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为了追求一个更真实的游戏世界，我们还缺乏什么？( 八 )

也因如此 ， 你才清楚《超级马力欧》中的蘑菇人只会左右来回移动 ， 也知道《使命召唤》里的敌兵会因为你丢出的手雷主动从掩体里跑出来 。

哪怕是在《黑暗之魂》乃至是《只狼》这类高难度动作游戏中 ， 每一个BOSS也都有它们固定的出招表 ， 问题只是在于玩家需要花多少时间才能熟练应对 。

为了追求一个更真实的游戏世界，我们还缺乏什么？

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但深度学习算法的出现提出了一种可能性 ， 即我们希望让这些虚拟角色脱离脚本 ， 自己去领悟玩家的行为 ， 再得到一个不可预测的结果 。

换成是刚才所说的例子 ， 《超级马力欧》中蘑菇人可能会依照你的行动路线来调整走动规律；《使命召唤》里的敌兵保不准会和你一样 ， 懂得掩护射击和迂回包抄的战术 。

而《只狼》里BOSS ， 它在保留既有招式的同时 ， 可能也会基于你的攻击频次和手法 ， 不断改进自己的攻击组合 ， 也就不存在既定套路 。

在更成熟的深度学习算法帮助下 ， 这些假想并不完全是痴人说梦 。

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