别让AI在游戏里瞎玩，模型训练背后的那些事儿

最近跟几个做游戏的朋友聊天,他们都在抱怨同一个问题：现在的游戏AI，有时候聪明得吓人，有时候又蠢得让人哭笑不得，一个朋友开发的策略游戏里，AI对手能在前十分钟把你压得喘不过气，各种微操、战术配合堪称完美，可到了中后期，这AI就跟换了个人似的，开始犯一些低级错误——比如把主力部队莫名其妙送进包围圈，或者在经济优势巨大的情况下突然停止发展。

“你说它到底是聪明还是笨？”朋友苦笑着问我。

这让我想起了去年体验过的一款独立游戏,那是个开放世界生存类游戏，里面的野生动物AI设计得特别有意思，狼群会在你受伤时更频繁地袭击，熊瞎子看到你手里有火把就会犹豫不前——这些细节让游戏世界显得特别真实，但有一次，我亲眼看见一只鹿对着悬崖直冲过去，然后卡在岩石缝里动弹不得，那种违和感，就像是在看一部精心制作的电影里突然出现了穿帮镜头。

为什么游戏AI会这样？问题其实出在训练上。

现在的游戏AI,大多是通过机器学习模型训练出来的，开发者会给AI设定目标——赢得比赛”、“获得最高分”、“生存最长时间”——然后让AI在虚拟环境里反复尝试，这个过程听起来挺高科技，实际上跟教小孩学走路有点像，你不可能告诉孩子“你要收缩大腿肌肉，然后伸展小腿，同时保持重心前移”——你只能鼓励他站起来，摔倒了再试。

AI训练也是这个道理,开发者设定奖励机制：打赢一场战斗加10分，占领资源点加5分，单位死亡扣3分，AI就在这个分数体系里摸索，慢慢学会哪些行为能得分，但问题在于，游戏太复杂了，开发者不可能预想到所有情况。

我认识的一个小型工作室就吃过这个亏,他们做了款足球游戏，训练AI时只强调“进球得分”，结果你猜怎么着？AI控制的球队根本不防守，11个球员全部压到前场，后场空空如也，对手一个长传就能单刀赴会，这AI确实在“努力进球”，但它完全没理解足球是个攻守兼备的游戏。

后来他们在奖励机制里加入了防守得分——抢断成功加分，阻止射门加分——情况才好起来，但新的问题又来了：有些AI球队变得过于保守，全场龟缩防守，比赛看得人昏昏欲睡。

你看,这就是训练AI的难点：怎么定义“好的表现”？游戏不像围棋，胜负一目了然，很多游戏追求的不是赢，而是好玩、有趣、有挑战性，我曾经玩过一款AI设计特别出色的 Roguelike 游戏，里面的敌人不会一窝蜂冲上来送死，而是会配合、会埋伏、会在你血量低的时候集中火力，但最让我印象深刻的是，这些AI偶尔会“犯错”——比如两个远程单位站得太近，被我一个范围技能同时带走，这种不完美反而让战斗更真实，因为你感觉是在跟有智慧的对手较量，而不是在解一道数学题。

怎么训练出这种“聪明但又不完美”的AI呢？

一些顶尖的工作室已经开始用更复杂的方法了,他们不再只训练一个AI，而是训练好几个，让它们互相比赛，有的AI专攻速攻，有的擅长防守反击，有的喜欢搞经济碾压，这些AI在内部比赛中不断进化，最后融合成一个更全面的版本，这就像组建一支足球队，你需要前锋、中场、后卫，而不是11个梅西。

还有些开发者尝试在训练中加入随机性,不是让AI永远追求最优解，而是允许它偶尔尝试一些低概率成功的策略，这样训练出来的AI，行为会更难预测，也更像真人玩家——毕竟真人打游戏时，也会偶尔心血来潮干点“傻事”。

我记得有款太空策略游戏做得特别妙,它的AI对手在占据绝对优势时，有时会突然提出和谈，或者故意放跑你的一艘侦察舰，一开始玩家论坛里都在骂这是BUG，直到有人发现，这些行为其实是在增加游戏的叙事可能性——AI在扮演一个“有性格”的对手，而不是冰冷的胜负机器。

不过话说回来,训练游戏AI最大的挑战可能还不是技术问题，而是资源问题，训练一个高水平的AI需要大量的算力，这对小团队来说几乎是天文数字，有个独立开发者跟我吐槽，他租用云服务器训练AI，一个月烧掉的钱比团队半年伙食费还多，最后只能妥协，用简单些的算法，结果就是AI行为比较模式化，玩久了容易被摸透套路。

这其实引出了一个更深层的问题：我们到底想要什么样的游戏AI？

是那种永远冷静、永远正确、像下棋软件一样不可战胜的对手？还是那种有性格、会犯错、能制造意外惊喜的“伙伴”？我想起小时候玩的一些老游戏，那些AI用今天的标准看简直蠢萌——它们会卡墙、会迷路、会对着空气狂砍，但不知道为什么，这些不完美的对手反而让我记忆深刻，也许在游戏里，绝对的完美本身就不怎么有趣。

最近我在试玩一款还在开发中的科幻游戏,它的AI系统让我眼前一亮，里面的外星生物不仅会学习玩家的战术，还会根据玩家的游戏风格调整自己的行为，如果你总是喜欢偷袭，它们就会更警惕，布置更多哨兵，如果你正面对抗很强，它们就会避免正面交锋，改用骚扰战术，但开发者特意留了个后门——这些AI有“情绪”，如果连续吃亏，可能会变得激进，犯更多错误。

这让我想起真人玩家打游戏时的状态,顺风时稳扎稳打，逆风时可能孤注一掷，这种带有“人性”的AI，虽然从纯胜负角度看不是最优的，但它让游戏体验丰富了多少啊。

游戏AI的训练,说到底是在平衡艺术与技术，技术让我们能创造越来越聪明的虚拟对手，但艺术决定了这些对手是否有趣、是否令人难忘，也许未来的游戏AI，不再追求在每场比赛中击败玩家，而是追求给玩家讲一个更好的故事——在这场故事里，AI既是对手，也是配角，偶尔还能当一回意想不到的主角。

下次当你玩游戏,被AI的某个精妙操作惊艳，或者被它的某个蠢萌举动逗笑时，不妨想想背后那些训练它的日日夜夜，那些代码和算法里，藏着开发者对“好玩”二字的全部理解，而一个好的游戏AI，最高明的或许不是它有多聪明，而是它让你觉得，屏幕那边的，不仅仅是一串代码。

（免费申请加入）AI工具导航网

相关标签： # ai模型训练游戏