1831年，法拉第發現電磁感應定律後做了個實驗小模型——發電機雛形。有人不解地問：這個不停轉動的小玩意到底有什麼用？法拉第回答：新生的嬰兒有什麼用？新生的嬰兒是會長大的。
要說到最近最火的AI話題，那肯定是用AI來進行繪畫（澀澀）了，AI憑藉著強大的學習能力，從幾個月前的抽象派到了現在的寫實派。現在參與者只需要描述自己希望看到的畫面，AI 便可自動模型生成的畫面。
事實上，在 AI 相繼攻克了象棋、語音識別、文字翻譯等難題之後，AI 生成畫作已經不是什麼新鮮事。通過系統深度的學習人類作品，在吸收了大量數據與知識後，最終達到對於人類行為乃至於情感的模仿。
其實AI的應用比我們想象中的還要廣泛，在遊戲界運用AI輔助開發也是常見的事情。
🍗AI+遊戲的結合
電子遊戲作為計算機產業的派生產物，在這幾十年裡獲益於前沿技術的推動，迅速成長為每年市場份額過千億美金的龐大產業。同時遊戲也給計算機技術的前沿研究提供了大量的實驗場景和驅動力，出現了一個良性循環的狀態。
但從另外一個角度看，遊戲的核心玩法似乎並沒有更多的改變，主要的遊戲品類，在20甚至30年前就已經出現了。
新遊戲的設計和玩法的創新還是高度依賴有經驗的遊戲研發人員，大型遊戲的研發所需要承擔的風險和代價越來越大，隨之而來的就是遊戲定價的水漲船高。
遊戲開發困難一方面來自於在玩法創新上的思路枯竭，另一方面還來自於要填充的海量內容，大量的真實 3D 場景、角色設計、劇情甚至到每一幀的角色動畫的仔細打磨。這也是為什麼很多遊戲選擇育碧式開放世界的模式，它或許不驚豔但絕對量大管飽。
畢竟，無論是主打 PVE 還是 PVP 的遊戲，都需要有大量內容的填充，才能使得遊戲更為充實，才能滿足日益挑剔的玩家需要，在競爭激烈的市場中奪得一席之地。
但是業界在不停的嘗試，試圖通過AI去理解玩家在遊戲中的行為，優化玩家的遊戲體驗以及加速遊戲的研發進程
近年來Roguelike模式的興起，中小開發團隊利用AI製作隨機地圖/關卡，另闢蹊徑地解決了內容生產力的問題，才使得市面上的冒險類遊戲得以百花齊放。
AI在這裡還有很大的發揮空間——也許把地圖生成算法放在服務器端、對每個玩家的行為數據進行學習，AI也能化身成為一名資深關卡設計師。
不只是在中小體量的遊戲中AI得到應用， 在很多3A公司也開始使用AI來滿足遊戲開發的需求。
🍗AI與3A遊戲
育碧拉福爾克所研究的AI名為“SoundMatching AI System（聲音匹配AI系統）”，該系統已經在《刺客教條：奧德賽》的角色中使用了，正在逐步向實用化推進。
像《刺客教條：奧德賽》這樣的3A大作的開發中，在進行動作捕捉或者製作表情動畫時，要從各個角色的演員身上收集大量的數據。
但是這些演員大部分來自遊戲的主要市場英語國家，要將遊戲翻譯成其他遊戲，就必須要重新將角色的聲音與口型進行匹配，隨著遊戲支持語言數量的增加，工作也越加繁重。
許多玩家應該遇到過在過場動畫中，角色已經說完話閉上嘴巴了，但翻譯過來的語音還在播放的情況。
雖然將語言與口型重合起來非常困難，但減輕這種工作負擔的研究也在進行中，這就是“SoundMatching AI System”。
在2016年3月的遊戲開發者大會(GDC)上，育碧的資深動畫程序員Simon Clavet向所有人展示了育碧的一項黑科技，下一代人物動畫技術：動作匹配（motion matching）。
它能在保證流暢性的前提下允許玩家從一個動畫直接跳到另一個動畫。
《榮耀戰魂》最初立項時，育碧希望創造出一種能精準控制的真實流暢的操作體驗，即人物動作既要真實流暢，還要能對玩家的操作做出即時反饋。
這項技術最大的優點就是成本低，不必再錄入單獨的動畫。所以育碧奢侈地為《榮耀戰魂》中的每一個角色都製作了一套獨一無二的動作，這在以前簡直不可想象。
其次，真實感。攻擊、格擋、閃避等動作之間銜接的異常流暢，人物動作如絲般順滑。第三，響應速度快，流暢度超高的前提下響應速度只有0.3秒，真正達到了育碧想要的“精準控制”的目標。
人工智能在遊戲中的運用甚至幫助現實世界的進步。因為遊戲能夠為現實世界提供準確數據和測試平臺，例如賽車遊戲為自動駕駛提供數據支持等等。
正如育碧AI研發部門負責人Jacquier所說：“對我來說最令人興奮的部分是，從現在的五到十年後，可以說電子遊戲將幫助我們創造了一個更安全，更美好的世界。”
總的來說，AI+遊戲意味著全新的玩法和個性化遊戲體驗。對玩家而言，遊戲在玩法和開發上的拓展，能帶來眾多更有趣更精良的遊戲，畢竟AI可以一瞬間給出無數套遊戲方案。
不過AI現在還是一個處於成長階段的孩子，或許在不久的將來能夠玩到一款完全由AI設計開發的遊戲。