别光玩了，这些游戏正在悄悄调教AI，你可能也在帮忙

最近刷到一些游戏视频，感觉有点不对劲，不是玩法变了，而是里面的对手，那个“电脑”，好像越来越贼了，它不再傻乎乎地往你的枪口上撞，反而会预判你的走位，甚至玩点心理战，你可能会嘀咕：“这AI开挂了吧？”

某种意义上，还真被你说中了，它开的不是作弊挂，而是“学习挂”，现在很多游戏，本身就是一个巨大的AI训练场，我们普通玩家在里头厮杀、闯关、甚至瞎逛，不知不觉就成了帮助AI模型变得更聪明的“工具人”，这听起来有点科幻,但其实已经渗透进很多游戏类型里了。

先说说最典型的，开放世界和模拟类游戏，这类游戏简直就是AI学习的“黄金沙盒”，你想过为什么一些大型游戏的NPC（非玩家角色）现在没那么死板了吗？你抢了辆车，后面的NPC警察不仅会追你，还会尝试包抄、设置路障，这背后，很可能就有一套AI模型在驱动，开发者通过让AI在虚拟城市里进行无数次“追逐-逃脱”的模拟，训练它理解交通规则、路径规划，甚至预测玩家可能选择的逃跑路线，玩家每一次不按常理出牌的骚操作，比如把车开上屋顶，都会被系统记录下来，成为AI学习应对“人类奇葩行为”的新样本，你越是想方设法捣乱，AI见识的“世面”就越广。

另一种是策略和竞技类游戏，尤其是那些1v1对战的，这里简直是训练“决策AI”的顶级道场，最著名的例子可能就是几年前，那个在《星际争霸II》里把顶级职业选手按在地上摩擦的AI“AlphaStar”，它怎么练出来的？就是自己跟自己打了成千上万盘，不断试错，学习在浩如烟海的战术中，找到最优解，现在很多游戏的“最高难度”电脑，背后可能都有类似的强化学习模型在支撑，它们的目标非常纯粹：赢，为了赢，它们可以探索出人类玩家根本想不到，或者觉得太“非主流”的战术，你跟它打的每一盘，都在帮助它微调策略，让它更了解人类的习惯和弱点，有时候你觉得电脑出招“阴险”，那正是它从海量对局中学到的“损招”。

更接地气一点的，是合作闯关或带队友的单机游戏，你有没有发现，有些游戏里你队友的AI好像聪明（或蠢得）更“人性化”了？它会卡在奇怪的地方，但也会在你残血时精准地扔过来一个医疗包，这背后可能关联着“协作AI”的训练，开发者需要让AI理解复杂的团队目标：什么时候该进攻，什么时候该防守，如何分配资源，如何弥补玩家（也就是你）可能出现的失误，你的游玩数据，特别是那些成功通关或团灭的瞬间，会被用来分析人类在团队中的决策模式，从而让AI队友更好地配合我们,而不是机械地执行固定脚本。

甚至，一些休闲和创意类游戏也加入了这场“训练”，比如一些绘画、填词、音乐创作游戏，你随手的涂鸦、胡乱拼凑的句子、即兴弹的几个音符，都可能被收集起来，用于训练理解人类审美和创造力的模型，系统在默默学习：什么样的线条组合会被人类认为是“一只猫”？什么样的旋律走向会让人感到“欢快”？你每一次“创作”,都在为AI注入一点点人类的感性认知。

我们玩家就这么“无偿”地当了训练员吗？也不完全是，最直接的好处是，我们玩到了更聪明、更有挑战性、体验更丰富的游戏，对手不再麻木，世界更加鲜活，很多游戏公司会巧妙地将这种训练“游戏化”，设置一些特殊任务或模式，明确告诉你这是在帮助改进AI，完成后给你独特的奖励、称号，这让我们从“被利用”变成了“主动参与”，甚至有了一种“我在塑造这个游戏未来”的参与感。

这里面也绕不开隐私和伦理的问题，我们的操作习惯、决策数据被记录去了哪里？会不会有泄露风险？这些确实是需要业界和玩家共同关注和监督的，这股“游戏即训练场”的潮流,恐怕只会越来越猛。

下次当你在游戏里被电脑“虐”了，或者对NPC的机智感到惊讶时，除了骂一句或者赞叹一句，或许可以会心一笑：哥们儿，我又给你喂了一组高质量数据，你在变强，它也在进化，这盘游戏,我们双方都没输。

我们玩的可能不再是一个设定好的程序，而是一个在与无数玩家互动中，不断成长、变化的数字生命体，想想，还挺带感的，不是吗？只是希望它学会的都是怎么让游戏更好玩，而不是怎么更完美地“虐”我们，毕竟，被太聪明的AI血虐,游戏体验可就有点复杂了。

（免费申请加入）AI工具导航网

相关标签： # ai训练模型游戏有哪些