游戏葡萄|现在放那儿自己跑就行了，网易的黑科技：以前策划写三四周AI( 五 )
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最终我们上线之后调了难度 ， 不会让玩家体验到这个AI 。 我们调了之后在贴吧里关注了玩家的反馈 ， 感觉整体上正面反馈远远大于负面反馈 。 整个策划开发团队对这样的AI效果也是比较满意的 。
我们这个AI让玩家自己选择打 ， 他挑战别人的时候也可以用AI ， 而且他也可以选择什么类型的AI 。 有了这样的AI之后 ， 《逆水寒》1V1的代练就找不到了 。
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这是更多游戏上落地的效果 ， 我们在格斗、棋牌 ， 卡牌和体育游戏都有相关积累 。 这些AI已经上线部署了 ， 现在就在用 。 右下角是正在测试的一款游戏 ， 年底也是要上线的 ， 这是其中的卡牌玩法 。
游戏方比较重视这个玩法 ， 原来不太好做 ， 因为卡牌很多 ， 也不太好测卡组的平衡性 。 后来AI测试的时候 ， 基本上达到了玩家体验的时候的感觉 。 因为我们有酒馆 ， 这个场景下 ， AI的使用率达到70% ， 30%是玩家之间打 。 具体来讲 ， 第一是打我们的AI受挫感比较低 ， 第二没有人知道他打AI输了 。 他在酒馆设计自己的套路和想法是非常适合的 。
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还有一些附加的效果 ， 强化学习还能做一些什么事情？比如说刚刚讲的平衡性测试 ， 我们在《逆水寒》里面做过 ， 龙吟这个职业上线前做过一些平衡性测试 ， 去看一下它跟其他职业整体对战的效果 。
第一版给我们测之前 ， 训完AI效果大概就是——这个职业碾压所有其他职业 ， 而且碾压度非常高 ， 是完虐型的打法 。 然后我们给开发组提供数据 ， 给他们截了一些视频 ， 他们看过之后做了一些数值、技能迭代 。 迭代完以后再测 ， 测完后再给新版本 。 龙吟上线之后经历过三次版本 ， 可以看到上线的效果 ， 做种版本没有起初的那种碾压效果 。
四
强化学习也有很多问题 ， 比如拟人化的游戏AI 。 怎么解决这个问题 ， 一种比较简单的想法：用专家数据进行模仿学习 。 这里有个很大的问题是需要数据 ， 如果是“像人”的话 ， 接受学习肯定需要大量的玩家数据 。 这里存在一个悖论 ， 游戏对于AI最大的需求是游戏上线之后一开始那段时间 ， 玩家不多的时候让AI活跃游戏 。 当然 ， 像《王者荣耀》那样热门的游戏 ， 可能AI的需求度没那么高 ， 因为玩家之间所有的难度匹配都能满足需求 。
而如果游戏还没上线 ， 游戏刚开始的时候需要AI ， 我们数据从哪儿来？没有那么多的玩家 ， 这是一个比较大的问题 。
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另外 ， 采集数据的时候是需要预处理的 ， 预处理工作量比较大 。 还有一个困难 ， “像人”是主观的 ， 实际上我们发现它非常主观 ， 每个人都有自己的想法 ， 关于像人到底是什么也是非常大的问题 ， 怎么样评价像人这样一个指标？我们能想到的一点 ， 是让玩家测试 ， 直接让玩家做一些黑箱测试 ， 让他判断对面是人还是AI 。 但这个成本比较高 ， 因为要请一些玩家测试 。 怎么样通过数据评价？这是比较难的问题 。
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还有一个问题在模型上线之前 。 模型是个神经网络 ， 很多时候动作会输出一些不合人类逻辑、常识的行为出来 。 所以策划跟QA一般给会很多意见 ， AI上线之后 ， 持续迭代的过程中也会给很多意见 。 怎么样把这些意见跟模型结合起来？这也是比较大的问题 ， 也有点难 。
比较简单的 ， 可能我在流程图里面插一些规则 ， 在某些策划的强制建议里面走强制建议就行了 。 但这个时候也会出现意想不到的情况 ， 比如说模型的输出跟策划的输入是矛盾的 。 因为可能没法控制模型它到底是什么行为 ， 它有自己的想法 ， 还有可能是对的 ， 只是不符合我们的认知而已 ， 有可能会出这样的一些死循环 。
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