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很长时间以来|那个在游戏里发「干得漂亮」的玩家，居然是个机器人？( 二 )


虽然现状不太乐观 ， 不过游戏界已经意识到这个问题 ， 然后开始解决了 。
UmaJayaram是美国艺电公司创新与应用研究团队SEED总经理 ， 作为一名女性高管 ， 她天然是支持多样性的 。 另外 ， 作为一名有影响力的科技企业家 ， 她曾从事云计算、虚拟现实和大规模数据以及人工智能领域的工作 ， 身份 ， 影响力和工作属性让她寻求组建自己的全球团队 。 最终 ， 她团队成员位于瑞典、英国、加拿大和美国 ， 并有着不同的性别、种族和文化 。 她说：一个多元化的团队能够融合多种观念 ， 然后更标杆产品（游戏）的可能性也就更大 。 这种标杆游戏还可以让我们眼光广阔 ， 识人知人 ， 增强我们的同理心 。 电子游戏在某种程度上是我们物理世界的延伸 ， 是人们消磨时间体验快乐的地方 ， 这种体验可以回溯到自我和社区的集体意识中 。 因此 ， 面对这种绝佳的机会 ， 我们有两种方式引入多样性：让设计和构建这些世界的团队实现多样性 ， 以及让正在创建的世界和居住在其中的居民实现多样性 。
很长时间以来|那个在游戏里发「干得漂亮」的玩家，居然是个机器人？
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▲UmaJayaram.图片来自：businesswire
美国艺电公司目前正在研究开发系统 ， 该系统可以通过机器学习从视频和照片中复制面部表情、皮肤类型和身体动作等 ， 不再需要将演员带入动作捕捉工作室中 。
从理论上讲 ， 这应该会扩大游戏中可以产生的性别和种族范围 。 Jayaram表示 ， 艺电公司致力于在其研发项目中使用多样化的数据 。 该公司还在考虑在游戏中使用用户生成的内容 ， 并允许玩家通过在智能手机或网络摄像头上捕捉自己的肖像和表情 ， 并将其上传到游戏中 ， 从而制作出独特的头像 。
这种小功能我们并不陌生 ， 关键是我们愿不愿意上传我们的面部数据 。
很长时间以来|那个在游戏里发「干得漂亮」的玩家，居然是个机器人？
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▲美国艺电公司（EA）.图片来自：businesswire
强调多样化的数据的重要性 ， 是因为它实际上是在纠正大众了对人工智能的一个误解：它在某种程度上是客观的 ， 因为它是计算的结果 。
实际上 ， AI算法依赖于数据 ， 如果该数据来自单个人口统计数据 ， 那么它将反映该群体的偏见和盲点 。
「我们习惯于把人工智能看作物理引擎或多人游戏代码 ， 有时看作是一些发生在幕后的技术 ， 」人工智能研究员和游戏开发者MichaelCook说 。 「但今天的人工智能是创造性工作的一部分 。 它控制着《模拟人生》中AI人的行为和相处；它会在《卡德洞窟》和《UltimaRatioRegum》这样的游戏中产生文化和宗教 ， 它也会是《看门狗》游戏中政治声明的一部分 。 人工智能工程师对玩家的责任与编剧和设计师一样大 。 他们能创造快乐体验 ， 也可以制造男默女泪的伤害 ， 即便他们并不撰写剧情 。 比如最近文字冒险游戏AIDungeon就在没有任何警告的情况下生产了可能对玩家造成伤害的故事 。
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▲游戏《UltimaRatioRegum》.图片来自：Youtube@Blind
在微软 ， 该公司位于剑桥的人工智能研究团队正在进行几项关于机器学习和游戏的研究 ， 包括名为Paidia项目 ， 该项目正在研究强化学习在游戏人工智能代理中的应用 ， 比如AI代理可以与人类玩家协作 。
微软还看到了玩家建模的潜力——人工智能系统通过观察人类玩家在游戏世界中的行为来学习如何行动和反应 。 只要您拥有广泛的玩家基础 ， 这就可以成为增加输入AI学习系统的数据多样性的一种方法 。 微软在剑桥的首席研究员KatjaHofmann说：下一步将是经过训练以提供更多样化或更人性化的角色 。 机器人玩家向人类玩家学习的场景是最具挑战性的场景之一 ， 但也是最令人兴奋的方向之一 。

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