機(jī)器學(xué)習(xí)與游戲的思考

邱梁東 電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院

1 廣告

個(gè)性化強(qiáng)是游戲廣告的主要特點(diǎn)之一，并且手機(jī)游戲玩家就擁有相對較廣的分布范圍，同時(shí)在玩手機(jī)游戲的過程中不會(huì)受到時(shí)間和地點(diǎn)的限制。游戲方如果要將廣告的力度推行到最好，獲取最大的利益地有效進(jìn)行游戲廣告?zhèn)鞑?，需要做到合理定位，玩家的?shù)據(jù)信息比如年齡、性別、愛好是可以量化的，手機(jī)游戲也包含重度游戲、中度游戲、輕度游戲三個(gè)類型[1]，不同類型的游戲在玩家上線時(shí)間、投入金錢以及忠實(shí)度可以分類并且具體計(jì)算化，同時(shí)廣告的收益也能夠估計(jì)數(shù)制，所以機(jī)器學(xué)習(xí)能夠給廣告的投放提供一個(gè)良好的決策方案，有效地使廣告內(nèi)容與玩家之間實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對點(diǎn)的傳播。

2 游戲 AI

2.1 博弈與棋牌

博弈一直是人工智能的重要分支，深度學(xué)習(xí)在其他領(lǐng)域的成功帶給了游戲人工智能前所未有的啟發(fā)。圍棋作為是現(xiàn)存最復(fù)雜的完全信息博弈之一。相比其他的國際象棋和跳棋，圍棋的搜索空間極大，在19路行與19路列的交叉點(diǎn)上雙方輪流走一步，局面的描述和評估都極難。隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在雅達(dá)利游戲（打磚塊）上取得了巨大的成功，人們期望同樣的方法可以用來解決計(jì)算機(jī)圍棋，在這一點(diǎn)上DeepMind的AlphaGo沒有讓我們失望，我覺得有理由相信，只要博弈游戲的向量空間是有限并且能夠計(jì)算的，至少在目前所接觸的所有棋牌類游戲都能夠利用深度學(xué)習(xí)得到一個(gè)強(qiáng)大的機(jī)器人AI，作為玩家的對手參與這類游戲的博弈，并且通過設(shè)置難度，使玩家可以體會(huì)到與人博弈時(shí)一樣的游戲樂趣。

2.2 游戲體驗(yàn)

博弈之外的游戲AI沒法把一切工作都交給黑盒子，只尋求一個(gè)結(jié)果，這些游戲AI通常是把每一步的動(dòng)作都規(guī)劃好。即使在競技游戲中，大部分人體會(huì)到的快樂也來自于技能釋放的精準(zhǔn)、走位的風(fēng)騷，還輪不到和AI對抗策略計(jì)謀的地步[2]。游戲AI的目標(biāo)不一定是模仿真實(shí)玩家，而是讓我們的游戲體驗(yàn)更好。在這一點(diǎn)上考慮權(quán)值的處理，權(quán)值大并不意味著游戲獲勝的概率高，而是在相同難度下，玩家獲得的體驗(yàn)感更好[3]。

3 游戲環(huán)境

3.1 用戶社交

作為手機(jī)游戲，除了一些單機(jī)游戲之外，所有玩家都在游戲里能夠互動(dòng)，可以在頻道內(nèi)聊天，留言，展示資料信息，添加好友、公會(huì)等，這些用戶的社交可以為游戲開發(fā)商提供關(guān)于游戲本身的意見?？梢岳米匀徽Z言處理的一些算法，將玩家對于游戲機(jī)制的一些探討交流收集起來，由于游戲本身就是目的是娛樂休閑，所以對于游戲里的用詞可能并不會(huì)使用官方的詞語而是游戲玩家通用的簡稱，因此在收集很多數(shù)據(jù)的同時(shí)建立模型，并加以篩選，得到規(guī)則上或者內(nèi)容上的玩家意見，從而明確對游戲的改良方向，提升游戲的可玩性。同時(shí)，搜集這些對于游戲有價(jià)值的數(shù)據(jù)不局限于游戲內(nèi)的文本，可以在新浪微博、百度貼吧中搜集類似的數(shù)據(jù)，相對來說收集的范圍更大。

3.2 不良行為

游戲的社交平臺上會(huì)不可避免地會(huì)出現(xiàn)一些騷擾或者不良信息，游戲里都通用的應(yīng)對方法是其他玩家的檢舉或者設(shè)置一些關(guān)鍵詞，但是往往出現(xiàn)治標(biāo)不治本的情況，水軍的賬號可能會(huì)有很多，一個(gè)個(gè)查處的效率可能會(huì)很低，并且處理的速度往往比不上新注冊一個(gè)不法賬號的速度，因此對于游戲內(nèi)發(fā)言可以建立一個(gè)篩選機(jī)制，手動(dòng)收集加上用戶檢舉搜集這些數(shù)據(jù)，再利用這些數(shù)據(jù)建立對于發(fā)言中含有廣告、違法信息、敏感信息的文本過濾模型，對散播廣告的小號封禁處理，同時(shí)可以禁止一些用戶頻繁的重復(fù)發(fā)言。在以前的游戲中，作弊工具的效果都會(huì)非?？鋸堃灾劣谒查g就能被其他玩家發(fā)現(xiàn)，而現(xiàn)在，優(yōu)秀的作弊工具會(huì)表現(xiàn)得更像一個(gè)職業(yè)選手，除非是非常有人生經(jīng)驗(yàn)的玩家或者是程序分析師，否則一般玩家很難分辨出一個(gè)表現(xiàn)優(yōu)異的角色操控者是人還是算法。從最近新聞中了解到Valve公司已經(jīng)開始利用機(jī)器學(xué)習(xí)研究如何更高效、更及時(shí)地鑒別出游戲作弊者。

4 結(jié)語

綜上所述，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代背景下，智能手機(jī)、網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用越來越廣泛，各種平臺上的游戲都有著廣大的市場。無論是為玩家提供良好的休閑娛樂，或者助于智力開發(fā)，在以后的時(shí)間里機(jī)器學(xué)習(xí)乃至深度學(xué)習(xí)的算法和思想都可以被應(yīng)用于越來越多的游戲里。如何在自我對局中學(xué)到新的知識、如何根據(jù)對手改變游戲策略等，從經(jīng)典游戲逐漸轉(zhuǎn)變向更復(fù)雜的信息不完全游戲會(huì)是未來的方向，我們也期待看到成功的游戲算法能被應(yīng)用在各行各業(yè)，發(fā)展更好的現(xiàn)實(shí)生活，而非虛擬世界。

[1]宋泓錦.基于數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ螒蜷_發(fā)前景的指導(dǎo)性建議[J].信息與電腦(理論版 )，2016(19)：149-150.

[2]郭瀟逍，李程，梅俏竹.深度學(xué)習(xí)在游戲中的應(yīng)用[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2016，42(05)：676-684.

[3]鄭其寶.人工智能影響下數(shù)字游戲智能化發(fā)展探究[D].南京藝術(shù)學(xué)院，2016.