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AI如何改变游戏业未来？育碧分享机器学习和AI研究成果( 二 )


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育碧拉福尔克的算法给Agent设定了报酬 ， 不仅使用了过去的数据库 ， 同时也采用了在神经网络中进行自我反馈的强化学习方法
角色动画
机器学习在角色动画上的实用性研究也在稳步推进着 。 视觉性的动作捕捉因其再现度和灵活性以及已经具备了丰富的人才和工具的特点 ， 对于游戏和电影制作厂来说已经成为了不可缺少的技术 。
动作捕捉工作室 ， 到现在本应该已经积累了庞大的记号数据 ， 但这些数据大部分都被手动“清理”了 ， 因此实际投入使用的只有一部分 。
在动作捕捉中 ， 各个角色身上的记号都会经历一次被称作“Solving”的过程 ， 在这一过程中被Kinematic Base目标化 ， 育碧拉福尔克在“Solving”的过程中进行了导入机器学习的研究 。 还进行了故意将发生bug的记号数据送往神经网中 ， 直到成功再现了正确的Joint之后就进行输出的实验 。
这种能够从错误的数据层面解决问题的工具大大减轻了动画制作者改正错误的负担 。
这里利用到的技术是让特定环境中的Agent观测被给予的状态 ， 利用现存的数据来解决问题 ， 这种技术在机器学习中被称作“强化学习（Reinforcement Learning）” ， 这项技术被用在了神经科学的模拟模型等等在最近十年才开始进行研究的最新领域 。
AI如何改变游戏业未来？育碧分享机器学习和AI研究成果
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调试中也能用到强化学习
编程以外 ， 调试也是一项非常需要人手的工作 ， 育碧拉福尔克专门开发了调试用算法“SmartBot” 。 育碧利用已经发售的《看门狗2》、《飙酷车神2》、《荣耀战魂》等作品进行了强化学习 ， 在本来要交给很多测试人员的bug检查工作中发挥出了很大作用 。
育碧拉福尔克为机器人在“互相之间不起冲突”和“打倒对手”这两件事上设置了报酬 ， 经过了一系列的成功或失败 ， 验证了各种模式的自动学习方法 。
在《荣耀战魂》中 ， 研究人员将攻击到对手设置为得分 ， 受到对方攻击设置为减分 ， “SmartBot”在大约8个小时里进行了一万场对战 ， 最终达到了不给对面一分的完美战绩 。
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2015发售的《彩虹六号：围攻》中 ， 相关人员超过了600人 ， 其中光负责编程的程序员就有100人 ， 测试人员更是达到了200人 。 引入“SmartBot”这一机器学习算法之后 ， 就能够减少在调试中投入的人力和时间 ， 将这些资源投入到这之后的更有意义的测试中 。 特别是在现今要求在3A大作中导入Live内容的游戏市场环境下 ， 这项技术也能够缩短高完成度内容能够正式发售的时间 。
Jacquier认为虽然将AI实际运用到游戏开发现场还为时尚早 ， 但数据库的丰富 ， 机器学习相关知识的积累 ， 以及利用频度的提高是现今游戏业界应该着手的内容 。
事实上 ， 在2015年击败了职业围棋选手的“AlphaGo” ， 在2016年还被认为大约还有20年左右才能实用化 ， 但2017年就已经出现了不靠大数据 ， 仅仅依靠机器学习就能够与自己对战并不断提高的泛用的“Alpha Zero” 。
AI正在以令人震惊的速度不断进化 ， 现在已经能够制作出难辨真假的人物画像了 。 Jacquier也预测2020年AI或许就能够做出2A级别的3D角色 ， 2021年AI做出的3A级别的3D角色或许就能在游戏中做出和人类一致无二的动作了 。
而根据大学的研究机构在2010年突然发表了精度很高的AIAgent和翻译软件来看 ， 游戏业界也存在着某天新研究结果发表之后瞬间发生天翻地覆的变化的可能 。 Jacquier表示 ， “今后的几年可能令人目不暇接” ， 旁听了这次演讲的笔者 ， 也有了今后可能能够体验到游戏颠覆性变化的感受 。


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