- 文｜小饭桌新媒体记者 王艳 -
- 编辑丨关雪菁 -
每周五，深极智能的创始人郭祥昊都会组织一场小型学习讨论会，由于团队全是理工男，以至于雄性荷尔蒙过于旺盛，于是他们在会上，就会请出一位充气娃娃坐镇。
“她陪伴我们创业过程，我们希望她伴随我们跑过慢慢长路，最终通过人工智能方式能够获得灵魂。”郭祥昊解释道。
大叔，您脑洞也太大了！别忙，他还有更大的脑洞——
“今年，会有更多以假乱真的虚拟玩家在游戏开服时出现，和真人一起打游戏，他可能还会像人一样偶尔冒出几句脏话，就像一个线上版的《西部世界》一样，是不是很不可思议？”
“明年，我们能够通过人工智能取代游戏策划的工作，让机器自己制作出一款游戏。”说起这些，他起劲极了。
怎么评价郭祥昊呢？他是人工智能专家、1998年就在北京邮电大学获得自然语言处理(NLP)方向博士学位的学霸，《道德经》狂热爱好者、资深游戏迷，他太像动漫里的科学怪叔叔，个子不高身躯略显单薄，深看你的时候，莫名让你心中长草。
2016年11月他从青果灵动副总裁的职位离开，创立了深极智能，利用强化学习技术为游戏做出虚拟玩家和智能客服，未来还将取代游戏策划，像Alpha Go能够自我对弈一样，通过机器之间的博弈自主策划游戏。目前深极智能已经获得1000万的天使轮投资。
说起来， “深极智能”这个名字还是利用RNN(循环神经网络)学习了《道德经》五千多字内容后，自动生成的7个名字之一。
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用人工智能再造一个“西部世界”
传统游戏行业被人诟病的点或许就是“low”。虽然真的很赚钱，但不少从业者更愿意探讨的是如何赚更多的钱，而不是游戏的趣味性本身。
而对于游戏从业者来说，一个游戏往往三个月就要上线，时间紧任务重，根本没有时间学习。
随着时间推移，游戏更渐渐成了传统行业，游离在“科技改变行业”的边缘，更多的是拼体力，谁能加班加点把一个游戏快速做出来，谁就赢。
郭祥昊是游戏行业的老兵，对于行业现实的痛点，他看的很明白。
他曾自娱自乐策划开发了手游《北京浮生记》，尽管画面粗陋，但是依然收获了2000万的下载量。这个游戏的爆红，让他决定离开国企科研机构转投游戏行业。而现在，他决定用人工智能来改造这个土豪行业。
“游戏行业里懂人工智能的人不多，而人工智能领域的人，一般都在高校科研机构，又对游戏行业有天然的反感。”
郭祥昊想要改变行业的第一个切入点，是智能客服。
对于游戏玩家来说，游戏时如果产生问题，却苦于找不到投诉咨询的入口，即使找到也不能得到及时的解答，最后的结果就是玩家怒了，然后一阵吐槽。
深极智能为游戏公司提供的智能客服能够秒回玩家的问题，虽然不能像人工客服一样灵活，但是能够正确解答问题的概率在70%左右，而剩下30%无法准确解答的问题就会像Siri一样装傻卖萌，至少能够平复一下玩家的情绪，再转给人工客服进行解答。
对于游戏公司来说，智能客服只是提高游戏体验的一个手段，但是更明显的痛点在于获客成本的节节攀升。
在整个游戏行业，第一梯队是网易、腾讯这样的游戏开发公司，有自己的流量和渠道，最底层的是初创型的游戏公司，完全作坊式生产；剩下更多的是像游族这样第二梯队的游戏公司，不差钱，但是游戏开发中盲目性和不确定性很高，急需通过科技手段提高产品体验来和第一梯队抗衡，缓解用户数量降低的焦虑。
“全国处于第二梯队的游戏公司有大概70家，深极智能瞄准的就是这一块市场。”郭祥昊说，对于这些第二梯队的游戏公司，深极智能可以为其提供类似线上版西部世界的虚拟玩家，来降低获客成本。
虚拟玩家之所以有市场是因为对于游戏公司来说，游戏开服时有一个冷启动的过程，需要场面热闹互动性好，但流量又太贵。
深极智能的做法是，通过收集大量玩家数据来模拟真实玩家。
郭祥昊曾主持开发了《狂暴之翼》，在这款游戏里，郭祥昊团队对游戏中玩家的行为进行了精细的数据埋点，将时间戳精细到微秒，统计每一个画面中玩家的停留时间，点击的次数，按了什么按钮，什么时候升级，战斗力是否增加，通过这些数据来分析玩家的行为。大量的数据迭代之后计算机就能训练出一套神经网络，通过强化学习训练出一个虚拟玩家，他不仅能够和真人一样打游戏，还能在聊天频道里吐槽甚至说几句脏话。
另外，深极智能自己的服务器在设计游戏的时候也会产生大量的数据，这些数据可以用来做进一步的学习，就像Alpha Go能够跟自己下棋一样。
目前，深极智能已经跟成都的一家游戏公司进行合作，这些虚拟的玩家在游戏中可以永不下线永远不知疲倦，随时都能接受真实玩家的挑战，以此来提高真实玩家的活跃度。
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游戏策划你们怕了么？
智能客服和虚拟玩家这两种产品目前能够保证深极智能这家初创公司解决温饱问题，郭祥昊更大的脑洞在于，通过人工智能的方式取代游戏策划。
在游戏行业最重要的三大职务分别是程序员、美术和策划。程序员和美术的水平如何可以很清楚地判定，但是唯独策划工作的成果很难验证，因为一款游戏的受欢迎程度与市场、玩家口味的变化息息相关。
对于游戏策划来说，最头疼的就是游戏开发过程中水平发挥的不确定性。一个团队能够做出好游戏，或许做出的下一个游戏又会莫名其妙地不受欢迎，这个中间就像有一个“黑箱子”一样，工作中更多的是靠经验和感觉。
但是游戏策划出身的郭祥昊却认为，这些主观上的不确定性都能通过精确的数据计算来消除策划中的不确定性。
“比如一款游戏，深度玩家会觉得很好玩，但是对于大多数玩家来说会觉得难度太高，策划很难拿捏好难易水平，但是机器可以。”郭祥昊说，当机器策划出一款游戏时，会有另外一台机器来模拟一千万个玩家在体验游戏，最终机器给出一个结论：难度太高，游戏的通关率低于60%。
机器得到这个结论后再对游戏难度进行调整，如此反复几次就能够找到最优策略点，从理论上设计出“完美”的游戏。
举例来说，计算机能够随机产生很多游戏中的地图，并在地图上随机设置关卡，这些关卡设置的位置一开始或许不是最优的，但是当两台机器进行成千上万次的博弈之后，机器就能通过深度学习得到关卡设置的最优点，玩家能够得到最大的乐趣。
但是目前对于深极智能来说，产品的可复制性是很发展中一个很大的限制因素，产品更加趋向于定制化，每合作一个游戏就要重新做一套系统，类似于作坊式生产。
但是郭祥昊说，再过几个月，深极智能就能够为游戏公司提供批量服务。
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技术宅的人才方法论
人工智能领域，招人是个技术活，郭祥昊有自己的办法。
“我们这样一个短小精悍的团队，第一个优势就是聚拢了一批懂游戏、爱打游戏又有专业技术的年轻人。”郭祥昊从清华大学、剑桥大学、中国科学院等理工院校招来一批算法工程师，都是数学好又爱游戏的。
“这一行必须得不断学习最新的东西，我甚至会为他们定制学习KPI，和实际的应用场景结合，比他们在学校中学得更快更多更直接。”
郭祥昊给应聘员工出的笔试题目也很“另类”：三道用英语出的高难度数学题，面试者需用英语作答。
被淘汰的人中，有的是题目没看懂，有的是题目看懂了却算不出来，还有的算出来了却表达不出来，最终留下的就是英语和数学都擅长的人。
对英语有要求，是因为对于强化学习来说，国内文献较少，员工必须能够熟读国外文献，了解最新技术进展；对数学有要求是因为机器学习尤其是强化学习需要很强的逻辑和计算能力。
如果通过笔试，面试者还要经过正式员工的集体面试，郭祥昊却并不会参与到面试中来，因为对他来说，成员和面试者讨论问题的过程足以看出一个人的技术水平，如果水平过硬，且团队也愿意接纳这个人一起共事，那么就是找到对的人了。
目前深极智能已经拿到1千万的天使轮投资，投资方为行业内人士。 虽然现在做的事情看上去的确很疯狂，但是郭祥昊也给自己设定了一个边界：自己的人工智能技术只应用在游戏行业，其他行业不会涉足。
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