在李世石和柯洁战败后，人类在棋类竞技场早已无以与AI决。很多人会说道，作为非职业棋类运动员，不在乎下不出的赢棋。想一想，要是以后打游戏也输掉没法AI了……这件事情早已再次发生了，且还在加快。

曾报导，2017年9月，Open AI的DotA 2游戏人工智能在1V1中打败了人类玩家。同年9月，全球仅次于的3D游戏引擎Unity宣告公布Unity Machine Learning Agents（ML-Agents），一款获取给游戏开发者的开源AI工具包。Unity这一开源工具包是Unity将机器学习应用于在游戏的成果，AI早已附能各行各业，那么在游戏行业，不会带给哪些有意思的成果？5月11-13日，Unite Beijing 2018在国家会议中心开会。

Unity AI与机器学习副总裁Danny Lange共享了ML-Agents的新进展，(公众号：)也回到了现场。ML-Agents助力游戏研发Lange讲解到，机器学习对于游戏研发来说很最重要，需要让游戏研发过程更为非常简单，让游戏显得更为有吸引力，开发者可以不必每一个方案都编程，游戏与玩家的对话变化可以让系统自己自学。

就像人从环境当中感官，并作出反应一样。ML-Agents可以以完全相同的方式来训练这些系统。

Lange给大家展示了一个Demo，未来主义的赛车游戏，Demo中左边是人类，然后右边是机器学习的Agent。一开始的时候，Agent弯道很差，更容易装车，但是它渐渐自学人类的操作者，大约25分钟的训练之后，你可以看见有可能还是有点不大位，但是会再行爆胎了。经过大大的训练，Agent能编程十分好的运动员。

那么，明确游戏场景中，可以有以下应用于：机器学习可以应用于在几个方面。第一个是创立NPC，有多种不道德的NPC， NPC早已自学了很多人类不道德，这不会让与人类的交互更加大自然。第二个是游戏本身。AI需要为优化玩家的体验展开自学，而不是为开发者的体验而展开优化。

对于玩家来说，不会有更加多个性化和自定义简化的东西。第三个是一个几乎有所不同的领域，就是我们用机器学习在游戏公布前测试游戏。

保证用于agent替换人类玩家展开游戏时，你需要理解游戏否能顺利进行。此外，在游戏中如果人类玩家数量很少，就可以用agent替换人类玩家。最后一个方面是match making。

用于机器学习可以将适合的玩家去找出来，给定在一起玩游戏。可以让机器学习系统理解如何优化游戏时间、为玩家筛选以及如何最大化利用游戏时间。

（由Unity创立的一个网球游戏RL/ML模拟训练环境示例）ML-Agents训练自动驾驶、机器人了解到，从两年多前，Unity就开始筹划转型，从一家显引擎提供商改向互联网+云电子货币服务。Danny Lange是Unity发力AI领域的背后推动者，在重新加入Unity之前，Lange曾兼任Uber机器学习负责人，在早之前，Lange还负责管理过亚马逊和微软公司的机器学习产品研发。除了游戏以外，ML-Agents在自动驾驶和机器人领域还有很多应用于场景。

Lange讲解到，自动驾驶是ML-Agents相当大的应用领域，因为这样就不必须像Uber那样在现实的路上驾驶员，用机器学习仿真就可以防止在现实道路测试带给的事故。另外一个领域是机器人，用增强型自学，你可以在虚拟环境去训练机器人，可以迅速地已完成几十万或者几百万次训练。

训练好的模型可以放在现实的机器人上面应用于。此外，ML-Agents也可以应用于在建筑设计中，比如要如何合理设计地下通道、人流，用机器学习的方式去仿真建筑内的路线图。

涉及文章：打造出AI训练基础平台！Unity发售Machine Learning AgentsUnity AI副总裁Danny Lange：如何用AI助推游戏行业？ | ACMMM 2017原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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