從一開始，人工智能就一直是游戲行業(yè)的支柱。乒乓球是最早依賴人工智能算法的游戲之一，盡管它們比現(xiàn)代游戲應用程序中使用的要原始得多。然而，人工智能已經變得更加復雜，特別是在現(xiàn)代 MMO（大型多人在線游戲）模擬中開發(fā)非玩家角色 (NPC)。人工智能大修可以徹底改變 NPC 在游戲中的運作方式。

這些 NPC 背后的人工智能技術令人印象深刻。然而，我們才剛剛開始看到它真正潛力的表面。完善了 MMO 的相同深度學習界面在其他游戲應用程序中也將是無價的。

這里有一些值得思考的事情。

MMO中人工智能的演變

第一款多人游戲大受歡迎。它們允許玩家與其他人類競爭，這些人類可以提出比傳統(tǒng)人工智能驅動的對手更復雜的策略。

然而，計算機驅動的 NPC 仍然發(fā)揮著重要作用。通常沒有足夠的人類玩家來創(chuàng)建一個像樣的模擬。這意味著人工智能角色需要填補空白。

這意味著人們經常不得不遭受與 MMO 游戲進入市場之前一樣的挫敗感。MMO 開發(fā)者需要開發(fā)更復雜的 AI 開發(fā) NPC 來解決這個問題。

在 1990 年代中期至 2000 年代初期，這些角色的有效性充其量是值得懷疑的。NPC 完全由開發(fā)人員創(chuàng)建。由于許多開發(fā)人員對這些游戲模擬缺乏任何實際經驗，他們很難跳出框框思考并為角色制定獨特的策略。

大數(shù)據(jù)極大地改變了人工智能角色的性質。他們可以從以前的模擬中學習，而不是依賴于沒有經驗的程序員開發(fā)的算法。他們可以跟蹤最有效和最無效角色的表現(xiàn)和策略，以確定哪些策略最有效。

深度學習的幫助更大。它甚至不需要模擬來研究人類玩家的模式。它可以創(chuàng)建自己的 NPC，并迫使它們在精心構建的神經網(wǎng)絡范圍內相互競爭。隨著更多模擬的展開，角色變得更加優(yōu)化。因此，NPC 最終會更接近于技能最高的人類玩家。

這使得戰(zhàn)斗場景更加逼真，角色的可預測性也大大降低。這為玩家創(chuàng)造了一個更具挑戰(zhàn)性的環(huán)境，盡管已經通過機器學習完善的 NPC 顯然可以在競爭較少的模擬中替代他們更古老的原型。

人工智能和深度學習遠遠超出了 MMO

在過去的 20 年里，游戲行業(yè)的 AI 開發(fā)人員花費了大部分時間和精力來創(chuàng)造更復雜、更逼真的非玩家角色。然而，在與ReadySlotsGo的 CEO 交談后，我了解到業(yè)界開始發(fā)現(xiàn)他們開發(fā)的算法同樣適用于游戲行業(yè)的其他應用。

他們已經意識到，他們所做的觀察可用于：

• 為世界各地的玩家提供更好的圖形以花費最多的時間。IMVU 等模擬允許角色創(chuàng)建自己的游戲世界。通過研究角色構建的世界，人工智能算法可以確定最吸引人的配色方案和活動創(chuàng)意。他們可以使用這些信息來創(chuàng)建自己的更好的世界。
• 他們可以跟蹤玩家的反應以識別挫敗感。這可以幫助他們發(fā)現(xiàn)錯誤，即使他們的用戶沒有報告錯誤。
• 他們可以確定最有可能讓玩家花錢購買游戲內購買的因素，這是當今許多游戲貨幣化策略的支柱。

所有這些因素都會對游戲行業(yè)產生強大的影響。很難預測確切的結果，但現(xiàn)實是人工智能將永遠改變游戲行業(yè)。

人工智能是游戲行業(yè)的未來

大數(shù)據(jù)正在徹底改變他們對游戲行業(yè)的商業(yè)模式。雖然人工智能曾經對開發(fā) MMO 游戲的非玩家角色產生最深遠的影響，但它在游戲行業(yè)的其他元素中變得更加重要。