20个游戏开发必备AI工具

人工智能 (AI) 正在改变游戏开发行业，使开发人员能够创造更具沉浸感和互动性的游戏体验。AI 工具对于增强用户体验、简化开发流程和优化游戏设计至关重要。在本综合指南中，我们将深入探讨 AI 工具是什么、它们对游戏开发者的重要性，并探索正在彻底改变游戏开发的 20 大 AI 工具。

什么是 AI 工具？为什么它们对游戏开发者很重要？

AI 工具包括一系列旨在实现人工智能技术的软件和框架，例如机器学习、神经网络、自然语言处理和计算机视觉。这些工具可以自动执行复杂任务、分析大量数据并从模式中学习以做出明智的决策。

对于游戏开发者来说，AI 工具至关重要，因为它们：

• 增强游戏 AI：创建更逼真、适应性更强的非玩家角色 (NPC)，可以实时响应玩家的动作。
• 提高玩家参与度：根据玩家行为和偏好个性化游戏体验。
• 简化开发：自动执行重复且耗时的任务，让开发者专注于创造力和创新。
• 优化游戏设计：提供对玩家行为和游戏性能的洞察，实现数据驱动的决策以增强游戏体验。
• 降低开发成本：提高效率并减少开发高质量游戏所需的时间和资源。

1、Unity ML-Agents

Unity ML-Agents 是一个开源工具包，允许游戏开发者在游戏中利用强化学习和模仿学习。开发者可以训练代理在游戏环境中执行复杂的任务。例如，NPC（非玩家角色）可以学习导航具有挑战性的地形，动态响应玩家动作，或优化游戏策略，使游戏体验更加逼真和具有挑战性。

2、虚幻引擎 AI

虚幻引擎提供了一套强大的 AI 工具，包括用于定义复杂决策过程的行为树、用于空间感知的环境查询系统以及用于模拟视觉和听觉等感官的 AI 感知系统。这些工具对于创建可信的 NPC 至关重要，这些 NPC 可以以有意义的方式与玩家互动，从而为游戏世界带来更具沉浸感的效果。

3、IBM Watson

IBM Watson 提供强大的自然语言处理 (NLP) 功能，可以集成到游戏中以创建高级对话系统和聊天机器人。Watson 可以理解和生成类似人类的文本，从而实现玩家和 NPC 之间的逼真对话。这可以用于交互式讲故事，玩家的选择会影响叙事，从而创造更加个性化的游戏体验。

4、Google DeepMind

Google DeepMind 的深度强化学习算法可用于开发高度自适应和智能的游戏角色。例如，这些算法可以让 NPC 从玩家行为中学习，实时调整策略，并提供更具挑战性的游戏体验。这种适应性使游戏更具吸引力，更不可预测。

5、NVIDIA DLSS

NVIDIA DLSS（深度学习超级采样）利用 AI 增强图形渲染，通过使用神经网络实时升级低分辨率图像。这使游戏能够在降低 GPU 计算负载的同时保持高视觉质量，从而实现更流畅的性能和更好的图形，而不会影响帧速率。

6、GameSparks

GameSparks 是 Amazon Web Services 的一部分，提供基于云的后端服务，具有 AI 驱动的分析功能，可帮助开发人员了解玩家行为、优化游戏机制并个性化玩家体验。通过分析玩家与游戏互动的数据，开发人员可以做出明智的决策，以改善游戏玩法并提高玩家留存率。

7、TensorFlow

TensorFlow 是 Google 的开源机器学习框架，广泛应用于游戏开发，用于程序内容生成、玩家行为预测和实时决策过程等任务。 TensorFlow 的灵活性使开发人员能够构建自定义 AI 模型，从而增强游戏开发的各个方面，从自动执行重复任务到创建复杂的游戏内系统。

8、Inworld AI 的聊天机器人

Inworld AI 专门使用先进的 NLP 和机器学习技术创建逼真的游戏内角色。他们的聊天机器人可以与玩家进行逼真的对话，根据玩家的输入做出情境响应，并适应游戏不断变化的叙事。这增加了故事情节的深度，增强了玩家的沉浸感。

9、OpenAI 的 GPT

OpenAI 的 GPT 模型（包括最新的 GPT-4）可以生成听起来自然的对话、创建故事情节并在游戏中提供动态响应。这使得与 NPC 的互动更加可信和引人入胜，因为 AI 可以根据玩家的动作和决定调整对话，从而带来更具互动性和个性化的体验。

10、Cognition IP

Cognition IP 为游戏开发中的知识产权管理提供 AI 驱动的工具。这些工具可帮助开发人员了解专利格局，确保他们的创新受到保护并降低侵权风险。通过自动搜索和分析专利，开发人员可以更加专注于游戏设计的创意方面。

11、Modl.ai

Modl.ai 提供 AI 驱动的测试工具，可自动化游戏开发中的质量保证流程。他们的机器人可以模拟玩家行为、识别错误并提出改进建议，从而显著减少开发时间和成本。自动化测试可确保游戏在发布前经过彻底审查，从而带来更高质量、更精致的产品。

12、Axonify

Axonify 的人工智能学习平台可用于培训游戏开发者和设计师，确保他们及时了解最新的行业趋势和技术。通过提供个性化的学习体验，Axonify 有助于保持游戏开发的高质量标准并促进持续的专业成长。

13、Play.ai

Play.ai 为游戏开发者提供人工智能驱动的分析和见解。他们的工具有助于了解玩家偏好、优化游戏设计并通过个性化体验提高玩家留存率。通过分析游戏内数据，开发者可以定制内容以更好地满足玩家期望并增强整体参与度。

14、GameSim

GameSim 提供人工智能驱动的程序化内容生成工具，帮助开发者快速创建广阔而多样的游戏世界。这包括地形生成、物体放置和关卡设计，增强了游戏环境的丰富性和多样性。程序生成可确保每个玩家的体验都是独一无二的，从而为游戏增加了重玩价值。

15、IBM Watson Tone Analyzer

IBM Watson Tone Analyzer 可用于分析玩家反馈和游戏内聊天中的情绪和情感。这有助于开发人员了解玩家的满意度和需要改进的领域，从而实现更好的游戏设计和用户体验。通过解决玩家的顾虑和偏好，开发人员可以创建更具吸引力和乐趣的游戏。

16、Artomatix

Artomatix 现在是 Unity 的一部分，它使用 AI 自动创建高质量的游戏资产。他们的工具可以生成纹理、模型和动画，大大加快了资产创建过程并降低了开发成本。自动资产生成使艺术家可以专注于创意方面，从而提高游戏的整体质量。

17、AI Dungeon

Latitude 的 AI Dungeon 是一款基于文本的冒险游戏，它使用 GPT-3 生成无尽的动态故事情节。该工具展示了 AI 在创建交互式叙述和个性化游戏体验方面的潜力。玩家可以参与不断发展的故事，由他们的选择和行动驱动。

18、Keras

Keras 是一个开源软件库，为神经网络提供 Python 接口。它的易用性和灵活性使其成为游戏开发中开发 AI 模型的热门选择，尤其是对于图像识别、行为预测和程序内容生成等任务。

19、AI 驱动的反作弊系统

AI 驱动的反作弊系统使用机器学习算法来检测和防止在线游戏中的作弊行为。这些系统分析玩家行为并识别异常，确保公平竞争的游戏环境。通过在多人游戏中保持完整性，开发者可以为所有玩家提供更好的体验。

20、Promethean AI

Promethean AI 通过自动放置对象和资产来协助创建游戏环境。使用 AI，它可以帮助设计师快速高效地构建复杂场景，从而在关卡设计中发挥更多创造力和实验性。此工具简化了开发过程并提高了游戏环境的视觉质量。

原文链接：TOP 20: THE BEST AI TOOLS IN GAME DEVELOPMENT

汇智网翻译整理，转载请标明出处