来源：新智元

近年来，多人在线游戏越来越流行，全世界有数百万玩家。随着这种游戏的大规模流行，玩家对游戏设计者的要求也越来越高，玩家都喜欢精心设计的游戏，毕竟，只用一个策略就能击败所有人的游戏也没什么意思。为了设计出积极的游戏体验，游戏设计师通常会反复调整游戏:

  1. 通过测试玩家的数千次测试进行压力测试；
  2. 整合反馈并重新设计游戏；
  3. 重复步骤1和步骤2，直到玩家和游戏开发者都满意为止。

但是这个过程不仅费时，而且并不总是完美，游戏越复杂，细微的缺陷越容易被漏掉。

游戏角色越多，并且相互关联的技能也很多的时候，就越难达到平衡。

Google AI提出了一种利用机器学习(ML)来调整游戏达到平衡的方法，通过把模型训练成游戏测试玩家，并在数字纸牌游戏原型 Chimera 上演示，我们之前已经展示了该原型作为 ML生成艺术的试验平台。

通过使用训练有素的代理程序运行数以百万计的模拟来收集数据，这种基于ML的游戏测试方法使游戏设计者能够更有效地设计更有趣、更平衡、更符合最初想法的游戏效果。

更多详情可以戳原文。

参考链接：https://ai.googleblog.com

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