游戏开发者正在以多种方式使用人工智能，而且这种趋势只会持续下去。 电子游戏不再是唯一令人愉快的休闲方式，而是日常生活中不可或缺的一部分。
根据最近的趋势报告游戏开发素材，玩视频游戏的人正在他们消费的东西中寻找身临其境的体验和尖端技术。 由于开发引擎的进步，完成日常拼图游戏和文字游戏等基本的计算机化兴趣已经发展起来。
视频游戏的现状很大程度上归功于人工智能（AI）。
游戏开发商正在以各种方式利用人工智能，并且这种趋势预计只会持续下去。
游戏中的AI是什么？
不可玩的角色可以创造性地行动，就像人类玩家通过视频游戏的人工智能命令他们一样。
视频游戏中的人工智能 (AI) 已经存在很长时间了游戏开发中的人工智能 拜拜，从控制乒乓球拍或吃豆人幽灵的软件到《太空冒险精英》的宇宙构建算法。
人工智能从游戏行业中受益匪浅。 几十年来，科学家们一直在尝试这项技术的新用途。 早在 1949 年，克劳德·香农 (Claude Shannon) 就首先考虑在电脑上进行一对一的国际象棋。
Mind Game 的首要政策是评估玩家的心理健康状况。
由于游戏可以立即生成场景和事件，玩家可以像在现实世界中一样在虚拟世界中执行任何活动。 它还考虑了用户的心理状态，以跟上游戏不断变化的动态。 从本质上讲，它挑战参与者在不可能的情况下测试他们面对难以克服的损失的心理勇气。
视频游戏和人工智能才刚刚起步，而智力游戏是一个很好的起点。
例如，控制台和云计算的进步、用于虚拟现实的复杂显卡、耳机和渲染算法使人工智能能够生成看起来和行为与人类相似的环境和虚拟角色。
由于最近的发展，新一代的游戏开发者和设计师目前正在努力解决游戏中人工智能的基本问题。 为了创建更真实的虚拟世界，研究人员已经开始走出实验室，进入有价值的产品和开发工具领域。
人工智能 (AI) 在视频游戏中的重要性
游戏创作者的目标是为玩家提供有意义且愉快的体验。
这些体验是由各种游戏功能创建的，包括图形、音乐、游戏时间、故事和挑战，以及与玩家（盟友、对手或其他对象）直接交互的内容。 因此，人工智能正在成为设计师管理日益复杂的游戏动态不可或缺的工具。
此外，企业也将受益于游戏领域人工智能 (AI) 的进步。 到2026年，游戏业务的市值预计将达到3140亿美元，成为最赚钱的业务之一。 因此，全球基于人工智能的游戏开发资金稳步增加。
这一类别中已经出现了几家公司。 2021年1月游戏开发中的人工智能 拜拜，Latitude这家利用AI生成无限故事来制作游戏的公司获得了330万美元的种子轮投资。
互动游戏公司 Osmo 已获得 3250 万美元的风险投资。 另一家立陶宛人工智能游戏公司Gosu Data Lab获得510万美元风险投资。 Gosu 的首要目标是帮助游戏玩家提高游戏能力。
人工智能在游戏行业的应用
被人工智能超越的不是游戏体验领域，而是游戏商业领域。 虚拟和现实世界的体验在游戏业务中日益交织在一起。 人工智能驱动的技术由于其在这个混合社会中不断增长的货币化潜力而变得越来越受欢迎。
纽约大学计算机科学与工程高级教授朱利安·托格利乌斯（Julian Togelius）研究人工智能（AI）和视频游戏之间的接口，他表示，增强智能软件系统的能力可以从根本上改变我们对游戏的看法。
尽管软件在创造兴趣方面发挥着艺术作用，但可以说未来愿景中最有趣的方面是，此类技术可能会产生如此动态和常青的体验，以至于它们总是适合人们的口味。
AI 在游戏中的典型用途
人工智能 (AI) 在游戏中的应用范围广泛，从视觉增强到自动关卡开发，再到基于故事的情境和故事情节。 即使是非游戏角色也可以被赋予智力（NPC）。
图像增强
为了从分解的 3D 照片中创建逼真的表现，采用了最现代的 AI 图像增强技术。 人工智能专家开创了一种深度学习系统，可以将 3D 生成的视觉效果转换为逼真的照片，从而推动图像增强。
《侠盗猎车手 V》中有这样的机制，而且效果很棒。 利用神经网络，研究人员能够准确地复制洛杉矶和南加州的景观。
复古游戏可以从图形改进中受益，带来更好的视觉效果。 重要的是要记住，为此工作提供的算法的主要目标是创建具有比低分辨率图像更多像素的相同图像。 升级人工智能是指这个过程的术语。
想象复杂的游戏场景
游戏中的角色决策越来越影响视频游戏的叙事。 对这些选择进行编码并预测一个决定如何影响另一个决定是很棘手的。 在大多数情况下，几乎很难预测故事的走向。
人工智能 (AI) 为视频游戏制作创建有限状态机 (FSM) 模型是一种流行的替代方案。 FSM 模型使程序员能够将多个场景编码到单个包中。 他们可以将决定权交给游戏引擎3D交通工具，游戏引擎将计算并选择最有效的方式进行。
因此，开发者可以为游戏玩家提供近乎无限的选择，同时依靠人工智能来理解游戏内的推理。
博弈分析
随着游戏代码库变得越来越复杂，检查和纠正错误变得越来越困难。 在当今的游戏中，鉴于开发人员必须搜索的区域非常广泛，因此几乎很难找到问题的根源。
人工智能 (AI) 有助于更快地运行代码测试并识别缺陷和可能的代码故障。 现在，该游戏可以在任何平台上玩。
桌面上的问题可能不会出现在移动版本上。
特定于平台的故障隔离很困难，但人工智能 (AI) 可以提供帮助。
人工智能驱动的游戏分析可以在问题出现之前发现并解决问题。 因此，软件发布可以避免严重错误，因为开发人员会收到实时通知以采取行动。
平衡游戏的复杂性
视频游戏设计师每天都在努力让他们的创作更加真实和身临其境。 对复杂系统进行建模是人工智能算法的主要优势。 然而，模拟现实世界是很困难的。
通过利用人工智能算法来预测未来玩家行为的影响，甚至模仿天气和情绪等因素，可以平衡游戏的复杂性。 FIFA 中的终极团队模式很好地说明了这种用法。
当一支足球队的个性被输入国际足联的计算机系统时，它会生成一个自动得分。 球队的精神会根据场上发生的情况（失球、适时传球等）而波动。
更好的球队可能会因为士气而输给排名较低的对手。 可以通过这种方式利用人工智能来增加更多的复杂性。
为非游戏角色 (NPC) 添加智力
人工智能 (AI) 即将为现代游戏中预先编程的 NPC 提供智能。 因此，它们将更加难以应对，也更加难以预测。
随着游戏的进展，人工智能还使 NPC 能够以令人兴奋的新方式学习和适应不断变化的游戏环境。 许多视频游戏工作室已经在开发基于人工智能的 NPC。
SEED (EA) 通过模拟游戏中最好的玩家来训练 NPC 角色。 对 NPC 的行为进行硬编码是一个费力且耗时的过程； 因此，这项技术将大幅缩短NPC的开发时间。
综上所述
由于技术的快速进步，人工智能（AI）已迅速成为视频游戏开发的重要组成部分。 随着视频游戏的复杂性不断提高，我们应该期望在未来看到它们更广泛的用途。
在很多方面，人工智能（AI）仍然难以预测，程序员也无法很好地使用它。 讽刺的是，在大多数商业游戏开发中，目标是让 NPC 表现得聪明并表现得聪明，而不是让他们变得更聪明。
通过让人工智能独立学习和适应，可以实现有趣且改变游戏规则的结果。 程序生成是自 20 世纪 90 年代以来人工智能最有前景的用途之一，其底层技术并没有发生太大变化。
尽管其应用范围更大、处理能力更强，但基本概念基本相同。 虽然开发者可以通过多种方式改善玩家体验，但他们对游戏内系统的控制程度并没有显着改变。
然而，许多独立游戏创作者正在接受人工智能的不可预测性，并将他们的游戏设计基于不断改进的机器学习算法的能力。
这些不受财务要求限制的开发人员在识别新的基于人工智能的游戏开发应用程序方面发挥着重要作用。
文章来源:https://www.gongshengyun.cn/yunying/article-105116-1.html
