6165金沙总站:阐述环境设置对游戏玩法设计的重

作者:6165cc.app

Warren Spector最近就现今游戏产业对于优秀AI的需求为主题接受了Eurogamer的采访。他自称特别希望John Carmack和Tim Sweeney等人能够将注意力从图像上转移到创造可信赖的角色和具有沉浸感的游戏世界。

你是否玩过像《侠盗猎车手IV》这样的开放世界游戏,并对游戏中自然且不做作的世界感到惊讶?无意中撞到某人,他们也许只会耸耸肩便走开,也许会朝你大吼,也许会与你扭打起来,甚至他们还会把抢指向你,并在极端愤怒时开枪!你又有多少次在游戏中执行了一些貌似可行的行动,如驾驶汽车穿越自由岛公园并驶向大海,但却发现周围无人对此有反应?越来越多游戏能够透过玩家自然的行动而创造出一些可行且有趣的机制,所以我们很难再看到一款游戏只是耸耸肩道:“这里什么都没有,继续前进吧。”

6165金沙总站:阐述环境设置对游戏玩法设计的重要性,深入探讨游戏AI类型及其设计要点。理想的过程内容生成(Procedural Content Generation,简称PCG)算法是,只需按下一个键就生成整个世界。

对此我有些疑问。要知道,他所提到的这些人都是图像程序员而非AI专家。想想看,让图像程序员来AI的问题,就已经明显是一个AI文化上的问题——AI并不被视为一个真正的学科,人们认为它并不“困难”,在这个领域还未出现任何可被称为“专家”的人,所以我们当然也能邀请图像程序员前来解决问题!

一般来说,当我们在讨论电子游戏中的环境时,我们总需要牵扯到讲故事,并且在某种程度上也会涉及市场营销;也就是一个特定的环境会提供怎样的情节和角色,或该环境多有趣,或比起其它环境它有何特别之处?我们很少会停下来思考,然而关于环境将如何影响游戏机制,包括会创造何种新的可能性或掩盖那些可能引起其它环境问题的缺陷。尽管开发者无法完全掌控游戏环境,但是它却能够帮助开发者创造出可行,且能让玩家感觉自然的游戏玩法,并告知玩家游戏将提供何种可能性。

但那太困难了,所以我们还没达到那个境界。在本文中,我们提出的思路也许可以让读者离那个理想界境更近一步。

当然了,这种说法并不正确,并且这也是对于那些正致力于此的专家的侮辱。我们并不需要John Carmack为我解决AI问题,我们希望的是人们能够注意到AI领域中Carmack式的角色,他们经常被忽略,因为“玩家并不需要优秀的AI”。

世界设计

PCG是生成一切,包括背景、声音、剧情的算法。是个诱人的想法,对吧?

然而Warren所谈论到的这些心酸面却非常有意义,这也是我过去几个月的演讲中所强调的内容。

6165金沙总站:阐述环境设置对游戏玩法设计的重要性,深入探讨游戏AI类型及其设计要点。游戏开发者,或者是美术人员总会在创造游戏环境中采取各种可行的方法。第一种方法便是自下而上的世界建造法:玩家在最低关卡便掌握了游戏世界或社会中的基本原理,并随着游戏的发展而更加深入进行了解。

手动制作游戏世界既费时间又占用空间。自《Starflight》和《Elite》的诞生之日起,开发者们就致力于使用电脑完成无限的创意。

我所谈论的一大主题便是AI的扩展和推广——希望以此解释什么是AI以及我们该如何使用AI创造出更优秀的游戏。

自下而上进行建造中将会出现像“这个星球的地形条件是怎样的?”等问题,而每个新的“层面”的问题则能够回答之前的问题。这在科幻小说中非常常见,但是在电子游戏中却较为陌生,因为在这里游戏玩法总比环境更加重要。

6165金沙总站:阐述环境设置对游戏玩法设计的重要性,深入探讨游戏AI类型及其设计要点。粗略地说,开发者们依赖PCG的原因有三:

对于很多人来说AI是一个非常可怕的话题。我想很大一部分原因是,基于文化影响我们总是习惯于将智能机器看成是一些坏东西。在过去数十年间出现了各种关于智能机器奴役人类的书籍和电影,而这一切都只是因为机器人和AI系统太过聪明了。这一点让人类感到害怕。但是事实却不一定是这样的!

第二种方法便是自上而下的世界建造,这种方法在电子游戏中更常见,因为在这类型游戏中玩法最为重要,它决定着游戏的营销对象—–不管游戏是否最终完成了。自上而下的游戏建造执行的是完全相反的方向:开发者将首先明确游戏玩法再创造游戏环境和主题。如果一款游戏是第一人称射击游戏,那么游戏便可以设置为战争环境,因为处在这种环境下玩家便能够更加自然地射击任何事物和任何人。
毁灭公爵(from gamasutra)

1、使开发者能够更快地制作内容。

其实AI也就是一种有关决策的应用科学。数学中有一个完整的分支是关于决策分析的,其中包含了决策论,游戏论以及经济论等。这让我们能够基于理论去陈述如何在一个特定的环境下做出反应,即当我们在进行了所有的算式分析后,我们便能在黑板上获得一个完整的结果,然后离开——这样问题也就解决了。而AI便是将这些解决方法付诸实践——不管是在模拟环境中还是机器人身上。

(即使是《毁灭公爵》也拥有一个让人信赖的世界——因为它那种廉价电影主题很符合廉价电影中所呈现的暴力感。)

2、使游戏对玩家产生即时的反应。

6165金沙总站:阐述环境设置对游戏玩法设计的重要性,深入探讨游戏AI类型及其设计要点。但是真正的问题在于,我们可以在哪里看到这样的决策?一般情况下当玩家在谈论游戏中的AI时总是会说到“AI会做某某事”,其实这也意味着AI就是游戏中的敌人。

Gas Powered Games最初开发的《围攻》系列便体现出了自上而下的游戏世界设计。第一款《地牢围攻》的背景便设置在一个传统的幻想环境中,之后的续集更是扩展了这一环境,即创造了一个更大且更多层面的世界。当来到第三部,也就是Obsidian Entertainment所开发的《地牢围攻3》便比前两部呈现出了更多蒸汽朋克元素。原班人马共同创造的《太空围攻》则是围绕着“太空”展开的游戏,虽然保留了许多相同的游戏主题,但却将它们置于一个全新的环境中。尽管环境发生了改变,《地牢围攻》的游戏玩法也仍然保持不变。这一系列游戏的目标是呈现出“剧烈的角色扮演游戏的乐趣”,而不是让玩家沉浸在Ehb世界中。

3、减少游戏内容的占用空间。

游戏中便存在着许多这样的决策,即开发者投入了大量的精力创造出各种能够被玩家所注意到,并在被杀后使他们信服的角色。这也是游戏AI作为一门学科所强调的内容(也就是我们所说的敌人AI)。

我所阐述的这些内容只是为了传达电子游戏中的环境通常都是一种偶然事件。尽管环境的主要功能是推销游戏,并且通常也会起到连接玩家的作用—–如果《辐射》未设定具有吸引力的后原子能环境,玩家便不可能坚持玩这款游戏——当开发者在创造游戏时他们总是把环境当成次要考虑元素,并且只会在完成了游戏玩法设置后才去落实它。我的目的并不是提倡相应的解决方法,而是希望通过列举一些案例解释为何环境会和游戏玩法发生冲突。

我们还发现了一个隐藏的好处:

人们总是会说玩家并不喜欢在游戏中看到更优秀的AI,从某种程度上看来这种想法也不无道理。因为玩家总是不希望敌人会比自己聪明。

增加可信度

4、使开发者可以通过实验产生更多创意。

而我的主张便是明确地解决这一问题,特别是在学术界,“更优秀”也就意味着更强大且更有能力。如果这就是游戏AI的目标,那么就像暴雪的Schwab(游戏邦注:暴雪的高级人工智能/游戏工程师)在2011年GDC上所指出的那样,我们便可以只是创造出一些更快,更强且更有攻击性的NPC。

《侠盗猎车手》中玩家多次驾驶车辆碾过行人的身体且路人对此漠不关心,《天际》中玩家公然在商店里并偷走店主的所有库存,或者你的角色用机关枪扫射了上百名敌人但却在之后的一个过场动画中投降等等情景都会让玩家感受到各种矛盾,并极力希望能够推翻这“第四堵墙”(游戏邦注:在镜框舞台上,一般写实的室内景只有三面墙,沿台口的一面不存在的墙,被视为“第四堵墙”)。我们对此形成了一定的容忍度,并学着去接受不能完全回应自己想法的游戏,但是最终还是绕回了最简单的理由:我只是在玩一款电子游戏。

在本文中,我们将变谈论PCG的历史、问题、解决方法和我们发现的使用思路。我们的使用方法是在2009年开发简称为《Aaaaa!》的游戏和即将完成的简称为《Ugly Baby》的游戏时发现的。

创造出一款更具有挑战性的游戏并不复杂。相关学者(特别是AI学者)便能够搬出最佳解决方法,而我的突破便是进一步解释游戏AI是如何优化“乐趣”元素。有些人理解了这一点,也有些人会使用各种算式去定义乐趣,但是不管他们使用的是何种方法都不会改变核心理念,这也是我们在游戏中使用AI而试图达到的目标。

环境便是一种能够减少或根除这些问题的有效方法。环境是游戏中玩家所经历的一种有效的情境,它能以一种最基本的方法告知玩家所有可能出现的游戏玩法。如果游戏能够创造出符合其环境的游戏玩法,或者能够创建一个有效回应游戏玩法的环境,它便能够呈现给玩家极其真实的游戏——无主题矛盾便能够创造出真正可被信赖的内容。相反地,如果游戏打破了自身的规则,这便会大大影响玩家的游戏体验;而如果游戏常常违背这些规则,玩家便会认为游戏世界根本就不存在规则,从而不会再认真对待游戏内容——最终,开发者投入于创造故事,角色等元素的努力都将白费,因为游戏显示了自身的无意义性。

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我希望在此解释我们该如何使用AI去做到这一点。我并不会分析一些技术细节,我只想以设计师和制作人能够理解方式来阐述。

我并不是在为这些想法进行辩解,甚至可以说在我出生前它们就已经存在了,但我却无法忍受非常重视环境设置可却让玩家产生失真感的游戏,因为它们常会打破自身规则。

PCG(from gamasutra)

有史以来最优秀的游戏

《天际》虽然提供给玩家大量的机遇去实践并体验游戏玩法,但是它却很容易在一些小环节中出现问题。尝试着创造一个模拟人类(或近似人类)的角色,此时游戏中所有的细节都暴露在大众眼皮底下,而开发者却无法发现所有的问题。甚至在《Morrowind》中也存在这种问题——设置了许多文本内容以解释游戏环境;但是它却并未包含任何模拟物理元素,玩家只能够用锅敲击AI的头部才能击败它们。

成功使用于游戏开发的PCG

一开始我想声明的是,很多人都会将《龙与地下城》看成是史上最优秀的游戏。不管是游戏本身还是其整体的桌面风格都是迄今电子游戏都未能超越的。它的支持者们从未对这款游戏感到厌倦;对于他们来说拿这款游戏与大热的《魔兽世界》相比实在有够痛苦的。

同样的,在《Oblivion》中许多玩家肯定对Imperial City满大街的腐烂尸体记忆犹新吧,开发者可以通过创造更多特殊的AI对游戏进行完善,但是这却会造成一种恶性循环,或者可以说这是游戏环境中的某一组成部分。相比王国中心的合法城市,开发者可以通过改变游戏环境而完善《Oblivion》中的游戏玩法局限;例如住着非人类的Argonian种族,且未经开发的Black Marsh是一个较为原始的部落,所以这里更容易出现各种AI缺陷。

首先,有证据表明PCG确实可行实用,除了有时候看起来有些像飞行汽车——理论上成立,实际上不实用。

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环境传达游戏玩法

《Rogue》仍然是PCG运用于游戏制作的绝佳范例。这款大约完成于1980年的游戏,使电脑在玩家游戏时生成幻想的背景、隐藏的房间和弯曲的通道,并且将之先制作好的药水、敌人和武器填充于上述场景中。这种地下城风格的制作方法很成功(《Hack》、《Moria》、《Larn》、《Nethack》、《Angband》、《Dungeon Siege》、《Dungeon Siege II》、《暗黑破坏神》、《暗黑2》和《暗黑3》等等)也相以容易研究,所以许多开发者都用它制作《Rogue》式的游戏和许多用于《Rogue》式开发的物品。

D & D(from my.mmosite.com)

环境不仅能够隐藏现有游戏玩法的缺陷,同时在环境设置中所形成的挑战还能够创造出新的且有趣的游戏动态。如果采取了错误的方法,《上古卷轴》系列中的世界便有可能遭遇瓦解,并且许多游戏机制都是源于环境设置。《天际》的内战背景便为玩家在游戏世界中创造了可征服或战败战斗机制,而如果游戏故事或环境透露了相关信息便不可能出现这种结果。龙的呼啸是游戏背景中额外的添加物,能够让游戏环境更有意义。

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《龙与地下城》最突出的一点便是它本身其实并不能算是一款游戏,更确切的说它应该是一个规则框架,即游戏是在这个框架中诞生的,并且玩家不会被局限于任何行动中。当然了,这也意味着玩家将尝试着去做一些古怪但却有趣的事,并且他们不可能预先猜到自己将面对什么,也正是如此才诞生出这款游戏。

环境总是能够激发有趣的游戏理念——就像《天际》中冰封的荒原便是幸存技能的最佳表现场所,不管是包裹得严严实实还是建造冰屋,这都是玩家努力占上风的方式。

Temple of Apshai Trilogy(from gamaustra)

之所以能够设定这样的规则是因为,游戏是由人类所扮演的地下城城主控制着的。DM也是游戏和游戏群组的组成部分。在游戏开始前,他们创造了世界,并明确了相关游戏理念,如游戏情节是怎样的等等。

我们还有许多例子可以借鉴,举个例子来说吧,就像策略游戏主要是基于《命令与征服》(以下简称C&C)模式,在这里个人单位将通过打败别人而进入下一个关卡,成功是一种经济效率问题而非战术,并且比起武装力量规模单位的位置显得更加微不足道。但是这种缺少“现实性”的C&C模式却很少会惹怒玩家,因为环境本身就是虚构且做作的。

在《Starflight》中,我们可以探索到的许多星系和上百个世界。各个星系都包含大量行星,所有行星都有自己的特征(游戏邦注:例如表面温度、重力、天气、大气、水)。

我们需要注意的是,因为玩家将很大程度地推动游戏内部元素的发展,所以地下城城主便很难预先规划完整的故事情节。就像任何优秀的战略家所知道的那样:“没有任何作战计划在与敌人遭遇后还会有效”,所以玩家将只能在游戏过程中逐渐完善整个故事。

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但是这种发展过程将会引出一些遭遇战,所以开发者便需要创造一张地图并在此添加一些与玩家相敌对的生物。除此之外开发者还必须在遭遇战或特别元素中添加情节装置,去预见一些今后会发生的事件,为玩家创造一种具有内在凝聚力的游戏体验。

命令与征服(from gamasutra)

starflight 2(from gamasutra)

当开发者创造了这种遭遇战并且玩家也融入了其中,DM便需要决定该在地图上设置哪些生物了。这也是DM这一角色所具有的一大乐趣,因为DM必须平衡所有生物的行动,并带给玩家激动人心(但是不能具有过多的挑战性)的游戏体验。

(在每次迭代中C&C都是以相同模式而出现。甚至第三个版本推出的外星人也没有什么不同,同样与人类极为相似。)

那时,尤其令人惊喜的是,玩家可以在星球模块中置入任何以上特征,使星球的自然环境发生变化,如增加曲折的海岸和起伏的高山、填充矿藏(铝、钼等)和根据 海拔和星球类型决定生物(固定的和活动的)的密度和种类。原版可以装入双面的5.25英寸的软驱中。Braben/Bell的经典之作《Elite》 (1984)的著名之处也许在于,创造了相当于8个星系的星球,让玩家在其中自由飞行和交易。更近的时候,《孢子》展示了程序性模型生成和动画。在游戏中,玩家可以调整生物骨头的长度和周长,增加四肢、眼睛、耳朵、翅膀等等,使创意成为玩法的一部分。

如果玩家又一次死于goblin射手的箭下,那么让射手转向并朝着墙上射击就没有任何道理了。玩家并不会相信这一行动,他们也不会喜欢上这种带有错觉的冒险。

Relic Entertainment的《英雄连》便使用了更多关于战争的真实描述,如玩家能够在建筑中设防,或使用遮蔽物躲开敌人的炮弹,或鼓舞士气是军队效能的核心等等,而所有的这些描述也让这款即时策略游戏区别于其它游戏。如果开发者决定创造出更具现实性的环境,那么这种创造性的游戏玩法便可能永远都不会出现(在战术导向型的《Dawn of War II》中表现得更加明显)。

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Schwab将其描述成“失去风格”,这也是这种玩家体验管理的一大重要组成部分,我们不希望游戏任凭玩家摆布,但同时我们也不希望看到玩家在游戏中受挫,或提前结束游戏。

当然了,我最喜欢的《骇客任务》便使用了这种创新。尽管从表面看来只是一个射击手面对着一个直接的目标,但是因为游戏环境是设置在未来45年后的世界中,所以这对于射击手的发展具有很大的影响。游戏是面向不远的未来而展开,所以玩家便更容易相信这个世界和其中的角色,并且额外的网络朋克元素,如机器人学和控制论也变得更加可行,因为我们可以在此预见我们的世界在今后的模样。而游戏升推系统(游戏邦注:是一种标准的升级系统)则意味着各种特殊的力量,如超级能量或对于毒药和辐射的免疫等都将得到证实。

kkrieger(from gamaustra)

解决这一问题的最好的方法便是明确游戏的目标对象,了解这一目标对象中有那些类型的玩家,以及他们在特定情境下会做出何种反应等。这让DM能够更好地进行游戏管理,并最终促成玩家想要看到的结果,同时还能面向特殊的玩家类型定制他们所喜欢的内容——如果你了解到目标玩家更喜欢用交涉来解决方法而不是相互对抗,你便能够为他们提供最合适的选择。

现在让我们假设《骇客任务》是发生在现实中的第二次世界大战期间。那么机器人的存在就没有任何意义了,所以游戏便不得不删除更多这类形象的敌人。除此之外开发者还不得不花更多精力去解释魔法能量或突变,而游戏也很难去传达关于经历了技术开发的后人文主义这一主题,游戏的环境设置将遭到严重的质疑。武器将受到各种限制——不能再出现等离子枪等高科技产物。以第二次世界大战为背景的游戏将不能再以《骇客任务》的模式体现出来,它不仅会缺少更多与游戏主题达成共鸣的元素,同时开发者还不得不删除更多特定的游戏元素和机制。

另外,数年以前,《kkrieger》让世界震惊了,因为这个射击游戏占用的磁盘空间甚至比本文还少(仅97280字节)。

同样地,如果你所面对的是喜欢对敌人发动猛攻的玩家,你便可以为他们设置一些“惊喜”,让他们能够利用这些惊喜去做一些愚勇之事。

结论

PCG的使用贯穿了整个游戏的历史,并且今天仍然在使用。

在我看来,DM便是造就《龙与地下城》等游戏取得成功的大功臣。它们比同时代的游戏拥有更长的寿命,时至今日仍然深受玩家欢迎,并拥有非常强大的用户基础。

我希望在今后,开发者能够更多地考虑环境是如何影响自己的游戏,而不只是围绕着玩家所喜欢的科幻世界展开创造。因为了解了环境的特殊性开发者才能创造出更加可信的游戏,并以此创造出更多新机制而提高游戏的深度和游戏主题的意义。不过这也不是说每一款游戏都必须拥有一个严肃,一致且精心雕琢的环境,但是我们却必须清楚,这是当前游戏产业所追捧的现实主义中的重要组成部分,并且这一元素的作用也在逐渐强大起来。

内容制作工具中的PCG

这是我们今天在制作游戏时能够效仿的一种“黄金准则”——不一定是参考设置和基调,我们也必须学习这种给予玩家最大选择空间的设计原理,而这一切都深刻地影响着我们今天所面对的游戏世界。

via:游戏邦/gamerboom.com

在我们于2009年开发的游戏《Aaaaa!》中,我们想探索自动完成任务和辅助创意的工具。

当然了,最简单的方法便是在每一款游戏中设置DM,但我们也需要正视的是,在游戏中安插一个角色让他时刻盯着玩家的行动并实时控制游戏也会被认为是一种侵犯人权的行为。

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所以我们应该在开发期间预先分配好DM的工作。我们需要事先确定整个游戏情节,避免一系列遭遇战与各种场景搅合在一起。也就是我们将在一些固定的关卡中经历这种遭遇战——这些固定的关卡是设计师精心设置的,并不会因为玩家玩了多少遍游戏而发生改变。

Aaaaa!(from gamasutra)

然后我们还花了大量的时间去控制遭遇战中的小兵——从某种程度上来看这便是对于游戏AI的最广泛认知。

你是否曾经一像素一像素地画图?或者,放置存储单元?这个过程很沉闷,所以开发者们为数字艺术家创造了更好的工具——现在,你只需要移动鼠标就可以填充那些像素点、画一个填充好的矩形、或渲染一段渐变的文本。

当然了,我要说的不只如此,我还想谈谈我们该如何使用AI去复制DM角色,并最终创造出强大且具有吸引力的游戏体验。

自动工具很重要,因为能节省时间——这些工具通常能够按我们的想法工作。点击画布上的一个点,然后点击另一个点,你就填充好一个理想的矩形了。

叙事AI

《Aaaaa!》是一款极限跳伞游戏,跳伞的地方是悬浮在半空中、高楼林立的未来波士顿。我们手动制作了许多内容,在游戏编辑器里,我们放置摩天大楼、大梁、走道、标牌、飞车和巨型土豆等。

虽然我不是很理解这一点,但是我们却能够使用AI去阐述有趣的故事,我们可以基于这一点去考虑玩家的行动并更好地调整故事内容。当BioWare成为了分支叙事做法的最大先驱时,这种叙事AI方法也渐渐变成了主流形式。

从技术上说,自动工具不错,但我们最终厌倦了——做出来的东西开始让人感觉千篇一律,部分是因为这个工具让某些任务变得太简单,而其他的太困难。

这种设置更像是70年代的专家系统而不是我们所认为的真正的AI,但是在《质量效应》等游戏中,玩家的选择将作为游戏中的一重要组成部分而影响着之后的发展与选择。从基本层面来看,你可能会认为这只是你所选择的一种冒险,但是即使是这样,很快地它也将变得非常复杂了。

例如,在关卡编辑器中放几座建筑再用得分板加以装饰,这很容易:

现在让我们将《质量效应》等游戏中的一些细微差别添加到对话,循环游戏角色等内容,此时潜在状态图中的组合数量将会不断激增。我们可以继续深入下一个阶段,因为我们不仅能够使用AI技巧呈现出潜在阶段的数量,从而进行更有效的管理,同时也能在游戏世界中引入各种行动让AI系统引导着玩家进入概念图表中的某一特定状态。

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如果我们希望玩家能够到达故事中的某一个特定的点上,我们便可以沿着特定的方向将他们往后推,并开始限制他们的选择。操作合理的话我们不仅能够让玩家感受到完整的选择,同时也能够有效地管理游戏体验。

building(from gamasutra)

我们也可以基于文学角度去构建游戏理念,并通过调整相关元素呈现方式而有效地操控故事节奏。

然而,创造一些更复杂的东西则需要手动放置对象,这种工作太乏味了。虽然我们可以容忍,手动放置对象(也许需要雇佣更多关卡设计师以及花更多时间),但仍希望有一个更好的解决方法,那就是自动化——例如,有一个脚本可以生成一纵队得分板,然后我们再把这些得分板拉成我们需要的形式。

遭遇战中的AI

下一步是旋转得分板并按照随机的曲线路径放置:

在游戏开发社区中,程序内容生成(PCG)是最近的大势所向。基本上来看,它指出创造各种内容(游戏邦注:包括任务,各种类型的武器甚至是关卡等)是一个耗时的过程。

# Create 40 plates in a sinusoidal pattern:

基于一定的开支,我们可以创造一个AI过程让我们能够获得想要的内容,并尽可能创造出我们所需要的所有元素。《天际》的Radiant任务系统便证明了这一方法的有效性,这让开发者可以无需手动编写任何内容便能够创造出无限的支线任务。系统可以基于混搭模式明确探索,任务和目标的位置,然后将其传达给玩家。

for i in 0..40:

《翼飞冲天》便是另外一个典例,即玩家每天所体验到的关卡都在发生变化——开发者无需基于算式去生成这些关卡,因为这只会是白白地浪费时间。

plate.x = sin(i*freq1)*amplitude

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plate.y = sin(i*freq2)* amplitude

Tiny-wings(from gamejudgment.com)

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可以说提到PCG就不能不提《翼飞冲天》!在这款游戏的核心中,程序内容是动态地创造各种内容,看起来好似随机的,但事实上并非如此。但随机性并不意味着你可以随便将一名有才能的内容创造者(如关卡设计师)替换成他人——这也正是他们被雇佣的原因。

sinusoidal paths(from gamasutra)

我们能够汲取他们的想法并将其整合到生成系统中,从而创造出他们心目中的理想内容。再次以《翼飞冲天》为例,游戏中的每个关卡都具有不同的参数描述,尽管游戏中的特定细节每天都会发生改变,但是关卡所带给玩家的整体感觉始终保持一致,而难度则会以相同的方式不断发生改变。

真正有趣的时候是,我们开始将很高的频率填入其中,于是产生了很荒唐的结果:

可以说程序生成是最接近我的想法的一种模式,并且也是Heather Decker-Davis所认同的模式,所以我们才将其广泛地应用于我们所创造的休闲游戏中,而它也帮助我们塑造了许多合理的工作流程和工具。

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角色控制AI

something ridiculous(from gamasutra)

就像我之前所说的,这是一个非常传统的领域并获得了大量的关注,除了阐述你能够用于创造角色的各种技能(如行为树,目标导向行动计划,等级任务网络以及有限状态机等)外,我将尽量简略概括。

完全不能玩的东西冒出来了, 但有趣的东西也出现了,这出乎我们的意料。因为我们埋头于关卡设计,像这样的东西让我们的视野焕然一新。

最后你需要明确自己想努力获得的目标到底是什么——是提供给玩家具有挑战性的对手还是吸引人的同伴?除此之外开发者还必须区分那些将被毁灭的AI技能以及那些用于反应各种(玩家将会面对的)古怪但有趣的内容的AI技能。

这是关于“过程生成”的关卡的一个小例子,但不止一次,我们使用像这么简单的脚本做出了令我们开心的东西。这些改变了我们创造关卡的方式,对玩家提出了新挑战。

如果你想要创造敌人,你便需要考虑这些敌人是否是以小组的方式而出现,以及这些小组是由一些相关联的敌人所组成的松散小组还是接受了某种特定命令(游戏邦注:可能是小组内部军官的命令)的训练有素的小组。

不久,我们有了一系列用于创造我们所谓的“关卡骨骼”的通用脚本。我们大量使用这些脚本制作让我们满意的东西(“啊!我们从来没想过这种事会发生。真是太棒了!”),然后手动完成关卡的剩余部分。

《光晕》便证实了带有军官的小组能够有效地执行道德系统,并具有强大的团队凝聚力,愿意与军官同生死。

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这种设计选择将直接决定哪种AI技能将创造出游戏世界中最符合玩家要求的角色,而当玩家看到的是不符合自己预想的角色时,他们的游戏沉浸感便会遭到严重破坏。

hand-creat the rest of the level(from gamasutra)

玩家愿意相信外星人占领了纽约,以及政府命令军队杀死所有相关人员,但却不愿相信自己能够杀死一些士兵但却对于同伴的死亡没有任何反应。

《Aaaaa!》的表现不错,除了其他奖项,还让我们获得了独立游戏节提名。所以,我们有了信心,决定在我们的下一款游戏中大胆尝试,我们将PCG用于所有的关卡设计。但毕竟,我们还算是体面的程序师,这么做未免太过简单了?

玩家建模AI

PCG是万灵药

游戏中的玩家建模是一种已经得到广泛认可的新方法,但同时它也算是一种变革性力量,特别是在结合我们之前所提到的各种技巧时。当我们在现实中与真人玩游戏时,玩家建模可以说是我们最熟悉的一种方法了,也就是我们会尝试着去揣摩对方的身份以及他们的游戏方式等。

我们的下一款游戏《Ugly Baby》玩起来很像《Aaaaa!》,但我们想让它在运行时,根据玩家提供的媒体,通过算法生成所有的关卡结构。这个媒体可以是音乐、视频甚至是一段《独立宣言》。我们将游戏形容为:

例如在扑克游戏中这便是一种很常见的方法,游戏中存在固有的玩家分类,如“严谨”和“散漫”便是我们在游戏中的常用的形容术语。在这类竞争游戏中我们通过这些分类去预测对手的行为,但是这也不是游戏AI的真正目标——当对手了解并适应了你的战术和挑战,你便需要更努力地与之对抗,而我们对于这种技能的使用范围却远不止如此。

“与你最喜欢的鼓和贝司作战,或自由飞行于舞曲唱片的旋律之中。《Ugly Baby》用你的MP3音乐创造一个漂浮的世界,邀请你来战斗。”

《寂静岭:破碎的记忆》便完美地体现出了游戏中的玩家建模元素。在游戏的开场你将发现自己正在医务室接受着一连串的心理测试。这是玩家所陌生的环境,尽管场景的设置是关于角色在接受这种测试,但是实际上玩家的回应才是真正起决定性作用的。

我们的希望曾是(现在仍是),PCG可以让我们:

事实上,这是面向玩家的测试,这也算是一种标准的心理描述。如此玩家将会被分成不同的类型,所以在游戏中开发者将根据不同类型的玩家而呈现出不同内容。这并不会改变整体的游戏故事,只是会改变游戏体验的基调和情感。

1、生成(本质上)无数的有趣的关卡,且比手动生成的《Aaaaa!》关卡更特别。

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2、在运行时,根据玩家自己的媒体生成所有关卡内容。

这是两个不同类型的玩家所体验到的相同场景(from gamasutra)

3、允许玩家通过调整“关卡DNA”参与世界创造的过程,产生他们自己的关卡。

但是如果你在游戏一开始并未拥有足够的时间对玩家进行性格测试,情况又会是怎样?说实在的,如果游戏必须提供这样做的理由,玩家很快便会感到无聊了。就像在扑克游戏中,我们可以根据玩家的游戏风格去划分不同玩家,我们同样也可以在其它游戏中这么做。

我们想制作一种可以读取音乐的脚本,然后产生类似《Aaaaa!》且带敌人的关卡。本以为我们对漂浮建筑和生成艺术的理解可以让这个过程变得很简单,然而,在我们才开始基础工作以前,一个9个月的项目已经变成了24个月。

2009年,来自根本哈根ITU大学的Drachen等人便通过玩AAA级游戏《古墓丽影:地下世界》而进行数据分析。他们发现通过使用这种机器学习方法能够将玩家划分成一些较常见的类型,如“资深玩家”,“解决者”,“和平主义者”以及“奔跑者”。这完全是基于游戏内部的分析,而我们也已经广泛使用了这种类型的数据。

结果,我们发现了四个主要问题:

通过使用AI系统我们便能够进一步了解玩家以及他们是如何与游戏进行互动。我们也可以再次返回内容生成或叙事系统中,面向着特定的个人群组去定制相关游戏体验。这是我们过去几年在学术界中一直在探索的内容,如马里奥关卡生成等。

1、手动制作的优势是PCG的弱点。

现在我们也逐渐能在一些“真正的”游戏中看到这些内容,我和Heather已经尝试着将这些内容整合到我们的独立游戏中去。对于我们来说这是件再简单不过的事了。我们的游戏是基于一个简单的迷宫系统,这也是由我们的PCG系统所创造出来的。

算法和手动制作的内容往往优势互补。如果你要制作大量的山体,且想看看经过侵蚀后的样子,那么算法比手动调整好。虽然你可以也花上一整天的时间自己动手雕刻,再花一点时间在侵蚀工具中执行,但手动操作会让你尝试到一些不同的东西。

如果我们能够察觉到哪些玩家对于迷宫探索感兴趣,并确保他们在进一步发展前已经收集到了所有物品,我们便能够根据游戏内容而提供给他们更加蜿蜒崎岖的迷宫以及更广泛的收集物品。同样地,如果我们发现玩家更愿意直接进入迷宫并经历其中的各种危险,我们便可以根据他们的喜好而提供更多行动导向式体验。

另一方面,如果你想在山洞的入口处增加一些树木,手动完成通常比算法简单。如果你想在沙滩上写“HELP”,手动选择工具然后写字更容易些。我们认识到这点是经过了艰难的过程:

使用人类DM去掌握玩家的喜好和愿望也就意味着我们能够更好地迎合特定玩家的需求,并让他们进一步融入到游戏中。这也意味着玩家将获得更棒的游戏体验并感受到更多乐趣,并说明我们将创造出更加出色的游戏!

第1步:写一个生成关卡框架的算法。(1小时)

总结

第2步:测试后发现建筑物之间的距离太远;增加密度,还使了一点小技巧防止它们重叠。(15分钟)

我真心希望本篇文章能够帮助你更好地理解AI在游戏中的作用——AI将成为游戏开发领域的“明日之星”,而我们需要做的便是培养更多不再畏惧它的设计师!

第3步:测试后发现完全行不通;修改路径使建筑物迂回一些。(15分钟)

via:游戏邦/gamerboom.com

第4-9步:执行、重复。(各15分钟)

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第10步:若上述方法行不通,手动调整反而更简单。(5分钟)

所以,我们陷入了一种工作模式,先写了一个不错的脚本,无尽地调整,然后达到局部最大值:初始脚本可以生成一种类型的脚本布局,我们花了数个小时寻找其中最好的排列,而不是检查其他地方。我们随后发现“无聊”和“有趣”之间的差距很小,但要实现二者之间的跨越,即对算法做实验或在算法中扩充有趣的细节可能很费时间。

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