现在线上多人游戏普及，对于游戏设计的要求也越来越高
Google研究人员开发了一款称为Chimera的纸牌游戏，并在开发过程仰赖机器学习，研究人员刻意让Chimera纸牌游戏拥有较大的状态空间，使得游戏开发人员难以用传统的方式，来手刻人工智能代理游玩游戏。
由于较大的状态空间，以及不完整的资讯，使得Chimera对机器学习来说较困难，研究人员受到AlphaGo等游戏代理的启发，在训练中使用卷积神经网络，并在创建初始模型之后，让人工智能与自己对战，并且反复收集游戏资料，再用于训练新的代理，每次迭代都会让训练资料的品质提高，代理游玩游戏的能力也会增加。
这样的方法可以在短时间，收集比真实玩家多数百万次的游戏资料，研究人员透过分析游戏结果，发现两玩家手牌间的不平衡，研究人员提到，由于Chimera游戏的核心是希望玩家手上的奇美拉，可以不断进化，进化次数越多的玩家，获胜机率也就越高，但他们发现游戏平均的进化次数没有达到预期，反而是游戏中的暴龙，压倒性地成为获胜关键，只要最终成为暴龙就能获胜，甚至可以忽略游戏惩罚。
另外，游戏中的两牌组，分别是Evasion Link Gen牌组可增加进化合成兽的能力，而Damage-Heal牌组则可在治疗的同时，造成些许的伤害，在游戏设计时，他们原本预计这两牌组具有相同的强度，但是实际上，Evasion Link Gen牌组在与Damage-Heal牌组对战时，获胜机率为60％。
根据这些发现，游戏设计人员微调了游戏，除了降低Evasion Link Gen牌组的加成，并且对暴龙加入额外的冷却时间，经人工智能自我对战后，游戏发展往更理想的方向前进，每场游戏的进化次数增加，暴龙的能力也被削弱。
但经过调整之后，各牌组的胜率仍然没有改变，还是维持在60：40，研究人员增加了两玩家的初始生命值，以及治疗法术可以补充的生命值，使得游戏时间更长，让玩家可以发展更多样化的策略，并且缩小最强与最弱生物间的差距，最终使得两牌组的胜率都接近50％。
测试雏形游戏不平衡的状态，通常都需要数个月的游戏测试，但是透过这种方法，游戏设计人员可以发现潜在的不平衡状态，并且在数天内迅速进行调整，以修复不平衡的状态。
另外，研究人员还提到，现在神经网络已经可以快速地达到与人类相似水准的程度，因此不只能可以用来指引新玩家，还能用来发现意料之外的策略，使得游戏开发有更多可能性。
https://www.ithome.com.tw/news/143394

冷却是干嘛 锁干脸喔

所以AlphaStar放弃了喔？

这就是我想听到的AI应用，协助开发商调整平衡

记得不知道是哪款游戏有个例子游戏设定他里面的东西攻击力都会与那角色的胜率成反比虽然那完全称不上AI，不过至少是个前例

200年最需要这种东西了...

但或许真的投入了以后玩家反而还会不满意 因为真正绝对的平衡不好玩 竞技游戏玩家还是会希望挖掘到op套路的

听起来就很不好玩。

真正的平衡不好玩(X)我无法制造禁赢我环境的话不好玩(O)啊那些人本来就不是来玩游戏的啊

抓毒瘤

酷