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　　他说，美国艺电公司（Electronic Arts）等大型娱乐公司在尝试做游戏内的深度AI角色协作模拟，增强虚拟体验的真实性，未来AI在游戏中要产生大的作用，首先得能更真实地模拟现实。但是，目前推进速度缓慢主要问题在于，许多游戏开发公司搞AI的和搞游戏的基本是两拨人，关联起来做的很少，或许只有像DeepMind这样的公司，把游戏、神经科学结合，才可能不断产生新的突破。

　　“AI游戏的未来更广泛的应用是分析玩家行为，将玩家标签化，之后给玩家提供更个性化的服务。”吴坤伟认为，新一代的AI技术需要建立在大量的统计数据之上，给玩家提供更多、更准、更类似于人与人之间游戏的服务，让玩家完全感知不到是人机游戏，提升游戏的体验感。

　　“人工智能在图像处理比如图像生成、图形风格迁移、图像标题生成等方面发展得很快，这些技术应用到游戏开发中，可以降低传统的游戏图像处理复杂度，减少成本，提升效率。”海南大学信息科学技术学院教授叶春杨介绍，对抗类技术除了可以用来与人对弈之外，在游戏开发中也可以用来辅助甚至代替人工测试，提升游戏测试的效率和游戏程序质量。人工智能在写作、写诗等方面的进展，也可以应用到构思和生成游戏的情节上。人工智能技术的发展使得以往人机交互的方式发生了巨大的改变，比如虚拟现实，增强现实，人体姿态捕获等技术，会为设计新的游戏交互方式提供帮助，促进新的游戏类型产生。

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　　人工智能专家偏爱用游戏训练AI

　　在人工智能研究中，不少学者通过游戏测试程序性能。《经济学人》撰文称，人工智能专家之所以喜欢用视频游戏来训练算法，是因为它可以模拟现实生活中的各种场景，降低训练成本，而且可以帮助他们更好地理解人工智能甚至自然智能的底层原理。

　　普林斯顿大学计算机学家阿瑟·菲力珀维茨在处理停止标志时碰到了一个问题。菲力珀维茨当时正在教汽车如何识别和解读周围的世界，使之可以在没有人类帮助的情况下自动驾驶。

　　要实现这一目标，就必须能够识别停止标志。所以，他希望训练一套合适的算法。这种训练需要向算法（或者运行算法的电脑）展示许多停止标志的图片，而且要涵盖多种不同的环境，但要从图库中获取所有图片并非易事，而要亲自跑出去逐一拍摄更是非常困难。但菲力珀维茨发现《侠盗猎车手5》包含了多种真实场景下的停止标志。

　　这种情况其实并不少见，除了把游戏当做训练场，还有的研究人员则是看中了不同的游戏所需的不同认知技能，因而认为游戏可以帮助他们理解如何把智能问题分解成一个个易于掌控的模块。（记者 江东洲 刘 昊 ）