作者exeex (人非肾咸)
看板GameDesign
标题游戏的AI设计？
时间Fri Nov 9 16:16:37 2018
各位大大好
我是研究深度学习的研究生
不过研究领域跟游戏AI没啥关
但我满喜欢打电脑游戏的，打FPS，Dota类的，或如文明帝国，三国志这种战棋类的。桌游方面也打过不少，也自己设计过桌游。
我打游戏都是M属性的，会跑去挑战高难度AI
但通常电脑游戏的高难度AI就是把AI的资源量调更高，但还是一样笨。这种AI实在无法满足我。
我最近看到Unity有出Unity Machine Learning Agents，想要空闲的时候玩看看
不知道板上有没有人用过？
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1F：推 wix3000: 一般来说，普通游戏的AI跟目前正热门的AI是不同概念 11/09 16:55
2F：推 cjcat2266: 我主要做的是游戏AI，其实大部分时候比较偏设计，要跟 11/09 17:04
3F：→ cjcat2266: 设计师密切合作，做出不是最聪明、但是会让人觉得好玩 11/09 17:04
4F：→ cjcat2266: 的掰咖NPC，跟学术AI和”现在最热门的AI技术”不一定 11/09 17:04
5F：→ cjcat2266: 路线重合 11/09 17:04
6F：推 cjcat2266: Machine learning agent的话，我还没碰到会需要它的use 11/09 17:09
7F：→ cjcat2266: case，所以实作上还没沾上边。Machine learning不只可 11/09 17:09
8F：→ cjcat2266: 用在高阶NPC行为，像是locomotion这种跟动画比较相关 11/09 17:09
9F：→ cjcat2266: 的技术，最近也常被讨论，可以找找看phase-functioned 11/09 17:09
10F：→ cjcat2266: motion matching，蛮有趣的！ 11/09 17:09
11F：推 cjcat2266: Ubisoft算是第一间把motion matching用在商用游戏工作 11/09 17:12
12F：→ cjcat2266: 室(For Honor)，不过不是machine leaning的版本。Bungi 11/09 17:12
13F：→ cjcat2266: e更早雇用了motion matching原始paper作者要实作到Halo 11/09 17:12
14F：→ cjcat2266: Reach中，不过因为当时硬体跑不起来作罢 11/09 17:12
15F：推 dklassic: 老实说毕竟游戏 AI 就是要让玩家打爆的，花很多时间训练 11/09 18:03
16F：→ dklassic: 出一个近似真人的 AI 可能比起用几个 State 写出来的 AI 11/09 18:03
17F：→ dklassic: 玩起来不会比较有趣，开发速度也不会比较快 XD 11/09 18:03
18F：→ exeex: 楼上说的这个我知道，强的AI其实很吃计算资源，开发起来吃 11/09 18:05
19F：→ exeex: 力不讨好，又不一定比较好玩。 11/09 18:05
20F：→ exeex: 我是想说现在技术也不断推陈出新，会不会有比较厉害的东西 11/09 18:06
21F：→ exeex: 出现XD 11/09 18:06
22F：推 Anodare: 只有稍微玩过，可以快速解决一些简单不复杂的状况，githu 11/09 18:49
23F：→ Anodare: b上的页面有教学~ 11/09 18:49
24F：推 cjcat2266: 有新的技术不一定会被用，还是以设计为优先，有时候很 11/09 19:12
25F：→ cjcat2266: 厉害又好玩的游戏AI其实是很基本的技术，加上很厉害的 11/09 19:12
26F：→ cjcat2266: 设计混出来的 11/09 19:12
27F：推 ddavid: 游戏相关的AI研究其实还是蛮不少的，但可能不是你想的样子 11/09 19:12
28F：→ ddavid: 有些游戏使用的AI技术是在寻路、编队、NPC或开放世界行为 11/09 19:13
29F：→ ddavid: ，真正用在敌人对抗行动计算的反而未必很多，因为做太聪明 11/09 19:14
30F：→ ddavid: 未必会好玩XD 11/09 19:14
31F：推 jugu: 反过来「为ml而ml」去设计配套的游戏系统或许是有趣的方向？ 11/10 01:03
32F：推 newyellow: 哇赛 cjcat 太专业了吧!! 11/10 04:34
33F：推 rhox: 要做出很强的AI很简单，要做出很好玩的AI很难 11/10 09:11
34F：推 madturtle: 之前有想过用ml模拟玩家行为来分担部分QA 11/10 10:22
35F：推 leofalcon: ML日後在游戏的应用应该不会是NPC AI，而是偏工具 11/11 01:34
36F：→ leofalcon: 比方说花草树木产生器之类的 11/11 01:34
37F：→ leofalcon: NPC AI上，设计师无法微调的系统实务上没有用处啊 11/11 01:35
38F：推 cjcat2266: 的确，所以motion marxhing除错上往往蛮凭直觉的，要从 11/11 07:33
39F：→ cjcat2266: 角色动作问题视觉上，判断需要补足什麽部分的动作资料 11/11 07:33
40F：→ cjcat2266: 到动作库中 11/11 07:33
41F：→ cjcat2266: *matching 11/11 07:33
42F：→ cjcat2266: 还好没到看到错误要除错却一头雾水的状况 11/11 07:34
43F：推 dklassic: 其实我现在在研究能不能用ML来学玩家行为逻辑，希望有 11/11 11:58
44F：→ dklassic: 办法帮助目前只能用统计手段或系统监控抓作弊的问题 11/11 11:58
45F：→ dklassic: 在这种简单逻辑准度不高的判定ML或许可能有很大的效用 11/11 11:59
46F：→ Feis: 今年碰巧有去 TGDF 分享了一些工作，我倒觉得让设计师可微调 11/11 13:01
47F：→ Feis: 反而是比较简单的。现在的主要瓶颈还是训练时间跟金钱的成本 11/11 13:01
48F：→ Feis: 微调的迭代速度拉不快的话，实务上很难进入制程 11/11 13:02
49F：→ Feis: 尤其是要让非 ML 专页的游戏设计师使用 11/11 13:02
50F：→ Feis: 还需要提供适当的工具 11/11 13:05
51F：推 Pony5566: dk说得很像vacnet 11/11 15:55
52F：→ dklassic: 嗯，今年 GDC 才发现原来 Valve 从 2016 就在做了 11/11 21:42
53F：推 poshboy: 推留言的讨论 11/12 16:43
54F：推 minimaker: 今年雷亚分享的做很久然後看起来要放弃的那款（也没人 11/13 15:17
55F：→ minimaker: 记得叫什麽）就说用ml做ai，但成果应该超差所以做到皇 11/13 15:17
56F：→ minimaker: 室战争没什麽人了还在train 11/13 15:17
57F：推 LayerZ: "游戏AI"是用来给玩家虐的，就像设计者出题给玩家破解 11/14 15:13
58F：→ LayerZ: 其实单纯想回外挂部份，之前看过的高等外挂有"掩饰"功能 11/14 15:14
59F：→ LayerZ: 不会直接把准心甩到头上，打完头也会有准心晃动..ML能作到 11/14 15:15
60F：→ LayerZ: 抓外挂就太好了(但是成本/收益是完全不相符的，估计没人会 11/14 15:16
61F：→ LayerZ: 去作 11/14 15:16
62F：→ LayerZ: 随机地图生成应该也用得上 11/14 15:18
63F：→ LayerZ: 如果真的要有效益的，大概是AI假玩家吧... 11/14 15:19
64F：推 LayerZ: 目前的对战类游戏当红，AI假玩家能补上很多的缺陷 11/14 15:42
65F：→ LayerZ: 举例第五人格好了，玩家连败的时候就会遇到AI假玩家弥补玩 11/14 15:43
66F：→ LayerZ: 家的自信 11/14 15:43
67F：→ LayerZ: 而之前负责过的战场，当玩家人数减少後，就会有排队时间的 11/14 15:44
68F：→ LayerZ: 问题，要拉大排队区间就变成有游戏体验的问题，假AI能学 11/14 15:45
69F：→ LayerZ: 习到有实战能力大概就能解决吧，不过这块是我比较不能想 11/14 15:45
70F：→ LayerZ: 象的 11/14 15:45
71F：→ LayerZ: 最後是大逃杀类，一次50人100人才能开一场，排队时间还不 11/14 15:46
72F：→ LayerZ: 能太久，认真，虽然50人里面可能有25人会是上一场在10分 11/14 15:47
73F：→ LayerZ: 钟内淘汰下来的人，但还是可能会有排队太长的问题 11/14 15:47
74F：→ LayerZ: (看COD BlackOut常常在准备房排很久)，丢假AI进去给玩家虐 11/14 15:48
75F：→ LayerZ: 玩家也不会发现是AI吧XD 11/14 15:48
76F：→ LayerZ: 靠北，又回太长了... 11/14 15:49
77F：→ LayerZ: AI不一定能学到跟真玩家一样强，可能还很蠢，但是不要当 11/14 15:50
78F：→ LayerZ: 队友当敌人就会很爽，真的要高成本当队友的...就再说吧XD 11/14 15:51
79F：→ LayerZ: ML最大的功用，就是让假玩家看起来不要那麽假? 11/14 15:57
81F：推 Feis: 要过游戏版的图灵测试也没那麽简单xD 11/15 23:08
82F：→ Feis: 不过你怎麽知道你的对手/队友不是 AI? 11/15 23:09
83F：→ Feis: 亦或者，知道他们是 AI 为什麽就不好玩了？ 11/15 23:10
84F：推 goury: 推AI假玩家，这是目前想的到AI对商业模式上帮助最大的地方 11/16 09:48
85F：→ goury: 为什麽知道对手是AI就不好玩？不是说不好玩，例如对杀类游 11/16 09:51
86F：→ goury: 戏，杀真人玩家跟杀电脑，对不少人而言，心理感受就有差 11/16 09:51
87F：推 LayerZ: 知道他们是AI就不好玩了 <= 没错 但是假玩家跟AI是两回事 11/16 14:56
88F：→ LayerZ: AI假玩家能解决很多问题，而ML能补足假玩家的缺点 11/16 14:56
89F：→ LayerZ: 问题有两个： 11/16 14:57
90F：→ LayerZ: 其1，你的AI需要强到什麽地步? 假如AI假玩家当队友，当然 11/16 14:58
91F：→ LayerZ: 太强太弱都会有问题，应该说我想不到没问题的状况.. 11/16 14:58
92F：→ LayerZ: 阿，我有点语无伦次了 11/16 14:58
93F：→ LayerZ: 其2，在玩家心中期待的目标是什麽样子，AI能不能满足 11/16 14:59
94F：→ LayerZ: 在大逃杀中，看到人就宰了拿装，AI就是当人数不足时充当杂 11/16 15:00
95F：→ LayerZ: 鱼的功能，甚至还要加上假装射不中不动目标，或是狙击到第 11/16 15:01
96F：→ LayerZ: 几发才准擦到人的限制吧 11/16 15:01
97F：→ LayerZ: 这时候玩家才不在意其他人是什麽样子 11/16 15:01
98F：→ LayerZ: 只要不要太过机械化就好 11/16 15:02
99F：→ LayerZ: 回goury，所以没办法用在6v6这种平衡式对战的状况上，不管 11/16 15:05
100F：→ LayerZ: 强或弱，敌人或队友，都会不好玩 11/16 15:06
101F：→ LayerZ: 但是像非平衡式对战，或是大逃杀这种，由於本身就不是平衡 11/16 15:06
102F：→ LayerZ: 对战，玩家就不会期待这目标应该要有的样子，而AI假玩家充 11/16 15:07
103F：→ LayerZ: 数的反感就不会那麽大，能用ML让AI假玩家多灵活点，甚至 11/16 15:08
104F：→ LayerZ: 不会有人发现是AI假玩家吧XDD 11/16 15:08
105F：→ LayerZ: 玩家只会觉得，干这人超蠢超烂 11/16 15:08
107F：→ Feis: 我们这边尝试的一些经验结论给大家参考 11/17 19:52
108F：推 leofalcon: ML没办法作AI假玩家 实务上目前主流是BT 11/18 15:27
109F：推 leofalcon: Game AI领域不存在撒尿牛丸 根据需求选择最适当的系统 11/18 15:28
110F：→ leofalcon: 才是正解 11/18 15:28
111F：推 leofalcon: 後来想到 要说绝对不能做有点武断 应该说能用的游戏类 11/18 15:31
112F：→ leofalcon: 型非常有限 目前爲止有实作的都是tabletop类型游戏移 11/18 15:31
113F：→ leofalcon: 植到电子版 11/18 15:31
114F：嘘 trylovetom: 游戏是为了好玩，你想想李世石跟阿法狗对战就知道，一 11/27 23:40
115F：→ trylovetom: 点都不好玩。 11/27 23:40
116F：推 ManInBlack: 我想想我跟李世石对战好像也不太好玩(?) 12/04 15:08