谷歌探索机器学习的进一步运用 小团队也能做出《魔兽世界》 - TGBUS - 电玩巴士

随着AlphaStar AI在《星际争霸2》中击败99.8%的人类玩家，和此前围棋领域大放异彩的AlphaGo，谷歌已经开始思考机器学习在游戏领域的进一步运用。

谷歌Stadia团队搜索和开发团队的创意负责人Erin Hoffman-John在接受英国MCVUK杂志采访时提到，通过机器学习，即便小规模的开发团队也能做出类似《魔兽世界》体量的游戏。

Erin认为在体量庞大的开发项目中，内容创意工作会消耗大概70%的资金，但作家和艺术家们繁重工作的本质其实有时比较重复的。如果机器学习能够以一组参考材料为蓝本，不断自动产出新的内容，相关工作的负担就会减少许多。

Erin还提到谷歌Chimera项目则旨在帮助游戏更好地进行平衡，如果机器能够在熟悉规则的情况下短时间内进行上百万次的游戏，那么平衡性的优化工作也将变得十分高效。