顶尖游戏公司育碧着手把AI用于游戏 赛车游戏也要考虑自动驾驶

作为全球顶尖游戏发行商之一，法国育碧想通过“La Forge”内部人工智能研究部门推动并促进人工智能与游戏的结合。

年仅20岁的La Forge项目负责人Yves Jacquier表示，游戏驱动创新，创新驱动游戏。早在2011年，我们就开始与学术界开展合作，探讨如何将人工智能与游戏生态系统结合起来。

然而，这些早期的努力存在着根本性的脱节：学术界人士显然更重视论文发表，而育碧的研究人员则鼓励在公司内部进行技术研发。La Forge的出现代表着弥合这一鸿沟的重要尝试。

Jacquier解释道，来自高校与公司内部的人员被招募“创造既具有科学意义，又能带来市场价值的成果。”不过请千万别把这跟论坛或者其它共享类平台混为一谈，他澄清道：“这是一片真实的研究土壤，育碧的员工与学术界的从业者及学生一道进行原型研究。他们拥有与育碧员工等同的所有资源。”

从本质上讲，双方保持着这样的平衡关系：育碧公司提供大量有趣的数据，研究人员通过协作利用这些数据做出有趣的尝试;如此一来，育碧将能够以创新方式处理这些数据，而研究人员则可发布他们所发现的创新手段。这一切都充满乐趣。

以自动驾驶汽车为例。育碧公司虽然并没有做出真正的自动驾驶汽车方案，但其创造出了能够代表真实世界的环境，例如《看门狗2》游戏当中的湾区地图。此类环境涉及到真实世界中的物理性质、天气甚至具有一定自主性的行人。这样的研究对于参与各方显然都非常有益。

Jacquier告诉我们，“这样做的目的是为了找到一种更好的方式，以更聪明的方式对车辆AI进行编程”，例如创造出负责任、鲁莽以及谨慎等类型的驾驶程序。但与此同时，研究人员也可以利用其测试AI成果在道路系统当中的可行性，因为此类模拟环境对于自动驾驶车辆的开发者而言一直是最为薄弱的环节所在。

他指出，“当大家创建出这类AI方案时，很难想象其会如何在一切可能的情况下带来怎样的实际表现。我们的思路是利用引擎来审计并创建现实生活当中不太容易看到的各种潜在场景，这将有效模拟出很难或者与道德相违背——例如涉及行人的行驶环境。”

事实上，在现实世界当中进行自动驾驶车辆测试既昂贵又十分危险; 而利用虚拟传感器设置与其它硬件进行质量控制与实验则要容易得多，且效果与在人群中进行危险压力测试基本相同。

物理表现的另一大施展平台在于动作设计; 当然，物理运动技术过去已经得到反复尝试，且经常会出现一些奇异甚至怪诞的现象。尽管迪士尼研究部门在今年早些时候发布了一些极具前景的工作成果，但在这一领域，育碧公司同样处于优势地位——这是因为其掌握着大量数据，特别是动作捕捉数据。

创建出经过改进或者更为强大的步行及跑步动画当然能够有效提升育碧的产品表现，但这些成果要如何被应用在其它领域?

La Forge物理学运动模拟器当中的一个虚拟角色

Jacquer指出，“其中一大实例在于设计义肢。”在现实生活中，对义肢进行制作与测试同样非常困难且成本高昂。他解释称，“如果能够真正进行运动模拟，则可借此设计虚拟义肢，并测试其行走与坠落等场景。”这往往有助于为个人的体态或步态定制义肢方案，且不再需要投入数小时的漫长测试或者经历一系列令人不舒服的检查。

Jacquier给出的最后一个例子又有所不同：管理网络游戏当中出现的恶劣社区。他强调称：“游戏本身属于可掌控的事物，但社区却是一只难以扼制的野兽。”

这也代表着一类非常重要的数据，并有可能成为人工智能所擅长的深度模式识别工作中的理想目标。在出现实际问题之前发现恶意行为或用户，将能够极大提升在线交互的可靠性。然而，在游戏论坛——特别是存在争议的游戏论坛当中，还存在着其它一些令人无法容忍的状况。

Jacquier表示，“在游戏社区当中积累到的这些经验也同样适用于学校。在网络恐吓与在线欺凌方面，这些行为与我们在网络社区中见到的并无区别。”

La Forge正努力解决这一难题

育碧公司正通过更强大的工具与工作流程从上述尝试当中获取收益。该公司专注于创造广阔的世界，其中密集排布着各种细节——例如植物、敌人与建筑物等。创造这类环境往往非常耗时，而且一旦某棵树或者某个NPC发生重复，抑或是某两个敌人使用了同样的动画，那么玩家立刻就会注意到。在这方面，人工智能可以很好地提供援助。

Jacquier表示：“除非拥有这些工具，否则我们根本不可能创造出一个巨大的城市且其中的所有角色都能立即切换为主角。在人工智能系统的帮助下，我们得以完成80%的基础任务，而工作人员则专注于实现其余令人惊叹的20%成果。”

目前，La Forge旗下的多个项目已经被整合至育碧公司的设计工具当中。不过相关研究工作仍处于早期发展阶段。

他指出，“一年半之前，我们只有一名员工负责这方面工作，但如今我们已经在与六所大学开展合作。此外，我们拥有总计10个项目，包括约50名育碧员工与15名高校学生。”

La Forge目前还欠缺此类研究工作当中的重要一环——成果发表部门，不过Jacquier强调称相关工作正在进行当中。

“我们正在计划成果发表的相关工作。由于尚在进行当中，目前我不能说得太多，但已经存在一些实例并开始通过各类会议进行展示。很明显，我们需要确保在发表这类严肃学术成果时，不致令人们将其与游戏宣传或者其它产品宣传联系起来。而且我们完全赞同，成果发表是帮助我们引入更多相关技术领域大牛人士的重要方式。”

这种将私营开发与学术研究加以结合的尝试似乎已经在La Forge获得了早期成功; 不过这种作法在未来一、两年内是否足以吸引到更多学科团队的参与还不得而知。如果大家感兴趣，不妨在自己关注的AI会议上找找看，也许会发现La Forge发布的论文呢。