当AI开始玩游戏，训练游戏数值模型，是门什么玄学？

最近跟几个做游戏的朋友聊天，他们都在吐槽同一个事儿：现在的玩家越来越难“伺候”了，不是说玩家挑剔，而是大家的游戏经验都太丰富了，你设计一个BOSS，血厚攻高，玩家骂你“数值膨胀”、“逼氪”；你设计得简单点，他们又觉得“无聊”、“没挑战”，这中间的尺度,简直比走钢丝还难把握。

传统的做法，是靠数值策划大佬们凭经验、凭感觉，在Excel表格里填出成千上万个数字，反复测试调整，这个过程，耗时耗力，还常常带着个人偏好的烙印，但现在，情况有点不一样了，我听说，不少团队开始尝试让AI来“学习”和“生成”游戏里的数值模型，这听起来挺科幻的，对吧？让机器来设计游戏的“心跳”？

这事儿说玄也玄，说简单也简单，它背后的核心思路，并不是让AI凭空创造，而是让它去“学习”那些已经被市场验证过的、能让玩家感到“舒服”和“上瘾”的数值规律。

举个例子，比如一个角色扮演游戏里，一把武器的攻击力应该是多少？升级所需的经验值曲线该怎么画？怪物掉落金币的概率怎么设定才既不会让玩家觉得太抠门，又不会破坏经济系统？这些看似孤立的数据，背后其实是一张巨大的、相互关联的网，AI要做的，就是通过分析海量的游戏数据——包括玩家行为数据、付费数据、关卡通过率、物品使用频率等等——来找出这张网上那些“甜蜜点”。

你可以把它想象成训练一个超级挑剔的美食家，你先给它喂成千上万道被公认为“好吃”的菜（成功的游戏数值体系），告诉它这些菜的咸淡、火候、食材搭配是怎样的，也给它一些“失败”的案例（导致玩家流失或抱怨的数值设计），让它不断地品尝、分析、总结规律，当你需要设计一道新菜（新武器、新关卡、新角色）时，这个美食家就能根据它学到的“味觉记忆”，给你提出一个大概的配方建议：攻击力在这个区间，搭配这样的获取难度，可能会让大多数玩家觉得“嗯，有提升，值得去肝，但又不至于破坏平衡”。

这个过程，当然不是一蹴而就的，AI模型，尤其是用来处理这种复杂、非线性关系的模型（比如深度学习），它自己就是个“黑盒子”，你告诉它目标：让玩家留存率最高、付费意愿最强、同时口碑最好，但它具体是怎么调整那些细微的数字，来逼近这个多重目标的，有时候连开发者自己都未必能完全解释清楚，这就带来了某种“玄学”色彩——你感觉它调出来的数值，有时候精妙得让人拍案,有时候又古怪得莫名其妙。

我朋友团队就试过，他们让AI帮忙调整一个副本中怪物的血量和攻击频率，AI给出的方案，把某个小怪的伤害调低了一点点，但攻击间隔却缩短了一些，测试下来，玩家普遍反馈“压迫感更强了，但反而更爽了”，他们自己复盘才想明白，原来那种连续、快速的低伤害攻击，比偶尔一次的高伤害，更能给玩家制造紧张感和操作反馈的节奏感，这种细微的差别，人凭直觉可能很难精准捕捉，但AI通过分析大量的玩家战斗死亡数据和操作习惯,却把它找了出来。

这也引出了另一个关键问题：AI是不是万能的？它能取代数值策划吗？我的看法是，绝对不行,至少现在和可见的未来都不行。

AI再厉害，它学习的也是“过去”的数据，是已有的模式，它擅长优化和组合，但很难进行真正颠覆性的、充满灵感的“创造”，游戏数值设计，不仅仅是数学和概率，它更是心理学、经济学和叙事艺术的结合，一个数值背后，可能承载着角色的故事背景、世界的经济逻辑、以及想要传递给玩家的情感体验（通过极高的难度塑造悲壮感，或通过轻松的成长带来治愈感），这些深层次的、人文的东西,是目前的AI难以理解和注入的。

更现实的图景是“人机协作”，AI像一个不知疲倦、拥有超强计算和模式识别能力的超级助理，它可以把数值策划从繁重的、重复性的计算和测试中解放出来，快速生成多个可供比较的数值方案，模拟这些方案上线后可能带来的玩家行为变化和经济系统波动，而数值策划，则更像一个导演和最终裁决者，他们利用AI提供的“数据洞察”，结合自己对游戏核心乐趣、叙事和艺术风格的理解，做出最终的、有人情味的决策，并给AI反馈,让它继续学习。

这有点像现代医学，有各种先进的检测仪器（AI）给出详尽的数据报告，但最终的治疗方案，还得由经验丰富的医生（策划）来综合判断和拍板。

说到底，训练AI来搞游戏数值，不是什么魔法，也不是为了取代谁，它更像是在给游戏设计这个古老的行当，增添一件新的、有点“聪明”的工具，它的目标，是帮助我们更科学地理解“乐趣”，更精准地找到那个让玩家既能感受到挑战的兴奋，又能获得成长满足的微妙平衡点，这个过程里，会有惊喜，也会有意外,就像任何一次有趣的实验一样。

游戏还是做给人玩的，AI也许能算出最“高效”的数值，但只有人，才懂得什么是真正的“好玩”，这场人机共舞，或许才刚刚开始，未来我们会玩到由AI深度参与设计的、平衡性惊人又充满意外之趣的游戏吗？我倒是挺期待的。

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