隨著AlphaStar AI在《星際爭(zhēng)霸2》中擊敗99.8%的人類玩家，和此前圍棋領(lǐng)域大放異彩的AlphaGo，谷歌已經(jīng)開(kāi)始思考機(jī)器學(xué)習(xí)在游戲領(lǐng)域的進(jìn)一步運(yùn)用。

谷歌Stadia團(tuán)隊(duì)搜索和開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)意負(fù)責(zé)人Erin Hoffman-John在接受英國(guó)MCVUK雜志采訪時(shí)提到，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，即便小規(guī)模的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)也能做出類似《魔獸世界》體量的游戲。

Erin認(rèn)為在體量龐大的開(kāi)發(fā)項(xiàng)目中，內(nèi)容創(chuàng)意工作會(huì)消耗大概70%的資金，但作家和藝術(shù)家們繁重工作的本質(zhì)其實(shí)有時(shí)比較重復(fù)的。如果機(jī)器學(xué)習(xí)能夠以一組參考材料為藍(lán)本，不斷自動(dòng)產(chǎn)出新的內(nèi)容，相關(guān)工作的負(fù)擔(dān)就會(huì)減少許多。

Erin還提到谷歌Chimera項(xiàng)目則旨在幫助游戲更好地進(jìn)行平衡，如果機(jī)器能夠在熟悉規(guī)則的情況下短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行上百萬(wàn)次的游戲，那么平衡性的優(yōu)化工作也將變得十分高效。