你的记忆中 ， 有一个蹦跳着顶蘑菇的超级玛丽吗？这个1985年“出生” ， 头戴红帽子、身穿蓝色背带裤的管道工 ， 万万想不到 ， 自己有一天竟会被AI操控冒险历程 。 近日 ， 来自多特蒙德大学、美国西南大学等学校的六位研究者开发了一款AI ， 能自动“设计”海量的超级马里奥关卡 ， 试着让游戏由易入难 ， 让玩家“沉迷其中” 。
那么AI是如何“幕后策划”游戏关卡的？中国科学院自动化研究所研究员兴军亮认为 ， 这离不开对抗生成网络 。 “设计一个AI关卡产生模型和一个关卡判别模型 ， 前者试图产生看起来更为真实的虚拟关卡‘欺骗’后者 ， 后者一直去判别前者是不是‘真的’ ， 两个模型不断博弈 ， 最后生成的超级马里奥关卡跟人类设置的关卡越来越像 ， 以至于关卡判别模型无法判别二者差异 。 最终学习的结果就是生成无数个‘可玩性强’的超级马里奥关卡 。 ”
面对砖块、乌龟、蘑菇等图形元素 ， AI要在每一个关卡中把图形摆在不同位置 ， 保证关卡从易到难 ， 利用游戏本身的关卡库组合生成更多的关卡 。 “让生成的关卡跟人类设置的关卡很接近 ， 同时达到额外目标——让人越玩越上瘾 ， 这既是游戏策划AI的学习目的 ， 也是游戏策划AI的难点所在 。 ”兴军亮说 ， 当然这位游戏策划师还不是很完美 ， 比如生成的一些关卡玩家可以轻松通过 ， 没有太大难度 ， 而一些关卡特别难 ， 人类根本就玩不了 。
不可否认的是 ， AI游戏策划师的高产令人类望尘莫及 ， AI用算法自动生成关卡 ， 很短时间内设置10000个关卡都没问题 ， 人类每设计一个游戏关卡都要花费大量时间去调试 。
利用对抗生成网络去完成一些关于图像生成的任务已经屡见不鲜 ， 比如生成看起来很真实的虚拟图片或人脸图像 ， 去掉图像上的斑点、疤痕或者人脸上的眼镜 ， 把油画变成山水画 ， 甚至将图片中的男性人脸变成女性人脸等 。 但是 ， 利用对抗生成网络去完成基于游戏关卡而生成的新关卡 ， 确实是一件新鲜事 ， 换句话说 ， 算是一种“清奇”的思路 。
“基于游戏关卡探索AI认知决策 ， 可能是一个新的研究探索方向 。 从机器学习角度 ， 实际上只是做了一个生成模型或学习算法 ， 本质上还是从已有数据产生新的数据 ， 从已有关卡产生新的关卡而已 。 也许是人工智能太火 ， 才有人把它称作游戏策划AI 。 ”兴军亮说 ， 人类制造这类游戏策划AI的难点是 ， 怎么用模型去表示、学习和评估游戏关卡的效果跟人类设计的关卡的相似度 ， 同时又极具可玩性 。
AI为什么要当脍炙人口的超级马里奥游戏策划师？兴军亮表示 ， 超级马里奥的游戏元素非常简单 ， AI开发者可能是想找个简单的游戏试试效果 ， 以期在某种程度上推动AI的认知决策能力 。 但即便游戏策划AI在不断完善中可以做好简单的超级马里奥游戏 ， 也不一定能直接迁移到其他更有利于验证AI的认知决策能力的复杂游戏中去 。
【打网游算什么，AI都能策划游戏了】假如AI游戏策划师设计的游戏关卡像人设计的那样好玩 ， 那么最耗时的一部分游戏策划工作就有可能交给AI来做 。 不过 ， AI的超级马里奥游戏尚且设计得踉踉跄跄 ， 估计这一天还有点遥远 。
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