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人工智能

论怎么玩游戏,这个AI能说得头头是道

AI
2019-09-24 14:59:08 人工智能
  对许多游戏瘾不那么大、不那么熟悉游戏中的套路的人来说,上手一个新游戏的过程可能是惴惴不安的、容易晕头转向的,一旦碰到玩法变化比较大的游戏,就会说不准游戏中有哪些重

  对许多游戏瘾不那么大、不那么熟悉游戏中的套路的人来说,上手一个新游戏的过程可能是惴惴不安的、容易晕头转向的,一旦碰到玩法变化比较大的游戏,就会说不准游戏中有哪些重要的规则,也不知道自己是否注意到了所有有用的信息。

  在《Automatic Critical Mechanic Discovery in Video Games》这篇论文中,作者们设计了一个能够自动发现「关键游戏机制」的系统。它基于 GVGAI (General Video Game Artificial Intelligence,通用电子游戏 AI)框架,能够从游戏读取 VGDL,同时也读取游戏中的进度(来自人类玩家或者智能体玩的过程)。

  描述。这种语言简单、紧凑,可以被人类读懂,但同时也具有足够的表达能力,可以用来创建各种简单的 2D 游戏。GVGAI 框架中有的游戏是吃豆人(Pacman)、推箱子(Sokoban)之类的经典游戏的重现,也有一些是全新设计的游戏。用 VGDL 语言编写游戏也不难,只需要描述游戏中元素的行为、元素之间触碰时会发生什么,以及如何判定游戏的输赢。)

论怎么玩游戏,这个AI能说得头头是道

  记录游戏进度的是为了追踪游戏中所有的不同机制都是什么时候被触发的。这个系统会记下每种机制首次出现的状况,记录精度达到首次在屏幕上渲染出现时是第几帧。利用描述游戏的 VGDL 语言信息以及一系列玩游戏时记录下的游戏进度,这个系统会尝试建立当前游戏的游戏机制信息网,也就是它对这个游戏中的各种机制和依赖的理解。这个过程利用了曾经在 AtDelfi 中用到的解析器,它能把 VGDL 语言代码转换成游戏中的实体、条件、事件等组成的图。

  在建立完成包含了游戏中所有可能出现的状态的图后,系统可以在这个图中插入一些游戏进度,并以此为条件进行搜索,尝试找到从这个点出发、且能达到游戏胜利的最佳路径 —— 这条路径的实质就是描述了要依次触发哪些游戏机制才能达到最终的胜利状态,作者们把它称为「关键链条」。

  针对「关键链条」的搜索,作者们提出了两条条件:1,包含的图中的独特机制最少;2,结果必须是玩家赢得了游戏的。根据这样的条件,它找到的关键链条就纯粹是赢得游戏所必须触发的机制,而且这样也降低了关键链条中的噪声(在后面我们会再次说到这一点)。这样我们就找到了如何帮忙、教学人类玩家(而且借助 VGDL 语言,还是人类可以理解的表达形式),以及针对哪些点来加强玩游戏的 AI 的表现

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