Google發表一項新的機器學習方法,來讓遊戲開發人員有效訓練遊戲測試代理,以快速找到遊戲中嚴重的錯誤,使得人類測試員能夠將心力放在更複雜的問題上。
這個解決方案並不需要專業的機器學習專業知識,而且適用各種流行遊戲類型,Google開源了Falken函式庫來展示這項技術,遊戲開發者能夠快速地訓練足以遊玩自家遊戲的人工智慧代理。
由於過去20年運算和網路技術的進展,使得遊戲作品越來越複雜,從過去簡單的線性關卡,已經演變到無窮盡的開放世界,遊戲具有豐富的多樣性,且隨著網際網路的擴展,也促使了線上遊戲發展,Google提到,遊戲複雜度的成長速度,已經超過目前測試團隊和傳統自動化測試的能力範圍,這些限制使得遊戲品質出現挑戰。
Google提到,測試遊戲的最基本的形式就是遊玩遊戲,其中許多嚴重的錯誤,包括程式崩潰或是掉出世界地圖,是很容易偵測和修復,困難的是要在廣泛的遊戲狀態空間中觸發這些錯誤,而能夠大規模遊玩遊戲的機器學習系統,便能幫上忙。
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