游戏ai设计教程：如何设计出趣味ai

作者:课课家教育更新于： 2016-04-12 10:38:40

　　AI的全称是Actificial Intelligence，翻译过来的是人工智能的意思。这个词汇并不是为游戏制作而产生,它所应用的范围十分广泛，而我们接下来要了解的就是它对游戏制作有关的着一部分。

     为计算机对手创造优秀的人工智能是非常困难的。为一款国际象棋般的游戏编写程序是极具挑战性的；而添加具有说服力的AI甚至需要花费比创造游戏本身更长的时间。当我们在创造这样的AI时我们该怎么做？我们是否应该检查面板上每个可能的移动，或者我们是否只需要让它随机移动？AI需要做什么，或者最重要的是，我们该如何确保AI足够有趣？

　　优秀的AI与有趣的AI

　　AI这一词真的具有非常广泛的概念，并且AI类型也是取决于游戏。像《太空入侵者》，《马里奥》或《炮塔防御》等非对称游戏都允许玩家能够轻松地穿越大量敌人。因为“团队”（玩家vs其余的一切）是不平衡的，所以这些游戏总是倾向于使用较为愚蠢的AI。而像《星际争霸》，《街头霸王》或《文明》等对称游戏则期待玩家能够公平地击败对手，所以这类型游戏需要更复杂的AI。

　　然而对游戏来说最重要的还是乐趣。玩家喜欢挑战，也不希望一直输。实际上，像西洋棋等游戏已经得到“解决”，即意味着我们能在这类型游戏中创造一个所向无敌的AI。

　　当我和团队致力于我们的计算机/桌面游戏《Infected》时，我们必须确保第一个关卡的AI不会太吓人，从而避免吓跑玩家。一开始游戏AI较简单，计算机主要将展开进攻，即它会完全专注于高分游戏而未考虑防御。

　　尽管这时候的AI较弱，我们还是发现一些新玩家很容易被打压或对此失去兴趣。我们多次修改了AI，但是对于某些玩家来说它仍然具有很大的挑战。最终我们还是决定删除AI从而确保游戏每次都能够随机发展。尽管有些玩家还是会遭遇失败，但这一做法有效提高了玩家留存，并让我们能在之后关卡中再次加入复杂的AI。

　　我们可以在各种不同的游戏中看到“太优秀的”AI的问题：就像带有bot的第一人称射击游戏拥有360度视角，或者在打斗游戏中玩家将对抗带有完美反应能力的bot。与这些AI对抗并不能真正教授玩家如何有效玩游戏：这只能教授他们如何面对bot，并尝试着找出一些能够轻松消灭它们的方法。

　　然而这并不是说所有的AI都应该很弱，优秀的AI也具有多面性。比起一个每次都能完美完成游戏的AI，赋予AI适应能力（游戏邦注：从而增添游戏玩法的多样性）能够提供给玩家更多娱乐性。

　　赋予它们人性

　　在完成《Infected》后，我们简单规划了游戏续集《Infected2》。游戏仍是使用同样的前提，但却是基于提供更大的规模，即与经典的桌面游戏《Risk》相似。因为游戏变得更大，所以我们必须大规模地完善AI：确保玩家能够在更长的游戏中仍然拥有乐趣，并且在这里也能够让多个AI相互抗衡。

　　我们尝试了之前的AI并发现了一些问题。这一AI是可预测的，但我们仍可以去完善它。但是还有一个更大的问题是关于AI的态度以及它的游戏方式。

　　这里主要存在三大问题：

　　首先：与AI对抗并不是特别有趣。

　　其次：打败AI并不能带来特别奖励。

　　再次：玩家很容易作弊。

　　在游戏中与其他玩家对抗是有趣的，但是与AI对抗却不是这样。尽管游戏中的挑战级别还是不变，游戏玩法也不变，那为什么玩家对抗AI与玩家对抗玩家之间存在如此巨大的差别？

　　要知道人类有一样东西是计算机并不具有的：情感。

　　而获得情感便是我们玩游戏的部分内容；我们喜欢刺激的胜利感，我们也讨厌痛苦的挫败感。我们喜欢在朋友面前炫耀自己的胜利，而当朋友背叛自己时我们也会想要向他们复仇。游戏总是与我们的情感紧密联系在一起，这也是AI不曾体验到的，而这也是作为开发者的我们想要效仿的内容。

　　活力

　　为什么与AI游戏并不有趣？

　　因为人工智能太过人工化。所有的bot都是基于同样的方式游戏，并且他们的移动模式都是可预测的。

　　我们需要让它们能够脱颖而出。于是我们便添加了一些个性：鲁莽的，自卫的，具有探索精神的。AI将赋予特定策略一些人为感，然后将转向那些攻击模式。

　　甚至在基本形式中，这也取得了一个巨大的进步：每一次游戏都不再相同，并且敌人的移动变得难以预测，玩家很难再制定一份单一的“游戏获胜”策略。当游戏开始时如果AI是随机的，那么玩家便不能预测之后的游戏会如何展开。

　　AI的特性并非一个全新理念。《文明》便已经赋予了主角特性（Gandhi非常喜欢攻击别人），《神话时代》的AI也能决定自己是否能够使用像龟缩或冲刺等策略，还有《虚幻竞技场》的bot能够选择自己喜欢的武器。

　　gandhi-civ(fromtutsplus)

　　为什么打败AI不具有奖励性？

　　这里存在的主要问题是，每一轮游戏中AI都是以“最佳移动”的方式在游戏。它只是在评估游戏面板而不存在对于外交的奖励。如果它需要攻击你的话它就会这么做。如果你回击它的话，它也毫不在意。它只是将游戏作为一个待解决的数学题，而不是与复杂的人类玩家对抗的游戏。所以与人工智能的对抗便只会让人觉得这是一款人工游戏。

　　对此我们的解决方法是源自1989年一款名为《核战争》的Amiga游戏。在《核战争》中，你能对抗各个世界的领导者并尝试着对他们的国家发动核进攻。不管谁只要能够成功生存下来便能赢得游戏。尽管游戏很简单，但是看到敌人被仇恨蒙蔽了双眼并深陷战斗中还是非常有趣的。

　　这一“朋友和敌人”系统使用了一个非常简单的参数：幸福。每个世界的领导者都拥有各种面部表情，从而让玩家能够轻松地判断他对自己的态度。显然，攻击别人总是很快让他们不悦。此外你的敌人不只是会对你生气，他们也会彼此生气。这意味着一颗导弹有可能逐步升级为一场致命的战斗。

　　再一次地，这一系统也出现在许多游戏中，其中也包括了《文明》。一个拥有高度“幸福感”的帝国更有可能与你结盟并赠与你礼物，而一个讨厌你的敌人可能会引进大量资源去摧毁你的城市。

　　通过添加基本的幸福指标到游戏中，我们便能够创造出友谊与竞争。当你在游戏中添加惩罚机制，或者当游戏中出现团队和联盟时，游戏会变得更刺激。瞬间游戏变得更有个性，且游戏行动也变得更有分量。我们同样也发现可行的幸福指标非常重要，如果缺少了它玩家便不能理解到底发生了什么。就像单纯的笑脸图标能够直接传达出敌人不悦的情况，并且基于特定行动去观察脸部表情的变化能够让玩家更清楚地了解这些行动的结果。

　　囚徒困境悖论是非常有名的游戏理论概念，许多程序员也花了很多时间尝试着去创造反复囚徒困境中可抗衡的终极bot。但是让人奇怪的是多年以来获胜策略仍然非常简单：即我们所谓的争锋相对，这只是在复制对手的行动。

　　AI是如何作弊的？

　　《Infected2》中有一个问题是，AI通常没什么远见。AI的目标是在每一轮游戏中获得最多分数：如果这意味着做出最糟糕的移动，它们也会这么做。

　　我们可以在如下情节中看到这点：

　　Alice，Bob和Carol正在玩战争游戏。

　　Alice拥有100个士兵。Bob拥有75个士兵。Carol拥有150个士兵。

　　不管是Alice还是Bob都不能打败Carol。

　　然而如果Alice和Bob联合在一起便能打败Carol。

　　这里的问题在于AI将做任何能够帮助自己获得最多分数的事。在上述情节中，这便意味着Alice将攻击Bob：从短期角度看来，这是最出色的行动，但从长期角度看来，这却糟糕透顶。如果Alice选择这么做，那么她不仅会摧毁自己，她也是在处罚Bob。而Bob对此将非常难过。

　　这种情况是很难避免的，因为从宏观层面看待事情是最简单的AI不可能做到的。我们尝试着通过避免玩家在失败时或刚遭遇攻击时不再被攻击而保证其中的“公平性”。尽管并不是所有游戏都适用同一个简单的解决方法，但我们都需要意识到玩家讨厌因为莫名其妙的原因遭遇攻击这一事实。

　　尽管《Infected2》并未通过测试阶段，但它却教会了我们一些宝贵的经验教训。最重要的是，只是与敌人bot对抗是远远不够的：玩家都希望能够参与到游戏中，创造竞争并消灭所有与自己对抗的人。

　　有效设置AI

　　发行于几年前的《虚幻竞技场》似乎超越了竞争范围。尽管它的设计是基于多人游戏，但是bot却优秀到能够得到单人玩家的认可。也许按照今天的标准它的AI还很糟糕，但是《虚幻竞技场》却拥有超越其它游戏的AI。

　　我们可以从游戏的一张截图看看这款游戏的一个bot是如何诞生的：

　　screenshot(fromtutsplus)

　　技能是决定bot行为的主要元素：新手bot速度较慢，并且需要站稳了才能射击，转弯速度也很慢，而较高级别的bot速度较快，能够灵活地躲闪，且拥有更广的视野，还能够使用高级的武器组合技能。

　　之后bot可以在精确度，敏捷性和射击水平等方面得到进一步提升。而它们的“特性”则是取决于战斗类型和武器，并且将决定bot是否能够近距离接触或尝试着从远距离狙击对手。在32个bot中每个bot都是经过特别定制的，即意味着你将面对32种不同的个性。

　　而所有的这些元素都能够创造出更具人性的bot。尽管没有这些复杂的内容游戏也可能非常出色，但这些元素却能够为游戏添加额外的乐趣层面。

　　结论

　　最后你需要问自己：你想从AI中获得什么？敌人将义无反顾地冲向玩家并径直走向维修区，还是你想要创造一些能够呈现出与玩家之间更有个性的互动的内容？不管你最终做出怎样的选择，你都必须牢记三大要点：

　　如果bot能够犯错，它们便会更具有人性，而不再只是“一张纸牌”。

　　如果bot是基于独特的个性（注：或情感，如仇恨）在游戏，那么游戏便更有可能呈现出不可预测且刺激的游戏玩法。

　　如果bot尝试放宽视野去玩游戏，不再目光短浅，玩家便更能够感受到游戏的公平性。

      人工智能的设计尤其不能操之过急，你要掌握好了最基础的知识，规则，再从以前的设计中汲取教训，这样才能设计出更好的AI。