让AI做个人吧！探究游戏AI的拟人性问题( 三 ) 以下文章来源于腾讯研究院

总而言之，就是游戏中的角色越像人，就越能给玩家带来吸引力。它并不一定需要像高手玩家一样将游戏玩得滚瓜烂熟，但是要能做出人类才会做出的反应，即便那些反应是不理智的。
因此游戏角色行为的智能性对于打造整个游戏的游戏性、以及对玩家体验的塑造有着至关重要的作用。但是就像前面提及的行为树一样，这么多年过去游戏中诞生了无数的AI ，但是大多数还是会被玩家认为不像人，只会固定的套路，让玩家对游戏兴趣大减。
怎么判断AI像不像人呢？
那怎么才能判断AI到底像不像人呢？这个问题并不好回答，具体到不同的场景里，答案可能都不一样。比如机器可以很好的将一段复杂的中文翻译成英文，但是又很难听懂“我去！我不去”“那么到底去不去呢？”这样的对话。那么这个机器到底像不像人呢？实际上，在人工智能诞生之初，计算机之父图灵（AlanTuring）就讨论过这个问题，并提出了著名的图灵测试（TuringTest）[3]作为一种解决方案。如下图所示，假设有一个人和一台机器被隔离在一个小房间里，我们看不到里面到底是人还是机器，但是我们可以通过一些装置与他们进行沟通。通过一系列提问，我们需要判断究竟哪个是机器哪个是人，如果我们的误判比例超过30% ，那么就可以说机器通过了图灵测试。图灵认为通过图灵测试的机器具备了和人类一样的智能。

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在游戏中，我们其实也希望AI能够达到类似这种以假乱真的效果，至少在游戏的某个具体任务上， AI能够通过图灵测试，让玩家觉得AI是鲜活的，有生命力的。虽然图灵测试对于判断AI像不像人直观并且可靠，但是却并不实用。至少在优化AI的过程中，使用这样的方式去评判成本太高了。因为我们很难直接把人当成AI的优化器，让人判断了AI做的像不像人之后，再反馈到AI的模型上，让AI去修改参数，再让人类判断。这样手把手的“人工”智能，对于人的精力消耗大不说，也很难覆盖到所有可能的场景。如何更好地度量AI的拟人性依然是一个非常重要的研究课题，但是最基本的我们可以从人类的行为数据和AI的行为数据的对比中罗列出哪些行为是不像人的、哪些是像人的，从而逐渐去优化不合理的部分。这对于一个有限的问题空间而言并不是一件非常困难的事情。
从人类的行为里学习
接下来我们就要考虑如何得到一个像人的AI模型。既然像行为树这种总结经验式的AI制作手段对于提升AI的智能性非常困难，一个最直接的想法便是能不能直接从人类过往的游戏行为里学习经验呢？答案是肯定的。人类在玩游戏的时候，能够产生一系列的游戏状态-游戏操作对，这些游戏状态-动作对就是我们说的人类示例。我们可以将人类一局游戏的示例按顺序组织起来，形成一条行为轨迹一条游戏的序列

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，即

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。那由

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条人类示例轨迹组成的数据集可以记为

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。从人类行为里学习的目标可以认为是希望AI在游戏中的表现与人类的表现越接近越好。如果能够从这种数据里估计出人类的策略分布

让AI做个人吧！探究游戏AI的拟人性问题( 三 )

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