游戏|绝悟AI参展GDC，AI深入游戏产业全链路( 二 )
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AI应用深入游戏全生命周期
为不同类型游戏带来全新价值
腾讯AI Lab自2017年开始研发策略协作型AI“绝悟”，在本次GDC大会上，实验室介绍了AI“绝悟”在两类热门游戏的实战应用成果，包括MOBA游戏“王者荣耀”，及FPS游戏“使命召唤”与“穿越火线”手机版 。
MOBA游戏：完全体AI与平衡性测试应用
基于王者荣耀的“王者绝悟”AI 经过多次迭代，已成为达到职业电竞水平的“完全体”，掌握100+全英雄池，全召唤师技能，无任何限制、数值加成、无额外视野，操作反应也与职业选手相当，保证公平对抗 。“王者绝悟”不仅具备强大的策略协作与微观操作能力，还擅长多样化打法与全局禁选英雄策略 。相关强化学习研究成果也已登上AI国际顶会与顶刊 。
2020年，“王者绝悟”在王者荣耀游戏内向用户限时开放，接受玩家5v5组队挑战，单次运营活动就吸引了超过4千万玩家参与体验并广受好评 。不少用户与主播还将对局制作成生动有趣的视频，在社交媒体和视频平台发布传播，形成AI-用户-社区的正向反馈 。
此次大会上，“绝悟”还首次公开了AI辅助英雄平衡性测试的技术成果 。MOBA游戏核心玩法在于多样化的英雄选择和战斗体验，从而增加不确定性与趣味性 。一旦某些英雄过强或过弱，就会破坏玩家体验，因此保持每个英雄胜率50%左右是王者荣耀平衡性系统的目标 。
然而平衡性测试系统非常复杂，不仅涉及大量英雄，且每个英雄都有独特的技能、属性、玩法，英雄之间还存在互动，任何微小的变化都会产生意想不到的连锁反应影响，评估系统变化相当困难 。
传统的平衡性测试是调整数值后在测试服上验证，周期较长，每个英雄测试大约需要1-2个月 。此外，由于正式服和测试服玩家的真实能力和游戏心态不一致，会导致测试结果不准确 。
在解决准确性问题上，绝悟AI通过强化学习的方法来模仿真实玩家，包括发育、运营、协作等指标类别，以及每分钟手速、技能释放频率、命中率、击杀数等具体参数，让AI更接近正式服玩家真实表现，将测试的总体准确性提升到95% 。
在提高测试效率方面，绝悟AI通过分布式平台和推理优化节省了大量的时间 。分布式平台支持大规模并发测试，开发者只需要输入英雄的修改数值，平台就会在短时间内自动输出测试报告 。推理优化则通过模型剪裁、量化、自研推理框架来减少模型的计算量和加快推理速度，实现3小时完成20万场对局 。
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FPS游戏：全游戏能力与拟人化技术
对于FPS类型游戏来说，NPC的拟人化是AI研究的核心目标 。在游戏内，势均力敌的战斗胜利才会带来公平感和成就感 。因此 AI 既不能强如开挂，也不能呆若木鸡，更拟人化的 AI 才能提升玩家体验 。
在游戏领域之外，FPS 游戏拟人化 AI 也具有非常重要的研究价值 。不同于总是通过俯视角进行的棋盘游戏和 MOBA 游戏等游戏类别，FPS 等第一人称游戏往往基于三维立体的游戏场景，更类似于真实世界 。在这样的虚拟环境中训练出的拟人化AI，更能反映人类在真实环境下的表现，从而可以帮助AI理解人类在真实环境中的行为，为以后的通用能力应用铺路 。
在本次大会上，腾讯AI Lab也分享了AI在FPS类游戏中的拟人化能力与技术方法 。
第一步是让AI掌握全游戏能力，即能够完成游戏中的任何任务 。以“吃鸡”模式为例，玩家的目标是“活到最后”，关键任务包括，区域探索、收集武器和装备，进入安全区并与敌人战斗等 。
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