数字游戏：人工智能背景下的发展探究

唐煜佳

摘 要：随着人工智能技术的不断发展，人脸识别、语音识别、机器人等技术已经逐步进入人类的现实生活中，并带来实用性生活向体验式生活的转型。而游戏也已成为新生活的重要组成部分，因此，对当前游戏发展进行探究并预测其在未来一段时间内的走向是有必要的。本文首先给出游戏在人工智能下的定义，再介绍游戏人工智能的工作原理，并对高自由度游戏的开发进行预测和评估，最后展望了游戏未来的发展趋势。

关键词：数字游戏 人工智能 游戏人工智能

随着对遗传算法、深度学习、博弈树等方面的深入研究，人工智能在很多领域有了新的发展突破，科技已经带给人类新的体验：Siri、小冰等能与人类进行语音交流，简化并解决生活中的常见问题，带来更多彩的生活元素。这种精神世界的冲击同样表现在游戏的发展与变革之中（例如AlphaGo在围棋上战胜了李世石），同时人类已经对游戏提出了更高的要求，不仅仅满足于精美的画面和人物模型，还注重于对自身体验和游戏真实性的追求。

一、游戏人工智能的含义

从阿兰·图灵设计出第一个博弈程序开始，国际象棋、围棋、纸牌等游戏相继出现具有开创性的游戏人工智能，如今游戏人工智能已经成为游戏中不可或缺的一部分，并逐渐深化人类在游戏中的独特感受。简单来说，游戏人工智能（游戏AI）就是在游戏中电脑的“自我思考”，通过模仿人类的行为动作和心理感知并进行自我调节，使展现出的结果更符合人类的思维方式。

二、游戏AI的工作原理

1.个体智能系统和群体智能系统

游戏AI从功划分能上可分为个体人工智能和群体人工智能。所谓个体人工智能就是控制游戏中每一个非玩家角色的行为轨迹，可以充当玩家的队友、敌人或者是一些推动剧情发展的人物。如果将个体人工智能看作一个个独立的士兵，那么群体人工智能就是军师一般的存在。它根据环境变化同时控制多个个体，进行战略部署和战术规划，而不再局限于个体。例如，在《植物大战僵尸》中，每一轮都有一波僵尸袭来，可以说是群体智能系统的控制，在每一波僵尸中，都有形态外貌不同于其他的僵尸有着不同的步调和行为举措，这可说是个体智能系统的控制。总之，两者相辅相成，既能满足游戏性和可玩性需求又能避免额外的成本开支。

2.定性AI和非定性AI

游戏中可以看到一些轨迹预定、行为可预知的NPC，称为定性AI，它们的行为是可预测的、没有不确定性。与之相反的另一部分NPC则称为非定性AI，它们的行为往往难以预测，是通过在游戏中模仿玩家操作生成的。

游戏中常用到的是定性AI，它们原理简单，便于程序员进行编程与维修检测，成本低并且效率高。但由于其刻板的轨迹和行为，它们常缺乏灵活性，不能给玩家带来“沉浸感”。而非定性AI能弥补这一缺漏，它们能模仿玩家行为，可能一开始它们的行为清单还是一片空白，但是在游戏世界逐渐摸索的过程中，形成不同于定性AI的新行为，给人难以预测之感。如果将这两者结合，则能充分利用彼此的优势，更能够带来独特的体验。

3.AI的实现方式

从AI的实现方式来看，可分为两种，编程实现与学习实现。目前游戏中主要应用的是工程学方法，即使用编程技术来对AI进行控制。第二种是模拟法，相比于编程实现，模拟法显得人工智能更有自主学习性，能够通过不同的环境、面对不同类型的玩家进行自身的学习和调整，实现游戏的自我调控。如果面对一个复杂且角色众多的游戏，使用编程法就会显得很复杂，且必然会存在各种漏洞需要在游戏过程中发现与修正。而采用模拟法，即使一开始存在不足，但通过它的自主学习，进行逐步调整，可能在每一次运行中游戏系统就会得到修正，但这个过程需要大量的游戏数据供其学习。因此虽然模拟法有众多优势，但限于技术原因与成本问题，如今仍以编程法作为最主要的实现方式，如目前CS、王者荣耀等众多PC端或手机版RPG游戏中的robot都是采用简单的编程实现的。

4.高自由度游戏开发的预测和评估

当今的很多游戏已经做到了有优质的画面和精彩的剧情，但不足的是，有限定的系统和简单的逻辑已经不能满足人们对于游戏精神上的需求。游戏不仅仅是一种娱乐方式，在未来更有可能是一种对内心世界的映射。人们要在游戏中获得满足感和慰藉，则更需要游戏开发者设计出来的程序将玩家引入那个虚拟的空间，用更真实的效果，更智能的操作，为体验者创造一个虚拟的精神世界。那么，高自由度的游戏将会成为未来的一个主流，游戏中不仅仅有更广阔的世界，更开放性的操作，亦有完整的世界观和道德观，虚实结合，而不是单纯的虚构。 总之，未来的游戏总会向人类内心需求方向所发展。

综上所述，人工智能的研究推动了数字游戏的发展，用编程和模拟法实现对定性AI和非定性AI的控制，在个体智能系统和群体智能系统的调控下，实现了游戏的整体性和NPC的个性，極大地满足了玩家的游戏需求。在未来，游戏要有更好的发展，则需趋向大众的精神世界，在满足需求的同时，获得更大的经济收益。

参考文献：

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