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产品|这款产品发布之后，每款游戏都能有高智商的AI

机器之心原创
机器之心编辑部
NPC 如何像人一样聪明一直以来都是游戏发展的主要诉求之一 。 但早期的 NPC 经常被玩家调侃为「人工智障」 ， 因为它们的行为范式很容易被摸索到 。
算法和资源投入与 AI 实际带来的产出比 ， 在游戏未投入市场之前是难以估计的 。 因此 ， 「AI」尚未在游戏中真正普及 。
小团队难以承受其开发成本 ， 甚至有些大团队还会担心效果不佳 ， 适得其反 。
已有游戏 AI 能「击败」 人类玩家
但并不普及
游戏是催生很多 AI 技术的土壤 。 强化学习（Reinforcement Learning ， RL）与游戏的完美契合在于其可以利用虚拟环境 ， 训练 AI 智能体（agent）主动不断尝试去发现哪些动作会产生最丰厚的收益 。
机器学习历史上诞生过很多基于游戏环境的知名 AI 模式 ， 如打星际争霸 2 的 AlphaStar ， 打 Dota 2 的 OpenAI Five ， 玩王者荣耀的绝悟等等 。 以游戏为桥梁 ， AI 领域新的技术突破也一次次被我们所熟知 。
产品|这款产品发布之后，每款游戏都能有高智商的AI
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游戏 AI OpenAI Five 曾经击败过人类世界冠军队伍 。
但这些都只是实验 ， AI 在游戏中对于画面提升如超分辨率算法「DLSS」已有较为广泛的应用 ， 对于更能打动玩家的交互方面却很少有贡献 。 作为机器学习三大分支之一的强化学习 ， 目前的应用方向大多在自动驾驶、工业自动化、金融贸易甚至 NLP 上 ， 游戏虽然也是主要应用方向 ， 但是尚未真正普及 。
在游戏领域中 ， 人们对于强化学习等技术的需求其实非常多：在对战类游戏中 ， 通过 AI 定制的解决方案 ， 可以根据用户水平匹配相应的难度 ， 让用户体验更好 。 在角色扮演、赛车类游戏中 ， AI 可以用于测试和设计关卡 。 水平足够高的 AI 甚至可以用于平衡性测试 。
玩家们经常会说的一句话是：一款游戏的画面决定你会不会关注它 ， 而游戏性能决定你是否喜欢它 。
而且具有人类专业级玩家能力的高智商 AI 角色 ， 不仅对于玩家来说很有吸引力 ， 对于游戏开发者来说 ， 如果能招募海量 AI「玩家」来测试游戏 bug ， 甚至帮助制作游戏关卡也是极好的 。
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GTC 2021 大会上 ， 游戏公司 EA 的开发者们展示了强化学习改进关卡设计的研究 。
对于游戏开发者而言 ， 想要训练可应用于实践的 AI 模型 ， 需要足够的专业知识 ， 但并不是每家游戏工作室都既懂游戏引擎 ， 又能玩转深度学习框架 。 而在构建模型时 ， 大规模并行化算力的需求也是一个障碍 。

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