专访Unity AI与机器学习副总裁Danny Lange

了解Unity 机器学习技术与游戏产业相结合的优势、其他领域的应用以及未来的发展。

一直以来，Unity都在致力于降低机器学习的门槛，并将该技术应用到游戏开发中，以使开发流程变得更加简单。而Unity ML-Agents作为Unity基于机器学习的产品，是开源的AI工具包，它能帮助开发者和研究人员在真实且复杂的环境中训练机器代理。

在日前的Unite Beijing 2018大会上，Unity AI与机器学习副总裁Danny Lange分享了Unity在机器学习领域的全新进展和相关应用。分享结束后，我们对Danny Lange进行了专访，对Unity 机器学习技术与游戏产业相结合的优势、其他领域的应用以及未来的发展进行了深入的了解。

机器学习与游戏产业相结合的优势

多年来深耕机器学习领域，Danny Lange对机器学习很有信心，他认为机器学习能够给人类的生活带来颠覆性变化。此前Danny Lange曾在不同领域尝试融合机器学习，而现在他进入了游戏产业，加入了Unity。

“我们现在的做法是，直接把这些普通人接受起来很困难的算法，做成所有开发者都能够使用的算法。”Danny Lange如是说。

也就是说，Danny希望能够降低机器学习的使用门槛，并基于Unity庞大的开发者基数，让更多的游戏开发者能够运用AI来开发游戏。

Danny Lange表示，机器学习应用在游戏开发上的优势之一就是能够帮助开发者创建NPC。我们都知道，游戏中NPC的语言和行为都较为模式化。如果要创建一个看起来很智能的NPC，则需要更为优秀的算法进行支撑，而更好的算法也就意味着更高的成本。

“机器学习可以创建拥有多种行为的NPC。在经过机器学习的反复训练之后，PC能够学习人类的很多行为，这会让机器与人类的交互更为自然。”Danny Lange说。利用机器学习创建NPC，能够让NPC变得更智能，从而降低游戏开发的成本。

据Danny Lange称，除了创建NPC外，在一个完全不同的领域，也就是将机器学习应用在游戏发布前的测试上，利用Unity的机器学习产品Unity ML-Agent可以代替人类对游戏进行测试，以帮助开发者了解游戏是否能够顺利进行，在提高效率的同时降低测试所需要的成本。

机器学习的具体应用

基于Unity，机器学习很明显能够给游戏带来很多好处，最显而易见的就是能够提高游戏性。Danny Lange 说：“游戏AI，其核心就是带来乐趣。因此，AI能够为优化玩家的乐趣而进行学习。对于玩家来说，就是会有更多个性化和定制化的东西在游戏中出现。”

“就像我们在强化学习（Reinforcement Learning）中看到的那样，如果你操作正确，ML-Agent就可以更有策略地学习。也就是说，它不会立即干掉玩家，而是诱敌深入。玩家会感觉马上就能干掉它了，然而最后中计了，但玩家却觉得游戏非常好玩。”

目前，Unity的机器学习技术主要应用在游戏领域，但是根据Danny Lange的描述，还有很多领域能够运用机器学习技术。

“对于机器学习来说，自动驾驶是一个很有前景的领域。在应用机器学习技术后，人们可以不再需要像实际开车那样在真实的路上驾驶，因为那样有可能会导致各种问题。人们只要在虚拟空间进行模拟就可以了。”

“另外一个领域，如果你是学生，或是从事研究工作，你也可以将机器学习的算法应用到研究与教学之中。目前在美国的大学里面，我们的机器学习的工具已经非常非常流行，他们在大学里面会利用我们这套工具作为机器学习教学的案例。”

“从建筑设计的角度来讲，你也可以应用机器学习。比如说设计通道的时候，利用机器学习使针对通道人流量的设计更加合理化。又比如说这幢楼可能会让人迷路，但是在设计的时候用机器学习的方式去模拟，人从哪里进，到哪里去，选择什么样的路径之类的。通过机器学习让路径的设计更加方便、合理。”

Unity未来在机器学习方面的发展方向

如果说工业时代的历史意义是解放了生产力，那么我们现在的时代应该算是人工智能时代，利用计算机AI技术来辅助我们完成更多人类自身难以完成的事情。从Siri到AlphaGo，智能家居、智慧医疗、以及自动驾驶等等，人工智能已经开始影响我们社会生活的各个方面。

而机器学习是从人工智能中产生的一个重要学科分支，是实现智能化的关键。抓住机器学习的发展，就能紧跟着人工智能发展的浪潮，所以如何在未来更好的利用机器学习至关重要。

谈到这一点，Danny Lange说：“实际上，在美国，像亚马逊、谷歌、苹果这些公司已经在大量的使用机器学习来替代传统的软件、代码。而Unity是希望通过我们的平台，可以把机器学习介绍给更多的开发者，让他们来使用机器学习。”