让AI做个人吧！探究游戏AI的拟人性问题( 八 )
在其中一个赛道上的圈速收敛曲线如下图所示：
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借助对抗式模仿学习 ， 使用不同能力段位的行为数据 ， 最终训练出的强化学习模型能力段位十分贴近于目标能力段位 ， 且实际比较发现其收敛速度与原始的仅通过reward_shaping收敛效率相当 。 在竞速类游戏中初步实现了我们预期目标：减少繁琐的奖励调整工作量 ， 并实现模型能力多样化 。
总结与展望
【让AI做个人吧！探究游戏AI的拟人性问题】打造高智能的游戏AI一直是游戏制作中绕不开的话题 ， 但是过去由于技术所限 ， 导致游戏AI的智能水平比较低 ， 因此游戏制作者天然地考虑了这个缺陷 ， 而将游戏的亮点设计在其他地方 ， 游戏AI仅仅只起到一个补充的作用 。 但是基于示例的强化学习方法让我们看到一线希望 ， 就是仅通过少许的人类示例数据 ， 也能够让游戏AI获得相当高程度的智能 。 我们相信在未来 ， 只要能够打造更为拟人、更为智能的AI ， 他们不仅可以帮助我们为玩家打造更好的游戏体验 ， 甚至还会对游戏的制作思路和角度带来翻天覆地的变化 。 游戏AI或许会成为整个游戏的最核心资产 ， 游戏的玩法也将是由玩家与这些AI来共同定义的 。
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