本文內容包含以下章節：

Chapter 1.3 Why Games for Artificial Intelligence

Chapter 1.4 Why Artificial Intelligence for Games

本書英文版： Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook

WeTest 導讀

這兩個章節主要從兩個方面討論遊戲和人工智慧的聯絡：

• 從學術界的角度來說：遊戲這個環境可以為人工智慧的研究帶來什麼，為什麼遊戲是人工智慧研究的理想場景。

• 從遊戲界的角度來說：人工智慧技術的發展可以為遊戲帶來什麼改變和收益。

第一個方面，遊戲可以為人工智慧做什麼，在書中給出了以下的原因：

首先，遊戲是一個有一定難度，同時又吸引人的問題。這個很好理解。大部分遊戲設計出來就是滿足人類的娛樂需求，同時又需要人類投入一定的努力才能掌握其中的技巧。或者可以說，遊戲的一部分趣味性就來自於其難度的門檻，人類解決問題的過程帶來的成就感便是遊戲讓人停不下來的很大一部分原因。

從理論上來說，大部分的遊戲都可以看成一個有限狀態機(Finite State Machine), 遊戲中的任何一個場景都可以抽象為一個狀態S, 在一定的條件（玩家做出動作Action)下，轉換為另一個狀態S'，玩家希望通過一系列的動作，讓遊戲從初始的狀態轉化成獲勝的終止狀態。對於很多複雜的遊戲來說，遊戲的狀態空間都是非常龐大的，而同時有效的狀態空間(對於遊戲的來說可以獲勝的狀態 Solution Space)通常是很小的。而尋找這個有效的狀態通常都是NP-hard的問題，因此計算的複雜度是非常之高的。舉例來說，圍棋大概有10的170次方的狀態，而像星際這樣的視訊遊戲，有10的1685次方的狀態，相比之下，整個宇宙的質子大概是10的80次方。

那麼，解決這樣複雜的問題，是一個驗證AI演算法的能力的很好的指標(Benchmark)。最早的時候，人們用國際象棋（被譽為 人工智慧的“果蠅”）來做benchmark, 然後是圍棋。現在圍棋被解決了，大家的目光就投向了即時戰略遊戲(RTS)，包括星際(StarCraft I, II)和Dota，這也吸引了不少工業界研究機構的目光，如Google DeepMind, Facbook AI Research (FAIR) 以及 Alibaba。FAIR還開源了TorchCraft。

其次，遊戲中有很豐富的人機互動（Human-Computer Interaction, HCI)場景。和其他任務相比，遊戲和玩家之間的互動多種多樣，從最簡單的滑鼠鍵盤到觸控式螢幕，再到動作捕捉，語音和生物資訊（如心率），這是其他的任務（如搜尋，機器人等）無法相比擬的。這是由遊戲的本質所決定的。

電子遊戲的本質是什麼？

在回答這個問題之前，我們先考察一下電影，這門最新晉級的，已經得到公認的藝術。電影的本質是什麼？是鏡頭敘事。但在電影誕生之初，僅是用鏡頭來記錄事實而已，只有記錄的功能性而沒有藝術性，當時的電影談不上藝術。而隨著電影的發展，導演們漸漸發現可以用鏡頭來講故事，來表達思想，情感，一種完全不同於文學，或者其它藝術的獨立表達方式，而後又發展出各種鏡頭語言，至此，電影才成為一門獨立的藝術。

電子遊戲也是如此。電子遊戲本來的功能就是娛樂而已，利用互動的形式，可以說，互動性是電子遊戲獨有的媒介。因此，只有用電子遊戲獨有的互動體驗來表達非功能性的審美體驗，才可以說電子遊戲具備成為一門獨立藝術的可能。

作者：釀澆澆

連結：https://www.zhihu.com/question/41917921/answer/93984341

來源：知乎

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最後的生還者

經過長年的技術累積和市場發展，遊戲變得越來越接近真實，而遊戲的互動性也變得更加自由，玩家所做的一切都決定著故事的走向。像寂靜嶺，The last of us這些遊戲，其代入感之強烈，故事情節之生動會讓玩家產生強烈的情感共鳴。這也為人工智慧對人類情感的研究提供了很好的試驗場，是情感迴路（Affective Loop）的真實的場景。所謂情感迴路其實是一個反饋系統：使用者的即時情感作為一個狀態輸入到系統中，系統根據輸入的狀態構建出新的環境狀態反饋給使用者。這個狀態會影響到玩家的情感狀況產生新的狀態並反饋給系統。這個系統就像真實世界一樣，可以讓使用者感到恐懼，難過，快樂和自信，使用者情感就像電路中的電流一樣經過一圈圈的迴圈，或迴歸平穩（負反饋），或被放大（正反饋）。因此通過人工智慧技術來研究遊戲和玩家之間的互動會讓我們對人類行為和情感有更多瞭解，也能夠發展出更像人類情感的AI；另一方面，這些技術的發展也能讓遊戲的互動變得更加有意思。

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再次，遊戲是廣受歡迎的，因此為人工智慧帶來很多內容和資料。現在遊戲，雖然並稱為第九藝術，但其市場已經超過了其他的藝術形態，如電影，繪畫。在2017年，遊戲在全世界範圍帶來了超過千億美元的產值。現在我們可以說，遊戲不光已經滲入了我們社會的方方面面（藝術，教育，健康，文化等等），同時也像別的藝術形式一樣改造著我們的社會。像王者榮耀，魔獸世界，超級馬里奧，憤怒的小鳥，Pokemon Go這些遊戲早就不再是單純的一個遊戲，而是一個有著情感記憶的大IP。

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那麼越來越多的人蔘與遊戲，也就為遊戲提供了越來越多的內容和資料，並且這些資料的形式是多種多樣的：音訊，視訊，影象，文字等等。這也給人工智慧演算法提供很好的研究和測試環境。比如在OpenDota專案中，有提供了10億長Dota 2的比賽資料供AI研究人員去使用。

最後，遊戲中的問題和人工智慧的所有子領域都有交叉，它是實現AI長遠目標的理想場景。幾乎所有人工智慧關注的子領域都能在遊戲中找到合適的場景，最常用的訓練AI遊戲的過程就需要訊號處理，機器學習，樹搜尋，規劃等等方面的技術。而在人機互動的過程中又需要語音識別，NLP，知識圖譜等技術。

而長遠來說，人工智慧終極目標是希望在社交智慧(Social Intelligence), 情感互動(Affective Interaction)， （可計算的）創造性（computational creativity) 和 通用智慧(general Intelligence)幾個方面上都達到甚至超過人類的水平。而這幾個方面都可以在遊戲中找到對應的場景：

1. 我們希望遊戲能夠更接近現實，讓玩家更沉浸其中，就需要有更真實的具有人類情感的NPC。這需要社交智慧和情感互動上AI技術的突破。

2. 我們希望AI可以自動的生成遊戲的一些內容，甚至可以設計遊戲，這需要AI技術在創造性上的突破。

3. 我們希望AI可以像人類一樣，很快的學會玩新的遊戲，理解人類新的行為。而這需要通用AI的發展。

另一個方面，人工智慧可以為遊戲帶來什麼？書中也給了3個方面的收益：

1. 一個可以像人一樣玩遊戲甚至超過人類水平的AI本身就可以提高遊戲的吸引力，尤其是一個更像人類的NPC可以讓玩家更好的沉浸到遊戲中。而一個玩的很好的AI也可以用來測試遊戲本身，比如遊戲的Bug, 遊戲的平衡性，遊戲的難度等等。

2. 使用人工智慧技術可以給遊戲帶來更多更好的內容，也可以減輕遊戲開發的成本。比如像現在GAN的發展，可以很方便的生成不同型別的遊戲場景，角色和道具等等，也可以減輕遊戲公司中美術人力的成本。而像一些關卡生成的遊戲，如果可以自動的生成關卡，整個遊戲可以無窮無盡的玩下去。比如像鬥地主和象棋的殘局，如果要人工的尋找殘局，成本比較高，時間也比較慢。而如果用AI來自動生成，就可以支援讓玩家不停的玩下去。

3. 使用人工智慧技術可以更好的理解玩家和遊戲，從而改進遊戲的體驗，也可以讓遊戲設計的過程更加的專業化。玩家的體驗，可以說是遊戲設計中的聖盃，在沒有資料和AI的時代，我們只能依靠設計者的經驗和直覺來判斷遊戲是不是好玩，玩家是不是得到正反饋。而通過大資料和AI,我們可以一方面更加時間的瞭解到玩家在遊戲中的體驗如何並即時的做出反應，另一方面在遊戲開發的時候，我們可以更有自信哪些方面是好的，哪些方面需要改進。

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