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日誌2021-11-10 00:35

『森纳映画』人工智能解放遊戲腳本的未來式?「推影音」

作者:赤紅時夜


『森纳映画』

【不止遊戲】
研究了上百個遊戲的NPC,發現了它們隱藏的秘密



《失控玩家》科幻電影里那樣的遊戲,現實中真的有人在做嗎?

  本期我們研究了上百個遊戲的NPC,探明了他們背後的運行邏輯,並在國內人工智慧團隊rct AI的幫助下,了解了AI落地於遊戲的現狀和未來景色。



  rct AI成立於2018年,運用人工智能為遊戲行業提供完整的解決方案。

  在不同類型與題材的遊戲場景中,rct AI為遊戲開發者打造一系列解決方案,覆蓋了遊戲的全生命週期,包含智能內容生成、智能測試、智能數據運營,智能投放等類型。



  人工智慧(artificial intelligence,縮寫為AI)亦稱智械、機器智慧,指由人製造出來的機器所表現出來的智慧。

  通常人工智慧是指透過普通電腦程式來呈現人類智慧的技術。該詞也指出研究這樣的智慧系統是否能夠實現,以及如何實現。同時,透過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步,常態預測則認為人類的很多職業也逐漸被其取代。

  人工智慧於一般教材中的定義領域是「智慧主體(intelligent agent)的研究與設計」,智慧主體指一個可以觀察周遭環境並作出行動以達致目標的系統。

  約翰·麥卡錫於1955年的定義是「製造智慧機器的科學與工程」。
  安德烈亞斯·卡普蘭(Andreas Kaplan)和麥可·海恩萊因(Michael Haenlein)將人工智慧定義為「系統正確解釋外部資料,從這些資料中學習,並利用這些知識透過靈活適應達成特定目標和任務的能力」。

  人工智慧可以定義為模仿人類與人類思維相關的認知功能的機器或計算機,如學習和解決問題。人工智慧是計算機科學的一個分支,它感知其環境並採取行動,最大限度地提高其成功機會。
  此外,人工智慧能夠從過去的經驗中學習,做出合理的決策,並快速回應。

  因此,人工智慧研究人員的科學目標是透過構建具有象徵意義的推理或推理的計算機程式來理解智慧。人工智慧的四個主要組成部分是:

  專家系統:作為專家處理正在審查的情況,併產生預期或預期的績效。

  啟發式問題解決:包括評估小範圍的解決方案,並可能涉及一些猜測,以找到接近最佳的解決方案。

  自然語言處理:在自然語言中實現人機之間的交流。

  計算機視覺:自動生成識別形狀和功能的能力 。

  人工智慧的研究是高度技術性和專業的,各分支領域都是深入且各不相通的,因而涉及範圍極廣。
  人工智慧的研究可以分為幾個技術問題。其分支領域主要集中在解決具體問題,其中之一是,如何使用各種不同的工具完成特定的應用程式。

  AI的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移物、使用工具和操控機械的能力等。

  人工智慧目前仍然是該領域的長遠目標。目前弱人工智慧已經有初步成果,甚至在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水準,而且人工智慧的通用性代表著,能解決上述的問題的是一樣的AI程式,無須重新開發演算法就可以直接使用現有的AI完成任務,與人類的處理能力相同,但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究,比較流行的方法包括統計方法,計算智慧和傳統意義的AI。

  目前有大量的工具應用了人工智慧,其中包括搜尋和數學最佳化、邏輯推演。而基於仿生學、認知心理學,以及基於概率論和經濟學的演算法等等也在逐步探索當中。


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