天天打农药，这次我们为你解读王者荣耀背后的“潜规则”

7月29日，一度AI的线下分享活动在间隔一个月后再度回归。这一次我们邀请到了腾讯游戏AI研究中心的高级研究员Dr. Su Bolan为我们作了一次主题为“游戏与AI”的分享。这场基于《游戏人工智能》一书的分享会，剖析了近半世纪来人工智能在游戏业界的发展和应用，同时也向我们展示了腾讯游戏AI研究中心最近的一些研究成果。

这篇推送中，我们将通过Dr. Su Bolan的PPT，为未能到场的小伙伴还原这场有趣又有料的分享会。

《游戏人工智能》读书笔记请至一度AI公众号后台（ID: onedegree_ai）回复关键字「游戏」，即可获得阅读链接。

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相关背景介绍

首先，Dr. Su Bolan介绍了人工智能在游戏业界应用的相关背景知识。

游戏业界的里程碑式AI：

1997年IBM的国际象棋AI深蓝，2016年Google的围棋AI Alphago

游戏人工智能发展史：街机学习环境

游戏人工智能发展史：基于Doom的AI研究平台

游戏人工智能发展史：策略游戏和多人在线战术竞技游戏

游戏业界注重的另一面：工程实用性

学术界与游戏业界在人工智能方面的不同侧重点

行为树和学习模式的选择

游戏与AI的相互影响

接着，Dr. Su Bolan分析了游戏这个环境可以为人工智能的研究带来什么，也就是为什么游戏可以成为人工智能的研究对象。

游戏是一个有一定难度，同时又吸引人的问题

游戏中有很丰富的人机交互场景

游戏是广受欢迎的，因此为人工智能带来很多内容和数据。游戏中的问题和人工智能的所有子领域都有交叉，它是实现AI长远目标的理想场景。

以及相反的，人工智能的发展又能为游戏带来什么改变和收益。

提高游戏吸引力；更好地理解玩家；减轻游戏的开发成本。

游戏中的AI运用

接下来，是游戏和人工智能的结合的几个不同场景。

利用人工智能来玩游戏，和对其的需求划分

AI的游戏玩法和游戏的分类

强化学习的局限性

利用人工智能生成纹理

利用人工智能生成地图

利用人工智能生成关卡

利用人工智能生成多媒体内容

利用人工智能生成多媒体内容：虚拟偶像

利用人工智能生成多媒体内容：Siren数字人类

利用人工智能进行玩家建模

玩家行为建模及其应用

玩家体验建模

游戏人工智能全景图

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