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“玩懂”100万款游戏，Ludo AI要帮开发者设计游戏原型？

 3 years ago
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“玩懂”100万款游戏，Ludo AI要帮开发者设计游戏原型？

2021-03-29 • 游戏策划，程序开发

【GameLook专稿，转载请注明出处】

GameLook报道/随着技术的进步和工具的升级，游戏研发的门槛越来越低，有些技术公司甚至在尝试用AI处理简单机械化的游戏资源创作。不过，你可能想不到，机器学习甚至还能帮你完成游戏创意！

比如2021年初，JetPlay公司就推出了一个游戏创意平台Ludo AI，它号称可以从100万个游戏当中，帮开发者带来新的游戏概念，听起来是不是很不可思议？

但是，不要高兴的太早。Ludo并不能帮你做创意，它只不过是利用了庞大的数据库、机器学习和NLP技术，帮你寻找更合适的创意灵感。

不过，随着超休闲游戏的流行，人们对IAA游戏的需求与日俱增。然而，由于玩法简单、内容没有深度，这类游戏很难在头部维持很久，因此开发者需要不断有新创意出现，并且不断打造爆款，才能维持成功。

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那么，看似神秘的Ludo到底是什么？对于超休闲游戏来说，它究竟可以带来哪些帮助呢？

游戏创意加速器：Ludo AI用机器学习拆解、融合创意

为开发者提供游戏创意机器，是Ludo AI背后初创公司提出的美好愿景，据该公司表示，Ludo AI是全球首个真正用于概念和创意的AI平台，它旨在将游戏概念过程变得更简单，主要是通过让用户在其接近100万款游戏数据库里搜索关键词，以文字描述、图形和类似游戏对比的方式带来全新的游戏概念。

在拉丁语中，Ludo的意思是“玩”，它用OpenAI的机器学习（GPT-2）模型和NLP（自然语言处理）等技术帮助游戏策划，每次都可以带来一系列全新的游戏想法，该平台可以使用于任何规模的工作室。

JetPlay公司CEO Tom Pigott此前透露，该公司自己也有过游戏研发历史，曾做过VR游戏，最近还做了超休闲游戏。

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“人们常说‘需要是创新之母’，作为一个超休闲游戏工作室，我们处于竞争激烈的领域，经常需要有新游戏概念用来测试，尤其是这个品类，其中大多数的创意都无法通过数据测试。所以我们就在想，在这个全球工作室竞争激烈的领域，是否有机会做一个工具，加上机器学习技术的一些优势，能帮助我们对游戏概念进行分类呢？”

于是就有了Ludo AI的出现，不过，GameLook发现，该平台的游戏库里绝大多数都是超休闲游戏。Pigott对此解释称，这种现象主要因为超休闲游戏是市面上最多的产品类型。

那么，从使用角度来说，Ludo是怎么运作的呢？

Pigott表示，Ludo的模型训练库来自于800万个网页上的100多万款游戏，这可以让AI基本上理解每款游戏到底是什么、不同的游戏元素如何运用在游戏研发上，然后利用其中的关联性提出新的游戏想法。由于结果生成用到了随机样本，这就意味着开发者每次输入关键词，得到的结果都是不一样的，理论上来说，它可以给出的组合方式是无限的。

它可以基于用户提出的游戏品类或平台产出新游戏想法，输入关键词之后，机器学习就会基于NLP技术给出结果。如果你输入一句话或者一个短语，还能够自动补充游戏描述，根据用户给出的简短描述生成游戏玩法或功能，并且在现有游戏的基础上混合，得到独特的新游戏。

如果输入的结果更具体，它还可以根据游戏主题、功能或者玩法带来更细节的创意想法，甚至能帮你找到任何游戏的相似产品，通过搜索得到所有相关的游戏图像。

对于小团队或者独立开发者来说，不断想出新游戏想法是困难的。所以，这可以给你一个很优秀的工具，它可以通过“游戏风暴”的形式激发你的创意。比如，你可以从《Among Us》里学一些东西，然后还可以从榜单头部游戏加入两款完全不同的游戏功能，Ludo可以将这些创意全部混合起来。

Pigott说，“或许你可以从一个概念中得到新游戏的玩法机制，从另一个概念得到创意描述，在第三个概念里得到游戏相关图片，这样就可以创造一些有趣的东西，你可以将所有东西放到一个已经在做的创意当中，想让你的游戏与众不同，方法有很多种”。

他表示，游戏是大作驱动的行业，尤其是超休闲游戏领域。所以，即便你有一个进入了榜单头部的产品，通常也不会在那个位置保持很久。因此，你需要不断的想出新的游戏概念，而Ludo则可以为开发者带来大量的游戏创意。

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AI并非万能：独特的创意仍需要开发者自己去想

有了百万款游戏作为创意来源，是否意味着开发者就能轻松得到大作创意了呢？GameLook认为答案是否定的，无论是业内众多的机器学习还是本文谈到的Ludo，实际上都不具备真正的“思考能力”，尽管可以提供大量的灵感，但Ludo并不是万能的。

如果AI给出的结果足够好，则能够加速创意过程，放飞你的想象力，给创意工作一个不错的开始；如果质量不好，则可能带来的都是热门游戏的山寨版或者是让开发者误入歧途的低质量创意。

Pigott也表示，将所有结果组合在一起并不是最难的部分，Ludo的挑战是如何带来更具相关性的结果。“一旦有了数据，至于是10万、50万或者100万个游戏并不重要，最重要的是你要对这些游戏做什么。所以我们过去几年的时间都用在训练数据上，这就需要机器学习技术，所以你要排除不相关的词汇或者描述，这样用户每次输入得出的结果就更准确”。

而且他也多次强调，Ludo不会替代游戏创意人员，它最大的卖点并非取代人类，而是为了让游戏研发更简单提供工具。

“它绝对不会取代人类，坦白说我们认为它可以促进人们的工作。无论是单人开发者，还是在小团队做游戏创作者，你都可以用这个优秀的资源库，找到新的游戏创意。需要说明的是，这个工具并不会替你完成一款游戏的研发，你仍然需要自己研发游戏，但它可以让你的头脑风暴过程更快，我们觉得这给游戏研发增加了很大的价值”。

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还有一个值得担心的问题是，通过机器学习平台搜索现有游戏，还有可能让开发者看到的都是流行的玩法，最终有可能打造一个随大流玩法的山寨产品。Pigott对此表示，并不排除这种可能，想要做出独特的游戏，你要保持迭代，最终打造出创新的游戏。

不可否认，在游戏行业，想要找一个完全创新的游戏想法是很难的，有时候，就算你独立创作的游戏，也可能早已经有人在不同的时间做过类似游戏，这其实一点都不让人惊讶。

不过，Pigott认为，与大作有相似之处并不完全式缺点，甚至还能帮你的游戏更快速被很多玩家看到。比如很多游戏评论者实提到新游戏的时候，往往会提到它们与熟悉产品的特性，甚至会将它们和知名大作的相似点作为游戏的独特之处来讨论。

“所有游戏，不管多么独特，都是从某些地方得到的创意。开发者们始终可以启发其他人找到新的表达创意方式，Ludo只是向游戏创意人员伸出了援助之手，提醒开发者们可能会遗忘的一些产品和玩法”。

在他看来，在游戏行业几十年的历史中，有大量的玩法和功能出现，一个人不可能将所有的创意装在脑子里，“我觉得比较有趣的是，业内的游戏很多，比如90年代的游戏、2000年代初的游戏，很多是人们已经忘记的玩法，你可以从过去的大作汲取灵感，然后做出现代化的版本”。

Pigott透露，让团队比较意外的功能是图像数据库，很多美术师表示该功能可以带来大量的灵感，“人们说，‘它就像是为游戏策划设计的Pinterest’，因为拥有巨量资源，你可以只选自己喜欢的，然后在此基础上打造自己的版本”。

结语

即便是不能帮助游戏策划跳过创意过程，但能够根据创意人员的想法提供准确的相关想法，也可以带来不小的帮助，尤其是不同游戏混合的功能，或许会给业内带来更多复合玩法的产品。

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Ludo AI官网显示，该工具可以为独立开发者、小团队和企业提供服务，但目前仅独立开发者给出了服务和报价（每月20美元，单月订阅25美元），其余两个选项还未公布。

今年一月份的时候，Ludo进入了公开测试阶段，已经有很多开发商开始使用。Pigoot表示，目前开发者们的反馈都是正向的，“人们发现它可以当做协同工作的工具，因为当你进行头脑风暴的时候，并不总是一个人，通常是团队努力，这就可以让你们在Ludo提供的环境中工作”。

目前，Ludo还在不断的学习和升级之中。JetPlay也在根据测试反馈打造更多的功能，比如将该平台接入其他创意工具，“我们还处于测试阶段，所以在正式商业发布之前还会有大量的改进和变化，我们希望它成为小团队真正的头脑风暴工具，帮他们带来更好的游戏创意”。

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