GDC上看VR先少谈点人工智能好吗

“那么，深度学习究竟如何应用在游戏上呢？”——在2017 GDC的一个深度学习小讲座上，一位戴黑框眼镜的听众待主讲人话音刚落便迫不及待地。如此没逼格、直白得近乎在钓鱼的问题自然是引得众人一阵狂笑。可惜演讲者显然对此准备不足，只能笼统地打了两圈太极。视角再度转回台下观众，他们的脸上大多都写着各国语言的失望……没错，其实即便嘴上不说，大家也都差不多是带着同样的问题来参会的。

2017年初，当（低端硬件）市场骤然降温时，众投资人和分析师们便试图说服大家：既然“VR元年”已过，那么今年的关注点就应该自然而然地转移到人工智能技术上。这种热点切换理论究竟有没有道理？人工智能对游戏产业是否存在立竿见影的决定性作用？通过本届游戏开发者大会（Game Developers Conference， GDC），很多人已经找到了自己的答案。

1． GDC，集大成

1．1 目标，旧金山！

太平洋时间2月27日清晨，一年一度的GDC展会如期在美国旧金山的Moscone 会展中心召开。在这场云集了全球游戏产业开发商的盛会上，人们带着成就心得，带着疑虑遐想，于三个会场、数十个礼堂以及上百个展台内热切地握手、交流、磋商、签协议……

Moscone会展中心的西区

不过GDC并不同于普通的展会，其最重要的议程并不是厂商摆摊子让人买票进来逛，而是数百场专业的峰会讲座。在官方站、参展手册上和大堂内，都能找到这些令人眼花缭乱的开课信息。它们时间相互冲突，领域五花八门——或讨论编程、引擎，或关注音频、策划，或研究、端游，或点拨社区、营销，授课者亦无不是有丰富经验的资深从业人员。要说人们参加GDC最大的遗憾，大抵都是分身乏术，无法同时兼顾多门感兴趣的课程了吧。

GDC的周一“课程表”。注意每个时间段（紫色标题分割）均提供了大量互斥的课程

1．2 AI在哪里？

本届GDC的峰会照旧提供了“AI Summit”。不过，这可和当今炙手可热（贬义词无误）的AI，即以深度学习为代表的机器学习技术不是一回事。我们不妨来看几个演讲的题目：

AI Arborist： Proper Cultivation and Care for Your Behavior Trees（AI树艺家：给予你亲爱的行为树以恰当的栽培和关爱）

Beyond Framerate： Taming Your Timeslice Through Asynchrony（帧率之外的故事：如何用异步方式 时间片）

Behavior is Brittle： Testing Game AI（行为无法承受之轻：游戏AI测试）

Bring Hell to Life： AI and Full Body Animation in DOOM（人间炼狱：《毁灭战士》中的AI和全身动画）

看起来，这里所谈论的“AI”更倾向于传统游戏设计和开发流程中所涉及的自动行为与刺激反馈系统。在认真听了数个AI峰会讲座后，我最终还是未能从中嗅到一丝机器学习的气息……

尽管顶着“AI”名号的讲座却没当今语境中的人工智能，但GDC官方所筹办的课程也并非完全没照顾前沿内容。有一堂名为“Math for Game Programmers”的系列讲座，在一个会厅里从早上到晚，并涵盖了这么一些议题：

Noise－Based RNG（基于噪声的随机数生成器）

Dark Secrets of the RNG（随机数生成器暗藏玄机）

Predicting Projectiles（预测抛体）

Ranking Systems： Elo， TrueSkill and Your Own（三套排名匹配算法：Elo、TrueSkill以及Your Own）

The Math of Deep Learning（深度学习之数学）

Harmonic Functions and Mean－Value（谐波函数与均值）

注意到没，在这堆让不少人看名字就不太想去的讲座中，堂而皇之地安排了一门深度学习之数学基础三十分钟速成班。不愧是游戏业集大成的顶级盛会！而那堂课也毫无悬念地提前二十分钟就排起了大长队：队列延伸出走廊，在大堂里摆出不知哪种写法的“回”字来。络绎不绝加入队尾的人们也交头接耳不断：

－“这是深度学习那堂课的队列吗？”

－“Holy shit！”

－“大家为啥都来听这个啊？”

－“这么多人排队，姑且进去瞧瞧吧……”

“The Math of Deep Learning”小讲座

a）主讲人Alex Champandard；b） 深度学习与神经络之关系图；

c） 深度络中的局部极值依然具有效力；d） 不同优化算法的收敛速度比较。

0分钟的小讲座在攒动的人头和高举着拍照的中一晃而过。一言以蔽之，我可能上了一堂假的数学课。这门定位模糊的讲座全程没呈现出一个公式，也不涉及任何逻辑推导，但却直接抬出了不少凸优化的结论。试图速成的初心者难以跟上其节奏，懂模式识别的听众又找不到痛点。诚然，用短短半小时来介绍“深度学习之数学”这样的命题完全不切实际，但蜂拥而至的GDC听众与本文导语所描绘的答疑环节，又毫无疑问地展示出了组织者的良苦用心：既然大家都对大红大紫的深度学习技术充满了殷切的期盼，那么2017年不开设个相关的官方议程的确有些说不过去——哪怕，稍有常识的人都会看出，将深度学习嫁接至游戏设计和开发的流程中还真是块有待开垦的疆域。

不过，用功的幸运掘金者总是有的。

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