人工智能在游戏中的应用与未来展望
人工智能在游戏中的应用与未来展望摘要：人工智能是全球科技发展的一个热点,其在多个领域都有突出的应用。本文主要介绍了人工智能在游戏中的三大应用，并对其发展趋势和前景进行了相关讨论。
关键词：人工智能，游戏，发展应用，前景
一．人工智能概述人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，在游戏中的应用也极为广泛，对玩家而言，游戏在玩法和开发上的拓展，能带来众多更有趣更精良的游戏；也会让体验变得更特别、更个性化、更令人回味。于整个产业来说，更多的创新和技术进步将推动产业的蓬勃发展，更加良性。
二．人工智能在游戏中的三类应用1.AI智能游戏引擎游戏AI引擎可以绕过算法，提供“傻瓜式”的创作平台和工具：帮助开发者简化游戏制作流程，降低制作难度，塑造随机地图和创造NPC等等。目前主流的游戏AI引擎有三类：AI渲染引擎、NPC制作引擎和游戏创作引擎。
常见的有3D游戏需要提高游戏画面的表现力度,不断提升3D图形技术的功能,游戏画面在设计时除了重视美术设计质量外,在游戏表现的各个环节需要编辑较多的数据,这个程序员带来较大的挑战,这些问题的解决归根到底是完善游戏引擎。游戏画面设计在引擎中一般采用层次的设计方式,需要不断明确人工智能技术在各个环节的作用。游戏引擎的主要结构包括三个:高层接口、中层接口和低层接口,具体来说,高层接口的作用是能够让用户使用人功智能技术调控中层接口,通过改变算法控制游戏中游戏角色的战术动作、攻击活动等进行操作,中层接口可以通过与底层接口相结合,控制底层接口中的动画和运动等变换速度快的画面,保证游戏中的角色能够做一些高难度的动作,为用户提供高质量的服务,底层接口的作用在于控制角色的动画与基本动作,并提供物理计算与3D渲染等功能,但是底层接口的功能只能操作角色的朝向和位置,不能进行跳跃的动作,这些动作需要由中层接口完成。
2.神经网络算法要让NPC更聪明一点，目前这方面的AI解决方案主要有这四种：
有限状态机、蒙特卡洛决策树、神经网络、遗传算法。在传统游戏中，最为广泛使用是有限状态自动机（FSM），这是一种专家型的预编程算法。与FSM相比，蒙特卡洛决策树（MCST）会多步联想做决策，而非只就当前形势。这种多元化的行为能带来玩家更强大的个性化交互游戏体验，但其难度和成本也更大，且无学习能力。MCST模式下的NPC最大的缺陷在于学习能力。他们不能从玩家那里学习任何东西，不会根据玩家的习惯性操作做出相应的变化。
而人工神经网络（ANN）和遗传算法则可以解决机器学习的问题。**但是，神经网络下的NPC是“不可控的”（“非线性”和“非常定性”特征导致），这给游戏的运营与维护带来不少的风险，NPC的行为将在不断学习中变得难以预测，游戏后期的调试变得异常困难，有可能出现脱轨的问题。**另一种技术——遗传算法（GeneticAlgorithm）创造了一个不可击败的敌人。**遗传算法是基于达尔文进化论提出的一种决策计算模型，计算机在模拟自然进化过程中寻求最优解。**体现在游戏上，NPC会根据以往的经验去优化策略，新一轮的进攻的“敌人”会接收“牺牲者”的意志，并针对玩家的过往策略逐个击破。这意味着越强大的玩家将面临越强大的敌人，并且没有尽头。主机游戏SHMUP中，游戏开发者就为玩家置入了运用遗传算法的敌人。他们让玩家反抗经过多代进化敌人的AI，当这一代又被击败时，遗传算法对AI进行排名并使用它们创造新一代的敌人来对抗玩家。在著名进化策略类游戏孢子和怪物系列都在遗传算法上有所突破。
3.AI操作系统人工智能操作系统的理论前身为20世纪60年代末由斯坦福大学提出的机器人操作系统，应具有通用操作系统所具备的所有功能，并且包括语音识别、机器视觉、执行器系统、和认知行为系统。在游戏中，相对于游戏引擎和算法开发方向而言，它可以直接识别玩家操作，使游戏产业第一次从间接的数字控制转向更自然的模拟控制。人工智能在游戏中的运用甚至帮助现实世界的进步。因为游戏能够为现实世界提供准确数据和测试平台，例如赛车游戏为自动驾驶提供数据支持等等。
三．对人工智能游戏的未来展望在过去的20年里，AI在游戏中取得了显着的进步。对于今天的游戏开发者来说，创造一个高效的A.I.系统与创造优质游戏和美妙的图像同样重要。每个工作室都开始为A.I.分配一个专门的编程团队。在游戏开发的早期阶段设计游戏。他们花费更多的资源和时间来建立多样化，称职和表现良好的非玩家角色（NPC）。更多的开发人员使用高品质的A.I.设计使他们的游戏在竞争日益激烈的市场中脱颖而出。
理想的目标是让玩家始终沉浸在游戏中。NPC应该让人觉得是活生生会呼吸的人，而且这种错觉在游戏中不会以任何方式被打破。人类的行为很有趣，像对话这种微妙的互动行为，在未来AI可能会实现。如果能在诸如此类的互动上有所突破，那么游戏中更多的部分将有更强的互动性。说不定会产生全新类型的游戏。
四．总结通过游戏展我们可以看到游戏AI正在向更高的质量，更适应玩家的需求，给玩家带来非凡体验的方向迅猛发展。也许我们所期待的、理想中的、极大拟人化的游戏AI将会很快得以实现，并且给我们的生活增添更多的快乐与色彩。而游戏AI也将为人类在人工智能方面的研究上添上非常重要的一笔！
当人工智能遇上游戏，盘点游戏中应用的AI技术！
说起人工智能，相信大家对于这个概念并不陌生，随着人工智能的高速发展，人工智能逐渐应用到了生活中的方方面面：AlphaGo战胜李世石，图像美化，直播中的一键换脸等。同时，人工智能在游戏中也有诸多应用，在游戏里领域扮演了相当重要的角色。
那么，人工智能在游戏开发中具体是如何运用的？能给游戏行业带来什么？在2019网易游戏开发者峰会上，学院邀请到网易游戏人工智能实验室技术总监WeldonZhang，为我们分享人工智能实验室在游戏AI上的探索和成果。
以下是分享实录：
众所周知，中国是世界上最大的游戏市场，一是得益于庞大的玩家人数，二是离不开各公司在技术上的突破。
作为其中一份子，网易也非常注重技术积累。同时在看似繁荣的游戏市场下，我们也面临了很多挑战，经过多年培养，玩家对游戏的品质要求越来越高，游戏的开发成本逐年增加。同时由于玩家结构调整和市场变化，都给我们的市场增长带来阻碍。这些问题要求我们要在技术上不断的创新。AI实验室就希望通过人工智能技术，服务于各游戏研发部门，寄希望打造精品化的游戏。
首先，简单回顾一下游戏AI的背景。游戏AI是伴随电子游戏而出现的，在早期的《吃豆人》等游戏中就出现了对抗类AI角色，后来逐渐出现了更复杂的NPCAI。自从DeepMind发表在《自然》杂志上的DQN文章后，游戏AI开始引起重视，在短短三四年的时间，DQN发展出了很多变种，解决了很多以往无法解决的功能问题。
对于游戏行业之外的人，真正了解到游戏AI可能是从AlphaGo开始的，这让大家感觉到游戏AI的春天即将到来。在去年OpenAIFive在《Dota2》里已经可以打败一般水平的玩家。
除通常理解的游戏AI之外，语音、视觉、机器学习等所有AI技术都可以运用到游戏中。
这次主要是想探讨一下哪些技术可以在游戏中得到应用，所以出发点是从技术方面来考虑的，并不是从产品的方面去考虑。接下来分为五个方向进行分享：图像API，模型动画，语音文本，游戏机器人以及营销运营。
这是传统AI行业经常做的事情，在游戏里也经常用到。因为在很多游戏推广运营甚至游戏的交互中，经常需要玩家上传图像，这里面就存在很多应用。举几个例子：
一、图像API
第一，人脸解锁，也可以应用到手游非登陆密码解锁；
第二，人脸美化，使玩家交互过程更加和谐；
第三，人脸变换，制作年龄变化、脸型变化等趣味玩法和营销赋能，不仅是静态的变脸，还可以实现动态替换。
第四，图像检测，进行敏感图片检测、垃圾广告检测、政治人物检测和暴恐方面的检测，过滤掉不合适的内容。
还有一类图像API是游戏美术图像的生成和变换，美术资源的制作是整个游戏制作成本中最大的一块，所以我们就思考，有没有什么AI技术可以自动生成这些美术资源，当然不仅限于图像。后来发现利用图像技术进行场景风格化，角色风格化，自动上色，个性字体等方面的应用都可以帮助美术节省成本。
画面风格迁移可以把不同画家的风格转化到同一张图片上，得到不同画家风格的图片。我们在游戏中也做过很多尝试，例如通过一张真实的照片，直接转换为各种风格的素材。
二、模型动画
1.角色，场景，道具生成
模型生成主要是围绕人物角色、动物角色、物体的3D扫描重建以及最近很流行的智能捏脸等方面。
捏脸已经成为很多游戏的标配，其中有很多可以探索的地方。玩家想达到自己想要的脸型会花费很多时间，那么如果上传玩家自己的照片就可以进行自动匹配脸型。
另外还可以利用玩家上传的照片和游戏的模型进行融合，进行智能捏脸，让玩家有较好的游戏代入感，以及对人头模型进行宠物化实现趣味玩法等。
2.动画生成
有了人头和人体模型之后，就要进行动画生成。动画方面我们也进行了很多研发，例如口型动画，表情动画；同时还做了很多表情捕捉、动作捕捉、动画控制器等方面的探索。
语音驱动口型动画基本原理是:对输入的语音做特征提取，通过深度网络模型找到对应的口型，从而生成动画。目前口型的模型也已经做到可以自动生成了，可以自动识别语音的情感变换面部表情。同时在虚拟直播时，面向一些有特色的直播，可以做一些表情实时迁移。
三、语音文本应用
语音和文本方面也存在很多应用，例如语音识别、语音合成、声纹识别、文本生成、文本分类、文本交互等。
语音识别主要是用于识别玩家上传的语音，过滤掉不合适的内容，也可以用语音识别技术对游戏进行控制；
语音合成主要运用于NPC配音，基于端对端神经网络语音合成，生成多语言带感情的语音，还可以做一些声纹识别，例如闻声识人，从而进行玩家身份验证，无须输入身份信息。
文本生成的方法可以生成古诗、对联、战报、文案等，实现趣味玩法或者加速文案制作；
文本分类中，通过对聊天频道的内容监控，我们可以做广告过滤、社交推荐等；
文本交互可以做互动交互、智能客服、新人引导、NPC聊天以及伴随养成和辅导这些相关内容，给玩家提供更好的体验。
四、游戏AI机器人
类似于DeepMind和OpenAI，我们也在游戏机器人方面做了大量的工作。结合监督学习、强化学习以及规则库，我们在游戏角色的微操、决策等方面做了很多尝试，可以应用于卡牌、对抗类游戏。
五、智能营销运营
在智能营销方面，我们可以利用图像识别技术进行外挂检测。还可以给玩家进行推荐，譬如道具推荐，搭配推荐，战场匹配等。最后还可以进行图像，文本，动画等玩家分享。
游戏外挂破坏了游戏的平衡，所以游戏需要对这些外挂进行检测。我们训练了一个基于深度学习的轻量级外挂作弊检测模型，放到PC端或移动端做定时的检测，可以把外挂识别出来。模型的准确率非常高，且占用资源量非常少，检测速度很快，能够深度打击这些外挂。
毫无疑问，人工智能给游戏开发带来更多便利和更加多样性的玩法，同时，一款游戏中人工智能运用的好坏也会直接影响到游戏的可玩性。如何在现有技术水平的基础上加入更多、更新颖的人工智能技术，也是未来游戏开发中值得讨论的课题。未来在游戏以及更多领域中，人工智能会有更多、更强大的应用。