Rovio首席机器学习工程师：用AI为每个玩家打造“量身定制的游戏”

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GameLook报道/随着生成型AI的流行，越来越多的游戏公司开始在这个领域进行投入。最近，Rovio公司在其官方网站发布博客称，该公司将使用机器学习技术为玩家创造“量身定制的游戏”。

Rovio首席机器学习工程师Ignacio Amaya表示，机器学习具备变革游戏行业的潜力，“机器学习使我们能够利用玩家行为中的数据，为他们提供更好的游戏体验。我们将其视为一个优化问题，试图最大限度地提高玩家在体验我们游戏时候的乐趣”。

以下是Gamelook编译的完整博客内容：

你们可能已经知道Rovio创作了流行的游戏产品，包括《愤怒的小鸟2》、《愤怒的小鸟：梦幻爆破》、《愤怒的小鸟朋友版》等等。你们可能不知道的是，到了2022年，Rovio承诺通过使用机器学习专门为单个玩家量身定制游戏，让产品变得更好。

想象这样一个世界：在这个世界里，游戏可以适应你的个人游玩风格，随时可以改变艺术风格、关卡设计和难度，以根据你的个人喜好让你玩游戏的喜悦最大化。这就是Rovio的机器学习团队正在为之努力的独特个性化体验，正如首席机器学习工程师Ignacio Amaya所解释的那样，虽然这听起来像是一个未来的承诺，但它并不遥远。

Ignacio领导Rovio的机器学习团队，与其他机器学习工程师一起收集数据并了解游戏表现。有了这些数据，团队就可以在游戏中训练和部署机器学习模型。大多数手游行业的公司很大程度上依赖于A/B测试来获得最佳的游戏配置，不过，Ignacio表示，得益于机器学习的帮助，我们数字生活的个性化过程已经开始，而且只会变得更好。

他解释说，“传统上，手游中的个性化依赖于复杂的规则，这些规则往往是次优选、而且很难维护。基于机器学习的推荐平台可以减少维护开支，并有助于打造更好的游戏。这种系统可以在电子商务和线上视频平台看到，但游戏中却不常见，因为游戏更为复杂。

不过，游戏业正在奋起直追，一些更大的游戏公司已经在尝试用机器学习进行推荐、匹配，或者在玩家陷入困境的时候提供帮助，在Rovio，量身定制意味着为具体某个人优化的游戏，这意味着我们将其视为一个优化问题，试图最大限度地提高玩家在体验我们游戏时候的乐趣。但是，我们怎么知道我们的玩家是否玩得开心呢？参与度指标和游戏中的行为数据可以被我们的模型理解为乐趣的代名词。”

个性化游戏的潜力是惊人的，但也是有意义的，比如Netflix就利用类似的技术来提高用户参与度，使用观众数据来展示最吸引人的电影封面、摘要和搜索结果，为何游戏系统不能够做同样的事情呢？

Ignacio说，“每个玩家都会有一个游戏版本，这个版本是定制化的，以最大化他的喜悦之情。所以他们会在我们的游戏中发现更多他们喜欢的东西，而他们不喜欢或有挫败感的东西更少，量身定制的游戏，意味着游戏对每个玩家来说都应该是独一无二的。我们知道，不同的玩家有不同的偏好；例如，我喜欢战略游戏，但其他人可能更喜欢休闲游戏，但如果游戏‘知道’我们想要什么并适应我们的口味，我们也可以享受同样的游戏。”

很明显，打造一个包含大量可变元素的游戏，意味着增加更多的细节，这就意味着需要大量的工作。但Ignacio认为这是个有价值的挑战，最终会带来更好的全方位用户体验和玩家满意度，他也很高兴能够与一个渴望接受改善新技术带来挑战的团队合作。

他确认，“机器学习使我们能够利用玩家行为中的数据，为他们提供更好的游戏体验，我们可以同时上线多个游戏版本，而不是推出全球最佳的游戏版本。机器学习是我们用来检测特定玩家最佳游戏版本的工具，从某种意义上来说，这可能会让研发变得更复杂，因为你不只是有一个版本的游戏，而是不同的玩家可能会获得不同体验。它会给游戏团队带来更多的工作，因为在某些情况下，他们需要创作更多内容，对于不同的玩家群体，你可能需要不同版本的游戏内容。然而，这样做减少了为聚焦某一个目标群体而做出妥协的需要，从而使游戏团队有更多的自有来创造更好的游戏。”

随着机器学习领域的快速发展，个性化产品只是一个开始。在机器学习的帮助下，游戏将变得越来越复杂，产品发布将会更频繁，也许有一天，我们会玩到完全由机器自己打造的游戏。

“内容生成是如今的一个热门话题，大量的研究正在进行中。它在游戏中有很大的潜力：为NPC自动生成丰富的对话，创建完全符合游戏音乐风格的新音乐曲目，在不需要专业人士的情况下设计3D游戏内容，甚至从头开始打造游戏本身。作为第一步，我们将把这些进步视为有助于内容生成的工具，但十年后，我们就可以拥有所有这些不同的系统来生成内容，而无需人工监管，使游戏团队能够在重复任务中节省大量时间，并投入更多时间在创新和创造新事物上。VR和AR、物联网或5G等新技术的普及，可能会开辟一个充满可能性和新使用案例的世界，机器学习将在其中发挥真正重要的作用。”