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玩游戏不输人类的AI,开始学习设计游戏了
时间:2019-05-31 12:52

摘要:小鹿创萌聚焦“云物大智”,提供前沿科技报道。 关卡设计是游戏设计的重要环节。成为一名游戏关卡设计师,需要掌握叙事设计、地图设计、任务设计、角色设计、空间设计、节奏设计等等众多复杂技能。 然而,一种新的人工智能算法可以通过深度学习不停地产生新的游戏关卡,甚至可以根据玩家的技能水平调整关卡的难度。 近期,日本京都

小鹿创萌

聚焦“云物大智”,提供前沿科技报道。

 

关卡设计是游戏设计的重要环节。成为一名游戏关卡设计师,需要掌握叙事设计、地图设计、任务设计、角色设计、空间设计、节奏设计等等众多复杂技能。

 

然而,一种新的人工智能算法可以通过深度学习不停地产生新的游戏关卡,甚至可以根据玩家的技能水平调整关卡的难度。

 

近期,日本京都举行的遗传和进化计算会议上发表了一篇论文,提出一种新的方法可以在游戏设计上模仿人类的创造水平,并且可支持更高级的个性化定制功能。

 

这个方法有两个阶段。首先,生成式对抗网络(GAN*)在尝试和反馈中学习,转换数字串的水平与人工转换差异不大。第二阶段帮助找到一连串的数字,这些数字不仅是合理的,而且符合某些特定要求,比如“要有很多敌人”或“跳跃”。研究团队认为,他们运用该方法精确地控制了关卡的难度,并相信这个方法也适用于其他游戏。

 

* GAN —— 生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。

 

AI已不是第一次参与游戏关卡设计了。早在2015年,美国佐治亚理工学院就发表了新型人工智能系统。该系统通过观看《超级马里奥兄弟》游戏的视频,便能自行设计关卡。

 

据Cnet报道,该人工智能系统通过在YouTube上观看1985年初代版本《超级马里奥兄弟》游戏,,来学习游戏规则和逻辑,并自行设计出全新的关卡,按照自己的想法放置水管、云彩、砖块等游戏中的元素。据研发人员称,该人工智能系统仅仅观看了17个游戏视频样本,便创造出多达151个原创关卡,如果不对系统进行限制,则能够达到334个的水平。

然而,人类的关卡设计师并不是随便就会被替代的。关卡设计师Tim Ryan认为,好的关卡设计应该能够为玩家提供远离现实的沉浸感,适当的挑战,多层次的娱乐性与独特的体验。

人工智能固然在学习效率上更胜一筹,但涉及到创意、美学、情绪把握等相关内容的设计,目前还只有人类才能胜任。如今有了人工智能的配合,相信可以为人类游戏关卡设计师节约大量重复劳动的时间,从而赋予游戏产品更好的创意与体验。

素材来源:Deeptech深科技等

编审:小鹿君

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