NPC如何像人一樣聰明一直以來都是游戲發(fā)展的主要訴求之一。但早期的NPC經(jīng)常被玩家調(diào)侃為 “人工智障”，因為它們的行為范式很容易被摸索到。
算法和資源投入與AI實際帶來的產(chǎn)出比，在游戲未投入市場之前是難以估計的。因此，「AI」尚未在游戲中真正普及。
小團隊難以承受其開發(fā)成本，甚至有些大團隊還會擔(dān)心效果不佳，適得其反。
已有游戲AI能“擊敗”人類玩家，但并不普及
游戲是催生很多AI技術(shù)的土壤。強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning，RL）與游戲的完美契合在于其可以利用虛擬環(huán)境，訓(xùn)練AI智能體（agent）主動不斷嘗試去發(fā)現(xiàn)哪些動作會產(chǎn)生最豐厚的收益。
機器學(xué)習(xí)歷史上誕生過很多基于游戲環(huán)境的知名AI模式，如打星際爭霸2的AlphaStar，打Dota 2的OpenAI Five，玩王者榮耀的絕悟等等。以游戲為橋梁，AI領(lǐng)域新的技術(shù)突破也一次次被我們所熟知。
游戲AI OpenAI Five曾經(jīng)擊敗過人類世界冠軍隊伍。
但這些都只是實驗，AI在游戲中對于畫面提升如超分辨率算法「DLSS」已有較為廣泛的應(yīng)用，對于更能打動玩家的交互方面卻很少有貢獻。作為機器學(xué)習(xí)三大分支之一的強化學(xué)習(xí)，目前的應(yīng)用方向大多在自動駕駛、工業(yè)自動化、金融貿(mào)易甚至NLP上，游戲雖然也是主要應(yīng)用方向，但是尚未真正普及。
在游戲領(lǐng)域中，人們對于強化學(xué)習(xí)等技術(shù)的需求其實非常多：在對戰(zhàn)類游戲中，通過AI定制的解決方案，可以根據(jù)用戶水平匹配相應(yīng)的難度，讓用戶體驗更好。在角色扮演、賽車類游戲中，AI可以用于測試和設(shè)計關(guān)卡。水平足夠高的AI甚至可以用于平衡性測試。
玩家們經(jīng)常會說的一句話是：一款游戲的畫面決定你會不會關(guān)注它，而游戲性能決定你是否喜歡它。而且具有人類專業(yè)級玩家能力的高智商AI角色，不僅對于玩家來說很有吸引力，對于游戲開發(fā)者來說，如果能招募海量AI「玩家」來測試游戲bug，甚至幫助制作游戲關(guān)卡也是極好的。
GTC 2021大會上，游戲公司EA的開發(fā)者們展示了強化學(xué)習(xí)改進關(guān)卡設(shè)計的研究。
對于游戲開發(fā)者而言，想要訓(xùn)練可應(yīng)用于實踐的AI模型，需要足夠的專業(yè)知識，但并不是每家游戲工作室都既懂游戲引擎，又能玩轉(zhuǎn)深度學(xué)習(xí)框架。而在構(gòu)建模型時，大規(guī)模并行化算力的需求也是一個障礙。
能不能把高智能的AI通用化、實用化呢？最近一段時間里，越來越多的游戲正在獲得AI加持。
解決技術(shù)核心需求 縮短開發(fā)者與AI的距離
今年10月，華為云發(fā)布ModelArts for Games，縮短了游戲開發(fā)者與AI技術(shù)的距離。
在這個平臺上，開發(fā)者們可以定制化地獲得強化學(xué)習(xí)等能力。它基于國內(nèi)市場占有率第一的人工智能平臺ModelArts，從AI開發(fā)、生產(chǎn)部署、團隊賦能、模型變現(xiàn)四個角度，滿足了游戲團隊對于AI的核心需求。
華為云與游戲公司進行合作，預(yù)制了多種類型的游戲AI競技算法，覆蓋了MOBA、SPG、FPS、棋牌等主流游戲類型。平臺中，面向不同類型游戲的AI機器人都擁有高超的能力，同時還風(fēng)格多樣，能夠展現(xiàn)不同策略，可以為玩家們帶來更加真實的游戲體驗。
因為背靠華為AI平臺，ModelArts for Games可以實現(xiàn)工作流程的端到端全覆蓋：從數(shù)據(jù)處理、獲取先進算法、模型大規(guī)模訓(xùn)練，到模型按需部署處理和管理，AI應(yīng)用的全周期工作都可以在一個平臺上實現(xiàn)。
通過ModelArts，AI訓(xùn)練的算力不再是問題，ModelArts提供異構(gòu)計算集群。訓(xùn)練支持海量CPU，GPU自由組合，提供大規(guī)模強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練能力，支持彈性擴縮容及容錯機制，方便用戶使用IMPALA、Seed等主流或客制化分布式架構(gòu)進行高效的強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練。兼顧多種應(yīng)用場景，大幅度提高算法開發(fā)與訓(xùn)練效率。來自華為諾亞方舟實驗室的分布式強化學(xué)習(xí)框架「刑天」集群節(jié)點間通信進行了優(yōu)化。這些特性可以將訓(xùn)練速度提升10倍，降低了訓(xùn)練成本，用戶可以隨時按需啟動和停止訓(xùn)練作業(yè)。
而在對于玩家來說直接關(guān)系到游戲體驗的AI推理速度上，ModelArts可以將時延壓縮至20ms以內(nèi)，實現(xiàn)實時響應(yīng)。
對于游戲開發(fā)者來說，如果不知道哪種算法可以滿足自己的需求，ModelArts for Games也給出了一些用例，其中集成了最成熟的，按游戲類型劃分的算法，這些方案很多都曾在數(shù)據(jù)競賽中獲得過好成績。針對AI新手，華為云還開放了超過10個全代碼AI教程，滿足客戶培養(yǎng)團隊、快速提升AI團隊能力的需求。
諾亞方舟實驗室的研究人員認為，ModelArts在游戲AI的多樣化生成、NPC訓(xùn)練、自動化測試等方向上都展現(xiàn)出了廣闊的應(yīng)用前景。
為游戲開發(fā)者賦能 帶來更好的用戶體驗
在強化學(xué)習(xí)技術(shù)真正落地的時候，AI 的目的不是打敗玩家，而是要陪更多的玩家，帶來更好的體驗。ModelArts for Games擁有較強的能力，面向所有游戲開發(fā)者，不論是大廠還是小工作室推出的游戲，都能在其上獲得適合的技術(shù)。
華為云AI團隊目前已經(jīng)協(xié)同眾多游戲開發(fā)者實現(xiàn)了游戲AI技術(shù)的落地。目前，網(wǎng)易伏羲、西山居、數(shù)字天空都在與華為云ModelArts for Games進行項目合作，并且取得了階段性成果。
首先，華為云ModelArts for Games 可以幫助開發(fā)者們選擇最適合自身游戲場景的算法，降低開發(fā)人員應(yīng)用AI的門檻。
在西山居正在研發(fā)的一款游戲中，開發(fā)者們與華為云的研發(fā)團隊共同打造了基于強化學(xué)習(xí)算法的AI機器人，在對戰(zhàn)的水平、策略選擇方面都比傳統(tǒng)游戲中的AI機器人更加強大。經(jīng)實際游戲測試，通過華為技術(shù)訓(xùn)練的AI與內(nèi)置Bot對抗4664局，勝率達到95%。而與專業(yè)玩家對戰(zhàn)時，勝率可以五五開。
如果游戲開發(fā)團隊擁有自行研發(fā)AI技術(shù)的能力，華為云也可以提供強大的AI算力，并幫助他們將算法模型商業(yè)變現(xiàn)。
網(wǎng)易伏羲擁有自己的人工智能實驗室，其在計算平臺和強化學(xué)習(xí)方面和華為云進行了深入的合作。
在谷歌與英超曼城俱樂部在Kaggle平臺舉辦的首屆AI足球世界杯上，網(wǎng)易伏羲強化學(xué)習(xí)團隊的AI在上千只團隊中斬獲亞軍，其接近專業(yè)教練的AI戰(zhàn)術(shù)布局能力，讓人們看到了「AI+足球」的巨大潛力。
在比賽時，根據(jù)賽場實時狀況，AI機器人通過訓(xùn)練可實現(xiàn)目前高水平足球聯(lián)賽中流行的高位逼搶戰(zhàn)術(shù)，攻守轉(zhuǎn)換也非?？?。在針對不同玩家時，AI可體現(xiàn)進攻、防守等不同風(fēng)格，帶來相比以往更加真實的體驗。
網(wǎng)易伏羲AI的定位球打法也讓主辦方印象深刻。曼城俱樂部母公司、城市足球集團數(shù)據(jù)洞察和決策技術(shù)總監(jiān)Brian Prestidge表示，網(wǎng)易伏羲AI所采用的定位球策略，與現(xiàn)實比賽中專業(yè)教練的定位球戰(zhàn)術(shù)非常相似。
現(xiàn)在在ModelArts平臺上，人們已經(jīng)可以利用華為云大規(guī)模異構(gòu)集群訓(xùn)練和線上實時推理打造不同游戲場景所需要的智能NPC，節(jié)省了常規(guī)游戲開發(fā)過程所需的大量時間。
除了生成高智能的NPC，諸如內(nèi)容生成虛擬人、智能美術(shù)等等也是AI應(yīng)用的方向，已經(jīng)出現(xiàn)了越來越多的需求。
作為云服務(wù)「基礎(chǔ)設(shè)施」的提供者，華為云的ModelArts for Games能在AI能力領(lǐng)域帶給游戲公司更大助力，讓他們能專注于游戲研發(fā)，而不會被應(yīng)用AI技術(shù)的門檻所困擾。
鏈接數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)上下游伙伴 激發(fā)行業(yè)新未來
華為云游戲AI解決方案，讓數(shù)字創(chuàng)意開發(fā)者不必在基礎(chǔ)設(shè)施上耗費時間，可以專注于內(nèi)容制作等核心環(huán)節(jié)。而在12月29日舉行的華為云&華為終端云服務(wù)創(chuàng)新峰會2022上，在現(xiàn)場分享游戲創(chuàng)新的迷你創(chuàng)想，依據(jù)華為云3D Modeling Kit AR Engine則實現(xiàn)了低代碼創(chuàng)作、AI智能創(chuàng)作，基于華為云重構(gòu)現(xiàn)實場景的物理應(yīng)用，實現(xiàn)了場景多元創(chuàng)作。
這是一個協(xié)同共創(chuàng)的時代，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的顆粒度、復(fù)雜度與長周期決定了沒有任何一家企業(yè)可以獨自成功。共建生態(tài)、融入生態(tài)是必由之路。縱觀未來，整個數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)，更加需要產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同進步。
云、AI、5G將加速應(yīng)用從端側(cè)向云端匯聚，加速流化，加速實時交互；影視與游戲制作逐步融合，云渲染加速國產(chǎn)游戲向高品質(zhì)發(fā)展；數(shù)字人技術(shù)發(fā)展迅速，通過云+AI自動構(gòu)建游戲世界；云游戲與直播深度結(jié)合，使得直播互動帶來巨大變革；
技術(shù)與生態(tài)的融合發(fā)展，將牽引中國國產(chǎn)游戲快速向高品質(zhì)發(fā)展，更多優(yōu)秀內(nèi)容脫穎而出，加速自我凈化、產(chǎn)業(yè)革新。在這過程中，華為云正在成為眾多數(shù)字創(chuàng)意開發(fā)者、服務(wù)者的最佳伙伴。
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