作者exeex (人非腎鹹)
看板GameDesign
標題遊戲的AI設計？
時間Fri Nov 9 16:16:37 2018
各位大大好
我是研究深度學習的研究生
不過研究領域跟遊戲AI沒啥關
但我滿喜歡打電腦遊戲的，打FPS，Dota類的，或如文明帝國，三國志這種戰棋類的。桌遊方面也打過不少，也自己設計過桌遊。
我打遊戲都是M屬性的，會跑去挑戰高難度AI
但通常電腦遊戲的高難度AI就是把AI的資源量調更高，但還是一樣笨。這種AI實在無法滿足我。
我最近看到Unity有出Unity Machine Learning Agents，想要空閒的時候玩看看
不知道板上有沒有人用過？
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1F：推 wix3000: 一般來說，普通遊戲的AI跟目前正熱門的AI是不同概念 11/09 16:55
2F：推 cjcat2266: 我主要做的是遊戲AI，其實大部分時候比較偏設計，要跟 11/09 17:04
3F：→ cjcat2266: 設計師密切合作，做出不是最聰明、但是會讓人覺得好玩 11/09 17:04
4F：→ cjcat2266: 的掰咖NPC，跟學術AI和”現在最熱門的AI技術”不一定 11/09 17:04
5F：→ cjcat2266: 路線重合 11/09 17:04
6F：推 cjcat2266: Machine learning agent的話，我還沒碰到會需要它的use 11/09 17:09
7F：→ cjcat2266: case，所以實作上還沒沾上邊。Machine learning不只可 11/09 17:09
8F：→ cjcat2266: 用在高階NPC行為，像是locomotion這種跟動畫比較相關 11/09 17:09
9F：→ cjcat2266: 的技術，最近也常被討論，可以找找看phase-functioned 11/09 17:09
10F：→ cjcat2266: motion matching，蠻有趣的！ 11/09 17:09
11F：推 cjcat2266: Ubisoft算是第一間把motion matching用在商用遊戲工作 11/09 17:12
12F：→ cjcat2266: 室(For Honor)，不過不是machine leaning的版本。Bungi 11/09 17:12
13F：→ cjcat2266: e更早雇用了motion matching原始paper作者要實作到Halo 11/09 17:12
14F：→ cjcat2266: Reach中，不過因為當時硬體跑不起來作罷 11/09 17:12
15F：推 dklassic: 老實說畢竟遊戲 AI 就是要讓玩家打爆的，花很多時間訓練 11/09 18:03
16F：→ dklassic: 出一個近似真人的 AI 可能比起用幾個 State 寫出來的 AI 11/09 18:03
17F：→ dklassic: 玩起來不會比較有趣，開發速度也不會比較快 XD 11/09 18:03
18F：→ exeex: 樓上說的這個我知道，強的AI其實很吃計算資源，開發起來吃 11/09 18:05
19F：→ exeex: 力不討好，又不一定比較好玩。 11/09 18:05
20F：→ exeex: 我是想說現在技術也不斷推陳出新，會不會有比較厲害的東西 11/09 18:06
21F：→ exeex: 出現XD 11/09 18:06
22F：推 Anodare: 只有稍微玩過，可以快速解決一些簡單不複雜的狀況，githu 11/09 18:49
23F：→ Anodare: b上的頁面有教學~ 11/09 18:49
24F：推 cjcat2266: 有新的技術不一定會被用，還是以設計為優先，有時候很 11/09 19:12
25F：→ cjcat2266: 厲害又好玩的遊戲AI其實是很基本的技術，加上很厲害的 11/09 19:12
26F：→ cjcat2266: 設計混出來的 11/09 19:12
27F：推 ddavid: 遊戲相關的AI研究其實還是蠻不少的，但可能不是你想的樣子 11/09 19:12
28F：→ ddavid: 有些遊戲使用的AI技術是在尋路、編隊、NPC或開放世界行為 11/09 19:13
29F：→ ddavid: ，真正用在敵人對抗行動計算的反而未必很多，因為做太聰明 11/09 19:14
30F：→ ddavid: 未必會好玩XD 11/09 19:14
31F：推 jugu: 反過來「為ml而ml」去設計配套的遊戲系統或許是有趣的方向？ 11/10 01:03
32F：推 newyellow: 哇賽 cjcat 太專業了吧!! 11/10 04:34
33F：推 rhox: 要做出很強的AI很簡單，要做出很好玩的AI很難 11/10 09:11
34F：推 madturtle: 之前有想過用ml模擬玩家行為來分擔部分QA 11/10 10:22
35F：推 leofalcon: ML日後在遊戲的應用應該不會是NPC AI，而是偏工具 11/11 01:34
36F：→ leofalcon: 比方說花草樹木產生器之類的 11/11 01:34
37F：→ leofalcon: NPC AI上，設計師無法微調的系統實務上沒有用處啊 11/11 01:35
38F：推 cjcat2266: 的確，所以motion marxhing除錯上往往蠻憑直覺的，要從 11/11 07:33
39F：→ cjcat2266: 角色動作問題視覺上，判斷需要補足什麼部分的動作資料 11/11 07:33
40F：→ cjcat2266: 到動作庫中 11/11 07:33
41F：→ cjcat2266: *matching 11/11 07:33
42F：→ cjcat2266: 還好沒到看到錯誤要除錯卻一頭霧水的狀況 11/11 07:34
43F：推 dklassic: 其實我現在在研究能不能用ML來學玩家行為邏輯，希望有 11/11 11:58
44F：→ dklassic: 辦法幫助目前只能用統計手段或系統監控抓作弊的問題 11/11 11:58
45F：→ dklassic: 在這種簡單邏輯準度不高的判定ML或許可能有很大的效用 11/11 11:59
46F：→ Feis: 今年碰巧有去 TGDF 分享了一些工作，我倒覺得讓設計師可微調 11/11 13:01
47F：→ Feis: 反而是比較簡單的。現在的主要瓶頸還是訓練時間跟金錢的成本 11/11 13:01
48F：→ Feis: 微調的迭代速度拉不快的話，實務上很難進入製程 11/11 13:02
49F：→ Feis: 尤其是要讓非 ML 專頁的遊戲設計師使用 11/11 13:02
50F：→ Feis: 還需要提供適當的工具 11/11 13:05
51F：推 Pony5566: dk說得很像vacnet 11/11 15:55
52F：→ dklassic: 嗯，今年 GDC 才發現原來 Valve 從 2016 就在做了 11/11 21:42
53F：推 poshboy: 推留言的討論 11/12 16:43
54F：推 minimaker: 今年雷亞分享的做很久然後看起來要放棄的那款（也沒人 11/13 15:17
55F：→ minimaker: 記得叫什麼）就說用ml做ai，但成果應該超差所以做到皇 11/13 15:17
56F：→ minimaker: 室戰爭沒什麼人了還在train 11/13 15:17
57F：推 LayerZ: "遊戲AI"是用來給玩家虐的，就像設計者出題給玩家破解 11/14 15:13
58F：→ LayerZ: 其實單純想回外掛部份，之前看過的高等外掛有"掩飾"功能 11/14 15:14
59F：→ LayerZ: 不會直接把準心甩到頭上，打完頭也會有準心晃動..ML能作到 11/14 15:15
60F：→ LayerZ: 抓外掛就太好了(但是成本/收益是完全不相符的，估計沒人會 11/14 15:16
61F：→ LayerZ: 去作 11/14 15:16
62F：→ LayerZ: 隨機地圖生成應該也用得上 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: 目前的對戰類遊戲當紅，AI假玩家能補上很多的缺陷 11/14 15:42
65F：→ LayerZ: 舉例第五人格好了，玩家連敗的時候就會遇到AI假玩家彌補玩 11/14 15:43
66F：→ LayerZ: 家的自信 11/14 15:43
67F：→ LayerZ: 而之前負責過的戰場，當玩家人數減少後，就會有排隊時間的 11/14 15:44
68F：→ LayerZ: 問題，要拉大排隊區間就變成有遊戲體驗的問題，假AI能學 11/14 15:45
69F：→ LayerZ: 習到有實戰能力大概就能解決吧，不過這塊是我比較不能想 11/14 15:45
70F：→ LayerZ: 象的 11/14 15:45
71F：→ LayerZ: 最後是大逃殺類，一次50人100人才能開一場，排隊時間還不 11/14 15:46
72F：→ LayerZ: 能太久，認真，雖然50人裡面可能有25人會是上一場在10分 11/14 15:47
73F：→ LayerZ: 鐘內淘汰下來的人，但還是可能會有排隊太長的問題 11/14 15:47
74F：→ LayerZ: (看COD BlackOut常常在準備房排很久)，丟假AI進去給玩家虐 11/14 15:48
75F：→ LayerZ: 玩家也不會發現是AI吧XD 11/14 15:48
76F：→ LayerZ: 靠北，又回太長了... 11/14 15:49
77F：→ LayerZ: AI不一定能學到跟真玩家一樣強，可能還很蠢，但是不要當 11/14 15:50
78F：→ LayerZ: 隊友當敵人就會很爽，真的要高成本當隊友的...就再說吧XD 11/14 15:51
79F：→ LayerZ: ML最大的功用，就是讓假玩家看起來不要那麼假? 11/14 15:57
81F：推 Feis: 要過遊戲版的圖靈測試也沒那麼簡單xD 11/15 23:08
82F：→ Feis: 不過你怎麼知道你的對手/隊友不是 AI? 11/15 23:09
83F：→ Feis: 亦或者，知道他們是 AI 為什麼就不好玩了？ 11/15 23:10
84F：推 goury: 推AI假玩家，這是目前想的到AI對商業模式上幫助最大的地方 11/16 09:48
85F：→ goury: 為什麼知道對手是AI就不好玩？不是說不好玩，例如對殺類遊 11/16 09:51
86F：→ goury: 戲，殺真人玩家跟殺電腦，對不少人而言，心理感受就有差 11/16 09:51
87F：推 LayerZ: 知道他們是AI就不好玩了 <= 沒錯 但是假玩家跟AI是兩回事 11/16 14:56
88F：→ LayerZ: AI假玩家能解決很多問題，而ML能補足假玩家的缺點 11/16 14:56
89F：→ LayerZ: 問題有兩個： 11/16 14:57
90F：→ LayerZ: 其1，你的AI需要強到什麼地步? 假如AI假玩家當隊友，當然 11/16 14:58
91F：→ LayerZ: 太強太弱都會有問題，應該說我想不到沒問題的狀況.. 11/16 14:58
92F：→ LayerZ: 阿，我有點語無倫次了 11/16 14:58
93F：→ LayerZ: 其2，在玩家心中期待的目標是什麼樣子，AI能不能滿足 11/16 14:59
94F：→ LayerZ: 在大逃殺中，看到人就宰了拿裝，AI就是當人數不足時充當雜 11/16 15:00
95F：→ LayerZ: 魚的功能，甚至還要加上假裝射不中不動目標，或是狙擊到第 11/16 15:01
96F：→ LayerZ: 幾發才准擦到人的限制吧 11/16 15:01
97F：→ LayerZ: 這時候玩家才不在意其他人是什麼樣子 11/16 15:01
98F：→ LayerZ: 只要不要太過機械化就好 11/16 15:02
99F：→ LayerZ: 回goury，所以沒辦法用在6v6這種平衡式對戰的狀況上，不管 11/16 15:05
100F：→ LayerZ: 強或弱，敵人或隊友，都會不好玩 11/16 15:06
101F：→ LayerZ: 但是像非平衡式對戰，或是大逃殺這種，由於本身就不是平衡 11/16 15:06
102F：→ LayerZ: 對戰，玩家就不會期待這目標應該要有的樣子，而AI假玩家充 11/16 15:07
103F：→ LayerZ: 數的反感就不會那麼大，能用ML讓AI假玩家多靈活點，甚至 11/16 15:08
104F：→ LayerZ: 不會有人發現是AI假玩家吧XDD 11/16 15:08
105F：→ LayerZ: 玩家只會覺得，幹這人超蠢超爛 11/16 15:08
107F：→ Feis: 我們這邊嘗試的一些經驗結論給大家參考 11/17 19:52
108F：推 leofalcon: ML沒辦法作AI假玩家 實務上目前主流是BT 11/18 15:27
109F：推 leofalcon: Game AI領域不存在撒尿牛丸 根據需求選擇最適當的系統 11/18 15:28
110F：→ leofalcon: 才是正解 11/18 15:28
111F：推 leofalcon: 後來想到 要說絕對不能做有點武斷 應該說能用的遊戲類 11/18 15:31
112F：→ leofalcon: 型非常有限 目前爲止有實作的都是tabletop類型遊戲移 11/18 15:31
113F：→ leofalcon: 植到電子版 11/18 15:31
114F：噓 trylovetom: 遊戲是為了好玩，你想想李世石跟阿法狗對戰就知道，一 11/27 23:40
115F：→ trylovetom: 點都不好玩。 11/27 23:40
116F：推 ManInBlack: 我想想我跟李世石對戰好像也不太好玩(?) 12/04 15:08