摘要：玩家可以通过语音与Aloy互动，后者不仅可以针对玩家的问题对答如流，还能搭配做出相应的面部表情以贴近现实。

在这个AI横行的时代下，“非得用AI让自家游戏角色更像真人”似乎成了每个游戏厂商的执念。

这不，最近索尼用AI驱动旗下游戏《地平线：西之绝境》的主角Aloy一事，惨遭匿名网友爆料。

根据流出的消息，玩家可以通过语音与Aloy互动，后者不仅可以针对玩家的问题对答如流，还能搭配做出相应的面部表情以贴近现实。

这种玩法的确不乏创新性，但恐怖谷效应似乎成了AI版Aloy无法逾越的鸿沟。有人甚至发视频吐槽她语调死板、表情渗人，玩家的注意力根本放不到对话上，光看着这张动换起来十分不自然的脸就已足够令人SAN值狂掉了。

就在国外网友还在对着Aloy大喊creepy的时候，米哈游创始人蔡浩宇的AI创业公司Anuttacon也公布了旗下手游《Whispers from the Star》的预告片。

女主Stella受困于外星星球，需要依靠玩家的实时语音、文字在太空存活下来。游戏中，女主的反应以及剧情是完全由AI驱动的，可以说，玩家的每一句话、每一个选择都会像蝴蝶效应一样，真实影响故事的发展。

这回，吐槽女主外貌的倒是少了，毕竟Stella真的挺可爱的，但这种不经意间就会四目相对的“纯聊式”玩法多少有点置社恐玩家于不顾。

抛开游戏厂商们的执念不提，面对层出不穷的AI驱动NPC，我不禁有个疑问：游戏中的NPC是如何一步步发展到现在的模样的？它又将何去何从？

几乎所有游戏里都有带AI属性的内容，最常见的就是和你相爱相杀的NPC。

NPC的智商高低与心机段位，直接与玩家的爽感挂钩。

曾几何时，游戏中的NPC还都是“三无”产品：无情、无脑、无存在感。

当你对着《超级马里奥》里的蘑菇头深情表白时，它只会摆出如同甲方爸爸一般僵硬的表情，按照早已设定好的动作指令来回游走，直到被你一脚踩瘪，结束自己短暂的一生。

如此智障的NPC一般只存在于小游戏中，待玩家摸清底细之日，便是对游戏的下头之时。

因此，变得更心机、更套路，就成为了NPC的必然进化方向。

时间来到上个世纪80年代，一款名为《吃豆人》（Pac-Man）的街机游戏在美国爆红，不久便在全球范围引发热潮。这款只有24kb的游戏看似简单，实则包含了许多精妙的逻辑设计。

在《吃豆人》中，玩家需要通过走位来躲避幽灵们的围追堵截，但四个幽灵总能依靠巧妙的配合将玩家左右包抄。而这，就是游戏历史上首次出现的游戏AI。

那么问题来了，《吃豆人》的作者岩谷彻是如何在这么小的街机游戏中，使NPC进行复杂的行为配合的呢？

其实，岩谷彻是给四个幽灵分别设计了仅属于自己的行动路径。

红色幽灵（Blinky）是第一个出场的幽灵，它的行动最简单，始终以玩家的位置为目标紧追不舍。

粉色幽灵（Pinky）会在玩家吃掉五分之一的豆子后走出房间，它会以玩家前方四个身位的位置为目标，进行堵截任务。

蓝色幽灵（Inky）会在玩家吃掉五分之二的豆子时出场，它会先将玩家正前方一个身位的位置定为A点，红色幽灵的位置定为B点，连接AB形成线段，并将反向延长一倍的端点定为目标移动。在玩家眼里，它的行进路线最难预测，总是能在各种奇怪的位置冲出堵住玩家去路。

橙色幽灵（Clyde）会在吃掉五分之三的豆子时出场，它的性格比较社恐，只有当距离玩家半径超过8个格子时才会追击玩家，一旦近身，便会临阵脱逃，向地图的左下或右下移动。

这样的AI设计，就能四只幽灵在移动时，给人营造出了一种诡计多端、相互配合的假象。

以上是《吃豆人》中幽灵最基本的“追逐模式”，而它与剩下的两个模式（“散开模式”和“惊吓模式”）组合在一起，形成了一种叫做有限状态机的数学模型。

简单来说，就是四个幽灵会在触发某些条件时，转换自己的行为模式。

举个例子，每一局中，幽灵们会触发四次“散开模式”，即不约而同地远离玩家，朝着地图的四角移动，让玩家得以休整片刻。时间一到，就又会转为“追逐模式”对玩家进行追击。

除此之外，还有一个“受惊模式”。

在每张地图上，除了普通的小豆子以外，还会出现四个大豆子。当玩家吃下后，就会变守为攻，对四只幽灵发起追击，而幽灵则会抱头鼠窜。

三种模式来回切换，精准拿捏玩家的“不服”心理，让人欲罢不能，即使这局惜败，也总觉得下一场能逆风翻盘。

随着游戏情景越来越复杂，有限状态机开始显得力不从心，于是，行为树出现了。

行为树，顾名思义，是一个树状的结构。每当NPC问起目前要做什么时，程序就会从“树根”出发，根据当前的状态和条件一步一步向下搜索，直到NPC执行最终节点的行为。

这是一个基于有限状态机，却更加复杂的模式。虽然看上去厉害不少，但却有个致命的弱点。

行为树的本质其实都是游戏作者在设计初期替NPC想好的一系列可执行的行为，但总会有一些诡异的场景没有被考虑进来。

结果就是，轻则BOSS无法应对非常规战术，显得很蠢。重则卡出BUG，成了玩家无伤通关的垫脚石。

比如，《魔兽争霸3》速攻战术之一，Tower Rush。即在游戏早期时，将防御建筑（箭塔、通灵塔等）建在对手家门附近，几乎不讲武德地限制其发展空间，最终实现猥琐速通。

这种因缺少随机性而丧失的分支广度和深度，曾在一段时间内激发了广大玩家的抖M属性，“求老天赐个游戏狠狠地虐我一把吧！”

于是老天大发慈悲，朝玩家脸上甩出了蒙特卡洛树搜索与深度神经网络两张大牌。

蒙特卡洛树搜索是一种在决策过程中进行最优选择的算法。AI会通过模拟大量的随机行为来评估每种产生的结果，随着模拟次数的增加，就会构建出一棵搜索树，并从中找到最优解。

很多棋牌类回合制游戏中的AI，就是使用蒙特卡洛树搜索来对付你的。在这种算法的加持下，一旦AI的征服欲上来了，会直接祭出穷举大法给你打趴下，末了还会甩你一句“年轻人，你对力量一无所知”。

但如此逆天的AI也有弊端，当算力不够时，蒙特卡洛树搜索就会坠入搜索黑洞，久久找不到最优解，放在游戏中，就是你的电脑对手举棋不定，陷入无限沉思。

但是与深度神经网络结合后，就算是世界高玩，也会被打得挠头怀疑人生。

最著名的例子就是2016年的AlphaGo，以4:1的成绩战胜了韩国传奇棋手李世石。

那么，AlphaGo是如何做到的呢？

AlphaGo在搜索时，会使用两个神经网络，策略网络（policy network）和价值网络（value network）。

策略网络会根据输入的棋盘状态，判断出每个走法的概率分布，帮助AI决定下一步的落子点，避免盲目搜索全部的可能性。

而价值网络则会输出当前棋盘状态的优劣值，帮助AI决定是否继续探索该状态，如果处于劣势就悬崖勒马、另寻生路。

AlphaGo一战成名后，游戏AI便在“暴打人类”的道路上一路狂飙。

2017年，卡内基梅隆大学开发的Libratus AI在与4名顶尖德州扑克选手的对决中获胜，标志着AI在不完全信息博弈领域的胜利。

2019年，在《星际争霸2》人机大战中，对战型游戏AI AlphaStar以10:1的战绩碾压人类职业高手。

同年，OpenAI Five在《Dota 2》5v5模式中以2:0击败了世界冠军战队OG。

可见，游戏公司设计出一款能够在任何一场游戏中战胜人类的AI并非难事，但对于大众玩家来说，这样的远胜于人类的游戏AI可谓一文不值。

毕竟，谁都不愿意在被工作狂虐后，还要被预判如开挂、走位似瞬移的AI挂逼按在地上摩擦。

一个会在残局时慌到乱扔烟雾弹、被爆头后高呼“这不可能”的AI，远比枪枪致命的冷酷机器更让人觉得亲切可爱。

于是游戏开发者悟了：让AI当好“人类模仿怪”才是王道。

例如《中土世界》系列游戏使用的Nemesis系统。Nemesis，原是希腊神话中冷酷无情的复仇女神，而这个系统的机制正如其名。

敌人会根据与主角的互动动态生成性格、记忆和复仇行为，形成复杂的叙事。

当敌人被主角击败时，很可能会引发同阵营敌人的仇恨，对主角进行复仇。同时，一旦被击杀的敌人触发了小概率的死亡欺骗，重生后的便会向主角复仇，且对话的字里行间都是对主角的极尽嘲讽。

而当主角被敌人反杀后，敌人可以从胜利中得到经验，从而在族群中获得晋升，变得更加强大难搞。等到再次见到主角时，直接化身“赛博喷子”在公屏上叫嚣：“感谢老铁送的游戏经验。”

游戏AI还可以启动“关爱手残党”模式，为玩家提供自适应难度的动态体验。

比如《生化危机4》中的动态难度机制。当玩家在游戏中反复死亡时，游戏AI会认为对面的玩家是个菜鸟，就此手下留情，暗中降低敌人数量、增加弹药掉落，让玩家不至于被虐到怀疑人生。

这类NPC的终极奥义是要为玩家提供日常生活中难得的情绪价值：你强，我开挂。你菜，我放水。

这种微妙的平衡，就像火锅的辣度：太淡，索然无味，太辣，涕泗横流，唯有辣得嘶哈嘶哈却又停不下筷子的，才是人间正道。

不过随着近些年来大幅进步的AI技术，游戏AI更升一级，开始致力于打破次元壁、走进你的内心。

比如开头提到的对话式AI游戏《Whispers from the Star》中的女主Stella，她之所以能够与你共情、有求必应，依靠的不是开发阶段预设的固定脚本，而是由生成式语言模型、情感识别模型、多模态AI系统组合完成的实时编排。

在游戏中，每当玩家发起一次对话，语言模型会先将语音转为文字，再通过情感识别模型分析玩家语音的频谱特征，判断情绪并调整剧情权重，最后一次性生成符合当下语境情节的台词、面部表情以及肢体动作。

Demo视频中，Stella的表现堪称惊艳，让人觉得似乎真的在与真人互动。但细看之下，《Whispers from the Star》所展现的AI技术，也有一定的上升空间。

比如想要生成如此动态且复杂的表现，当前技术水平下的AI难免会产生一定的“思考”时间。

既然思考时间无法避免，Anuttacon设计团队便使用了“障眼法”，利用游戏“太空通讯”的背景，将AI的运算时间合理化为星际通讯的延迟，降低了玩家等待的焦躁感。

除此之外，如此大的对话量，对AI的“记性”是个不小的考验，正如目前大多数对话式AI的通病——因健忘而显得绝情。

虽然在Demo中看不出Stella的记忆能力如何，但在Anuttacon的招聘启事中，为AI角色的大语言模型设计内存系统，是开发人员的核心职责。

《Whispers from the Star》虽不成熟，但它更像是一个实验作品，在闯入AI荒野的同时，向世人展示了AI更加人类化的可能性。

所以，在未来的某天，游戏里的NPC比你女朋友还懂你时，你不得不承认，它从“人工智障”阶级跃迁成了“杰出战友”。最终，你在被AI拉满的情绪价值中甜蜜翻滚，边笑边充钱。

你看，这波AI在大气层。

来源：雷霆战神王