费大量时间去调试。

利用对抗生成网络去完成一些关于图像生成的任务已经屡见不鲜,比如生成看起来很真实的虚拟图片或人脸图像,去掉图像上的斑点、疤痕或者人脸上的眼镜,把油画变成山水画,甚至将图片中的男性人脸变成女性人脸等。但是,利用对抗生成网络去完成基于游戏关卡而生成的新关卡,确实是一件新鲜事,换句话说,算是一种“清奇”的思路。

“基于游戏关卡探索AI认知决策,可能是一个新的研究探索方向。从机器学习角度,实际上只是做了一个生成模型或学习算法,本质上还是从已有数据产生新的数据,从已有关卡产生新的关卡而已。也许是人工智能太火,才有人把它称作游戏策划AI。”兴军亮说,人类制造这类游戏策划AI的难点是,怎么用模型去表示、学习和评估游戏关卡的效果跟人类设计的关卡的相似度,同时又极具可玩性。

AI为什么要当脍炙人口的超级马里奥游戏策划师?兴军亮表示,超级马里奥的游戏元素非常简单,AI开发者可能是想找个简单的游戏试试效果,以期在某种程度上推动AI的认知决策能力。但即便游戏策划AI在不断完善中可以做好简单的超级马里奥游戏,也不一定能直接迁移到其他更有利于验证AI的认知决策能力的复杂游戏中去。

假如AI游戏策划师设计的游戏关卡像人设计的那样好玩,那么最耗时的一部分游戏策划工作就有可能交给AI来做。不过,AI的超级马里奥游戏尚且设计得踉踉跄跄,估计这一天还有点遥远。

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