姿势分子：当AI学会思考 我们还能欢乐地玩游戏么？

导语：事实上“题库”确实是在不断地扩大。机能的提升、玩家对游戏要求的提高、沙盒游戏的盛行等原因都使游戏世界渐趋宏大，可以与玩家互动的环境与角色数量都在大幅上升，这就导致交互内容、也就是游戏中可能出现的情况

  事实上“题库”确实是在不断地扩大。机能的提升、玩家对游戏要求的提高、沙盒游戏的盛行等原因都使游戏世界渐趋宏大，可以与玩家互动的环境与角色数量都在大幅上升，这就导致交互内容、也就是游戏中可能出现的情况越来越多。为了应对更为复杂的游戏环境，游戏AI的制作者必须事无巨细地将任何时间任何情况任何人物所做的任何事情都写入“题库”，并且让AI对这里的所有情况都作出回应，这就致使哪怕是优化得再好的AI，其程序代码也是长得令人头晕目眩，编写和维护的难度极高，开发成本上涨的同时花样繁多的bug也是接踵而至，而复杂的构成使得为游戏AI查缺补漏的周期甚至可能长达数月，对很多游戏而言，几个月便意味着生命周期已步入尾声了，任何的改善都是为时已晚(别看了，育碧，说的就是你)。

  任何复杂的AI程序设计，都不足以概括所有的情况，对RPG游戏而言，能维持好剧情里出现的角色不出问题就很好了，路人也就是路过打个招呼的级别，于是在当今的“沙盒游戏”中，大部分的路人完全不像是活物，不过是在街上游荡的空壳，是充实背景的材料。

  再说到“答案库“的错漏，就不得不提及下面这位：

  核弹狂魔甘地

  《文明》系列玩家们都不会对核弹狂魔甘地这个梗感到陌生：《文明》的AI行为倾向是简单地用1-12的数值来代表的，在初代《文明》中，在现实世界一直提倡“非暴力”的甘地的“侵略指数”被设定为最低的1，几乎不会对别的国家发动战争。然而在游戏中采用“民主政体”后“侵略指数”会下降2点，对别的领导人来说没什么问题，只是甘地本来就是1，再下降2点后就变成了-1，数据溢出导致侵略指数变为了数值设置的上限255，圣雄甘地一跃变为战争狂人大炸逼。这反差莫名地产生了喜剧效果，于是开发组为了致敬这一事件，在后来的文明系列中也照样将甘地塑造为一个核弹狂。这虽然是一个个例，却也折射出由简单数值控制的AI很可能会因为小疏忽导致严重的问题。

  明日的曙光

  如果说别的问题都可以通过投入更多的人力物力还是可以在很大程度上解决的话，那也还有个悬而未决的问题：游戏AI实在是太不像人了。用回前面的比喻，AI解决问题的方式就像是在试卷上每题都用标准答案写就，哪怕有问题也类似于其他每题都全对却有一题直接空白，这很明显不是人类的手笔。AI只能简单地应对状况，要是情况超出设计者的设计，就会莫名其妙地犯蠢：在围棋中是下出一步瞎棋白白送子、在体育游戏中是队友突然挡在玩家的去路上、在MOBA游戏中则是一味遵循逃跑的指令而忽视半途杀出的玩家，这些都是很影响玩家体验的情况。传统AI设计得再好，也模仿不出人类的感情(此处应有BGM：画着你，画不出你的骨骼……)。

  有没有可能让AI表现得更像人呢?本文开头说到的围棋程序正是解决这一困境的曙光：AI用人类的方式来学习，从而表现自然更接近人类，其结果同样是相当成功的。可以看看中国围棋等级分排名第一的柯洁对于AlphaGo与樊麾棋局的评价：

  “这五盘棋我也仔细地看了一眼，但我没看名字，不知道谁执黑谁执白，完全看不出谁是AI。感觉就像是一个真正的人类下的棋一样。该弃的地方也会弃，该退出的地方也会退出，非常均衡的一个棋风，真是看不出来出自程序之手。因为之前的ZEN那样的程序，经常会莫名其妙的抽风，突然跑到一个无关紧要的地方下棋。它这个不会。它知道哪个地方重要，会在重要的地方下棋，不会突然短路。这一点是非常厉害的。”

  既然这种方法能让AI表现如同人类，那有没有可能把这种方式移植到游戏上来呢?答案是：有，而且已经有人试过了。无独有偶，进行这次尝试的不是别人，正是开发AlphaGo的DeepMind公司。

  AI所测试的部分游戏

（编辑：二游网_345游戏网）

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