全面战争
有人也许会问,为什么本文会关注《全战》系列呢?答案是它很有特点。作为CA社的代表作,它将不同种类的战略游戏模式都融入了同一部作品里面:其中既有回合制的资源管理和战略规划,同时还有大部队的实时战斗——更令人称奇的是,在战斗中,还同时包含了微观和宏观层面的指挥:这里既有AI对小单位的控制,还允许玩家对大部队进行整体的指挥,同时对战场阵型和部署进行管理——这在战略游戏中可谓相当罕见。
▲《幕府将军》是《全战》系列的第一作
作为系列的第一作,《幕府将军:全面战争》树立了一种风格:它既平衡了拟真性和原创性,还加入了政治和战略因素。至于它为何将背景设定在16世纪的日本战国时期——则受了电影导演黑泽明的影响——尤其是他导演的《影子武士》《七武士》和《乱》,为了致敬这些经典,开发者甚至将一部分画面移植到了游戏的过场动画中。
▲黑泽明电影《乱》的剧照,这些作品充当了《幕府将军:全面战争》等游戏的灵感之源
在游戏中,玩家和敌方的AI都扮演着当时的“大名”:他们控制着日本境内的不同地区,可以在大地图上采取各种军事和外交行动。而在战斗模式下,玩家又将成为“将军”,并调遣成百上千的部队。另外,就战国时代本身而言,它也非常适合游戏的开发,因为当时的政治和经济都大名们的军事行动关系密切。
另外,《全战》还有许多不同于传统RTS之处,它在微观战斗中取消了诸如“战争迷雾”之类的机制,在资源管理上也被简化到了极点。而在AI方面,由于游戏的性质使然,它们也分成了三个不同的系统:
第一种AI是“战役和外交AI”,它负责处理每个回合的战略决策,比如在地图上调遣军队、从事外交活动(派遣特使或刺客、结盟或缓解对立)、在各地发展农业和建造基础设施等。
另一种AI则是“战术AI”,它决定了战斗单位的编组、行动策略和攻击模式。它们操纵的领域和人类玩家差不多,但它们只会从更宏观层面上对部队的行动进行管理。
最后一种则是每个小型单位自己的AI,它们决定了面对千变万化的战场局势,各个小单位会自己做出怎样的反应。
▲《幕府将军》的战略地图和战术地图
要全面理解《全战》系列的AI,必须从最底层开始,自下而上对整个系统进行探索——具体而言,就是从单个部队的控制入手,逐渐延伸到能让构成日本地图的战略系统方面。
AI控制下的单位行动
从某种意义上说,军事单位也是《全战》系列的核心:从近战兵,到弓箭手,再到骑兵,根据兵种的不同,它们可以各自编组在一起。游戏中,这些作战单位不仅要保持阵型,而且要到处移动,并作为一个整体单位投入战斗。而对设计者来说,保证这些部队能顺利调动是一项有挑战的任务,特别是它们穿越山脉和森林等各种复杂地形时。
▲人工神经网络的运作原理
为此,《全面战争》采用了人工神经网络(Artificial Neural Network)来管理游戏中的单位。在AI设计中,为让操控对象迅速做出期望的反应,人工神经网络是一种相当有效的手段。具体来说,在这种系统中,处理数据的是一个个“神经元”——即简单的处理单元,它一方面从外界的来源接收数据,另一方面,这些来源又有着不同的权重。根据数据和权重的不同,它会自动得出最有利的结果,并以此来指引单位的行动。另外,在游戏设计中,开发者可以通过一些手段,让机器自己“学习”,并对相关数据的权重进行调整。一旦人工神经网络掌握了合适的行动方法,他们可以在瞬间做出反应。另外,“训练有素”的神经网络还能学会类比:这意味着,它能根据之前的经验,识别类似的情况,并做出在类似情况下最优的决策。
但另一方面,假如神经网络需要同时完成多个目标,其决策的效果却常常不甚理想,当这些目标存在对立时更是如此。具体到游戏中,其每支部队都有不同的神经网络,不管控制这些单位的是玩家还是更高层级的AI,它们都会根据不同的命令采取不同的行动:如移动、躲避火力,坚守阵地等,但另一方面,在早期的几部作品中,这些网络中的参数都是预先设定好的,并不会随着游戏过程自动调整或优化,所以,指望它随着游戏的进行变得精明,实际上也是不可能的。