在這個AI橫行的時代下，“非得用AI讓自家游戲角色更像真人”似乎成了每個游戲廠商的執念。

這不，最近索尼用AI驅動旗下游戲《地平線：西之絕境》的主角Aloy一事，慘遭匿名網友爆料。

根據流出的消息，玩家可以通過語音與Aloy互動，后者不僅可以針對玩家的問題對答如流，還能搭配做出相應的面部表情以貼近現實。

這種玩法的確不乏創新性，但恐怖谷效應似乎成了AI版Aloy無法逾越的鴻溝。有人甚至發視頻吐槽她語調死板、表情滲人，玩家的注意力根本放不到對話上，光看著這張動換起來十分不自然的臉就已足夠令人SAN值狂掉了。

就在國外網友還在對著Aloy大喊creepy的時候，米哈游創始人蔡浩宇的AI創業公司Anuttacon也公布了旗下手游《Whispers from the Star》的預告片。

女主Stella受困于外星星球，需要依靠玩家的實時語音、文字在太空存活下來。游戲中，女主的反應以及劇情是完全由AI驅動的，可以說，玩家的每一句話、每一個選擇都會像蝴蝶效應一樣，真實影響故事的發展。

這回，吐槽女主外貌的倒是少了，畢竟Stella真的挺可愛的，但這種不經意間就會四目相對的“純聊式”玩法多少有點置社恐玩家于不顧。

拋開游戲廠商們的執念不提，面對層出不窮的AI驅動NPC，我不禁有個疑問：游戲中的NPC是如何一步步發展到現在的模樣的？它又將何去何從？

01：想當年

，NPC還是人工“智障”

幾乎所有游戲里都有帶AI屬性的內容，最常見的就是和你相愛相殺的NPC。

NPC的智商高低與心機段位，直接與玩家的爽感掛鉤。

曾幾何時，游戲中的NPC還都是“三無”產品：無情、無腦、無存在感。

當你對著《超級馬里奧》里的蘑菇頭深情表白時，它只會擺出如同甲方爸爸一般僵硬的表情，按照早已設定好的動作指令來回游走，直到被你一腳踩癟，結束自己短暫的一生。

如此智障的NPC一般只存在于小游戲中，待玩家摸清底細之日，便是對游戲的下頭之時。

因此，變得更心機、更套路，就成為了NPC的必然進化方向。

時間來到上個世紀80年代，一款名為《吃豆人》（Pac-Man）的街機游戲在美國爆紅，不久便在全球范圍引發熱潮。這款只有24kb的游戲看似簡單，實則包含了許多精妙的邏輯設計。

在《吃豆人》中，玩家需要通過走位來躲避幽靈們的圍追堵截，但四個幽靈總能依靠巧妙的配合將玩家左右包抄。而這，就是游戲歷史上首次出現的游戲AI。

那么問題來了，《吃豆人》的作者巖谷徹是如何在這么小的街機游戲中，使NPC進行復雜的行為配合的呢？

其實，巖谷徹是給四個幽靈分別設計了僅屬于自己的行動路徑。

紅色幽靈（Blinky）是第一個出場的幽靈，它的行動最簡單，始終以玩家的位置為目標緊追不舍。

粉色幽靈（Pinky）會在玩家吃掉五分之一的豆子后走出房間，它會以玩家前方四個身位的位置為目標，進行堵截任務。

藍色幽靈（Inky）會在玩家吃掉五分之二的豆子時出場，它會先將玩家正前方一個身位的位置定為A點，紅色幽靈的位置定為B點，連接AB形成線段，并將反向延長一倍的端點定為目標移動。在玩家眼里，它的行進路線最難預測，總是能在各種奇怪的位置沖出堵住玩家去路。

橙色幽靈（Clyde）會在吃掉五分之三的豆子時出場，它的性格比較社恐，只有當距離玩家半徑超過8個格子時才會追擊玩家，一旦近身，便會臨陣脫逃，向地圖的左下或右下移動。

這樣的AI設計，就能四只幽靈在移動時，給人營造出了一種詭計多端、相互配合的假象。

以上是《吃豆人》中幽靈最基本的“追逐模式”，而它與剩下的兩個模式（“散開模式”和“驚嚇模式”）組合在一起，形成了一種叫做有限狀態機的數學模型。

簡單來說，就是四個幽靈會在觸發某些條件時，轉換自己的行為模式。

舉個例子，每一局中，幽靈們會觸發四次“散開模式”，即不約而同地遠離玩家，朝著地圖的四角移動，讓玩家得以休整片刻。時間一到，就又會轉為“追逐模式”對玩家進行追擊。

除此之外，還有一個“受驚模式”。

在每張地圖上，除了普通的小豆子以外，還會出現四個大豆子。當玩家吃下后，就會變守為攻，對四只幽靈發起追擊，而幽靈則會抱頭鼠竄。

三種模式來回切換，精準拿捏玩家的“不服”心理，讓人欲罷不能，即使這局惜敗，也總覺得下一場能逆風翻盤。

02：當AI開始帶著NPC內卷

人類玩家慌了

隨著游戲情景越來越復雜，有限狀態機開始顯得力不從心，于是，行為樹出現了。

行為樹，顧名思義，是一個樹狀的結構。每當NPC問起目前要做什么時，程序就會從“樹根”出發，根據當前的狀態和條件一步一步向下搜索，直到NPC執行最終節點的行為。

這是一個基于有限狀態機，卻更加復雜的模式。雖然看上去厲害不少，但卻有個致命的弱點。

行為樹的本質其實都是游戲作者在設計初期替NPC想好的一系列可執行的行為，但總會有一些詭異的場景沒有被考慮進來。

結果就是，輕則BOSS無法應對非常規戰術，顯得很蠢。重則卡出BUG，成了玩家無傷通關的墊腳石。

比如，《魔獸爭霸3》速攻戰術之一，Tower Rush。即在游戲早期時，將防御建筑（箭塔、通靈塔等）建在對手家門附近，幾乎不講武德地限制其發展空間，最終實現猥瑣速通。

這種因缺少隨機性而喪失的分支廣度和深度，曾在一段時間內激發了廣大玩家的抖M屬性，“求老天賜個游戲狠狠地虐我一把吧！”

于是老天大發慈悲，朝玩家臉上甩出了蒙特卡洛樹搜索與深度神經網絡兩張大牌。

蒙特卡洛樹搜索是一種在決策過程中進行最優選擇的算法。AI會通過模擬大量的隨機行為來評估每種產生的結果，隨著模擬次數的增加，就會構建出一棵搜索樹，并從中找到最優解。

很多棋牌類回合制游戲中的AI，就是使用蒙特卡洛樹搜索來對付你的。在這種算法的加持下，一旦AI的征服欲上來了，會直接祭出窮舉大法給你打趴下，末了還會甩你一句“年輕人，你對力量一無所知”。

但如此逆天的AI也有弊端，當算力不夠時，蒙特卡洛樹搜索就會墜入搜索黑洞，久久找不到最優解，放在游戲中，就是你的電腦對手舉棋不定，陷入無限沉思。

但是與深度神經網絡結合后，就算是世界高玩，也會被打得撓頭懷疑人生。

最著名的例子就是2016年的AlphaGo，以4:1的成績戰勝了韓國傳奇棋手李世石。

那么，AlphaGo是如何做到的呢？

AlphaGo在搜索時，會使用兩個神經網絡，策略網絡（policy network）和價值網絡（value network）。

策略網絡會根據輸入的棋盤狀態，判斷出每個走法的概率分布，幫助AI決定下一步的落子點，避免盲目搜索全部的可能性。

而價值網絡則會輸出當前棋盤狀態的優劣值，幫助AI決定是否繼續探索該狀態，如果處于劣勢就懸崖勒馬、另尋生路。

AlphaGo一戰成名后，游戲AI便在“暴打人類”的道路上一路狂飆。

2017年，卡內基梅隆大學開發的Libratus AI在與4名頂尖德州撲克選手的對決中獲勝，標志著AI在不完全信息博弈領域的勝利。

2019年，在《星際爭霸2》人機大戰中，對戰型游戲AI AlphaStar以10:1的戰績碾壓人類職業高手。

同年，OpenAI Five在《Dota 2》5v5模式中以2:0擊敗了世界冠軍戰隊OG。

可見，游戲公司設計出一款能夠在任何一場游戲中戰勝人類的AI并非難事，但對于大眾玩家來說，這樣的遠勝于人類的游戲AI可謂一文不值。

畢竟，誰都不愿意在被工作狂虐后，還要被預判如開掛、走位似瞬移的AI掛逼按在地上摩擦。

03：一個游戲AI的自我修養：

不是“我比你強”，而是“我懂你菜”

一個會在殘局時慌到亂扔煙霧彈、被爆頭后高呼“這不可能”的AI，遠比槍槍致命的冷酷機器更讓人覺得親切可愛。

于是游戲開發者悟了：讓AI當好“人類模仿怪”才是王道。

例如《中土世界》系列游戲使用的Nemesis系統。Nemesis，原是希臘神話中冷酷無情的復仇女神，而這個系統的機制正如其名。

敵人會根據與主角的互動動態生成性格、記憶和復仇行為，形成復雜的敘事。

當敵人被主角擊敗時，很可能會引發同陣營敵人的仇恨，對主角進行復仇。同時，一旦被擊殺的敵人觸發了小概率的死亡欺騙，重生后的便會向主角復仇，且對話的字里行間都是對主角的極盡嘲諷。

而當主角被敵人反殺后，敵人可以從勝利中得到經驗，從而在族群中獲得晉升，變得更加強大難搞。等到再次見到主角時，直接化身“賽博噴子”在公屏上叫囂：“感謝老鐵送的游戲經驗。”

游戲AI還可以啟動“關愛手殘黨”模式，為玩家提供自適應難度的動態體驗。

比如《生化危機4》中的動態難度機制。當玩家在游戲中反復死亡時，游戲AI會認為對面的玩家是個菜鳥，就此手下留情，暗中降低敵人數量、增加彈藥掉落，讓玩家不至于被虐到懷疑人生。

這類NPC的終極奧義是要為玩家提供日常生活中難得的情緒價值：你強，我開掛。你菜，我放水。

這種微妙的平衡，就像火鍋的辣度：太淡，索然無味，太辣，涕泗橫流，唯有辣得嘶哈嘶哈卻又停不下筷子的，才是人間正道。

不過隨著近些年來大幅進步的AI技術，游戲AI更升一級，開始致力于打破次元壁、走進你的內心。

比如開頭提到的對話式AI游戲《Whispers from the Star》中的女主Stella，她之所以能夠與你共情、有求必應，依靠的不是開發階段預設的固定腳本，而是由生成式語言模型、情感識別模型、多模態AI系統組合完成的實時編排。

在游戲中，每當玩家發起一次對話，語言模型會先將語音轉為文字，再通過情感識別模型分析玩家語音的頻譜特征，判斷情緒并調整劇情權重，最后一次性生成符合當下語境情節的臺詞、面部表情以及肢體動作。

Demo視頻中，Stella的表現堪稱驚艷，讓人覺得似乎真的在與真人互動。但細看之下，《Whispers from the Star》所展現的AI技術，也有一定的上升空間。

比如想要生成如此動態且復雜的表現，當前技術水平下的AI難免會產生一定的“思考”時間。

既然思考時間無法避免，Anuttacon設計團隊便使用了“障眼法”，利用游戲“太空通訊”的背景，將AI的運算時間合理化為星際通訊的延遲，降低了玩家等待的焦躁感。

除此之外，如此大的對話量，對AI的“記性”是個不小的考驗，正如目前大多數對話式AI的通病——因健忘而顯得絕情。

雖然在Demo中看不出Stella的記憶能力如何，但在Anuttacon的招聘啟事中，為AI角色的大語言模型設計內存系統，是開發人員的核心職責。

《Whispers from the Star》雖不成熟，但它更像是一個實驗作品，在闖入AI荒野的同時，向世人展示了AI更加人類化的可能性。

所以，在未來的某天，游戲里的NPC比你女朋友還懂你時，你不得不承認，它從“人工智障”階級躍遷成了“杰出戰友”。最終，你在被AI拉滿的情緒價值中甜蜜翻滾，邊笑邊充錢。

你看，這波AI在大氣層。

（PS：珍愛生命，適度游戲，畢竟AI已經比你更懂“如何讓你戒不掉游戲”）