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游戏人工智能(AL)与机器分析

从检测欺诈活动和预测玩家行为,到自动化语音识别和游戏测试,人工智能(AI)和机器学习 (ML) 使游戏变得更智能,开发速度更快。

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人工智能化的游戏体验

更快游戏体验

与其他云提供商相比,Amazon Machine Learning 的算法性能要高出 10 倍,总体性能要高出 2 倍,专注于解决当今游戏开发人员面临的一些最严峻的挑战。

以更加智能的方式运营您的游戏

快速构建、训练和部署游戏机器学习模型,以便您将更多时间用于预测玩家行为,有利于采取针对措施吸引游戏玩家和调高游戏玩家满意度

游戏人工智能和机器分析创造新的游戏体验

利用人工智能增强您的游戏性能,帮助您在更短的时间内为玩家打造更好、更加身临其境般的体验。

Voodoo 徽标
“使用 Amazon SageMaker 与 Amazon Personalize,我们从每个用户访问应用程序的第一天开始就自动执行量身定制的推荐,从而将这些用户的保留率提高了 15%。通过减少对自主开发的个性化工具的依赖,我们的开发时间缩短了 53%,使我们的团队能够专注于发现更多未来的机遇,进一步改善客户的体验。”
——Robin Mizreh,Voodoo 技术主管

特色游戏人工智能和机器分析案例

单击每个使用案例以了解更多信息。
  • 积分榜上的三个用户,排名从最高到最低

    自动化游戏升级

    使用 Amazon SageMaker 强化学习为玩家打造个性化关卡平衡体验。

    要打造一款优秀的游戏,关卡设计是一个十分重要的部分。如果您的关卡过于困难,玩家会感到厌烦并停止游戏。如果您的关卡过于简单,玩家会感到无聊并停止游戏。当您向游戏中添加新关卡时,您会想要以客观、可以量化的方式确保这些关卡的公平性。与此同时,您还想要尽可能地让更多的流程自动完成,以便能够迅速交付。您无需花费数小时来手动验证、测试和调试关卡设计,只需通过强化学习来自动完成这个流程即可。

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  • 在图形中绘制形态以展现指标监控

    实时情绪监控

    使用 Amazon Comprehend 实时监控 Twitch 聊天的情绪。

    了解您的玩家情绪是响应反馈以及打造玩家心目中游戏的关键。假设您正打算发布一个具有风险的全新功能,计划在渠道的自己中进行测试。您拥有良好指标来使用 A/B 测试完成优化,但这是一种滞后指示器,而您需要在玩家感到厌烦后迅速回滚。 

    为了降低风险,您打造了一种应用程序,用于实时监控 Twitch 聊天中的情绪。随后,您编写了一个聊天客户端,用于使用 Amazon Comprehend 衡量每条消息的情绪。Amazon CloudWatch 控制面板上将显示每分钟的平均情绪,因此您可以在新功能上线时轻松应对各种状况。

    在此研讨会中传达的概念可用于其他数据源,例如文本聊天讨论版和其他社交媒体频道。

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不确定从哪里开始?

参照这些有效步骤,借助 Machine Learning 和人工智能开启新征程。

第 1 步

博客

使用机器学习检测游戏内的欺诈行为

了解如何使用 ML 来检测欺诈行为,以便训练并运行您的机器学习模组来帮助检测游戏内欺诈。

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第 2 步

研讨会

使用强化学习自动完成游戏关卡设计

了解如何利用 Amazon SageMaker 的强化学习自动完成游戏关卡设计。

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第 3 步

研讨会

实时情绪监控

使用 Amazon Comprehend 实时监控 Twitch 聊天的情绪。

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第 4 步

按需会议

通过由 ML 提供支持的滥用检测管道识别可疑活动

了解如何利用亚马逊云科技机器学习和人工智能来构建动态和高性能的端到端滥用检测管道。

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精选客户案例

Gearbox Software 和 MMOS 都在使用机器学习来打造小游戏,帮助推进科学研究。

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了解使用亚马逊云科技为玩家进行创新的工作室

ROVIO
Angry Birds Dreamblast 的推广图片

借助 ML,Rovio 将收集数据的用时从数年缩短至数小时,以自动完成关卡平衡测试。

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SONY INTERACTIVE ENTERTAINMENT
在一辆 Audi 赛车在视频游戏中的赛道上竞速的静止图片

Sony Interactive Entertainment 正在现代化其现有的基础设施,以使用亚马逊云科技远程渲染视觉图像和效果。

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ACTIVISION
Activision 徽标

Activision 利用分析和 ML 每天为数百万《Call of Duty》玩家打造个性化交互体验。

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请参阅相关的技术指南、网络研讨会、白皮书等等。

博客
使用机器学习检测游戏内的欺诈行为

了解检测游戏内欺诈的独特挑战,以及学习如何使用我们的实施指南和 Amazon CloudFormation 模板打造欺诈检测管道。

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网络研讨会
通过图形数据库了解游戏变更和玩家行为

了解如何使用知识图谱和 Amazon Neptune 回答有关游戏变更和玩家行为的难题。

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博客
使用机器学习来了解用户社区

阅读本篇客座文章,了解 Oterlu 人工智能(AI)如何让用户在在线社区中获得温暖而又安全的体验。

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初次使用 AWS 游戏技术?

从各种游戏开发人员课程中进行选择、探索进阶指南,或使用动手实验室构建您的技能。 

准备好使用来自亚马逊云科技的人工智能(AI)和 ML 解决方案了吗?

我们希望进一步了解您的游戏开发需求,无论您的团队是一个人还是一千个人。