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下一代游戏开发效率会继续降低吗?

北朝鲜外包都比AI要靠谱个1000倍左右

指望AI...真TM业余水平。


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原帖由 @mushroom  于 2019-9-11 10:10 发表
北朝鲜外包都比AI要靠谱个1000倍左右

指望AI...真TM业余水平。
北朝鲜人类的创造力还比不上ai吧



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原帖由 卖哥 于 2019-9-11 10:12 发表
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北朝鲜人类的创造力还比不上ai吧
没见过吧,所以说业余啊


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原帖由 @mushroom  于 2019-9-11 10:13 发表
没见过吧,所以说业余啊
反正超越善恶2就要用ai填充主城以外的场景,可以比之前蒙特利尔实习生。
而且不用担心做的游戏里因为有隋炀帝这种对朝鲜来说的战犯而闹事。

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能自动生成的内容还有机会高速量产,但这和AI毫无关系。
任何需要跑量的人工劳动都无法用AI代替,至少在下一个5年的周期内。

3A游戏内容的产出效率其实受限于管理复杂度,管理能力决定了规模上限,超过这个上限加人不能增加有效产出。
某些技术或工具带来工作流的革新可以提高这个上限,但往往有一定的局限性,也没有持续提升的效果。
开发模式,管理模式的进步就要看具体例子了。

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原帖由 @卖哥  于 2019-9-11 10:01 发表
不是靠人喂大量样板,而是任由ai提供大量简单的约束条件下的生成,然后筛选较符合期望的作为反馈,再生成第二批再评价筛选,如此迭代。
就算这样也没用啊,那谁去筛选好的设计?总不能靠程序来判断这个游戏好不好玩吧?

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原帖由 @jzhl  于 2019-9-11 10:32 发表
就算这样也没用啊,那谁去筛选好的设计?总不能靠程序来判断这个游戏好不好玩吧?
谁来评新员工试水作品呢?
并没有比蒙特利尔实习生麻烦多少呀,而且不用一个个教,会了一个顶无数个。

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原帖由 @卖哥  于 2019-9-11 10:34 发表
谁来评新员工试水作品呢?
并没有比蒙特利尔实习生麻烦多少呀,而且不用一个个教,会了一个顶无数个。
关卡设计哪有那么简单,比如领导要求关卡设计要表现出主角的孤独感和用隐喻的手法表现这个场景之前发生的事,人很简单,看看故事背景,看看手里的素材就可以设计出基本符合要求的关卡,ai?它怎么理解故事背景?

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原帖由 @jzhl  于 2019-9-11 11:14 发表
关卡设计哪有那么简单,比如领导要求关卡设计要表现出主角的孤独感和用隐喻的手法表现这个场景之前发生的事,人很简单,看看故事背景,看看手里的素材就可以设计出基本符合要求的关卡,ai?它怎么理解故事背景?
ai不会一蹴而就,你要的要求现在也不是交给量产班组完成的。

不过长期来看,ai做到这个毫无难度,他不需要理解,只需要知道有类似归纳性的东西评分高。

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现在ai应用正是应该用来解决“通马桶”的问题
对于开放式游戏来说,主线任务、支线任务、重复任务是必然的发展结果,并不是说ai不介入就不会有重复任务的出现,重复任务是玩家需求才出现的,其实本身属于额外增加的要素
辐射4被喷主要也不是因为重复任务本身存在与否的问题,而是主线任务、支线任务不行而且缺乏,这时重复任务才显得不自然
ai介入可以解放人手,让人力集中到更需要的地方,同时可以让重复任务更多变(人力让重复任务多变属于不效率的做法),甚至匹配到战斗设计(比如根据地形生成不同敌人种类、分布等)、更合理奖励之类的操作都是有可能的,对重复任务来说绝对是好事而不是坏事
如果现在真有公司在用ai搞主线任务或支线任务,我觉得这绝对是过急了,是在作死

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卖哥搞得已经玩过超越善恶2一样了。。。。

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关卡设计不说了,只说野外地形
老滚3开始就在弄半自动生成工具了
之所以是半自动而不是全自动,是因为这种工具本质上和PS的印章工具差不多,需要人为稍微干涉一下,但效率也不差了

另外就是全自动设计,至少就野外部分而言,想做好理论上也不是没可能,只不过游戏界目前没有这个级别的工具,以后可能会有
这方面最好的参考是影视圈,比如维塔,2005版金刚那个随机生成纽约街区的库程序,比GTA5还要先进很多
当然这个自动生成背后的真相是,库本身需要大量的手工干涉,然后才能一了百了
虽然那时候神经网络还不是很发达,他们用的是手工统计楼房特征而不是机器学习的方式

辐射4的地牢本身都是经过手工设计的,只是剧情任务本身因为赶工经常变成随机的而已,两码事

[ 本帖最后由 Nemo_theCaptain 于 2019-9-11 12:31 编辑 ]

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下一代我们只需要告诉ai我们要玩一个最真实体验的吃鸡游戏

然后我们就被ai扔进了竞技场

到死之前我们一直以为自己在打游戏

[ 本帖最后由 萝卜 于 2019-9-11 13:02 编辑 ]

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我只希望以后能够不写代码就开发游戏

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原帖由 jzhl 于 2019-9-11 09:26 发表
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我感觉用ai来设计游戏不太靠谱,因为你要喂大量的好的设计和不好的设计给ai程序训练,它才能做出好的设计。但游戏的玩法一但变了,你之前好的设计可能就不是好的设计了,你又要重新 ...
判断好坏的能力也是可以训练的

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