很多小伙伴玩家都不太清楚网游单机版游戏|G胖放话“游戏产业革命”：9年后，单机游戏将打败网游！，那么今天解雕侠小编给大家带来一篇 相关的文章，希望大家看了之后能有所收获，最后请大家持续关注我们！
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虽然最近的《半条命VR》看起来很牛逼网游单机版游戏，但也让很多粉丝失望的是Valve的创始人Gabe（以下简称G胖）竟然还没有学会数到3。多年研发《CSGO》《Dota 2》《Dota》等网游，Valve通过《半条命VR》再次回到开发单机游戏的时代。
虽然销量未有透露，但G胖非常看好这款游戏，并预测“未来”AI会帮助单机游戏打败网游，个人认为9年左右就能实现。 而就在最近，其旗下的英国AI科技公司研发出一款可以学习玩57款游戏的AI系统，根据本周发布的研究论文显示，其游戏水平超过了普通玩家。
颠覆游戏产业格局，G胖预测单机超级网游9年玩转
这个AI被称为“代号57”，论文称它是第一个可以超越标准人类游戏水平的AI。 正如开发者博客所说，“游戏是构建灵活算法的最佳试验场：它们提供了大量任务，玩家必须制定复杂的行为策略才能掌握，但它们也提供简单的进度指标。最终目标不是制作一个精通游戏的系统，而是以游戏为基石开发更具挑战性的系统。”
2016年4:1击败韩国围棋冠军李世石
代号57是基于之前的人工智能技术，2016年，该公司的机器人人工智能击败了围棋世界冠军李世石。
此外，Steam 平台的拥有者 Valve 的创始人 G 胖子对单机游戏的未来感到非常兴奋。 事实上，他认为人工智能的进步甚至可以扭转目前以网络游戏为主导的行业格局。 翻译他接受外媒采访原文如下：
“如果你想一想互联网上有大量的人在娱乐，总有一天人工智能会比在线游戏更容易地连接玩家。
随着AI的推动网游单机版游戏，我们正在走向一个可能出现逆转的时期。 目前的机器人水平超过了《Dota 2》90%以上的玩家，这对AI来说是一个非常狭窄和高难度的挑战。 打败人类比娱乐人类更容易，但在接下来的几年里，如果你确切地问我，我认为大约 9 年内，将会出现一个人工智能，它可以像人类一样聪明地做任何事情。 建造一个这样的“硅晶体人”可能要花费数十亿美元，但随后它们会变得越来越便宜，而且会迅速下降，直到每个人的电脑中都能拥有 10 个或更多。 100个AI，意味着单机游戏会更有趣。
如果你能构建一个永无止境的单人游戏，我可以每周投入 20 小时并不断成长并变得更丰富，那么接下来的 400 小时可能与前 20 小时一样有趣。 我认为这种情况在五年后比五年前更有可能发生。 这将给行业带来巨大的变化，人工智能将变得更加有用，也会改变多人游戏与单人游戏的价值比较。”
即使是3A单机游戏，AI也可能是最薄弱的元素之一。 我希望 Fatty G 是对的。 与往常一样，人工智能将在未来几年带来重大发展。
理想与现实的差距：2020年最好的AI同时只能学习一件事
如果说此前V社创始人的豪言壮语是“豪言壮语”，那么此次发表的论文可以说是他预言成真的伏笔。 然而，AI真的能帮助单机游戏“翻盘”吗？
正如论文后面的博文所说，游戏是测试人工智能的绝佳方式，它们可以提供很多挑战来迫使人工智能寻找很多策略，但同时有一个非常清晰的方法成功，即得分，但论文也提到，有 4 款 Atari 游戏被证明是难以击败的。 在 和 中，AI 都必须尝试很多不同的策略才能赢得比赛。 在《》和《》中，动作和奖励之间会有漫长的等待，让AI很难知道哪个动作带来的奖励最多。
为了应对这些挑战， 57 对其 Deep-Q 网络进行了多项改进，该网络在 2012 年首次击败了多款 Atari 游戏，包括包含一种存储形式，使其能够进行游戏中看到的操作决策，鼓励AI通过策略探索更多的可能性。 然后，这些技术由核心游戏控制器管理，允许玩家用更少的弹药出去耕种资源和探索。
为什么这值得注意？ 因为，尽管非常成功，但我们今天看到的最好的深度学习模型并不是“多才多艺”。 大多数人工智能擅长一件事，而且只擅长一件事。 在深度学习领域，训练人工智能擅长不止一项任务是一个巨大的开放挑战。 学习 57 个不同的角色使代号 57 比以前的 AI 更有天赋，但它仍然很难一次玩多个游戏。
除了单机游戏中比较简单的AI，网游中的AI往往只能陪伴新手玩家“升级”。 “陪玩”。
代号57学习了57个游戏，但它无法同时学习掌握57个游戏。 虽然可以使用相同的算法来完成，但必须针对每个新游戏重新学习。 从这一点来看，代号57与之前的类似，但远不能达到人类本能的多功能性。
2019 年以 10-0 击败两名星际争霸 II 职业选手
2019年1月，谷歌的《星际争霸2》人工智能与人类职业选手进行了现场对决，人类0:10遗憾落败。 然而一年后，与围棋AI的轨迹完全不同。 暴雪在战网天梯对决中引入后，AI似乎一点进步都没有。 相反，各行各业的人类玩家获得了对抗AI的经验：他们发现“玩”AI的方式多种多样，可见AI还有很长的路要走。
不过，对于开发者来说，AI在短期内可以为游戏开发带来很大的帮助。 研发创意总监 Erin-John 此前在接受采访时表示，机器学习可以简化小项目的开发，未来甚至可以让 20 人的开发团队构建出魔兽世界这样庞大复杂的游戏。 她说，机器学习还可以帮助发现竞技游戏中的平衡问题，因为它可以使用多种策略对游戏进行数百万次测试，并找到可能比设计者预期更强大的策略。
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