AI人工智能如何延展遊戲型態

玩家們請看看四周,你我早已習慣與人工智能共存

如今的電玩遊戲普遍皆具備人工智慧(Artificial Intelligence)的應用,為了讓玩家於遊戲世界體驗到更真實的互動性和沈浸感,譬如玩家以外的人物角色NPC (Non-Player Character),便會使用AI來讓其看起來像是真人般可以自主活動,而且有自己的行動脈絡和目的。

無論是開放世界Open world模式的單機遊戲,諸如《上古卷軸》中各個地域環境的角色或生物、《刺客教條》中不同國度城鎮街道上的市民,或是運動遊戲《NBA 2K》籃球場上共同合作取勝的隊友們,皆是AI架構的互動行為模式,如臨在場真人般的角色,更能激發出玩家投入遊戲架構的故事環境。

《刺客教條》遊戲畫面
《NBA 2K》遊戲畫面

電玩競賽常常看到的大型多人線上角色扮演遊戲,英文縮寫為MMORPG(massively multiplayer online role-playing game),如風靡全球的《魔獸世界》、《英雄聯盟》…等等,線上玩家打怪時,怪物對戰時的戰鬥反應也是由AI架構。有的AI的行為反應單純,有的複雜,想要角色擁有鮮活、合理性的情境反應,給予AI的指令和結構方式就會是主要的影響因素。(現有遊戲的AI基本上由兩個建構模式實現:行為樹(Behavior Tree)與有限狀態機(Finite State Machines),前者較符合人類的一般的思考模式,詳述請見參考資料)

MMORPG《英雄聯盟》玩家打怪
UE4中用行為樹製作3D遊戲

如果AI不僅僅作為遊戲的輔助,而成為主角本身呢?

當今研究AI的主要研究機構組織之一OpenAI,以大型多人在線網路遊戲為實驗模型,建構了「Neural MMO」。他們將128個AI玩家置入一個有無限供應水源的水域,與可採集食物但生長緩慢的森林的遊戲環境中。生存時長是AI們的目標,隨著存活的時間越長,得到的分數也越高,在這樣的生存條件下,眾多的AI被分成了不同的部族,同個部族不會互相攻擊,而AI玩家有兩種行為可以促發:移動與攻擊。

Neural MMO 遊戲截圖

從起初的實驗可以發現,戰鬥會因為多個AI玩家的互動增加,擴展成更大的混戰,然而AI們的攻擊趨向並非單單因為資源不足,更是其先天的攻擊基因(行為設定)而造成。

不過這樣的趨勢竟有了意外的轉變,當研究者增加同時在線玩家的最大數量的時候,AI們逐漸學會了攻擊以外的行為模式—探索,由於戰鬥的成本很高(也就是死亡),攻擊的發生是最後不得已的選擇,轉而探索地圖上其他未開發的資源,以生存利益來說,是邏輯上更好選擇。除了總體玩家數量增加之外,另一個研究觀察發現如果部族種類的數量升高,各部族探勘路徑的形成也會提高,呈現發散的探勘路線型態。

這項研究結果特別有趣的地方在於,AI部族形成的行動地圖相當接近於大自然中某些生物的活動模式,從Voyageurs Wolf Project以GPS追蹤狼群的地圖中,可以看到不同狼群之間,亦會避免侵入其它狼群的活動領域,而形成各自特定的活動區域。

究竟AI是為了避免碰到敵對部族引起競爭,而發展出探勘行為,抑或是發現了探索地圖更好的選擇,而開始避免對戰?也許能夠滿足互為因果的可能性,才是接近生命樣貌的重要依據。

玩家數量變多,探索行為也會增長
部族種類的數量增多,探勘路徑的形成也會提高
野外狼群的活動範圍

參考資料/圖片來源:
https://www.techbang.com/posts/68715-ai-big-escape-kill-put-128-ai-into-the-game-inside-the-fight-the-result-will-be-how

http://www.rocidea.com/one?id=31879

https://unwire.hk/2018/09/12/nba2k19/game-channel/game-review/

https://games.yahoo.com.tw/stupid-115830904.html

https://openai.com/blog/neural-mmo/

https://www.voyageurswolfproject.org/

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