資料介紹
作者 Michael Matuschek
前言
除了純粹的多人游戲(玩家體驗主要取決于真人對手),人工智能 (AI) 是游戲設(shè)計的根本支柱。然而,商業(yè)游戲設(shè)計中的人工智能與一般意義上的AI有有著云泥之別:AI在象棋、圍棋或星際爭霸等游戲中勢如破竹,輕松碾壓頂尖選手,而其在商業(yè)游戲中的應(yīng)用則不然。這里的情況截然不同:如果AI所向披靡,則會很快讓玩家灰心泄氣;而若其能力不濟,無法與玩家勢均力敵,則會讓游戲索然無味。
有鑒于此,目前業(yè)界將目光放在了自適性AI上。這種技術(shù)能夠根據(jù)個別玩家的游戲風(fēng)格及水平進(jìn)行調(diào)整,為廣大玩家呈現(xiàn)既富挑戰(zhàn)又充滿成就感的體驗,即達(dá)到“興奮點”。這項所謂的“高度個性化”技術(shù)能夠吸引超廣泛的潛在玩家,從而取得豐碩的商業(yè)成果。
游戲中的AI
游戲中的AI主要用來操縱玩家之外的角色,比如確定敵人的攻擊套路。在早期的電腦游戲中,難度級別主要在于增加更多對手或增強對手的能力,讓其造成更多傷害或更快地移動。單純的腳本或規(guī)則限定了游戲形態(tài),不免顯得機械枯燥—玩家的表現(xiàn)無足輕重,而游戲的版本決定了一切。在較為復(fù)雜的游戲(如 策略性游戲)中,這種蹩腳的AI也很常見,而其功用無非是為AI的缺陷“遮羞”: 通過獲得更多的初始資源或更快地構(gòu)建單元,否則無法與一流的玩家相匹敵。
自適性人工智能,為玩家創(chuàng)造絕佳體驗
自適性AI的發(fā)展有賴于近年來的技術(shù)進(jìn)步—現(xiàn)代計算機和游戲機的圖像質(zhì)量大幅提升,AI本身也有了長足的進(jìn)步。依托強勁的處理器和更大的內(nèi)存,游戲領(lǐng)域的精良算法已今非昔比。云游戲的發(fā)展趨勢讓游戲AI的突飛猛進(jìn)指日可待。Google Stadia或GeforceNow等服務(wù)通過寬帶直接將游戲串流到終端設(shè)備,讓游戲擺脫本地硬件的束縛。這樣游戲就能利用無限的云計算能力,實現(xiàn)高級的AI形態(tài)。
與玩家能力相匹配
鑒于這些技術(shù)發(fā)展,刻板的難度級別已顯得不合時宜。如今的挑戰(zhàn)在于打造既滿足不同玩家水平又具備不同風(fēng)格的游戲。
玩家可分為兩類:“休閑”型—放松身心,注重游戲情節(jié)和視覺效果;“征服”型—尋求挑戰(zhàn)和成就感。
因此,如今的自適性AI已經(jīng)能夠評估玩家的獲勝率(“輸?shù)粲螒虻陌俜直取保矣昧四男┘记色@勝(“首選的Y武器”這樣就不僅能夠調(diào)整AI對手的能力(比如讓其或多或少地虛發(fā)), 還能夠調(diào)整其游戲策略。舉例來說,如果玩家喜歡用長程武器,AI對手就能改成徒手搏斗以增強挑戰(zhàn)性。
保持并增進(jìn)沉浸式體驗
游戲設(shè)計的重點始終在于在游戲界面的界限內(nèi)營造沉浸式的體驗。如果賽車游戲過于單調(diào),設(shè)計者就應(yīng)當(dāng)讓對手少犯錯或更激進(jìn)地超車,從而更加精彩程度。而一旦對手的車速突然超過此前約定的,玩家就會覺得有失公平,并很快失去興趣。
打造奇特的體驗
自適性AI會研習(xí)玩家的游戲行為,這也開啟了另一個可行方案,而且可讓游戲更加引人入勝:模仿玩家行為。比如,在賽車游戲中,AI可以模仿玩家車手的操縱方式。這讓普通玩家能夠在假定的實際比賽情境中與大咖對手短兵相接,一較高下。
再舉一個例子,電競的職業(yè)選手可以打造具有其獨特游戲風(fēng)格的“AI化身”并進(jìn)行商業(yè)銷售,這讓廣大玩家能夠與這位大咖切磋技藝,而不用實際參加對抗大咖的多人游戲。
這一全新AI模式的推出為現(xiàn)有的游戲平添了挑戰(zhàn)性,但也是增進(jìn)游戲商業(yè)壽命的機會。這樣一來,即便玩家闖關(guān)成功或研究了所有策略,也不會對游戲喪失興趣。
總結(jié)
從刻板的難度級別到高級的自適應(yīng)性AI算法,AI經(jīng)歷了一段漫長的發(fā)展歷程。當(dāng)前的目標(biāo)在于,為廣大玩家提供滿意的體驗,延長游戲的壽命并實現(xiàn)最優(yōu)的投資回報率。硬件以及云游戲服務(wù)方面的長足進(jìn)步為高度個性化游戲,甚至獨特游戲風(fēng)格“化身”開啟了無限可能,成就了獨一無二的游戲體驗。
Michael Matuschek是一位資深數(shù)據(jù)專家,來自德國杜塞爾多夫, 擁有計算機科學(xué)碩士學(xué)位和計算語言學(xué)博士學(xué)位, 曾從事過多個行業(yè)的各種自然語言處理項目和學(xué)術(shù)界的工作, 涵蓋的主題包括評論的情感分析、客戶電子郵件分類和本體富集。
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