打网游算什么，AI都能策划游戏了

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你还记得超级玛丽和蘑菇一起跳吗？这位1985年出生的水管工，戴着一顶红帽子和蓝色的围兜，从未想到有一天他会被人工智能控制去冒险。最近，来自多特蒙德大学、西南大学和其他学校的六名研究人员开发了一种人工智能，它可以自动设计大量的超级马里奥关卡，试图让游戏更容易进入，让玩家沉迷其中。

那么人工智能是如何在幕后计划游戏关卡的呢？中国科学院自动化研究所的邢研究员认为，这不能脱离对抗一代网络。设计了人工智能水平生成模型和水平判别模型。前者试图创造一个更真实的虚拟世界。欺骗后者，后者总是试图判断前者是否是& lsquo事实上，这两个模型一直在玩游戏，并且生成的超级马里奥级别越来越类似于人类设置的级别，因此级别区分模型不能区分它们之间的差异。学习的最终结果是产生无数的& lsquo超级马里奥级别，可玩性强。

面对砖块、乌龟、蘑菇等图形元素，ai应该把图形放在每个关卡的不同位置，以确保关卡容易难度，并使用游戏自己的关卡库组合来生成更多的关卡。使生成的关卡接近人类设定的关卡，实现额外的目标，使人们更加沉迷于游戏，这不仅是游戏规划ai的学习目的，也是游戏规划ai的难点。当然，说，邢的游戏策划并不完美。例如，一些生成的关卡可以很容易地被玩家通过，没有太大的困难，而一些关卡特别困难，所以人类根本不能玩。

不可否认，人工智能游戏规划者的生产力远远落后。人工智能使用算法自动生成关卡，在短时间内设置10，000个关卡没有问题。每次人类设计一个游戏关卡，他们都会花很多时间调试。

使用对抗生成网络来完成一些与图像生成相关的任务并不少见，例如生成虚拟图片或看起来非常真实的人脸图像，去除人脸上的斑点、疤痕或眼镜，将油画转化为风景画，甚至将图片中的男性人脸转化为女性人脸。然而，使用对抗生成网络来完成基于游戏级别生成的新级别，这确实是一件新事物，换句话说，这是一个奇怪的想法。

探索基于博弈水平的人工智能认知决策可能是一个新的研究方向。从机器学习的角度来看，实际上，只建立了一个生成模型或学习算法，实质上，新的数据是从现有的数据中生成的，新的层次是从相关的卡片中生成的。也许人工智能如此热门，以至于有人称之为游戏规划人工智能。邢说，人类制作这种游戏规划ai的难点在于如何用这个模型来表达、学习和评价游戏关卡的效果与人类设计的关卡之间的相似性，同时它又极具可玩性。

为什么人工智能应该是一个受欢迎的超级马里奥游戏规划者？邢说，超级马里奥的游戏元素很简单，而ai开发者可能想找一个简单的游戏来试试效果，以在一定程度上提升ai的认知决策能力。然而，即使游戏规划ai可以在《不断改进》中做一个简单的超级马里奥游戏，它也可能无法直接移植到其他更有利于验证ai认知决策能力的复杂游戏中。

如果人工智能游戏设计者设计的游戏关卡和人类设计的一样有趣，那么人工智能就有可能完成最耗时的游戏规划工作。然而，人工智能的超级马里奥游戏仍然设计不佳，估计这一天还有点遥远。