機器學習正在改變幾乎每個行業，從農業中的作物規劃到醫療保健中的癌癥診斷。這些主題通常會得到更廣泛的討論，因為它們已經產生了切實的，對人類有益的影響。對于游戲行業而言，不幸的是，游戲開發中的機器學習仍處于起步階段，而且還沒有以同樣的方式成為頭條新聞。在本文中，我探討了機器學習將如何革新游戲開發。

要了解游戲產業的規模，根據Newzoo的《全球游戲市場報告》，到2018年底，視頻游戲產業的全球市場價值將達到1390億美元，已經遠遠超過電影和音樂產業的總和。
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游戲行業收入比較

結合移動游戲，平臺游戲和PC游戲，視頻游戲在全球已達到23億游戲玩家。2018年，全球超過四分之一的人口玩了電子游戲。這使游戲成為有史以來影響最廣泛的娛樂方式之一。

游戲中的頭部內容可以為游戲開發公司賺取數十億美元。例如，俠盜獵車手V是有史以來最賺錢的娛樂產品，收入達到60億美元，在總收入方面超過所有電影，電視節目和音樂。俠盜獵車手（Grand Theft Auto）的成功以及其他熱門游戲（包括《憤怒的小鳥》（Angry Birds）或《糖果粉碎》（Candy Crush）等其他熱門游戲的成功，很大程度上取決于游戲可以如何建立世界，吸引玩家并提供數十小時或數百小時的獨特可玩內容。

游戲開發中的機器學習

對于那些尚不清楚機器學習是什么的人。機器學習是系統無需明確編程即可從經驗中學習和改進的能力。機器學習也被普遍稱為AI，是構成“人工智能”的技術的子集。

過去五年來，機器學習迅猛發展的原因是GPU處理速度的重大提高以及機器學習和深度學習算法可獲取的巨大數據量。

因此，機器學習可能會對游戲的開發方式產生巨大影響。為了尋求更現實的世界，引人入勝的挑戰和獨特的內容，視頻游戲開發商店越來越多地將機器學習作為游戲開發中的有用武器。機器學習算法可以動態地響應玩家的動作。盡管現代視頻游戲中的所有內容都必須手動編寫腳本，但是具有機器學習引擎的視頻游戲可以根據玩家的行為和決定做出反應并改變世界，非玩家角色（NPC）或對象的實時行為。使通過機器學習開發的游戲能夠更動態，更富想象力地對玩家做出反應和響應。
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機器學習將使游戲變得更加動態

游戲人工智能

為什么游戲開發者希望在游戲開發中使用人工智能？機器學習賣手機游戲可以通過多種方式解決游戲開發中的兩個基本問題：

1.與人類玩家（組隊或對抗）一起玩游戲。

2.幫助玩家動態構建游戲。

我們將在下面的每個類別中探討潛在的解決方案，但是通常，機器學習算法可以減輕人類游戲開發人員當前需要執行的許多工作。如果我們可以為非玩家角色（NPC）開發可靠的算法，則它們的控制和獨特環境的構建都可以實現自動化。

機器學習在游戲中絕對有希望，但是我們還差得很遠。Epic Games首席執行官蒂姆·斯威尼（Tim Sweeney）表示：“[視頻游戲]AI仍處于黑暗時代。

但是，一旦機器學習成熟到可以在游戲中可靠使用的水平，它就可以從許多方面從根本上改變游戲體驗：

1、非玩家角色（NPC）是算法

目前，您在視頻游戲中的對手是預先設定的NPC（非玩家角色），但是基于機器學習的NPC可以讓您與難以預測的敵人對抗。這些敵人也可以調整其難度等級。當您學習玩游戲時，您的敵人會變得更聰明，并根據您在游戲中的動作以獨特的方式做出反應。

公司已經在研究基于機器學習的NPC的早期應用。SEED by EA通過模仿頂級玩家來訓練NPC。它的NPC學習動態動作和行為，并使用人類玩家的動作作為訓練數據，這意味著該算法的訓練速度比單獨的強化訓練快四倍。

可教學的NPC對于游戲開發而言是一項不小的改進。當前，游戲工作室花費大量工時編寫NPC腳本。不對NPC進行硬編碼可能會大大縮短游戲的開發周期。從幾周到幾小時。

2、復雜系統建模

機器學習算法的優勢在于其對復雜系統建模的能力。視頻游戲開發人員一直在努力使游戲更加逼真和逼真。當然，對現實世界進行建模非常困難，但是機器學習算法可以幫助預測玩家動作的下游影響，甚至可以對玩家無法控制的事物（例如天氣）進行建模。

FIFA的最終團隊模式是當前正在生產的復雜建模的一個示例。當您選擇全明星球員的球隊時，FIFA會根據您的球隊中的性格相處與否來計算球隊的化學得分。在比賽中，如果您輸了或犯了小錯誤，團隊士氣可能會下降。當人群歡呼而您的狀態良好時，它也會激增。士氣的變化會影響玩家的游戲能力。當士氣低落時，會出現更多的錯誤，而當您的團隊表現良好時，技能擊球和幸運的破門會更加頻繁。

3、使游戲更漂亮

使游戲更逼真的另一個要素是使游戲看起來更漂亮。游戲開發人員也在這方面使用機器學習。在視頻游戲中，遠處的情況通常看起來不錯，但是當您靠近物體時，物體的渲染效果很差，并且變得像素化。

Microsoft正在與Nvidia合作解決此問題。他們正在使用機器學習來動態增強圖像和渲染效果。在現實生活中，當您遠離物體時，細節并不清楚，但是當您接近時，您會注意到更精細的細節。動態呈現更精細的細節是計算機視覺算法可以幫助解決的挑戰。

4、更逼真的互動

建立現實的虛擬世界的另一個主要挑戰是玩家如何與友善的NPC互動。在許多游戲中，您需要與腳本角色交談才能完成目標。但是，這些對話的范圍是有限的，通常遵循屏幕提示。

使用自然語言處理可以使您大聲說出游戲中的角色并獲得真實的響應，就像與Siri，Alexa或Google Assistant交談一樣。此外，結合了VR觸覺或玩家影像的游戲可以允許計算機視覺算法檢測肢體語言和意圖，從而進一步增強與NPC交互的體驗。

5、即時的世界創造(Universe Creation on the Fly)

機器學習在游戲開發中最有前途的應用之一是即時創建世界。迄今為止，一些最受歡迎的視頻游戲是開放式地圖游戲，可讓您探索廣闊的風景。這些游戲需要數千小時的開發人員和藝術家時間來渲染。但是，機器學習算法可以幫助尋路和創建世界。例如無人天空之類的游戲，其中包含無限數量的新世界供您探索，所有新世界在您探索時都會產生。

6、更具吸引力的手機游戲

手機游戲占全行業游戲收入的50％。手機或平板電腦上的游戲在出現停機時間時很容易就能拿起并玩，而無需專用控制臺。過去，手機游戲的范圍受到限制，因為您的手機沒有控制臺或PC的處理能力和圖形。但是，隨著增加了專業處理能力的最新智能手機中的AI芯片，這些限制開始改變。上面討論的機器學習的許多好處將可用于移動游戲，并且硬件在不斷改進，從而使移動游戲更加逼真，互動和身臨其境。

機器學習將永遠改變游戲

游戲開發中機器學習的未來

游戲中機器學習應用仍然面臨著重大挑戰。一個主要的挑戰是缺乏可供學習的數據。這些算法將對復雜的系統和動作進行建模，而對于這些復雜的交互作用，我們還沒有很好的歷史數據。另外，為游戲行業開發的機器學習算法需要萬無一失。他們無法破壞游戲或玩家體驗。這意味著算法必須正確，但從玩家的角度來看，它們也必須快速無縫。任何延遲或中斷游戲的因素都會破壞玩家在游戲創造的世界中的沉浸體驗。

也就是說，大多數主要的游戲開發工作室都有團隊研究，完善和將AI應用于他們的游戲。這是許多公司正在努力解決的挑戰，因為它提供了令人興奮的機會，將視頻游戲擴展到新的視野，為玩家提供了更加逼真的體驗和更多可玩的內容。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习将在游戏开发中的6种应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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