“人工智能+游戲”

寫在前面

隨著人類生活水平的日益提高，游戲正在為越來越多的人們帶去歡樂。同時，作為21世紀新興科學(xué)技術(shù)的人工智能，也正在研究人員的努力下不斷向前突破。那么，這兩列高速前進的“火車”能否接軌并行呢？下面我們將分別從“人工智能”和“游戲”這兩者的角度出發(fā)論證這兩者結(jié)合的合理性，討論兩者結(jié)合為雙方帶來的影響以及利用AI對玩家建模為游戲公司帶來的收益。

人工智能 (AI)

人工智能利用計算機和機器模仿人類思維的問題解決和決策制定能力。
雖然在過去數(shù)十年中，人工智能 (AI) 的一些定義不斷出現(xiàn)，但 John McCarthy 在 2004 年的論文 (PDF, 106 KB) (鏈接位于 IBM 外部 ) 中給出了以下定義：“這是制造智能機器，特別是智能計算機程序的科學(xué)和工程。 它與使用計算機了解人類智能的類似任務(wù)有關(guān)，但 AI 不必局限于生物可觀察的方法”。

然而，在這個定義出現(xiàn)之前數(shù)十年，人工智能對話的誕生要追溯到艾倫·圖靈 (Alan Turing) 于 1950 年發(fā)表的開創(chuàng)性工作：“計算機械和智能” (PDF，89.8 KB)（鏈接位于 IBM 外部）。 在這篇論文中，通常被譽為“計算機科學(xué)之父”的圖靈提出了以下問題：“機器能思考嗎？”由此出發(fā)，他提出了著名的“圖靈測試”，由人類審查員嘗試區(qū)分計算機和人類的文本響應(yīng)。 雖然該測試自發(fā)表之后經(jīng)過了大量的審查，但它仍然是 AI 歷史的重要組成部分，也是一種在哲學(xué)中不斷發(fā)展的概念，因為它利用了有關(guān)語言學(xué)的想法。

Stuart Russell 和 Peter Norvig 隨后發(fā)表了“人工智能：現(xiàn)代方法”（鏈接位于 IBM 外部），成為 AI 研究的主要教科書之一。 在該書中，他們探討了 AI 的四個潛在目標或定義，按照理性以及思維與行動將 AI 與計算機系統(tǒng)區(qū)分開來：

人類方法：

像人類一樣思考的系統(tǒng)
像人類一樣行動的系統(tǒng)
理想方法：

理性思考的系統(tǒng)
理性行動的系統(tǒng)
艾倫·圖靈的定義可歸入“像人類一樣行動的系統(tǒng)”類別。

以最簡單的形式而言，人工智能是結(jié)合了計算機科學(xué)和強大數(shù)據(jù)集的領(lǐng)域，能夠?qū)崿F(xiàn)問題解決。 它還包括機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等子領(lǐng)域，這些子領(lǐng)域經(jīng)常與人工智能一起提及。 這些學(xué)科由 AI 算法組成，這些算法旨在創(chuàng)建基于輸入數(shù)據(jù)進行預(yù)測或分類的專家系統(tǒng)。

參考連接：https://www.ibm.com/cn-zh/cloud/learn/what-is-artificial-intelligence

討論一下

人類是在用智慧玩游戲，無論是古時候的棋類游戲還是現(xiàn)如今風靡的視頻游戲，人們在游戲中的步步操作都需要人類“智能”的支撐。因此，從人工智能問世以來，就和游戲有著千絲萬縷的聯(lián)系，當我們創(chuàng)造出一個能夠和人一樣“玩游戲”的程序時，我們就認為這個程序擁有了某種智能。

早期的人工智能可以說是一種“形式化”的智能，研究者希望讓機器可以擁有比肩人類水平的決策能力和解題能力。而近些年，研究者卻傾向于探索讓AI去學(xué)會那些可能在人類的日常生活中很簡單但又很難去用形式化的語言描述的能力。像記住人臉，判斷周圍人的情感等等。換句話說，人工智能最終要去觸碰是人類大腦的的創(chuàng)造性和隱藏在神經(jīng)元中的抽象能力。

再看作為“第九藝術(shù)”的游戲，正是一個稀有的兼具科學(xué)與創(chuàng)造性的場景，這確實是人工智能研究的理想場景。一方面，游戲如同一個空白的畫布一樣來讓人工智能展示其創(chuàng)造力和表現(xiàn)力；另一方面，人工智能技術(shù)可以讓AI像人一樣玩游戲，甚至能在游戲中擊敗人類。

在下面幾個博客中，就讓我們從不同角度看看兩者結(jié)合的合理性。

游戲是人工智能研究的理想場景

1游戲是一個有一定難度，同時又吸引人的問題

這一點可以從游戲的“有限狀態(tài)機”理論來理解?？梢哉f大部分的游戲都可以看成一個“有限狀態(tài)機”, 我們可以抽象地將游戲中的任何一個場景視為一個狀態(tài)“S”， 在玩家執(zhí)行一個操作（或者其它一定的條件）時，游戲轉(zhuǎn)換為另一個抽象的狀態(tài)S’。而游戲的內(nèi)核，就是在玩家通過一系列的操作后，從最初始的狀態(tài)轉(zhuǎn)化成獲勝的終止狀態(tài)的過程。但是在游戲中，尋找有效狀態(tài)(或者說在游戲中可以獲勝的狀態(tài))通常都是博弈論的納什平衡，計算的復(fù)雜度是非常之高的。這種難度我們可以通過數(shù)據(jù)來感受：作為棋類游戲巨擘的“圍棋”大概有10的170次方那么多的狀態(tài)，而視頻游戲中的巨作“星際爭霸”，更是高達10的1685次方之大。要知道，我們整個宇宙的質(zhì)子的數(shù)量大概也就是是10的80次方?？梢?#xff0c;能夠解決有著這樣巨大的計算量的問題，無疑是一個驗證AI算法的能力的很好的指標。

2游戲中有很豐富的人機交互（Human-Computer Interaction, HCI)場景

游戲中，玩家與玩家間和玩家與機器間都有著多種多樣的交互方式，從顯而易見的游戲外設(shè)（比如鼠標、鍵盤、麥克風和觸摸屏），再到玩家個人的動作捕捉（體感游戲）、玩家發(fā)言（語音）和其它生物信息（如心率等）。游戲的交互性十分自由，玩家所做的一切都決定著故事的走向，故事情節(jié)之生動會讓玩家產(chǎn)生強烈的情感共鳴。這是利用人工智能進行人類情感的研究的出色的試驗場，因為游戲是人類“情感回路”的真實的場景。

所謂的“情感回路”可以理解為一種反饋系統(tǒng)：系統(tǒng)將用戶的即時情感作為一個輸入的變量，再根據(jù)所輸入的狀態(tài)經(jīng)過一系列處理，來生成出一種新的環(huán)境狀態(tài)由游戲輸出，最后又反饋給用戶。如此以來，新輸出的狀態(tài)又會影響到玩家產(chǎn)生新的情感狀況，又再次反饋給系統(tǒng)。像這樣，玩家的情感經(jīng)過“回路”一樣的一圈一圈地循環(huán)，有的時候會回歸平穩(wěn)（稱為負反饋），有的則被放大（稱為正反饋），這就稱為“情感回路”。

可以預(yù)見，如果通過人工智能技術(shù)并利用“情感回路”來研究游戲中的交互，會方便我們對人類自己的感性行為和腦中情感有進一步的了解，也有利于開發(fā)出擁有更像人類的情感的AI。對游戲來說，這些技術(shù)的發(fā)展也能讓游戲的交互變得更加有意思，讓游戲變得更加好玩，更加吸引人。

3游戲為人工智能帶來很多內(nèi)容和數(shù)據(jù)。

當今，游戲變得越來越火熱，有越來越多玩家進行游戲，而這則為人工智能研究提供了海量的內(nèi)容和數(shù)據(jù)，更有利的是，這些數(shù)據(jù)的形式多種多樣：包括但不限于音頻，視頻，圖像和文字等。這些數(shù)據(jù)無疑給人工智能算法提供卓越的研究和測試環(huán)境。舉個例子，在一個名為OpenDota的Dota 2項目中，有著了10億多場比賽數(shù)據(jù)供人工智能的研究人員去使用。

人工智能的類型 - 弱 AI 與強 AI

弱 AI 也稱為狹義的 AI 或人工狹義智能 (ANI)，是經(jīng)過訓(xùn)練的 AI，專注于執(zhí)行特定任務(wù)。 弱 AI 推動了目前我們周圍的大部分 AI。“范圍窄”可能是此類 AI 更準確的描述符，因為它其實并不弱，支持一些非常強大的應(yīng)用，如 Apple 的 Siri、Amazon 的 Alexa 以及 IBM Watson 和自主車輛。

強 AI 由人工常規(guī)智能 (AGI) 和人工超級智能 (ASI) 組成。 人工常規(guī)智能 (AGI) 是 AI 的一種理論形式，機器擁有與人類等同的智能；它具有自我意識，能夠解決問題、學(xué)習(xí)和規(guī)劃未來。 人工超級智能 (ASI) 也稱為超級智能，將超越人類大腦的智力和能力。 雖然強 AI 仍完全處于理論階段，還沒有實際應(yīng)用的例子，但這并不意味著 AI 研究人員不在探索它的發(fā)展。 ASI 的最佳例子可能來自科幻小說，如 HAL、超人以及《2001 太空漫游》電影中的無賴電腦助手。

實際上手試一下

以下是一個使用Python和機器學(xué)習(xí)庫（如scikit-learn）的簡單示例代碼，以展示如何將AI與游戲結(jié)合起來。這個示例是一個基于文本的游戲，其中AI作為玩家的對話伙伴。

首先，請確保已安裝scikit-learn庫：

pip install scikit-learn

然后，創(chuàng)建一個Python文件（例如ai_game.py），并輸入以下代碼：

import random
from sklearn.externals import joblib# 加載AI模型
model = joblib.load('ai_model.pkl')def play_game():# 初始化游戲?qū)υ?/span>print("歡迎來到我們的游戲！")user_input = input("你要做什么？")# 使用AI模型預(yù)測玩家的下一步行動prediction = model.predict([user_input])[0]# 根據(jù)預(yù)測的行動生成響應(yīng)if prediction == '問好':print("你好！歡迎來到這里。")elif prediction == '請求建議':print("我建議你嘗試玩一些新游戲。你對什么類型的游戲感興趣？")elif prediction == '表達喜好':print("好的，我會記住你喜歡玩冒險游戲。下次給你推薦一些冒險游戲。")else:print("對不起，我不明白你的意思。你可以再說一次嗎？")# 繼續(xù)游戲?qū)υ捬h(huán)play_game()# 開始游戲循環(huán)
play_game()

在這個示例中，假設(shè)你已經(jīng)訓(xùn)練了一個機器學(xué)習(xí)模型（存儲在ai_model.pkl文件中）。這個模型可以預(yù)測玩家下一步的行動，并生成相應(yīng)的響應(yīng)。在這個簡單的示例中，我們使用一個單一的分類模型（例如樸素貝葉斯分類器），并將游戲?qū)υ挃?shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。你可以根據(jù)需要使用更復(fù)雜的模型和算法。

這個示例只是一個起點。將AI與游戲結(jié)合可以帶來無限的可能性，從簡單的NPC行為到復(fù)雜的虛擬現(xiàn)實環(huán)境和動態(tài)游戲世界~~~

寫在最后

人工智能（AI）與游戲的結(jié)合可以帶來許多創(chuàng)新和有趣的可能性。以下是一些可能的影響和結(jié)果：

1. 智能NPC：AI可以用于創(chuàng)建更富有智慧和反應(yīng)靈敏的非玩家角色（NPC）。這些NPC可以更好地與玩家互動，提供更豐富多樣的任務(wù)和挑戰(zhàn)，甚至能學(xué)習(xí)玩家的行為和策略，使游戲體驗更加真實和引人入勝。

2. 個性化游戲體驗：通過AI，游戲可以根據(jù)玩家的個人喜好、游戲風格和歷史行為數(shù)據(jù)進行個性化設(shè)置。例如，AI可以分析玩家的游戲行為，然后調(diào)整游戲難度、獎勵機制等，以保持玩家的興趣和挑戰(zhàn)性。
   

3. 智能敵人：在戰(zhàn)斗游戲中，具有AI的敵人可以以更復(fù)雜的方式進行戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃和動作預(yù)測，使戰(zhàn)斗更具挑戰(zhàn)性和樂趣。AI敵人可以進行反制玩家的攻擊模式，采取出乎意料的行動，增加游戲的不可預(yù)測性。
   

4. 智能助手：AI可以作為玩家的智能助手，提供各種形式的幫助。例如，AI可以提供游戲策略建議、任務(wù)導(dǎo)航、自動角色管理等功能，使游戲更易于上手和操作。
   

5. 動態(tài)世界：通過AI，游戲世界可以更具動態(tài)性和實時性。例如，AI可以影響游戲中的事件、天氣、季節(jié)變化等，使游戲世界更加真實和生動。
   

6. 創(chuàng)新的游戲類型：AI與游戲的結(jié)合還可以催生出全新的游戲類型。例如，AI可以用于創(chuàng)建具有真實情感和行為的虛擬角色，使角色扮演游戲（RPG）更加真實和深入；AI也可以用于生成具有挑戰(zhàn)性的關(guān)卡和任務(wù)，使平臺游戲更具挑戰(zhàn)性和樂趣。
   

7. AI生成內(nèi)容：AI可以用于生成游戲內(nèi)的藝術(shù)、音樂、故事情節(jié)等內(nèi)容。這可以極大地擴展游戲的可玩性和深度，同時為玩家提供全新的游戲體驗。
   

8. AI學(xué)習(xí)與進化：AI可以在游戲中學(xué)習(xí)和進化。例如，AI玩家可以學(xué)習(xí)并改進其策略，甚至可以通過觀察其他玩家的行為來學(xué)習(xí)新的策略。這可以使游戲更具挑戰(zhàn)性和持久吸引力。
   

9. 社交互動：AI還可以用于增強游戲內(nèi)的社交互動。例如，AI可以作為社交中介，幫助玩家建立社區(qū)、進行語言翻譯等。這可以使游戲更具社交性和吸引力。
   

10. 虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實：AI可以與虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)結(jié)合，提供更加沉浸式的游戲體驗。例如，AI可以用于創(chuàng)建逼真的環(huán)境模擬和物理效果，使玩家仿佛身臨其境。

11. 健康與教育：AI游戲也可以用于健康和教育領(lǐng)域。例如，AI可以用于創(chuàng)建具有健康目標的運動游戲（如健身游戲），或者用于教育領(lǐng)域，通過游戲化的方式提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。
    

12. 預(yù)測與分析：AI還可以用于預(yù)測和分析玩家的行為和趨勢。例如，AI可以通過分析大量數(shù)據(jù)來預(yù)測哪些游戲會受到歡迎，或者預(yù)測玩家的流失可能性，從而幫助開發(fā)者做出更好的決策。
    

13. 自動化與優(yōu)化：AI可以用于自動化和優(yōu)化游戲開發(fā)流程。例如，AI可以自動生成關(guān)卡設(shè)計、角色模型等，或者優(yōu)化游戲的性能和用戶體驗。
    

14. 公平競技：AI還可以用于創(chuàng)建更加公平的競技環(huán)境。例如，AI可以在線評估玩家的技能水平，然后匹配相近水平的玩家進行競技，從而提高競技的公平性和樂趣。
    

15. AI創(chuàng)作：最后，AI還可以用于創(chuàng)作全新的游戲故事線和角色背景等元素。這將為游戲開發(fā)者提供更多的創(chuàng)意可能性，同時為玩家?guī)砣碌挠螒蝮w驗。
    

綜上所述，人工智能與游戲的結(jié)合將為游戲產(chǎn)業(yè)帶來巨大的創(chuàng)新和變革，為玩家提供更加豐富、多樣化和沉浸式的游戲體驗。