转载专访 | Unity高级副总裁Danny Lange：AI点样帮我哋打造出更好嘅游戏？

短短30多年时间，游戏主流平台经过‌主机、PC端同移动端嘅迁移，热门游戏都从红白机上嘅《魂斗罗》《超级马入面奥兄弟》，变成移动端嘅《王者荣耀》《使命召唤手游》，最近两年火爆嘅《塞尔达传说》、《原神》、《赛博朋克2077》更是在视觉同玩法上带畀‌玩家更为极致嘅体验。

呢啲仍然不够，技术极客哋从未放弃构建电影《头号玩家》中虚拟世界嘅努力。今年3月10日在纽交所上市嘅Roblox被认为家阵时最接近虚拟世界嘅游戏，这款起初在美国青少年间流行嘅游戏，因为“Metaverse”嘅概念，最近开始受到更多主流厂商同玩家嘅关注。

Metaverse概念源自1992年，由作家尼尔.史蒂芬森在小说《雪崩》中提出，指嘅系未嚟人类在一个持续嘅3D虚拟世界入面进行游戏、建造、社交嘅数字生活方式。

游戏玩法更加复杂多样、视觉表达更加绚丽，乃至对游戏载体嘅颠覆。游戏行业高速发展嘅背后，都是技术嘅持续突破，这离不开游戏引擎嘅发展。

商用游戏引擎是2006年以后才真正出现嘅，并且迅速在游戏主机平台同PC平台普及，同时PC端经历‌文字游戏、图形化游戏到大型客户端游戏嘅演变。2010年随住iPhone 4嘅发布，手游进入‌快速爆发期并且直到今日成为‌游戏市场最赚钱嘅细分领域。而家，仲有好多新嘅游戏平台正喺度逐渐进入大众视野，如VR、AR、次世代主机、云游戏平台等等。而而家，游戏引擎能够改变嘅，已经从虚拟世界破圈到‌现实世界。

在中国，有将近90%嘅手游都系基于Unity嘅游戏引擎开发，Unity曾经将手游高不可攀嘅开发门槛降低到开箱即用嘅程度。而家，Unity都在试图将AI等新技术工具化、标准化，应用到游戏及更广阔嘅工业领域。

最近，Unity发布将计算机视觉同仿真技术相结合嘅Demo，展示‌人工智能同机器学习功能点样有效地训练机器人。呢啲新工具为机器人专家打开‌一扇大门，等佢哋可以在Unity构建嘅虚拟世界中安全、经济、快速地进行机器人应用嘅研究、测试同开发。

Unity人工智能同机器学习高级副总裁Danny Lange今日接受‌转载嘅专访，佢领导住公司在人工智能同机器学习领域嘅创新工作，致力于开发人工智能技术同仿真同游戏领域相结合嘅新应用。Danny正带领团队开发出诸多能帮助提升游戏画质、创新玩法、提高研发效率嘅AI工具，佢相信随住AI技术嘅发展，未嚟几年不仅会出现好多优秀嘅AR、VR游戏，而且人哋嘅生活同工作方式都会有所改变。

 以下是采访问答，经编辑后发布

转载：聊一聊AI点样帮助提升游戏画质？

Danny Lange：AI其实系基于数据嘅学习工具，我哋通过大量嘅数据嚟训练AI可以在场景、背景等方面做得更好。比如针对背景同场景，我哋可以拿几千张甚至几百万张嘅地貌或者地形嘅图像嚟训练AI，咁样AI就可以自动生成游戏中嘅宏大背景同场景。

转载：AI渲染可以点样帮助游戏开发提高效率、节省成本？

Danny Lange：而家游戏效果越嚟越逼真，世界都越嚟越宏大，这其中涉及到嘅美术元素比几年前嘅游戏要复杂嘅多，比如森林、海洋、草原、城市等，从2D变成‌3D，越嚟越逼真，越嚟越畀人以沉浸感。

转载：能否举一个例子？

Danny Lange：假设在游戏中我哋要放置一块木地板，通常以传统嘅方式我哋需要好多人力对木板进行绘制。比如设计师需要嚟人工绘制地板上面嘅纹理，虽然好琐碎，但若要睇起嚟真实定系要花好多时间。

而经过大量训练之后嘅AI，但系以做到自动生成地板材质，噉就减少‌好多人工时间，从而等宏大游戏场景嘅制作变得更加容易，同时游戏创作者哋都可以更加关注于创意同玩法，而唔系将时间同精力花在呢啲琐碎嘅工作上。

转载：AI是一种相对嚟讲比较新嘅技术，您同您嘅团队有没有就AI工具标准化做一啲工作？

Danny Lange：在AI工具方面，我哋确实做‌好多标准化嘅努力。AI可以帮人哋做到好多事，不管是游戏都好，工业领域都好，但因为这是一个相对新兴嘅领域，要理解AI能做乜嘢唔可以做乜嘢，以及点样将AI融入到现有嘅传统工作流入面面，等佢真正产生作用，这是我哋需要不断去跟用户普及嘅。

我哋已经推出‌一啲标准化嘅AI工具，比如机器学习ML-Agents工具包 – 等你训练代理机器人学会同真人对抗，其玩游戏嘅水平可以比任何真人都厉害。仲有ArtEngine – 能利用AI辅助功能将手机拍摄嘅照片生成立体嘅艺术纹理，将原嚟要几日完成嘅材质绘制缩短到几个钟头。

转载：AI工具标准化嘅挑战嚟自于边入面？

在我哋推广呢啲AI工具标准化嘅过程度，最大嘅挑战就是确保用户理解呢啲工具应该应用在边啲场合，点样使用才能发挥效果，超出‌呢啲特定嘅领域佢嘅有效性同效率会大打折扣。要克服呢个挑战，我哋就要做大量嘅技术科普工作，比如Demo嘅制作，教大家新技术嘅应用方式，跟客户一齐研究具体嘅应用场景等等。

仲有最新啱啱发布嘅呢个机器人开发工具，用AI嚟训练机器臂预测并自动拾起出现嘅小方块。呢啲都系AI技术能做到嘅，但应用嘅领域各不相同。

转载：在玩法同互动方面，AI能做边啲事？

Danny Lange：我谂从两个方面嚟讲一下AI同游戏玩法之间嘅关系。首先，AI有非常高嘅效率，喺寻找游戏中嘅问题、捷径或者bug方面有非常高嘅效率。通过训练，AI可以在玩游戏方面做得非常好，比人类都玩得更好，佢可以发现人类玩家难以发现嘅捷径，揾到人类玩家难以揾到嘅游戏中存在嘅问题。呢啲问题可能是一啲作弊嘅途径，我哋通过用AI嚟测试，提前将呢啲作弊途径修复掉。咁样我哋可以等成个游戏变得更好，体验都变得更好。

另外我谂说嘅系AI永远不知道疲倦，我哋可以等AI在短时间内玩游戏几百万次，咁样我哋可以获得大量嘅统计数据，我哋就知道游戏嘅对抗或者竞争程度到底点样样，游戏中嘅挑战设置是唔系合适，我哋需要确保游戏中每一个关卡都比前一个关卡稍微难一点，如果难度接近会索然无味，如果难度突然大幅提升，人类玩家可能直接放弃游戏。通过咁样嘅方式，我哋可以确保成个游戏体验是非常棒嘅，玩法都是达到最理想嘅状态。

转载：在中国，有一啲公司是正喺度试图建设通用人工智能平台，您认为通用AI可行吗？

Danny Lange：同时覆盖好多不同嘅领域是非常困难嘅，不同嘅AI应用场景区别太大嘎啦。

转载：比如在您所从事嘅游戏同机器人领域，AI应用嘅区别系点样嘅？

Danny Lange：其实游戏世界同工业世界嘅需求有好多相似之处，都可以用AI嚟做好多之前不可能做到嘅事。喺游戏领域我哋可以等角色跳得更高、跑得更快，对于物理规律嘅考虑不需要那么严苛，但系以充分释放人哋嘅想象力。但是在工业领域我哋要考虑嘅系点样尽可能地模拟现实世界中嘅物理现象比如说受力、光照、行为等，最重要嘅系精准。 

转载：您之前提到‌图像生成技术，但系以详细讲讲佢在训练人工智能时嘅应用吗？ 

Danny Lange：将图像生成用于机器学习，其应用场景无限广泛。举个例子，我哋可以通过图像生成技术嚟快速获取大量打标记嘅图像，都就是合成数据，嚟高效地训练计算机视觉系统——如果利用人工收集呢啲数据可能要几十年甚至更耐嘅时间。咁样用合成数据训练出嚟嘅人工智能可以应用在好多场景。这包括仓储同物流嘅机器自动化，训练分拣机器臂自动识别大小、外形、重量完全不同嘅包裹并进行复杂操作。

再举个例子，就是无人收银零售亭，经过训练嘅机器人可以畀客户提供定制化嘅服务，比如制作一杯拿铁咖啡，或者精确识别商品之间嘅细微差别——因为好多杂货产品都好相似，若要精准区分，利用大量嘅合成数据嚟训练人工智能是最佳选择。

转载：Unity在游戏行业得到‌非常高嘅认可，当您尝试将技术应用在新领域嘅时候，需要注意些乜嘢？

Danny Lange：在Unity咁样嘅商业游戏引擎出而家市场上之前，没有一个通用嘅游戏开发工具，各家在做各家不同嘅嘢，复用性差而且工具都好不好用。Unity嘅出现帮开发者哋解决‌呢个痛点，大幅提升‌效率，节省出嚟人力可以专注在创意。

选择机器人领域都是呢个逻辑。我哋最初做‌一啲调查，睇有边啲领域有住当时游戏领域相似嘅状况，就是工具不统一、大量人力工作效率低、市场上仲未有一个商用嘅通用嘅创作工具，噉就是机器人领域。我哋希望通过Unity提供嘅技术同工具改善咁样嘅状况，为呢啲领域嘅创作者都带嚟好用嘅工具，等佢哋可以更加解放人力去做更多嘅事。

转载：您点样睇待AR、VR技术在游戏中嘅应用？

Danny Lange：AR、VR硬件在过去几年时间中一直在改善，但我哋而家仍然面临住一啲挑战，如果在游戏机或者手机上玩游戏，成个游戏就是家阵时体验嘅一切，成个环境是一种受限制嘅环境，而使用AR、VR做嘅游戏体验会大有不同，呢啲环境可能是客厅，都可能是外面大街上嘅环境，我哋通过咁样嘅AR、VR嘅技术为每一位玩家创造独特嘅体验，游戏嘅趣味性更强，喺未嚟我期待睇到更多嘅AR、VR嘅游戏出现。

转载：但是目前咁样嘅游戏仲唔系非常成功，点解？

Danny Lange：因为AI仲无办法好好地处理真实世界中嘅复杂环境。

比如在AR、VR游戏中有一个场景是需要同某啲动物比如说宠物产生互动嘅，这时候有非常多嘅因素，成个场景嘅灵活度是非常高嘅，家阵时嘅AI技术仲不足以处理咁样复杂或者是灵活嘅环境。

转载：距离成熟嘅AR、VR游戏出现仲系要要几耐？

Danny Lange：在未嚟几年时间中我觉得咁样嘅问题会逐步得到解决，会出现好多优秀嘅AR、VR嘅游戏。