已有游戲AI能擊敗人類玩家，但并不普及
時間：2022-04-06 19:24:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)
時間：2022-04-06 19:24:01 來源：行業(yè)動態(tài)
游戲是催生很多AI技術(shù)的土壤。強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning，RL）與游戲的完美契合在于其可以利用虛擬環(huán)境，訓(xùn)練AI智能體（agent）主動不斷嘗試去發(fā)現(xiàn)哪些動作會產(chǎn)生最豐厚的收益。機(jī)器學(xué)習(xí)歷史上誕生過很多基于游戲環(huán)境的知名AI模式，如打星際爭霸2的AlphaStar，打Dota 2的OpenAI Five，玩王者榮耀的絕悟等等。以游戲?yàn)闃蛄?，AI領(lǐng)域新的技術(shù)突破也一次次被我們所熟知。
游戲AI OpenAI Five曾經(jīng)擊敗過人類世界冠軍隊(duì)伍。
但這些都只是實(shí)驗(yàn)，AI在游戲中對于畫面提升如超分辨率算法「DLSS」已有較為廣泛的應(yīng)用，對于更能打動玩家的交互方面卻很少有貢獻(xiàn)。作為機(jī)器學(xué)習(xí)三大分支之一的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，目前的應(yīng)用方向大多在自動駕駛、工業(yè)自動化、金融貿(mào)易甚至NLP上，游戲雖然也是主要應(yīng)用方向，但是尚未真正普及。
在游戲領(lǐng)域中，人們對于強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)的需求其實(shí)非常多：在對戰(zhàn)類游戲中，通過AI定制的解決方案，可以根據(jù)用戶水平匹配相應(yīng)的難度，讓用戶體驗(yàn)更好。在角色扮演、賽車類游戲中，AI可以用于測試和設(shè)計(jì)關(guān)卡。水平足夠高的AI甚至可以用于平衡性測試。
玩家們經(jīng)常會說的一句話是：一款游戲的畫面決定你會不會關(guān)注它，而游戲性能決定你是否喜歡它。
而且具有人類專業(yè)級玩家能力的高智商AI角色，不僅對于玩家來說很有吸引力，對于游戲開發(fā)者來說，如果能招募海量AI「玩家」來測試游戲bug，甚至幫助制作游戲關(guān)卡也是極好的。
GTC 2021大會上，游戲公司EA的開發(fā)者們展示了強(qiáng)化學(xué)習(xí)改進(jìn)關(guān)卡設(shè)計(jì)的研究。
對于游戲開發(fā)者而言，想要訓(xùn)練可應(yīng)用于實(shí)踐的AI模型，需要足夠的專業(yè)知識，但并不是每家游戲工作室都既懂游戲引擎，又能玩轉(zhuǎn)深度學(xué)習(xí)框架。而在構(gòu)建模型時，大規(guī)模并行化算力的需求也是一個障礙。
能不能把高智能的AI通用化、實(shí)用化呢？最近一段時間里，越來越多的游戲正在獲得AI加持。
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