通过训练 AI 来捉游戏作弊打造更聪明的 NPC、 游戏引擎、画面渲染、甚至是游戏制作上
题图:游戏《茶杯头》
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我对《茶杯头》这个游戏印象非常深刻,但并不是我特别爱玩这个游戏,而是这个游戏特别难,以致我这种手残玩家只能勉强通过第一关。所以有时我在想,像我这种游戏手感奇差的玩家,能否借助其他途径去通关?
好像还真有。
最近,索尼公布了一项名为「游戏内资源展示平台」的新专利,这项专利早在 2019 年就已经申请了,但索尼直到本月早些时候通过申请才对外公布。
顾名思义,「游戏内资源展示平台」是一项在游戏内向玩家提供资源帮助的技术,这项技术能指引玩家通过何种途径去通关,具体包括常规操作指导、提供攻略、装备升级等等。那么,这些功能将如何向玩家展示呢?答案是通过 AI 系统。
根据专利说明介绍,「游戏内资源展示平台」是一项基于 AI 神经网络系统的技术,该技术会通过学习 A 玩家的游戏方法、装备数据去指引 B 玩家推进游戏,进而实现辅助卡关玩家,增加游戏体验的作用。
当然,AI 的作用不是完全提供给玩家所有信息抄作业,只是给出部分提示,Boss 和装备还是要通过实战打回来的。
在专利文件 FIG.9 当中,我们能看到索尼通过《战神》的游戏画面介绍平台是如何工作的。在游戏画面右下角有一个弹窗,内容大致是指引玩家通过哪些操作去击败巨蟒 Boss。
而在其他场景中,这个弹窗可能会是根据游戏剧情而给出的装备建议、路线导航等等,这就相当于玩家身旁有一个隐形的高手在指导,遇到卡关时能提供帮助。
说起 AI 在游戏上应用,这让我不禁想起了去年有黑客通过训练 AI 来捉游戏作弊,但其实 AI 在游戏上的应用已经不止于游戏帮助、反作弊这些辅助功能,基于神经网络系统,游戏厂商已经开始将 AI 应用在打造更聪明的 NPC、 游戏引擎、画面渲染、甚至是游戏制作上。
写到这里,我在想更智能的游戏能否改变未来人类和游戏的人机交互,游戏的参与者不再只有玩家一个,无形的 AI 也能参与其中。
题图:游戏《茶杯头》
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