2005 年，林俊杰在《編號89757》里唱道“模仿人類的機(jī)器，真實的皮膚有溫度，甚至能呼吸”。

2017 年，李克勤在《C3PO》里唱道“但我是鋼鐵外殼你介意嗎，我沒時尚造型但落力護(hù)花”。

兩首歌，相隔十二年，同樣以機(jī)器報答主角，作詞人將機(jī)器人AI化、情感化到極致。差別的是，現(xiàn)實生活中AI的研究早已不局限在機(jī)器人這一單一命題上，而是向多個標(biāo)的目的延伸，呈全面開花之勢，游戲就是其中一個。

從 1997 年深藍(lán)擊敗當(dāng)時等級分排名世界第一的棋手加里·卡斯帕羅夫，到AlphaGo先后擊敗圍棋天才棋手李世石和柯潔，再到OpenAI戰(zhàn)勝DOTA職業(yè)選手Danil，AI在游戲領(lǐng)域不停刷新著存在感，逐漸走進(jìn)大眾的視野。

AI與游戲的結(jié)合是彼此選擇的結(jié)果

從教育到醫(yī)療，從圖像識別到自然語言處理，AI的概念已經(jīng)火熱了許久，但是真正實現(xiàn)落地的領(lǐng)域還不是很廣泛。雖然AI已經(jīng)成功做到用幾十秒的時間寫出新聞稿，但轟動最大的事情，還得是戰(zhàn)勝棋手、打敗職業(yè)電競選手。可為什么它偏偏在游戲領(lǐng)域獲得的關(guān)注度最高?究竟是AI選擇了游戲，還是游戲選擇了AI?AI又能給游戲行業(yè)帶來怎樣的影響?我們不妨事從以下幾個角度思考這些問題。

首先，從玩家角度出發(fā)，AI可以化身高玩，成為神對手或神隊友，提高游戲趣味性。追溯歷史就會發(fā)現(xiàn)，那些出現(xiàn)在 90 年代電子游戲中的“愚蠢NPC們”常常讓玩家哭笑不得，對游戲樂趣的體驗不盡然。與此同時，與玩家進(jìn)行棋類對戰(zhàn)的“電腦玩家”表示也不盡如人意。筆者曾在學(xué)習(xí)機(jī)上與“電腦(困難)”大戰(zhàn)五子棋三回合。為什么只有三個回合?因為在對戰(zhàn)第三個回合時，我發(fā)現(xiàn)只要將一步棋落在某個角落里，電腦對手就會將之后所有的棋子圍著它擺放。直到你連成四個棋子后，高冷的電腦對手才會搭理你。于是，贏一盤棋變得如此簡單。哪怕是現(xiàn)在紅得發(fā)紫的王者榮耀，人機(jī)對戰(zhàn)里的對手也還是顯得太過稚嫩。

所以，在所有事物都在向前飛奔發(fā)展的時候，游戲自然也不能落于人后?！半娔X玩家”在游戲中有著帶領(lǐng)玩家從入門走向進(jìn)階的使命，若是自身都停留在入門的水平，也就無法提升玩家的游戲樂趣。因此，游戲開發(fā)者還需要制止電腦成為“豬隊友”，而AI就是一個很好的幫忙。

而早期電子游戲中的“人工智能”只是由代碼和命令結(jié)合而成的“偽智能”，NPC們的更多行為只是由行為樹決定的，并不具有學(xué)習(xí)能力。但如今出現(xiàn)的AlphaGo、OpenAI則有更精密的算法和學(xué)習(xí)能力，這類技術(shù)的加入必會增加游戲的可玩性，提高玩家的滿意度。

其次，從游戲產(chǎn)品角度出發(fā)，AI可以使其更加精致。正如我們所感知到的，電競行業(yè)正處在如火如荼的發(fā)展進(jìn)程中。易不雅觀智庫的數(shù)據(jù)表白， 2016 年中國電子競技市場規(guī)模已達(dá)到 236 億元，預(yù)計這一數(shù)據(jù)在 2017 年會達(dá)到 400 億。并且有數(shù)據(jù)表白，在某些情況下，一場LOL的職業(yè)賽吸引到的不雅觀眾數(shù)量已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過一場NBA決賽的不雅觀看人數(shù)，這在NBA依舊霸屏體育頻道的時代是不行思議的。除此之外，電競更是成為 2022 年杭州亞運會的正式角逐項目。上述種種表示出的不但是電競的火熱，更暗示了公平性在電競行業(yè)的重要性。而人工智能在游戲領(lǐng)域的其中一種形態(tài)就是反作弊系統(tǒng)。人工智能機(jī)器可通過檢測玩家的行為，分析出異常情況，來制止某些玩家使用作弊手段來獲得勝利，保證游戲的公平性。

同時，對于游戲開發(fā)者來說，人工智能無疑是一個智囊助理。場景的安插、人物動作的設(shè)計、質(zhì)感的表示等，都需要細(xì)致的調(diào)整工作，若交給人工制作，則需要花費大量精力和時間，而人工智能對數(shù)據(jù)的絕對把控能力使它在從事此類工作時擁有巨大的優(yōu)勢。因此，AI加入游戲設(shè)計后，設(shè)計師需要做的就是模擬出結(jié)果，然后交由程序員設(shè)計出必然的算法，至于磨人的微調(diào)工作，交給AI就好了。

但如果AI技術(shù)運用到游戲里僅僅是為了完成大量重復(fù)工作的話，不免難免顯得有點大材小用。其實，從AI角度出發(fā)，它在游戲中落地也是為了對自身進(jìn)行優(yōu)化。

因為，游戲中的場景是虛擬的，但是這對于AI來說并不重要。游戲通過采集眾多玩家的行為信息來組成龐大的數(shù)據(jù)庫，從而給AI學(xué)習(xí)創(chuàng)造了合適的條件和環(huán)境，普林斯頓大學(xué)的人工智能自動駕駛汽車項目就是一個實例。開發(fā)者將人工智能投放到游戲《GTA5》中，該款游戲的高仿真度使得AI可以在游戲環(huán)境中不停得到訓(xùn)練，從而在面對差別的燈光、氣候、路況等條件時，能夠做出最優(yōu)的反應(yīng)。最終，研究人員成功開發(fā)出一項名叫DeepDrive的自動駕駛模擬器。