超级玛丽成了人工智能的实验田_智能_好奇心日报

周韶宏2015-06-28 16:10:00

要让游戏生产游戏

想设计出类似 Flipbird 这样结构简单,但又极具挑战的游戏么?以后可能不用关卡设计师动脑了。

本周,佐治亚理工学院对外展示了一个全新的人工智能系统,它能做的可不是开外挂代你打机,而是不断让游戏产生新的、越来越难的关卡。

做到这点,机器人先要观看一段来自 YouTube 或者 Twitch 的游戏视频,学习、分析其中的逻辑和规则,之后它就开始编程了。团队的开发人员首先拿超级玛丽做了测试。

机器人关注的重点在这款游戏的地形和元素设置——水管、砖块金币之间的关系。在学会以后,它就知道板栗仔要在地上跑、章鱼要在水里游这些基本设定,也明白了砖块要设计成多宽,以便让马里奥能跳的过去。

这台机器人根据游戏视频中玩家耗时最多的部分,判定哪个区域的互动性最强,继而进行数据挖掘,编写出新的关卡。

对玩家来说,机器人生产出的新关卡是全新且非随机的,并且难度越来越高。至于这些关卡好玩不好玩我们尚不清楚,不过佐治亚理工学院的研究人员说,他们下一步的打算是评估真实玩家对新关卡的反应,并把这个结果和原生关卡做对比。

作为史上最畅销的电子游戏之一,超级玛丽今年已经 30 岁了。这部任天堂开发的传奇游戏已再发行和复刻了许多次,衍生出数十款新游戏。迄今多个版本的总销量已突破 4000 万套,主人公马里奥也成为日本游戏产业的标志性符号。

超级玛丽并不是头一回和人工智能扯上关系了,据 Venture Beat 报道,今年初,德国图宾根大学的认知建模小组展示了一个名叫 Mario A.I. 的项目,他们让马里奥学习人类的语音内容,理解大量的英文语言和命令,从而获得过关的经验,自行对游戏做出决策。

在 2013 年,一位名叫 Tom Murphy 的开发者利用“字典序(Lexicographic order)”的方法让马里奥具备了人工智能的色彩。这是一个简单而有效的数学算法,可以用来判断一组数值的最佳排序,它常常被用在图书馆整理和字典编纂当中。

Murphy 设计了两个程序,一个用来记录人工玩游戏的关键数据,另一个用算法分析这些数据,从而让马里奥判断怎么跳跃、怎么吃金币。

会自己打游戏的机器人不止马里奥。一家被 Google 收购的公司 DeepMind Technologies 也开发过一套深度学习系统,可以自己操作 49 款小游戏,比如视频弹球游戏 Video Pinball。这个机器人需要人类不断的训练,每次得到高分,机器人就会得到“狗粮”奖励。机器人就这样在试错和鼓励中学习技巧。

不过如果拿来两个人工智能机器人,一个不断设计游戏、一个不断操作游戏,谁会赢呢?


题图来自:Mikey Lemoi

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