2005 年，林俊杰在《编号89757》里唱道“模仿人类的机器，真实的皮肤有温度，甚至能呼吸”。

2017 年，李克勤在《C3PO》里唱道“但我是钢铁外壳你介意吗，我没时尚造型但落力护花”。

两首歌，相隔十二年，同样以机器报答主角，作词人将机器人AI化、情感化到极致。差别的是，现实生活中AI的研究早已不局限在机器人这一单一命题上，而是向多个标的目的延伸，呈全面开花之势，游戏就是其中一个。

从 1997 年深蓝击败当时等级分排名世界第一的棋手加里·卡斯帕罗夫，到AlphaGo先后击败围棋天才棋手李世石和柯洁，再到OpenAI战胜DOTA职业选手Danil，AI在游戏领域不停刷新着存在感，逐渐走进大众的视野。

AI与游戏的结合是彼此选择的结果

从教育到医疗，从图像识别到自然语言处理，AI的概念已经火热了许久，但是真正实现落地的领域还不是很广泛。虽然AI已经成功做到用几十秒的时间写出新闻稿，但轰动最大的事情，还得是战胜棋手、打败职业电竞选手。可为什么它偏偏在游戏领域获得的关注度最高?究竟是AI选择了游戏，还是游戏选择了AI?AI又能给游戏行业带来怎样的影响?我们不妨事从以下几个角度思考这些问题。

首先，从玩家角度出发，AI可以化身高玩，成为神对手或神队友，提高游戏趣味性。追溯历史就会发现，那些出现在 90 年代电子游戏中的“愚蠢NPC们”常常让玩家哭笑不得，对游戏乐趣的体验不尽然。与此同时，与玩家进行棋类对战的“电脑玩家”表示也不尽如人意。笔者曾在学习机上与“电脑(困难)”大战五子棋三回合。为什么只有三个回合?因为在对战第三个回合时，我发现只要将一步棋落在某个角落里，电脑对手就会将之后所有的棋子围着它摆放。直到你连成四个棋子后，高冷的电脑对手才会搭理你。于是，赢一盘棋变得如此简单。哪怕是现在红得发紫的王者荣耀，人机对战里的对手也还是显得太过稚嫩。

所以，在所有事物都在向前飞奔发展的时候，游戏自然也不能落于人后。“电脑玩家”在游戏中有着带领玩家从入门走向进阶的使命，若是自身都停留在入门的水平，也就无法提升玩家的游戏乐趣。因此，游戏开发者还需要制止电脑成为“猪队友”，而AI就是一个很好的帮忙。

而早期电子游戏中的“人工智能”只是由代码和命令结合而成的“伪智能”，NPC们的更多行为只是由行为树决定的，并不具有学习能力。但如今出现的AlphaGo、OpenAI则有更精密的算法和学习能力，这类技术的加入必会增加游戏的可玩性，提高玩家的满意度。

其次，从游戏产品角度出发，AI可以使其更加精致。正如我们所感知到的，电竞行业正处在如火如荼的发展进程中。易不雅观智库的数据表白， 2016 年中国电子竞技市场规模已达到 236 亿元，预计这一数据在 2017 年会达到 400 亿。并且有数据表白，在某些情况下，一场LOL的职业赛吸引到的不雅观众数量已经远远超过一场NBA决赛的不雅观看人数，这在NBA依旧霸屏体育频道的时代是不行思议的。除此之外，电竞更是成为 2022 年杭州亚运会的正式角逐项目。上述种种表示出的不但是电竞的火热，更暗示了公平性在电竞行业的重要性。而人工智能在游戏领域的其中一种形态就是反作弊系统。人工智能机器可通过检测玩家的行为，分析出异常情况，来制止某些玩家使用作弊手段来获得胜利，保证游戏的公平性。

同时，对于游戏开发者来说，人工智能无疑是一个智囊助理。场景的安插、人物动作的设计、质感的表示等，都需要细致的调整工作，若交给人工制作，则需要花费大量精力和时间，而人工智能对数据的绝对把控能力使它在从事此类工作时拥有巨大的优势。因此，AI加入游戏设计后，设计师需要做的就是模拟出结果，然后交由程序员设计出必然的算法，至于磨人的微调工作，交给AI就好了。

但如果AI技术运用到游戏里仅仅是为了完成大量重复工作的话，不免难免显得有点大材小用。其实，从AI角度出发，它在游戏中落地也是为了对自身进行优化。

因为，游戏中的场景是虚拟的，但是这对于AI来说并不重要。游戏通过采集众多玩家的行为信息来组成庞大的数据库，从而给AI学习创造了合适的条件和环境，普林斯顿大学的人工智能自动驾驶汽车项目就是一个实例。开发者将人工智能投放到游戏《GTA5》中，该款游戏的高仿真度使得AI可以在游戏环境中不停得到训练，从而在面对差别的灯光、气候、路况等条件时，能够做出最优的反应。最终，研究人员成功开发出一项名叫DeepDrive的自动驾驶模拟器。