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「游戏」谷歌Stadia总监详解：AI技术如何助力游戏研发？( 二 )


这些工具允许开发人员调整混合和匹配的动物部分 ， 组成Chimera的合成兽 。 它们可以告诉系统在不同的部分加上翅膀或去掉它们 ， 使一部分更像鸟 ， 或使另一部分更像鱼 。
Hoffman-John把这个过程称为“与机器对话” ， 而且它并不是项目中唯一一个这样工作的部分 。 除了机器学习在资源创作方面的应用 ， Chimera还研究了它在游戏设计方面的潜力 ， 除了使用机器学习帮助创建卡牌的视觉效果外 ， Hoffman-John还依靠机器学习来告知卡牌游戏本身的玩法机制 。
对于竞技游戏来说 ， 在向广泛用户群发布一款产品后才发现平衡问题的情况并不少见 。 让一款游戏被经验丰富的开发人员和游戏测试人员看起来比较平衡是一码事 ， 但让它看起来对数千万玩家 ， 让一款游戏看起来平衡是一回事；而对于成千上万的玩家来说 ， 在游戏发布日寻求积累优势则是另一回事 。
Hoffman-John表示 ， 机器学习可以帮你 ， 因为它可以使用多种策略对一个游戏进行数百万次的测试 ， 并找出那些可能比设计者想要的更强大的策略 。 对于Chimera ， 她故意创建了一个有问题的玩法系统 ， 这个系统的能力可能会过大或者难以测试 ， 并使用机器学习模型来帮助完善它 。
“有了这个系统 ， 我就可以尝试一些疯狂的东西 ， 然后机器就会告诉我出了什么问题 ， 使用这些能力的获胜概率有多大 ， 然后我们就可以把它们削弱回去” ， Hoffman-John说 ， “我们可以做到所有这些 ， 而不需要将其发布给玩家 。 通常情况下 ， 你必须把它发布出来 ， 这样会让人们不高兴 ， 因为它会让人觉得这种能力出了什么问题 。 因为系统太复杂了 ， 我无法预测会发生什么” 。
这并不是机器学习应用于游戏研发的唯一案例 ， 育碧就曾在2018年的时候谈过使用机器学习为《荣耀战魂（For Honor）》测试 ， 但这符合研发团队创造简化研发过程目标的技术 。
Chimera项目最明显的应用就是为美术师和游戏策划们而设计 ， 但Hoffman表示Stadia研究和研发团队的目标是找到机器学习适用于游戏研发所有方面的的最佳方法 。
「游戏」谷歌Stadia总监详解：AI技术如何助力游戏研发？
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“在我们进行的过程中 ， 我们试图将[发现]提炼成关于机器学习本身使用的原则” ， 她说 ， “我认为我们还没有完全达到目标 ， 因为我们还在摸索 。 但一般来说 ， 当你遇到需要数十万种可能性的情况时 ， 你就需要一些帮助来将这些可能性转化为你想要的东西 ， 这就是机器学习的作用所在 。 你可以把它看作是程序生成之外的下一步 ， 在《无人深空》这样的游戏里 ， 你就看到了程序生成的极限” 。
所以 ， 如果像Stadia研发团队的实验取得了成果 ， 机器学习甚至可以让小团队有能力制作那种过去需要大兵团式的研发团队才能制作的游戏 ， 那对游戏预算有什么影响？
“这就对所有游戏的研发提出了有趣的宏观问题” ， Hoffman-John说 ， “你可以假设我们只要拨一下拨号就可以了 。 我认为这可能成为现实 ， 但是当你给开发人员更多能力的时候 ， 很大的可能是 ， 他们就会做更多的事情 。 我不确定这个网络是否会降低成本 ， 只是这些成本会被用做其他事情 ， 希望这能让游戏变得更好” 。
不管怎样 ， 她强调机器学习对这个行业的全面影响在一段时间内不会被人知道 ， 她的团队正在做的工作仍处于初级阶段 。
“有很多我们不知道的地方 ， 我想让我们兴奋的是把这些东西交给开发人员 ， 看看他们是如何创意使用的” ， Hoffman说 ， “这也意味着所有这些东西都很遥远 。 甚至我们也不知道该怎么办 。 我们只是希望把这些工具交给开发人员 ， 看看他们想用它们做什么” 。


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