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写在前面
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写在前面
随着人类生活水平的日益提高游戏正在为越来越多的人们带去欢乐。同时作为21世纪新兴科学技术的人工智能也正在研究人员的努力下不断向前突破。那么这两列高速前进的“火车”能否接轨并行呢下面我们将分别从“人工智能”和“游戏”这两者的角度出发论证这两者结合的合理性讨论两者结合为双方带来的影响以及利用AI对玩家建模为游戏公司带来的收益。 人工智能 (AI)
人工智能利用计算机和机器模仿人类思维的问题解决和决策制定能力。 虽然在过去数十年中人工智能 (AI) 的一些定义不断出现但 John McCarthy 在 2004 年的论文 (PDF, 106 KB) (链接位于 IBM 外部 ) 中给出了以下定义“这是制造智能机器特别是智能计算机程序的科学和工程。 它与使用计算机了解人类智能的类似任务有关但 AI 不必局限于生物可观察的方法”。
然而在这个定义出现之前数十年人工智能对话的诞生要追溯到艾伦·图灵 (Alan Turing) 于 1950 年发表的开创性工作“计算机械和智能” (PDF89.8 KB)链接位于 IBM 外部。 在这篇论文中通常被誉为“计算机科学之父”的图灵提出了以下问题“机器能思考吗”由此出发他提出了著名的“图灵测试”由人类审查员尝试区分计算机和人类的文本响应。 虽然该测试自发表之后经过了大量的审查但它仍然是 AI 历史的重要组成部分也是一种在哲学中不断发展的概念因为它利用了有关语言学的想法。
Stuart Russell 和 Peter Norvig 随后发表了“人工智能现代方法”链接位于 IBM 外部成为 AI 研究的主要教科书之一。 在该书中他们探讨了 AI 的四个潜在目标或定义按照理性以及思维与行动将 AI 与计算机系统区分开来
人类方法
像人类一样思考的系统 像人类一样行动的系统 理想方法
理性思考的系统 理性行动的系统 艾伦·图灵的定义可归入“像人类一样行动的系统”类别。
以最简单的形式而言人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域能够实现问题解决。 它还包括机器学习和深度学习等子领域这些子领域经常与人工智能一起提及。 这些学科由 AI 算法组成这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。
参考连接https://www.ibm.com/cn-zh/cloud/learn/what-is-artificial-intelligence
讨论一下
人类是在用智慧玩游戏无论是古时候的棋类游戏还是现如今风靡的视频游戏人们在游戏中的步步操作都需要人类“智能”的支撑。因此从人工智能问世以来就和游戏有着千丝万缕的联系当我们创造出一个能够和人一样“玩游戏”的程序时我们就认为这个程序拥有了某种智能。
早期的人工智能可以说是一种“形式化”的智能研究者希望让机器可以拥有比肩人类水平的决策能力和解题能力。而近些年研究者却倾向于探索让AI去学会那些可能在人类的日常生活中很简单但又很难去用形式化的语言描述的能力。像记住人脸判断周围人的情感等等。换句话说人工智能最终要去触碰是人类大脑的的创造性和隐藏在神经元中的抽象能力。
再看作为“第九艺术”的游戏正是一个稀有的兼具科学与创造性的场景这确实是人工智能研究的理想场景。一方面游戏如同一个空白的画布一样来让人工智能展示其创造力和表现力另一方面人工智能技术可以让AI像人一样玩游戏甚至能在游戏中击败人类。
在下面几个博客中就让我们从不同角度看看两者结合的合理性。
游戏是人工智能研究的理想场景
1游戏是一个有一定难度同时又吸引人的问题
这一点可以从游戏的“有限状态机”理论来理解。可以说大部分的游戏都可以看成一个“有限状态机”, 我们可以抽象地将游戏中的任何一个场景视为一个状态“S” 在玩家执行一个操作或者其它一定的条件时游戏转换为另一个抽象的状态S’。而游戏的内核就是在玩家通过一系列的操作后从最初始的状态转化成获胜的终止状态的过程。但是在游戏中寻找有效状态(或者说在游戏中可以获胜的状态)通常都是博弈论的纳什平衡计算的复杂度是非常之高的。这种难度我们可以通过数据来感受作为棋类游戏巨擘的“围棋”大概有10的170次方那么多的状态而视频游戏中的巨作“星际争霸”更是高达10的1685次方之大。要知道我们整个宇宙的质子的数量大概也就是是10的80次方。可见能够解决有着这样巨大的计算量的问题无疑是一个验证AI算法的能力的很好的指标。
2游戏中有很丰富的人机交互Human-Computer Interaction, HCI)场景
游戏中玩家与玩家间和玩家与机器间都有着多种多样的交互方式从显而易见的游戏外设比如鼠标、键盘、麦克风和触摸屏再到玩家个人的动作捕捉体感游戏、玩家发言语音和其它生物信息如心率等。游戏的交互性十分自由玩家所做的一切都决定着故事的走向故事情节之生动会让玩家产生强烈的情感共鸣。这是利用人工智能进行人类情感的研究的出色的试验场因为游戏是人类“情感回路”的真实的场景。
所谓的“情感回路”可以理解为一种反馈系统系统将用户的即时情感作为一个输入的变量再根据所输入的状态经过一系列处理来生成出一种新的环境状态由游戏输出最后又反馈给用户。如此以来新输出的状态又会影响到玩家产生新的情感状况又再次反馈给系统。像这样玩家的情感经过“回路”一样的一圈一圈地循环有的时候会回归平稳称为负反馈有的则被放大称为正反馈这就称为“情感回路”。
可以预见如果通过人工智能技术并利用“情感回路”来研究游戏中的交互会方便我们对人类自己的感性行为和脑中情感有进一步的了解也有利于开发出拥有更像人类的情感的AI。对游戏来说这些技术的发展也能让游戏的交互变得更加有意思让游戏变得更加好玩更加吸引人。
3游戏为人工智能带来很多内容和数据。
当今游戏变得越来越火热有越来越多玩家进行游戏而这则为人工智能研究提供了海量的内容和数据更有利的是这些数据的形式多种多样包括但不限于音频视频图像和文字等。这些数据无疑给人工智能算法提供卓越的研究和测试环境。举个例子在一个名为OpenDota的Dota 2项目中有着了10亿多场比赛数据供人工智能的研究人员去使用。
人工智能的类型 - 弱 AI 与强 AI
弱 AI 也称为狭义的 AI 或人工狭义智能 (ANI)是经过训练的 AI专注于执行特定任务。 弱 AI 推动了目前我们周围的大部分 AI。“范围窄”可能是此类 AI 更准确的描述符因为它其实并不弱支持一些非常强大的应用如 Apple 的 Siri、Amazon 的 Alexa 以及 IBM Watson 和自主车辆。
强 AI 由人工常规智能 (AGI) 和人工超级智能 (ASI) 组成。 人工常规智能 (AGI) 是 AI 的一种理论形式机器拥有与人类等同的智能它具有自我意识能够解决问题、学习和规划未来。 人工超级智能 (ASI) 也称为超级智能将超越人类大脑的智力和能力。 虽然强 AI 仍完全处于理论阶段还没有实际应用的例子但这并不意味着 AI 研究人员不在探索它的发展。 ASI 的最佳例子可能来自科幻小说如 HAL、超人以及《2001 太空漫游》电影中的无赖电脑助手。
实际上手试一下
以下是一个使用Python和机器学习库如scikit-learn的简单示例代码以展示如何将AI与游戏结合起来。这个示例是一个基于文本的游戏其中AI作为玩家的对话伙伴。
首先请确保已安装scikit-learn库
pip install scikit-learn然后创建一个Python文件例如ai_game.py并输入以下代码
import random
from sklearn.externals import joblib# 加载AI模型
model joblib.load(ai_model.pkl)def play_game():# 初始化游戏对话print(欢迎来到我们的游戏)user_input input(你要做什么)# 使用AI模型预测玩家的下一步行动prediction model.predict([user_input])[0]# 根据预测的行动生成响应if prediction 问好:print(你好欢迎来到这里。)elif prediction 请求建议:print(我建议你尝试玩一些新游戏。你对什么类型的游戏感兴趣)elif prediction 表达喜好:print(好的我会记住你喜欢玩冒险游戏。下次给你推荐一些冒险游戏。)else:print(对不起我不明白你的意思。你可以再说一次吗)# 继续游戏对话循环play_game()# 开始游戏循环
play_game()在这个示例中假设你已经训练了一个机器学习模型存储在ai_model.pkl文件中。这个模型可以预测玩家下一步的行动并生成相应的响应。在这个简单的示例中我们使用一个单一的分类模型例如朴素贝叶斯分类器并将游戏对话数据作为训练数据。你可以根据需要使用更复杂的模型和算法。
这个示例只是一个起点。将AI与游戏结合可以带来无限的可能性从简单的NPC行为到复杂的虚拟现实环境和动态游戏世界~~~
写在最后
人工智能AI与游戏的结合可以带来许多创新和有趣的可能性。以下是一些可能的影响和结果
智能NPCAI可以用于创建更富有智慧和反应灵敏的非玩家角色NPC。这些NPC可以更好地与玩家互动提供更丰富多样的任务和挑战甚至能学习玩家的行为和策略使游戏体验更加真实和引人入胜。 个性化游戏体验通过AI游戏可以根据玩家的个人喜好、游戏风格和历史行为数据进行个性化设置。例如AI可以分析玩家的游戏行为然后调整游戏难度、奖励机制等以保持玩家的兴趣和挑战性。智能敌人在战斗游戏中具有AI的敌人可以以更复杂的方式进行战术规划和动作预测使战斗更具挑战性和乐趣。AI敌人可以进行反制玩家的攻击模式采取出乎意料的行动增加游戏的不可预测性。智能助手AI可以作为玩家的智能助手提供各种形式的帮助。例如AI可以提供游戏策略建议、任务导航、自动角色管理等功能使游戏更易于上手和操作。动态世界通过AI游戏世界可以更具动态性和实时性。例如AI可以影响游戏中的事件、天气、季节变化等使游戏世界更加真实和生动。创新的游戏类型AI与游戏的结合还可以催生出全新的游戏类型。例如AI可以用于创建具有真实情感和行为的虚拟角色使角色扮演游戏RPG更加真实和深入AI也可以用于生成具有挑战性的关卡和任务使平台游戏更具挑战性和乐趣。AI生成内容AI可以用于生成游戏内的艺术、音乐、故事情节等内容。这可以极大地扩展游戏的可玩性和深度同时为玩家提供全新的游戏体验。AI学习与进化AI可以在游戏中学习和进化。例如AI玩家可以学习并改进其策略甚至可以通过观察其他玩家的行为来学习新的策略。这可以使游戏更具挑战性和持久吸引力。社交互动AI还可以用于增强游戏内的社交互动。例如AI可以作为社交中介帮助玩家建立社区、进行语言翻译等。这可以使游戏更具社交性和吸引力。虚拟现实与增强现实AI可以与虚拟现实VR和增强现实AR技术结合提供更加沉浸式的游戏体验。例如AI可以用于创建逼真的环境模拟和物理效果使玩家仿佛身临其境。 健康与教育AI游戏也可以用于健康和教育领域。例如AI可以用于创建具有健康目标的运动游戏如健身游戏或者用于教育领域通过游戏化的方式提高学生的学习效果。预测与分析AI还可以用于预测和分析玩家的行为和趋势。例如AI可以通过分析大量数据来预测哪些游戏会受到欢迎或者预测玩家的流失可能性从而帮助开发者做出更好的决策。自动化与优化AI可以用于自动化和优化游戏开发流程。例如AI可以自动生成关卡设计、角色模型等或者优化游戏的性能和用户体验。公平竞技AI还可以用于创建更加公平的竞技环境。例如AI可以在线评估玩家的技能水平然后匹配相近水平的玩家进行竞技从而提高竞技的公平性和乐趣。AI创作最后AI还可以用于创作全新的游戏故事线和角色背景等元素。这将为游戏开发者提供更多的创意可能性同时为玩家带来全新的游戏体验。综上所述人工智能与游戏的结合将为游戏产业带来巨大的创新和变革为玩家提供更加丰富、多样化和沉浸式的游戏体验。
