转载：探讨游戏中出现的人工智能

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“游戏中的AI角色”这句话无疑是有歧义的，这里当然不是泛指一切程序设计出来的虚拟形象，而是那些本身在故事中已经定义成人工智能的经典角色。那么今天就让我们借这个话题来看看这个领域一直以来对各类作品的影响，而现实中人类又会如何面对这个话题。
　　人工智能和图灵测试
　　科幻类作品，不论电影或是游戏，要想直接体现出未来社会的高科技，最快捷有效的方法之一就是描写高度发达的人工智能，也就是全名Artificial Intelligence，通常简称AI的东西。再通俗一点说，就是我们习惯用机器人来指代的东西，并非那种需要驾驶员坐上操纵的庞然大物，而是计算机进化出思考能力后的智能个体。
　　对于人工智能最初的设想，往远了说可以追溯到各类神话传说，各家文明的故事中都有创造人形生命的杰出工匠，而公认世界第一篇科幻小说，玛丽•雪莱1818年创作的《弗兰肯斯坦》也正是描述人类试图以科学研究制造智能生命的故事，弗兰肯斯坦这个名字也从此成为一个专有名词，在诸多科幻作品里可谓最常拿来命名人工智能的两大名字之一(你问另一个？当然是亚当了……)。
　　现代计算机的出现让人工智能第一次有了可行性，在上世纪40年代至50年代期间，科学家开始认真考虑如何模拟人类的思考方式，不少后来看具备划时代意义的工作都在这一阶段确立：比如建造了第一台通过开关状态模拟神经网络的机器，完成了第一个可实际运行的游戏程序(国际跳棋)，以及证明数字信号足以描述任何形式的计算。当然这其中最重要，或许最出名的还是图灵测试。
　　人工智能通常面临的首要问题就是，究竟怎样算是智能，这个问题到今天也很难有一个确切的答案，我们只能确定现代的计算机依然远远谈不上足够智能，单纯的信号反射不足够，大量的数据储存并反馈不足够，甚至接受信息学习升级依然不足够——当时的图灵更无从料想到后来计算机能发展到什么地步，但凭借超越时代的认知，他提出了后来名为“图灵测试”的著名设想，大体可以描述为：让一个实验者同两个隐瞒身份的受测试者(人和计算机)进行足够的信息交流，如果他无法从反馈信息中判断出人与计算机的区别，那么就可以认为这台计算机通过了图灵测试，具备智能。

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辐射、光环、传送门
　　很显然，迄今为止现在最先进的AI也做不到这点，连接近都谈不上，这可不是随便编个聊天机器人就能应付的……尽管图灵测试本身表述的相当模糊，要后来大家不断对其完善细节，但作为经典命题，现在它依然是人工智能领域所遵循的一个重要指导思想，也是终极目标，许多作品更是多少受其影响塑造出了类似情节：你如何知道那个一直和你交流的声音背后是怎样的存在？
　　现实中暂时做不到，不妨碍大家用想象力补完。科幻作品里面的人工智能基本都不存在什么思考能力不足的问题，论登场频率，论特征类型，论地位影响力，都可以编写一本单独的百科全书，哪怕把范围尽量缩小，专找那些有着详细设定，能成为经典形象的也是一大串，在游戏里同样有一干代表，比如《辐射3》里面的总统AI约翰•亨利•伊登，再比如《异度传说》里面有名的机械少女KOS-MOS，当然肯定少不了的还有堪称《光环》系列第一女主角，士官长最好的搭档科塔娜，《光环4》中她为了士官长所牺牲的结局一度让众多玩家都无法接受，更是强烈要求她在新作中能够复活登场。
　　不过要选出游戏中最经典的AI角色，《传送门》系列的GLaDOS绝对是当之无愧的第一，事实上哪怕在所有游戏角色范围里面，GLaDOS在各大网站的人气评选活动里十有八九也是高居第二，只输给万年主角的水管工马里奥。这一角色的魅力由来堪称游戏史上的一个奇迹：论形象一不萌二不帅，是标准的机械结构多数时间还不露面；论戏份游戏本身并非主打剧情的类型，关于GLaDOS的种种除了对话外很多还要玩家脑补；论立场更是一路暗中坑主角，丝毫没有什么感情基础或者热血镜头……但它就是让人如此印象深刻的没有道理，《环太平洋》电影上映的时候，大批玩家一听到里面人工智能的声音时，立刻惊呼这就是GLaDOS的声音——事实上也的确是，制作方就是专门找了其配音演员Ellen McLain。
　　总而言之，游戏中重点塑造的AI角色其出发角度与电影，或是科幻小说中并无太多不同，大多数并不执著于技术上的可能性，而是转向描写他们和人类之间的关系，因为游戏本身的互动性让这方面可以更好地表现。或是并肩作战的同伴类角色，或是引导合作的辅助类角色，偶尔发展出超友谊的关系也不太奇怪……当然更多的可能还是充当反派，甚至幕后黑手的BOSS类，这一切都难免引发更为深刻的思考，人工智能面对的问题不仅在自然科学领域，更必然会对整个社会结构造成前所未有的影响。

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机器人三定律
　　假设人类的科技发展到足以制造和人类等同的人工智能，那么它们是否会对人类本身造成威胁？对于这一问题的答案，大体就如同外星人是否会和人类和平相处一样，偏向于哪一方的意见都存在，也无法简单二分，不同思想交织下诞生出了多样化风格的作品。但多数情况下，人们都承认人工智能相对于人类本身有着明显优势，和不可控的外星生命不同，对于亲自创造的人工生命大可以防微杜渐地加上限制，在这个基础上让故事中描述的社会结构更充满张力。
　　这些限制，或者说规则在不同作品中有不同体现，最出名的则是科幻大师阿西莫夫的机器人三定律：一、机器人不得伤害人，也不得见到人受到伤害而袖手旁观；二、机器人应服从人的命令，但前提不得违反第一定律；三、机器人应保护自身的安全，但前提不得违反第一及第二定律。而之后他本人又补充了第零定律，将人的概念扩展到人类整体，后来的科幻作家更是随着认知发展，不断对其进行修补，但通常说起机器人三定律还是这最初的描述，也是大家熟知的一套说法。具体应用出来的结果就例如以下情况，你命令机器人去杀人(包括你自己在内)，它不会执行，但你命令机器人去自杀，它会完成。
　　机器人三定律所以出名倒并非大家默认它是什么金科玉律，真规定创作必须遵守这个的话许多游戏就压根不成立了……而是阿西莫夫利用这几点提出了一个相对严禁而又灵活的体系，让他的系列作品能在这个基础上更好地描述人类和人工智能之间的种种关系，即依赖又排斥，想利用又防范，比起单纯将机器人描写成工具仆人，或是杀戮怪物都来得更为复杂，也更有话题性。
　　然而，机器人三定律毕竟也只是从人类角度出发的一个理想化结果，希望能让人工智能持续为自己服务而不会反客为主，更多作品还是免不了把二者描述成竞争排斥的关系，甚至必须你死我活，从《终结者》到《黑客帝国》多少都体现了这一点，人类始终警惕在智能上能和自己等同，甚至超越自己的其他个体，这不光是客观上的必然事实，更是主观上的心理暗示，生命本身到底如何定义？思维是否有不可取代的特别性？

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记忆和人格，思维和灵魂
　　1968年，另一位科幻大师克拉克的经典小说兼同名电影《2001太空漫游》故事设想中，2001年的人类已经能够制造超级人工智能HAL-9000，当时许多顶极AI研究者确实相信到2001年这样的机器会出现，而同期的另一篇科幻小说却认为人类要到下个世纪中期才有望登月——今天我们已经知道仅仅一年后美国人就把人送上了月球，但人工智能现在也看不到任何迹象。
　　事实上，持悲观态度的学者大多认为在现有计算机模型基础上，不论如何增加都不可能由量变引发质变，使得机器产生智能，更进一步来说，他们甚至拒绝承认符合定义的人工智能可能被制造出来，计算机永远只能完成信号的输入和输出，这一过程无法产生自我思考。在这个基础上，对人工智能的研究进一步分化成“强人工智能”和“弱人工智能”。后者是目前研究的主流方向，希望机器只需能够完美执行人类安排的每一项命令，不需要理解其中含义，也不需要产生额外判断。前者则是更进一步的情况，机器能够自我学习，理解进化，最终形成和人类一模一样的思考方式，甚至产生自我意识，和人类走上不同的发展方向。
　　而如何判断人工智能是否拥有自我意识，同样是个富于争议性的话题，从本质上来说也是人类对自身存在的一个判断，记忆和人格，思维和灵魂，到底是一体两面，还是独一无二的存在，这并不是如同艺术作品那样用爱，用感情，用眼泪笑容就能交待过去的东西，即便是某个AI真的如开头所说，通过了图灵测试，那么在一般人的评价中，就能认可它确实具备和人类一样的思考方式吗？相信绝大多数人还是无法接受的，更不会将人工智能视为和自己对等的存在，包括许多人或许幻想过的人形机器人在内，若真的出现身旁，或许第一时间所感受到的也并非亲切而是恐惧。
恐怖谷理论指出，和人类相似到一定程度的外形会率先产生排斥感，机器人也不例外
　　至少，从现阶段来说，不管是哪一方的研究都和理想情况相差甚远，担心人工智能什么时候进化出天网或者矩阵准备灭绝人类，并不会比担心外星人某天打过来更有真实感，只是从科技本身的发展进程来看，这一目标只要确实有希望，就早晚有接近的一天，一如对外太空，对生命基因，对宇宙本身的探索一样。

niao

游戏的ai设定比较简单

DayDay

我见过的最强的游戏AI策略应该还是棒鸡当年给《HALO》开发的AI。曾经出现在无数关于AI技术的研讨会上。

pinkbear

近几年国外有很多知名大学在研究星际争霸的人工智能，好像某名校有教授带博士专门搞这个，利用机器学习的方法一年以前好像已经能偶尔击败职业选手了

leijun

其实严格来讲，必须是要有学习能力和自我意识的，是一种非常强大的智能。具体形态可以参见《光环》系列中的飞船AI 科塔娜，以及《质量效应》系列中的诺曼底飞船AI 伊蒂 。

cloudmap

目前人工智能主要是穷举法吧，不仅是游戏行业，其他应用也是如此。当然也有以庞大的数据量作为基础，通过高速运算来得出结果的AI，类似下棋机器人这种。如果将来游戏行业能够以海量的玩家行为数据作为支持，发展出一套AI，也许会比现在的AI更为逼真。

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至少短时间内，不可能实现真正的AI。目前游戏中的AI，只是一系列行为反馈的逻辑而已，行为库越丰富，反馈类型越丰富，就会使AI“看起来更聪明”，但这其实只是一个用穷举法虚拟的AI而已。