說起人工智能，相信大家對於這個概念並不陌生，隨着人工智能的高速發展，人工智能逐漸應用到了生活中的方方面面：AlphaGo戰勝李世石，圖像美化，直播中的一鍵換臉等。同時，人工智能在遊戲中也有諸多應用，在遊戲裏領域扮演了相當重要的角色。
那麼，人工智能在遊戲開發中具體是如何運用的？能給遊戲行業帶來什麼？
在2019網易遊戲開發者峯會上，學院邀請到網易遊戲人工智能實驗室技術總監Weldon Zhang，爲我們分享人工智能實驗室在遊戲AI上的探索和成果。
以下是分享實錄：
衆所周知，中國是世界上最大的遊戲市場，一是得益於龐大的玩家人數，二是離不開各公司在技術上的突破。
作爲其中一份子，網易也非常注重技術積累。同時在看似繁榮的遊戲市場下，我們也面臨了很多挑戰，經過多年培養，玩家對遊戲的品質要求越來越高，遊戲的開發成本逐年增加。同時由於玩家結構調整和市場變化，都給我們的市場增長帶來阻礙。這些問題要求我們要在技術上不斷的創新。AI實驗室就希望通過人工智能技術，服務於各遊戲研發部門，寄希望打造精品化的遊戲。
首先，簡單回顧一下游戲AI的背景。遊戲AI是伴隨電子遊戲而出現的，在早期的《喫豆人》等遊戲中就出現了對抗類AI角色，後來逐漸出現了更復雜的NPC AI。自從DeepMind發表在《自然》雜誌上的DQN文章後，遊戲AI開始引起重視，在短短三四年的時間，DQN發展出了很多變種，解決了很多以往無法解決的功能問題。
對於遊戲行業之外的人，真正瞭解到遊戲AI可能是從AlphaGo開始的，這讓大家感覺到遊戲AI的春天即將到來。在去年OpenAI Five在《Dota 2》裏已經可以打敗一般水平的玩家。
除通常理解的遊戲AI之外，語音、視覺、機器學習等所有AI技術都可以運用到遊戲中。
這次主要是想探討一下哪些技術可以在遊戲中得到應用，所以出發點是從技術方面來考慮的，並不是從產品的方面去考慮。接下來分爲五個方向進行分享：圖像API，模型動畫，語音文本，遊戲機器人以及營銷運營。
這是傳統AI行業經常做的事情，在遊戲裏也經常用到。因爲在很多遊戲推廣運營甚至遊戲的交互中，經常需要玩家上傳圖像，這裏面就存在很多應用。舉幾個例子：
一、圖像API
第一，人臉解鎖，也可以應用到手遊非登陸密碼解鎖；第二，人臉美化，使玩家交互過程更加和諧；
第三，人臉變換，製作年齡變化、臉型變化等趣味玩法和營銷賦能，不僅是靜態的變臉，還可以實現動態替換。
第四，圖像檢測，進行黃圖檢測、垃圾廣告檢測、政治人物檢測和暴恐方面的檢測，過濾掉不合適的內容。
還有一類圖像API是遊戲美術圖像的生成和變換，美術資源的製作是整個遊戲製作成本中最大的一塊，所以我們就思考，有沒有什麼AI技術可以自動生成這些美術資源，當然不僅限於圖像。後來發現利用圖像技術進行場景風格化，角色風格化，自動上色，個性字體等方面的應用都可以幫助美術節省成本。
畫面風格遷移可以把不同畫家的風格轉化到同一張圖片上，得到不同畫家風格的圖片。我們在遊戲中也做過很多嘗試，例如通過一張真實的照片，直接轉換爲各種風格的素材。
二、模型動畫
1.角色，場景，道具生成
模型生成主要是圍繞人物角色、動物角色、物體的3D掃描重建以及最近很流行的智能捏臉等方面。
捏臉已經成爲很多遊戲的標配，其中有很多可以探索的地方。玩家想達到自己想要的臉型會花費很多時間，那麼如果上傳玩家自己的照片就可以進行自動匹配臉型。
另外還可以利用玩家上傳的照片和遊戲的模型進行融合，進行智能捏臉，讓玩家有較好的遊戲代入感，以及對人頭模型進行寵物化實現趣味玩法等。
2.動畫生成
有了人頭和人體模型之後，就要進行動畫生成。動畫方面我們也進行了很多研發，例如口型動畫，表情動畫；同時還做了很多表情捕捉、動作捕捉、動畫控制器等方面的探索。
語音驅動口型動畫基本原理是:對輸入的語音做特徵提取，通過深度網絡模型找到對應的口型，從而生成動畫。目前口型的模型也已經做到可以自動生成了，可以自動識別語音的情感變換面部表情。同時在虛擬直播時，面向一些有特色的直播，可以做一些表情實時遷移。
三、語音文本應用
語音和文本方面也存在很多應用，例如語音識別、語音合成、聲紋識別、文本生成、文本分類、文本交互等。
語音識別主要是用於識別玩家上傳的語音，過濾掉不合適的內容，也可以用語音識別技術對遊戲進行控制；
語音合成主要運用於NPC配音，基於端對端神經網絡語音合成，生成多語言帶感情的語音，還可以做一些聲紋識別，例如聞聲識人，從而進行玩家身份驗證，無須輸入身份信息。
文本生成的方法可以生成古詩、對聯、戰報、文案等，實現趣味玩法或者加速文案製作；
文本分類中，通過對聊天頻道的內容監控，我們可以做廣告過濾、社交推薦等；
文本交互可以做互動交互、智能客服、新人引導、NPC聊天以及伴隨養成和輔導這些相關內容，給玩家提供更好的體驗。
四、遊戲AI機器人
類似於DeepMind和OpenAI，我們也在遊戲機器人方面做了大量的工作。結合監督學習、強化學習以及規則庫，我們在遊戲角色的微操、決策等方面做了很多嘗試，可以應用於卡牌、對抗類遊戲。
五、智能營銷運營
在智能營銷方面，我們可以利用圖像識別技術進行外掛檢測。還可以給玩家進行推薦，譬如道具推薦，搭配推薦，戰場匹配等。最後還可以進行圖像，文本，動畫等玩家分享。
遊戲外掛破壞了遊戲的平衡，所以遊戲需要對這些外掛進行檢測。我們訓練了一個基於深度學習的輕量級外掛作弊檢測模型，放到PC端或移動端做定時的檢測，可以把外掛識別出來。模型的準確率非常高，且佔用資源量非常少，檢測速度很快，能夠深度打擊這些外掛。
毫無疑問，人工智能給遊戲開發帶來更多便利和更加多樣性的玩法，同時，一款遊戲中人工智能運用的好壞也會直接影響到遊戲的可玩性。如何在現有技術水平的基礎上加入更多、更新穎的人工智能技術，也是未來遊戲開發中值得討論的課題。未來在遊戲以及更多領域中，人工智能會有更多、更強大的應用。
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