遊戲人工智能 讀書筆記(一)前言與介紹
WeTest 導讀
自人工智能誕生之始,就和遊戲緊密的相結合在一起。因為人們通常認為,人類玩遊戲的過程是蘊含著人類的智能的。因此,當人們創造出一個能夠完成人類的某種遊戲的程序,我們認為這個程序擁有了某種類人的“智能”。所以很多遊戲如棋牌,星際會成為人工智能測試的很好的環境。而遊戲本身的發展又帶來了很多對於人工智能的需求,例如遊戲中的NPC(non player character)。人們開發了很多算法去讓遊戲內的一個角色可以表現得更像是由人類操控的。
遊戲是人工智能研究上一個廣受歡迎的場景,但在傳統上,人工智能研究者更關註於棋類遊戲,因為棋類遊戲有著高度形式化和受限的規則,同時又是很復雜的決策問題。而現在更多樣性的視頻遊戲(video games)也吸引了人工智能研究者的目光。在這些遊戲中怎麽用AI來控制NPC,生成遊戲內容和適應玩家行為也是遊戲開發者想要解決的問題。
這也和人工智能研究的發展有關。早期的人工智能研究更關註形式化的智能,希望讓機器可以達到人類水平的解題和決策能力。因此主要的工作是由人類去把問題拆解成形式化的符號(Symbol),然後讓AI去解這些形式化的問題。而近些年,研究者的興趣轉移到如何讓AI去學會那些對於人類來說很簡單但又很難去描述的能力,例如記住人臉,識別朋友的聲音,判斷出情感等等。
視頻遊戲是歷史上最重要的藝術種類之一
或者進一步來說,人工智能最終要去觸碰的問題是人類的創造性和抽象能力。而遊戲,作為第九藝術,也是一個少有的科學(problem solving)和創造性(Creativity) 相交叉的場景,也是非常適合人工智能研究的。一方面,人工智能技術需要解決怎麽樣讓AI像人一樣玩遊戲,甚至玩的比人類更好;另一方面,遊戲也提供了一個畫布來讓人工智能像玩家一樣展示其創造力和表現力。而反過來說,人工智能技術的發展也從以下幾個方面為視頻遊戲提供了新的可能性
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In the way we play them 玩遊戲
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In the way we understand their inner functionalities 遊戲內部機制
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In the way we design them 遊戲設計
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In the way we understand play, interaction and creativity 理解遊戲,交互和創造性
遊戲的抽象模型,圖片來源自知乎用戶:Lea Liu
在這裏,知乎上的一個問題 遊戲的進步有多緩慢?中的一些回答可以給予一定的佐證。通過人工智能的發展,我們可以為遊戲設計出新的以前做不到的核心玩法;我們可以利用人工智能更好的設計遊戲的外衣(美術,音樂,角色乃至劇情);我們也可以通過人工智能技術更好的理解玩家,從而為玩家提供更好的個性化的遊戲表現,從而增強玩家的沈浸感。
遊戲就像是一個桃子,它有一個果核和包裹著它的果肉。核就是整個遊戲的系統與交互部分,這部分包括了你玩遊戲時的目標,規則和策略,這通常就是我們說的【核心玩法】,也是我們常常愛說的“遊戲性”的來源。而包裹在這個核心玩法之上的,是一套讓遊戲變得直觀、生動、沈浸、甚至感人的外衣,這一部分通常由各種視聽資源,如美術、音樂、鏡頭、氣氛,以及敘事資源,如情、角色、世界觀等構成。
回答來源自知乎用戶:Lea Liu
因此,提供一本兼顧了機器學習和遊戲兩方面的技術的參考書籍,為學術界和遊戲業界提供更完備的遊戲人工智能的視角,將會幫助到有興趣遊戲人工智能的學生,學術界的研究者和遊戲的從業者們。而現在很多的人工智能或者遊戲AI的書籍都主要側重其中一個方面:或偏向於人工智能,或偏向於某種技術在遊戲場景中的應用(如行為樹)。
而在2017年底的時候,我們發現了一本剛剛出版的書籍:Artificial Intelligence and Games, 這本書則兼顧了人工智能學術界和遊戲業界兩個方面的需求,既講述了人工智能相關的技術,又從遊戲設計層面上介紹了人工智能在遊戲上面的可能的應用。同時這也是一本很新的書,2018年剛剛出版沒多久,因此也介紹了業界的最新的進展,如深度學習在遊戲AI上應用。這本書也從人工智能和遊戲的起源講起,站在遊戲的發展史上介紹了人工智能的發展以及和遊戲的相互影響。
Prof. Togelius
Prof. Yannakakis
本書的兩位作者Prof. Yannakakis 和Prof. Togelius 都是大學裏面的教授,也有多年的遊戲AI的研究和教學經驗,他們在今年還搞了第一屆的 AI and Game Summer School, 請了不少學術界和業界的大佬過來。整體的來看,本書的章節組織和完成度都是不錯的,也很適合作為入門的參考書。
書裏面對於遊戲和人工智能的結合劃分了幾個不同的場景:
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Game-playing, 這也是我們最常見的,使用人工智能技術來創造一個bot來可以像人一樣玩遊戲,並且可以超過人類的最高水平。這一點,我們在棋類遊戲中(不管是象棋還是圍棋)都已經做到了。當然在很多更復雜的視頻遊戲中,人工智能還有很長的路要走。
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Content generation, 遊戲內容自動生成。這裏有一些簡單的問題,如地圖貼圖的一些自動生成;還有一些更復雜的問題,比如關卡的生成,甚至是遊戲的故事線自動生成。
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Player Modeling, 對玩家遊戲內行為建模。這個場景更偏重於數據挖掘層面,但是與傳統的數據挖掘相比,這裏更進一步,試圖去理解遊戲內玩家的行為,情感等信息,從而更好的對玩家進行用戶畫像,而這些信息也能夠進一步的改善遊戲的沈浸感。
該書也分為3個部分,一共7章:
第一部分:背景介紹
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全書的簡介
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介紹書中用到的人工智能技術和算法
第二部分:人工智能技術在遊戲中的應用
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AI玩遊戲
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AI生成遊戲內容
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AI對玩家建模
第三部分:未來的方向
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展望遊戲AI的全景
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遊戲AI研究的前沿
全書各章節之間的聯系
最後,在本書中,人工智能其實包含了兩個含義:
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Computational Intelligence(CI)
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Artificial Intelligence (AI)
CI 和 AI 沒有明確的分界線,只是歷史上,AI通常和推理,專家系統,規劃這些聯系在一起,這些在這幾年已經不再是顯學了。而我們今天說的人工智能,更多的是CI, 使用統計學習模型或者神經網絡,進化算法,蟻群算法這些。但本質上來說,兩者都是希望讓計算機可以完成一些需要“智能”的任務。
另一方面,並不是所有遊戲中用到的和AI相關的技術都在本書的討論範圍中,考慮很多技術和遊戲結合不是很緊密,同時在其他領域上有更大的應用。以下的一些技術只是被簡單的提到或者忽略掉:
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尋路算法(pathfinding):使用AI生成從A點到B點的路徑
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計算敘事(Computational Narrative):使用AI生成故事情節
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博弈論(Game Theory)
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多智能體的系統(Multiagent System)
因此,我們認為這本書不管是對於遊戲人工智能的從業者還是遊戲人工智能的研究者和學生都是一本很好的參考書,通過本書,我們可以大致的知道在遊戲人工智能上面我們正處在什麽樣的位置,前人做過哪些努力,我們手上有哪些工具,我們可以往哪些方向上去探索。
我們作為遊戲人工智能的研究者,也願意把我們閱讀本書的一些心得體會分享出來,和諸君一起討論,共同進步。這是我們寫作讀書筆記的最主要的目的。我們會按照該書的章節結構,在接下來的一到兩個月時間,以每周更新2-3篇的頻率,寫作一系列的讀書筆記文章,希望能夠對國內遊戲業界和人工智能學術界都所幫助。同時也歡迎大家在留言區來提問,勘誤和發表意見。
本文內容包含以下章節:
Chapter 1.1 This Book
Chapter 1.5 Structure of This Book
本書英文版:Artificial Intelligence and Game - A Springer Textbook
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遊戲人工智能 讀書筆記(一)前言與介紹