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智东西（公众号：zhidxcom）编 | 季瑜生
导语：昨日，DeepMind和全球规模最大的游戏引擎之一Unity宣布合作，打造虚拟环境训练游戏AI。
智东西9月27日消息，继AlphaGo在围棋领域封神退隐，DeepMind在星际争霸大杀四方后，DeepMind又一次在竞技游戏中搞出了大动作。这一次，它将目光瞄准了打造了纪念碑谷和Pokémon的游戏引擎Unity。
不过这一次，DeepMind并没有选择宣战，而是一改往常的行事风格搞起了合作。届时DeepMind将利用Unity在虚拟空间打造的强大能力，来在模拟世界中进行大规模的机器学习与强化训练，比如教小人儿“打醉拳”，让小狗学会“叼棍子”。
一、游戏与AI，到底如何牵手游戏牵手AI，就意味着大型AI算法的训练场地将搬到游戏之中。
游戏中，最开始创建的小人儿连怎么移动都不知道，但是经过了一段时间的强化学习后他就学会了像打醉拳一样的笨拙跑步，而且这一过程并不需要有人去教他要怎样跑步，或者跑步的时候需要先迈哪只脚。
还有下面这张图，在这个场景里，小狗如果叼到棍子就会获得奖励。
在最开始的时候，小狗同样不知道该怎么去动用它的四肢，先迈前腿还是后腿，是要前后运动还是像螃蟹一样横着走都是一个问题。但是通过试错和激励，小狗在预设的生理和物理参数下不断地优化自己之前的行为，最终得到了最优解决方案。
在Unity中，DeepMind可以对算法进行训练。在游戏的模拟空间中，不仅会仿照真实世界的场景与规则，还可以对参数进行自定义调节。在这一过程中，算法可以不断试错优化，最终准确率不断提升。
相较在现实世界中运行，游戏场景下运行不仅更加自主可控，而且在成本以及安全性上也具有无可比拟的优势，这也将成为未来人工智能发展的一大趋势。
不过这也算不上是什么新鲜事儿，一直以来都有研究人员和企业使用游戏引擎来训练AI。比如Nvidia早前就在Unity的竞争对手Unreal Engine上建立了一个叫Isaac的虚拟机器人训练系统。
为三家科技巨头（亚马逊、Uber以及Unity）构建机器学习平台的Danny Lange则早在2016年12月成为Unity AI副总裁之前就建立了Uber的机器学习平台。
二、除了教NPC走路，AI与游戏还有更多可能AI与游戏结合的思维其实可以在很多领域应用。比如在自动驾驶领域，自动驾驶车辆上路前可以先让算法在游戏中几十亿英里的模拟道路上进行路测，从而对现实世界中的自动驾驶提供帮助。
Lange对于强化学习和其他人工智能在游戏中所能取得的成就报以非常乐观的态度。他认为除了机器人之外，虚拟玩家还可以用来开发更加宜居的建筑设计，在一千个虚拟家庭里构建上千种房屋设计都不成问题。
Lange还表示，因为模拟的物理空间往往不受场地等的限制，所以还可以进行一些模拟化学实验，而且用软件来模拟这种化学实验远比人工的速率要高，起码它可以缩小实际备选实验用品范围。
另外，要知道一款高仿真的大型游戏中所涉及的远远不止物理学。比如侠盗猎车手系列游戏，可以模拟橡胶轮胎是如何抓住的沥青，也可以模拟多种性格人物之间的交往。而这其实也是一个新兴领域，可以用来模拟社会动态，模拟社会中人物之间的实际交往。
这也可以成为人们对于群体行为观测的一个新视角，不过这目前也仅限于理论上。
Lange还模拟了人们如何通过闲聊来影响股票的价格，要是一个人说股价会涨，另一个人觉得会跌，那么最终会对其他人产生什么影响呢？
三、AI如何在游戏中完成高难度任务自然界里，动物在学会走路、跑步甚至炒股前，最基本的是要学会爬行。强化学习同样如此，如果一上去就交给它一个非常棘手的问题，想要得到一个理想的结果显然是痴人说梦。
因此通常情况下，强化学习一般用于实现虚拟角色的离散型任务，学习的困难程度也可以倒过来帮助游戏设计师们评估他们所开发平面图的直观程度。
那么要怎么让机器学会一些复杂任务呢？
第一步是拆解，首先将任务分解成一个一个简单的小任务，然后逐步运用前一阶段所学习的知识来运用到下一个任务上。就像那只虚拟的小狗，它一旦学会了怎么叼木棍后很快就可以学会怎么跨过障碍。
而且只有进行大规模的深度学习才能有所回报，如果只是对一只狗训练五分钟那也真的别指望它能学会什么。但如果以每秒10,000帧的速度训练一千只狗24小时，那么这些狗会做出各种我们想不到的疯狂事情来，最终会有一只达到我们所预期的目标。
游戏运作的方式也是类似的，当玩家要打倒大BOSS，那他们自己的水平在这之前也是在逐步提升的（这里的玩家说的是算法）。而游戏引擎的一大好处就是可以自行为算法拆解好阶段，生成关卡。
四、DeepMind CEO：游戏和模拟一直都是研究核心关于此次合作的细节，DeepMind在新闻发布会上并没有过多的提及，Unity同样对于交易细节、交易数额同样是三缄其口。
Unity AI副总裁Lange表示，他们与DeepMind的交易不仅仅是出售软件许可证，而是一场在AI方面的合作。
当前阶段的游戏早已经脱离了贪吃蛇或者俄罗斯方块这种简单的形式，达到了在视觉上、物理上、认知上甚至是在社交互动上高程度仿真的自然模拟水平。这些都给算法带来了进化压力，而这一种进化就好像在大自然中生物千万年的漫长进化一样神奇而又迷人。
在大型服务器上，机器学习AI可以在海量的数据中一路狂奔，从而获得比人类用规则做出的编程还更要有效的成果。这也正是双方合作的一个基础共识。
一年前，Unity还通过其ML-Agents开源工具包将游戏引擎与机器学习程序相关联，来普及AI开发。当时参与开发的包括AI研究者和一些知名的游戏开发人员。Lange表示每个人都可以使用任何人开发的东西，Unity也不例外，他希望可以运用人工智能技术来创造出一些游戏中的NPC。
DeepMind方面，在与Unity合作的前，他们便已经自行研发游戏引擎有一段时间了。DeepMind联合创始人兼首席执行官Demis Hassabis表示：“游戏和模拟从一开始就是DeepMind研究计划的核心部分，这种方法已经在人工智能研究方面取得了重大突破。”
不过也许是因为以前当过游戏设计师，Hassabis相较自行研发更愿意与C端的游戏制造商合作。毕竟像Unity和Unreal这样的大众引擎在是商业驱动的，他们会有庞大的开发者社区，也可以提供更好的开发模拟。
在这之后，人们的下一阶段任务就变成了如何让算法在一些更加真实的场景之中运行，比如在房子里、在高速路上又或者是在一些3D游戏中的模拟环境中。
原文来自：FastCompany
大家好，这里是正惊游戏，我是正惊小弟！
前不久，“情怀”大作《莎木3》发售了，一时间玩家议论纷纷，有人夸，有人骂，有人感慨，都9012年了游戏还做成这样……要知道在20多年前，《莎木》绝对在游戏界称得上是足以“开天辟地”的史诗巨作！
它是史上第一款成本上十亿的游戏，史上第一款3D开放世界游戏，史上第一款让中国文化被全球玩家向往的游戏，然而市场表现却不佳，差点成了压垮当时世界游戏三巨头之一的“世嘉”的最后一根稻草！
小弟今天就带大家聊聊，这段游戏界尘封20年之久的辛酸往事……
史上第一款大作，真正会呼吸的世界
在说《莎木》之前，小弟先说说这游戏的制作人——铃木裕！
在做《莎木》前，他的人生堪称开挂，在街机游戏火遍全球的那个年代，铃木裕就是名副其实的“街机之神”.......
34年前（1985年）的史上第一款体感接机游戏《Hang-on》，27年前（1992年）史上第一款360度无死角旋转街机R-360，26年前（1993年）史上第一款3D格斗类游戏《VR战士》……都是他一手打造！
铃木裕在街机行业十几年内引领数次大变革，让他一跃成为世嘉的王牌制作人，并且让世嘉街机产业称霸世界，然而他的征途是星辰大海……
铃木裕梦想着开发一部超越现有规则的大作，一部让游戏界为之震惊的史诗巨作，这部游戏就是《莎木》！
为了这款游戏，铃木裕挥斥超过200亿日元（约13亿人民币），投入几百人规模的团队，请了专门的装修公司设计布局，请来八极拳宗师指导武术，开发时间也达到了数年之久，这一切都是游戏界从来没有过的。
要知道20年前的世界其他主流游戏画面大概是这个样子：
而1999年的《莎木》画面是这样的：
然而这款游戏真正牛逼的，是游戏的“开放世界”，因为《莎木》的世界真的会呼吸……
游戏中有两百五十几个NPC，所有人都有独立的人设和故事，都有专属的配音和台词，甚至每个人都有自己的作息时间和生活规律（比如几点上班、几点喝酒、几点吃饭、去哪吃饭），他们真的是“会呼吸”的！
在这样一个会呼吸的世界里，玩家可以战斗、可以交朋友、可以开叉车、可以打电话、可以玩街机、可以买饮料、可以喂小狗......现实世界中能做的事儿，这里几乎都能做！
如今的开放世界3A大作，都是以“大”而做噱头，其实里面并没有多少可以玩的东西，纵然是近年开放世界做到巅峰《GTA5》，也没法做到每一个屋子都能进，而莎木却做到了，不仅每个屋子都能进，连每件柜子都能开！
在20多年前的游戏界，《莎木》首次开创了3D开放世界这个玩法，又将游戏的真实度和自由度提到了一个至今没有游戏超越的高度！
压垮巨头的稻草，却让洋人迷上中国
然而问题也来了，一款如此苛求细节和真实的游戏，他好玩吗？
我想，连铃木裕自己也知道自己的游戏并不好玩，但他还是这么做了，而且义无反顾……
结果就是导致《莎木》系列巨大的投入收不回本，几百亿日元打了水漂，恰好当时世嘉游戏业务遭遇低谷，在任天堂索尼的联合绞杀下，接近奔溃！
《莎木》成了压垮当时世界游戏三巨头之一的世嘉的最后一根稻草，让世嘉被迫退出第一方游戏市场，沦为第三方游戏公司！
虽然《莎木》市场表现不佳，但却意外的宣传了中国文化……
千禧年之交，外国人对中国知之甚少，中国在2001年才加入WTO，“神秘”成为外国人对中国的主要印象，而《莎木》系列却花了浓墨重彩去描述中国桂林和香港！
为了守护心中的圣地，美国一位ID为“wdrpgwd”的玩家在玩了《莎木2》后，便踏上了一段朝圣的旅途！
前往中国桂林支教，创办希望小学，倾尽所有帮助桂林当地的贫困学生！用余生几十年去守护这里的一切......
为了逐梦，荷兰一位叫做“Esra Karabbe”的小伙也是《莎木》粉丝，他苦苦追寻着游戏中男主芭月凉的身影，不远万里来中国学武，走遍中国的名山大川，只为寻找世外高人，最终停在了桂林......
上述的事情不是个例，在外国有很多玩家因为玩了《莎木》而对中国充满了热爱，选择来到中国，来到桂林，来逐梦，来圣地巡礼！
年过六旬的痴人，无奈中做着旧梦
《莎木》和《莎木2》并没有把故事讲完，至少还有人想看一个结局……
虽然游戏被钉在世嘉游戏的“耻辱柱”上，全球无数老玩家却时不时缅怀这部心中的“神作”！
在2015的E3展上，时隔14年铃木裕带着《莎木3》出现在了索尼的舞台之上，一时间无数老玩家热泪盈眶……
此时的铃木裕已经不再有“世嘉王牌游戏制作人”的光环，舞台之上的只有一个年近60的老人。
花甲之年的铃木裕希望通过玩家众筹的形式，提前获取开发《莎木3》的资金，一时间老玩家云集响应，赢粮而景从，《莎木3》的众筹连破数个吉尼斯世界纪录！
即使《莎木3》成为众筹界的翘楚，募集到几百万美元，但对于开发一款3A大作来说，还是缺钱……
作为曾经日本最不差钱的制作人，现实却让他犯了难，他请不起日本的美工，连中国的也请不起，最终为了妥协，请的是廉价的印度美工。
因此，游戏的画面表现不尽如人意，尤其是人物的脸部细节，僵硬到让人接受不了！
等到2019年游戏完成的时候，铃木裕已经61岁了，已过花甲之年，但仍然做着当年的“梦”……
迟到二十年的续作，早已落后了时代
2019年11月19号，《莎木3》正式发售了！正如大多数人预计的那样，《莎木3》的游戏质量和游戏资金一样的无奈……
整个游戏的设计和思路，就和20年前的《莎木2》一样，依然是节奏慢的吓人，交互繁琐到劝退！
20年前的《莎木》在世界上呼风唤雨、开天辟地，20年后的《莎木》英雄迟暮，看整个世间早已是物是人非……
与其说《莎木3》更像是20年的游戏，不如说《莎木3》迟到20年，早就远远的被时代甩开！
江山代有才人出，当年的小老弟R星凭借着《GTA》和《荒野大镖客》系列早已经成为了开放世界游戏标杆，他们也承认自己的成功站在《莎木》之上！
面对迟来的《莎木3》，有的玩家在怒斥游戏设计落后，有的玩家在缅怀当年的旧作，而小弟我，抛开游戏不说，只想聊聊铃木裕……
为了讲完二十年前的故事，为了兑现当年的承诺，为了追逐那个注定失败的梦，这个60多岁的老人敢做敢为，小弟我真心为他的勇气点赞！
一个正惊问题：你记忆最深的老游戏？
