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为什么游戏中见不到深度学习的身影？因为它不能把工作都交给“黑盒子”
作者：之家哥
摘要：网贷之家小编根据舆情频道的相关数据，精心整理的关于《为什么游戏中见不到深度学习的身影？因为它不能把工作都交给“黑盒子”》的相关文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《为什么游戏中见不到的身影？因为它不能把工作都交给“黑盒子”》 精选一提起游戏中的AI，似乎和我们现在谈论的是两个完全不同的东西。可当今天我们为技术惊艳时，却忘了我们在上古时代的游戏CS1.5里被电脑爆头的恐惧。当然，研发和运行成本所限，游戏AI中很少应用到神经网络、深度学习等等现在流行的技术，但游戏AI也绝不仅仅像是王者荣耀中人机比赛中那么简单。首先我们要知道一点，游戏AI的愚蠢并非技术所限，是因为它们被设计来更好的陪伴玩家游戏，给予玩家成就感，而不是把玩家揍成狗（LOL末日人机笑而不语）。另外，游戏AI的强大，很多时候也不是因为技术，而是机器可以更准确的看到你的技能范围，有着更稳定的走位不受状态和情绪的影响。不过在我们玩过的游戏中，的确有一些让我们感受到AI的存在，《模拟人生》系列就是最好的例子。在知乎有过一个问题叫“你在模拟人生中经历的最感动的事情是什么？”，里面有大量关于游戏中角色自我行为的讨论。没错，在这个游戏中，你细致的设置过角色的星座、性格、喜好后，它会按照设定进行自我行动，配上游戏题材，几乎和人类无疑。做到这一点，依靠的是“行为树”。行为树和此前介绍过的非常相似，通过状态枚举、流程控制来设计游戏中人物的行为。只是相比决策树单纯的通过各个节点进行IF，THEN的判断，行为树中充满了条件节点、动作节点、选择节点、顺序节点等等更复杂的东西。再加上一些随机动作，行为树下的NPC几乎可以以假乱真。如上图所示，黄色矩形为执行节点，白色字体为为条件节点。模拟人生人物在“吃饭”这一组合节点中，首先要判断自己是否饥饿、冰箱里是否有食物，如果结果都是“是”，就会执行做饭这一行为。现在很多游戏中的NPC都采取了行为树技术，尤其是在MMORPG中。根据自身数值和周围环境对自己的行为作出判断执行，听起来似乎很容易理解，不过在FIFA、实况足球等等车球枪游戏中，AI又是如何进行团队协作的呢？多层状态机是解决方案之一。状态机本身是一种很基础的计算理论，挑选出可以描述问题的变量和影响问题的外部变量，对各个有效状态进行动态分析，找到动作和状态的对应关系。最后确定目标问题的初始状态，就可以执行对应动作。实现团队协作，需要设置多层状态机配合目标设定。将团队协作分为1+X层，其中1是为团队状态机，负责判断团队整体状态和动作，X则是各个角色需要完成动作的多层状态机设置，像是最起码的跑步路线，到再上一层的射门、传球，继续下去可以有射门角度、传球速度等等细节。在这一逻辑之上，还有很多锦上添花的部分，像是游戏内数据的概率统计、随机动作等等。据说也有一些游戏已经引入了神经网络，比如FIFA、使命召唤等等。下面可以简单介绍几款有趣的游戏AI。《黑与白》是一款意识超前的游戏，玩家在游戏中扮演上帝的角色，组建城市、发展文明。其中的宠物就有很高的智能程度，拥有自行学习的机制。做了坏事可以被玩家惩罚，惩罚后会改变行为，如果放任自如则会加重坏行为。有趣的是，这款游戏的首席人工智能官就是Demis Hassabis，也就我们熟悉的阿尔法狗之父。作为一款FPS游戏，很难说《求生之路》里的怪物有多智能——它们本来就该是愚蠢而凶猛的。正在有技术含量的是它的“导演系统”，AI Director作为后台的核心，会根据玩家在游戏中的具体表现调控游戏的节奏。怪物出现的地点、数量，何处刷新道具等等，配合上根据形势动态变换的音乐，给了用户更真实的游戏体验。各种角色扮演/沙盒游戏中的NPC在一些自由度较高的游戏中，为了让玩家更好的融入这个世界，游戏会对NPC进行很多详细的设定。比如在《巫师》系列中，每个NPC都有自己的性格设定，包括会话数据库，让他们可以进行丰富的动作和对话。在GTA这种沙盒游戏中更是这样。总之和现在流行的深度学习不同，游戏AI没法把一切工作都交给黑盒子，只寻求一个结果，游戏AI通常是把每一步的动作都规划好。其实，即使在竞技游戏中，大部分人体会到的快乐也来自于技能释放的精准、走位的风骚，还轮不到和AI对抗策略计谋的地步。所以，游戏AI的目标不一定是模仿真实玩家，而是让我们的游戏体验更好。更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App《为什么游戏中见不到深度学习的身影？因为它不能把工作都交给“黑盒子”》 精选二提起游戏中的AI，似乎和我们现在谈论的人工智能是两个完全不同的东西。可当今天我们为人脸识别技术惊艳时，却忘了我们在上古时代的游戏CS1.5里被电脑爆头的恐惧。当然，研发和运行成本所限，游戏AI中很少应用到神经网络、深度学习等等现在流行的技术，但游戏AI也绝不仅仅像是王者荣耀中人机比赛中那么简单。首先我们要知道一点，游戏AI的愚蠢并非技术所限，是因为它们被设计来更好的陪伴玩家游戏，给予玩家成就感，而不是把玩家揍成狗（LOL末日人机笑而不语）。另外，游戏AI的强大，很多时候也不是因为技术，而是机器可以更准确的看到你的技能范围，有着更稳定的走位不受状态和情绪的影响。不过在我们玩过的游戏中，的确有一些让我们感受到AI的存在，《模拟人生》系列就是最好的例子。在知乎有过一个问题叫“你在模拟人生中经历的最感动的事情是什么？”，里面有大量关于游戏中角色自我行为的讨论。没错，在这个游戏中，你细致的设置过角色的星座、性格、喜好后，它会按照设定进行自我行动，配上游戏题材，几乎和人类无疑。做到这一点，依靠的是“行为树”。行为树和此前介绍过的决策树非常相似，通过状态枚举、流程控制来设计游戏中人物的行为。只是相比决策树单纯的通过各个节点进行IF，THEN的判断，行为树中充满了条件节点、动作节点、选择节点、顺序节点等等更复杂的东西。再加上一些随机动作，行为树下的NPC几乎可以以假乱真。如上图所示，黄色矩形为执行节点，白色字体为为条件节点。模拟人生人物在“吃饭”这一组合节点中，首先要判断自己是否饥饿、冰箱里是否有食物，如果结果都是“是”，就会执行做饭这一行为。现在很多游戏中的NPC都采取了行为树技术，尤其是在MMORPG中。根据自身数值和周围环境对自己的行为作出判断执行，听起来似乎很容易理解，不过在FIFA、实况足球等等车球枪游戏中，AI又是如何进行团队协作的呢？多层状态机是解决方案之一。状态机本身是一种很基础的计算理论，挑选出可以描述问题的变量和影响问题的外部变量，对各个有效状态进行动态分析，找到动作和状态的对应关系。最后确定目标问题的初始状态，就可以执行对应动作。实现团队协作，需要设置多层状态机配合目标设定。将团队协作分为1+X层，其中1是为团队状态机，负责判断团队整体状态和动作，X则是各个角色需要完成动作的多层状态机设置，像是最起码的跑步路线，到再上一层的射门、传球，继续下去可以有射门角度、传球速度等等细节。在这一逻辑之上，还有很多锦上添花的部分，像是游戏内数据的概率统计、随机动作等等。据说也有一些游戏已经引入了神经网络，比如FIFA、使命召唤等等。下面可以简单介绍几款有趣的游戏AI。《黑与白》是一款意识超前的游戏，玩家在游戏中扮演上帝的角色，组建城市、发展文明。其中的宠物就有很高的智能程度，拥有自行学习的机制。做了坏事可以被玩家惩罚，惩罚后会改变行为，如果放任自如则会加重坏行为。有趣的是，这款游戏的首席人工智能官就是Demis Hassabis，也就我们熟悉的阿尔法狗之父。作为一款FPS游戏，很难说《求生之路》里的怪物有多智能——它们本来就该是愚蠢而凶猛的。正在有技术含量的是它的“导演系统”，AI Director作为后台的核心，会根据玩家在游戏中的具体表现调控游戏的节奏。怪物出现的地点、数量，何处刷新道具等等，配合上根据形势动态变换的音乐，给了用户更真实的游戏体验。各种角色扮演/沙盒游戏中的NPC在一些自由度较高的游戏中，为了让玩家更好的融入这个世界，游戏会对NPC进行很多详细的设定。比如在《巫师》系列中，每个NPC都有自己的性格设定，包括会话数据库，让他们可以进行丰富的动作和对话。在GTA这种沙盒游戏中更是这样。总之和现在流行的深度学习不同，游戏AI没法把一切工作都交给黑盒子，只寻求一个结果，游戏AI通常是把每一步的动作都规划好。其实，即使在竞技游戏中，大部分人体会到的快乐也来自于技能释放的精准、走位的风骚，还轮不到和AI对抗策略计谋的地步。所以，游戏AI的目标不一定是模仿真实玩家，而是让我们的游戏体验更好。更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App《为什么游戏中见不到深度学习的身影？因为它不能把工作都交给“黑盒子”》 精选三电子游戏和人工智能，似乎有着说不清道不明的缘分。让人工智能玩游戏、在游戏环境中训练智能体，已经成为了人工智能研发中的常用手段。而这些方式之外，其实还有不少人工智能学家用游戏来实现一些更加天马行空的想法。比如说，前几天笔者在非常严肃认真刻苦执着的思考人工智能的未来，于是乎我登上了Steam创意工坊，准备找几个新的《上古卷轴5》mod（不管你信不信反正我信了！）……别说，还真让我发现了人工智能的蛛丝马迹。我注意到了一款由北卡罗来纳大学计算机科学团队研发的游戏mod，其效果在于提升游戏中NPC的智能程度，让NPC也有邻里关系，也会勾心斗角…..提到游戏中NPC的智能，大部分玩家可能首先想到的是战斗智能。比如友方NPC跟玩家的配合、敌方NPC对玩家意图的针对性破解和整体战略布置等等。对于这些…这款mod一概不管。它提升的是NPC之间（包括NPC与玩家之间）对话、社交和情景反应的能力，比如NPC会相互调情、恭维，甚至辱骂对方。是不是感觉有点像《西部世界》里机器人的觉醒？在进入人工智能与NPC的讨论之前，我们先要弄明白，传统意义上的“对话型”NPC是如何工作的。游戏中NPC如何工作所谓“对话型”NPC，是角色扮演类游戏中一个不可缺少的部分。他们大部分时候都只是跟玩家进行对话，承担着发放任务和推动剧情的作用。当然，随着开放世界模式的沙盒游戏盛行，NPC也变得越来越复杂。比如玩家可以和某些NPC成为朋友，一起冒险，甚至结婚生孩子；也可以杀掉一些自己不喜欢的NPC，从而改写剧情走向。虽然看起来越来越聪明，NPC们的工作原理却十数年来都没有改变过。一般NPC的互动都由两个“开关”来操控。其行为大多由游戏规划器来控制。在行为规划器中，开发者详细规定了NPC面对什么情形做什么反应。比如挨打了要还手、有人给钱要表示感谢等等。而NPC与玩家的对话，基本由游戏决策树来确定。在沙盒游戏中，决策树虽然复杂，但还是用暴力穷举来构建所有对话的结构对应关系。说白了，无论玩家怎么选择对话，后边都有算好的结果在等着你。这两种机制构成的共同工作原理，是让NPC的一切行为语言都在数据库里找对应关系。所谓的游戏AI，并不是货真价实的AI。那么，有没有可能让NPC更加“独立自主”一点呢？一款名叫CiF-CK的《上古卷轴5》MOD史诗感极强、自由度超高的《上古卷轴5：天际》很多年来都被称为欧美角色扮演游戏的代表作。这款游戏的一大特征是NPC非常多，有名字能对话的NPC就有3千个以上，而且他们各自有游戏世界中的职业和地位，对应着错综复杂的故事。并且这款游戏的另一个特点，是游戏环境的开源性很好，第三方很容易借助相关工具开发出独立的游戏mod。二者结合，就有了前文提到的专门提高NPC社会意识的mod。这款名叫CiF-CK的mod是由北卡罗来纳大学和里斯本大学相关研究团队共同打造的，主要目的在于通过人工智能算法来提升游戏NPC之间的互动性，从而给游戏带来更加灵活的玩法和现实代入感。这款mod可以在steam下载到，在今年的IEEE上，研究团队提交了名为《CiF-CK：一种在商业游戏中构建的NPC社会性模型》的论文，详尽阐释了这个mod是如何进行工作的。举个简单的例子来解释一下CiF-CK的作用：假如玩家进行两次游戏，分别扮演一个兽人男性和一个精灵女性，在游戏中跟同一位女兽人NPC对话。从逻辑上讲，NPC面对玩家应该是完全不同的态度。但事实上玩家得到的回馈是一样的，而CiF-CK的作用是改变这种体验，让NPC根据自己的社会属性来跟玩家交流。CiF-CK建立在2012年加州大学圣克鲁兹分校研究者提出的Comme il-Faut (CiF)模型之上。CiF的作用是通过相关算法和社会学中对社会关系的提炼，来构建智能体之间的社会结构。比如A和B是仇敌，A和C关系要好，那么通过算法推导，B和C也会相互反感（假设没有更狗血剧情出现的情况下）。而CiF-CK模型则进一步完善和激进了CiF下NPC的社会网络，利用社会行为模型，增加了NPC的适应性和自主性。具体说来CiF-CK在两个方面达成了突破：（左为《上古卷轴5》NPC对话机制；右为CiF-CK改写后的NPC对话模型）其一，CiF-CK不再让每个NPC都知道整个游戏的社会关系，而是仅仅认识自己应该认识的人。比如一个小商贩，可能不会认识另一座遥远城市里的某个法师，但是知道国王是谁、朋友是谁、妻子是谁、隔壁老王是谁…….总之，CiF-CK让NPC的社交关系趋近于真实化，每个人只会因为自己的社交网络产生变化而进行相应反馈。其二，在原有模型中，NPC可以推算出对某人的好恶，但无法推测这种关系下的相应行为。通过AI构建行为模型，CiF-CK下NPC会因为社会关系改变产生进一步的动作。比如嘲讽、辱骂、相爱甚至仇杀。NPC的社会关系网络能够自行发展，带给玩家的一方面是更真实的交互体验，另一方面也让玩家有更多的对话和行为选项，甚至能够影响游戏里社会网络的细节。“NPC越真实，玩家就越有快感”，这句话是不是很熟？没错，很像《西部世界》的设定。《西部世界》要来了？AI+NPC=？NPC和人工智能模型的结合，可能带来什么影响呢？游戏领域应用人工智能，从针对目标上来说可以分为三种：环境AI、竞技AI和角色AI。其中环境AI比如针对玩家数据打造独特的游戏感官，竞技AI比如敌人更有规划性和判断力，角色AI就像我们今天说的给NPC加入社会关系。在这三者之中，环境AI的利用几率较小；竞技AI被提的最多，但事实上这个领域有个问题，就是过分智能的战斗玩家可能不喜欢——玩游戏又不是找虐的。这个领域虽然可能诞生最受关注的人工智能案例，但真正投入商业的可能性或许有限。就像《西部世界》所展示的人类本能那样，NPC的智能化可能是AI技术在游戏中最快产生商业价值的一个。举例来说，NPC+AI很有可能从以下几个方面改写目前角色扮演、沙盒、生存类游戏的基本设定：1、让开放式沙盒成为可能：今天所谓的开放结局游戏，其实都不是真的开放，而是在若干结局里选择一种触发。通过NPC的自主学习和互动，可能让游戏走向真正的开放结局，甚至设计者自己都没有想过的结局。2、提升代入感：所谓角色扮演游戏的精髓就在于带入，而与更加真实可信的NPC互动意味着更多互动方式、叙事线索和人物关系成为可能。游戏发展到今天，在画面上提升代入感已经很困难了，通过NPC的拟人程度来达成这个目的说不定会是接下来的发展方向。3、打破RPG游戏的对话框僵局：玩家与NPC的互动，一直秉承着万古不变的对话框模式。即你从几个对话里选择，NPC给你相应的答复。其实给玩家的选择权很小，人工智能和NPC结合，说不定能让游戏中出现类似Siri的对话模式。当然，用AI在游戏中构建NPC社会关系模型，其实也有助提升技术本身，反作用于现实世界。总之，给NPC安装AI大脑有太多意义，虽然有点细思恐极，但却是游戏开发者不能忽视的一盘菜。存在的问题和解决方案当然，NPC的AI化仅仅是个开始，CiF-CK也仅仅是个开放型试验品。赋予NPC社会化人格和关系网络还有非常多问题，比如NPC+AI的黑盒子问题，即自主学习的NPC很可能无法操控，不能判断接下来会发生什么，从而让整个游戏出现Bug。另外，这类人工智能模型应该能耗较高。CiF-CK容量达到1个G，在《上古卷轴5》中处理NPC对话的mod中这属于非常大的。并且加载之后运算量显著提高（友情提醒：CiF-CK跟各种主流mod都不兼容，一定谨慎尝试…不要问我是怎么知道的）。而且真实游戏时会感觉CiF-CK远没有那么神奇，功能还是比较初级的。那么部署这类算法消耗大量运算资源，对于开发者来说可能有点得不偿失。其实，在游戏中运行AI任务，尤其是把NPC作为单独的智能体执行AI算法，最大的问题就是消耗大量开发成本和运算成本。毕竟游戏开发不是科研，必须要估算性价比。这类功能开发价值不菲，部署后又会让游戏变得卡顿，可能还不如提升一些画面质量来的划算。综合来看，想要解决这些困境，最有可能的方式是先打开尝试空间，让用户体验到智能NPC的优点。比如在游戏主题外附赠可选的NPC智能包；或者推出特定DLC，让一小部分NPC先智能起来；再或者用一些类型游戏作为试验田，比如《模拟人生》一类不那么消耗配置的游戏。所以让我们期盼这类技术快速被游戏厂商重视起来吧。其实吧，在《上古卷轴5》的“天际省”里，更多都是一勇之夫和魔法怪兽，也无法体现NPC的社会关系有多复杂。如果来一款中国宫斗主题游戏，NPC们的日常就是勾心斗角党同伐异抬杠拌嘴辱骂嫌弃翻白眼……加上人工智能绝对给力……相信运行不了多久就能把玩家的CPU炸了。
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作者：团支书最近在知乎上看到一个很有趣的问题：房间里有100个人，每人都有100元钱，他们在玩一个游戏。每轮游戏中，每个人都要拿出一元钱随机给另一个人，最后这100个人的财富分布是怎样的？以下是三个不同的答案，请投票我们不妨把这场游戏视作社会财富分配的简化模型，从而模拟这个世界的运行规律。我们假设：每个人在18岁带着100元的初始资金开始玩游戏，每天玩一次，一直玩到65岁退休。“每天拿出一元钱”可理解为基本的日常消费，“获得财富的概率随机”是为了……嗯……简化模型。以此计算，人一生要玩17000次游戏，即获得17000次财富分配的机会。下面我们来回答一下。在上述规则下，游戏运行17000次的结果如下图所示：（说明：1.上图中横轴标签代表一个玩家的编号，柱子的高低变动反映该玩家财富值的变化。2. 当某人的财富值降到0元时，他在该轮无需拿出1元钱给别人，但仍然有机会得到别人给出的钱。）可以看到，每个玩家财富值的变动是极为剧烈的。为了方便描述整个社会财富的分配状况，我们又按照财富值的排序做了下图：（说明：上图中横轴标签代表玩家排序（非编号），排序越高的财富越多。初始时所有人的财富值相等，随着游戏的进行，财富值差距越来越大。）没错，财富的分配接近于幂律分布（结论只是程序模拟，而非数学精确求解）。最后，社会将有很少的富人和很多的穷人：最富有的人的财富值约为初始财富的3.5倍；top10%的富人掌握着大约30%的财富，top20%的富人掌握着大约50%的财富；60%的人的财富将缩水到100元以下。就这样，大部分人的钱跑进了少部分人的口袋里。即使在最公平的规则下，世界依然展现出了残酷的一面。在此基础上，我们又设计了更多的情景，同样用程序进行了模拟。允许借债会让世界变得好一点吗？在现实社会中，情境会更复杂一些。比如说，当我们没钱了，还可以找亲友、找银行、找借债，说不定哪天就东山再起了呢。在允许借债的情况下，游戏结果如下图所示（排序后结果）：结果表明：游戏结束时，最富有的人的财富值约为初始财富的4倍；top10%的富人掌握着大约33%的财富，top20%的富人掌握着大约56%的财富；大约25%的人背负着债务，最高负债约为200元。没错。借债虽然能让我们在走投无路时多一些周转余地，但最终会让穷人变得更穷。屌丝真能逆袭吗？我们以所有玩家财富值的标准差来衡量社会贫富分化程度，按时间序列做出图来长这样：（说明：横轴表示游戏轮数，纵轴表示社会财富的标准差）可以看到，游戏早期的标准差变动最为激烈，而在轮游戏后，标准差的变化趋于平缓，也就是社会财富分布的总体形态趋于稳定了。按照我们设定的游戏与人生的对应规则，这时玩家年龄为35岁。这个结果告诉我们，35岁之前，人与人之间的差距已经完全拉开了。进一步看，如果一个人在35岁时破产，还有没有可能逆袭呢？本次模拟结果中，有15个人在35岁的最后一天时处于破产（负债）状态，而他们在此后的财富值及如下图所示：（说明：上图中的红色柱子为在35岁时破产的玩家，绿色柱子为其他玩家。红色柱子在纵轴上的高度变化表示其财富值变化，在横轴上的位置变化表示其排名变化。）可以看到，当这15个人在65岁退休时，有7人仍然处于破产状态；有8人还清债务并有了财富积累，但离富豪仍有相当差距。看来，以35岁为界，虽然破产以后，仍有一半概率回复到普通人的生活，但想要逆袭暴富，却是相当困难的。所以，发财要趁早，大龄屌丝逆袭更像是一个传说。富二代和普通人有什么区别？在真实社会中，每个人的起点其实并不相同。总有一些富二代、富三代，在财富游戏的开始就占尽了便宜。这一点也应该被考虑到我们的模型中。为了简化计算，我们假设只有两类玩家：90个普通玩家（设定同上）+10个富二代玩家。富二代玩家的初始财富是500元，他们在每轮游戏中需要拿出2倍的钱，同时获得财富的几率也是普通人的2倍。游戏结果如下图所示（排序后结果）：（说明：上图中的红色柱子为富二代玩家，绿色柱子为普通玩家。）虽然这个分布形态与全是普通玩家的结果基本一致：top10和top20的富人掌握的社会财富比例和负债的人数比例都差不多，但是仔细来看，top5富人中的全部，以及top10富人中的7位都是富二代玩家。我们在富二代玩家（红色线条）和普通玩家（绿色线条）中各选5位，绘制出他们的财富值变化图：可以看到，富二代玩家中虽然也有“败家子”，但他们仍有很大概率将财富值维持在较高水平。富二代们和普通人生活在两个世界中，偶有交集而已。没错，普通人要有极好的运气，才能到达与败家富二代相同的高度。对富人征税会改变财富分布吗？为了缓和贫富分化带来的诸多矛盾，在真实社会中有许多转移支付的手段，税收就是其中一种。本轮游戏中，玩家的初始财富同为100元，每轮游戏中玩家获得1元钱的概率相等。但若被选中的玩家在该轮游戏时的财富值高于200元，则他只能获得60%的收益；而另外40%的收益将平分给财富值低于0元的所有玩家（相当于破产者的低保）。模拟结果如下图所示：可以看到，在“税收+低保”的游戏规则下，社会财富分布仍然是高度极化的，区别只是基本消灭了破产者，同时富有的人没那么富了而已。收税可以平缓世界的分化，但是并不容易改变世界的残酷本质（除非**加强转移支付的力度）。努力的人生会更好吗？我们中的绝大多数人，没有一飞冲天的发财运气，也没有腰缠万贯的爹，更不甘于吃低保。想要改变命运，我们只能选择自己更努力，去争取更好的生活。我们假设每个玩家的初始财富仍然为100元，但有10人比别人加倍努力，从而获得了1%的竞争优势，即赢得收益的概率比别人高出1%，模拟结果如何呢？（说明：上图中的红色柱子为更努力的玩家，绿色柱子为普通玩家。）可以看到，社会财富的总体分布形态没有什么变化。但是，10位努力玩家中的9位都进入了富人top20！是的，尽管最成功的玩家不一定是最努力的那个，但是努力的人大都混的还不错。感谢这个残酷世界还给我们留下一条生路。看到这里，相信各位读者已经对这个问题有了自己的答案：该如何面对这个残酷的世界？那就是努力并坚持下去声明：本文观点不代表喜投网，若该文章涉及版权问题，请及时联系我们删除。喜投网(www.***ouwang.com)是一家生态系统公司，围绕大众消费领域，提供、新媒体、社区和互联网。希望大家多多支持，高达12%;通过本微信订阅号注册送10000体验金，邀请好友注册赠送180000；注册请点击阅读原文。《为什么游戏中见不到深度学习的身影？因为它不能把工作都交给“黑盒子”》 精选五核心提示：如何能从“页游大战”中脱颖而出？商家从另类夸张的营销到明星代言，套路无处不在，这里水很深，可千万要注意！打着“月入上万秒”口号的网页游戏频繁出现在我们的视野中，一不留神你就有可能掉入一个“陷阱”之中。如何能从“页游大战”中脱颖而出？商家从另类夸张的营销到明星代言，套路无处不在，这里水很深，可千万要注意！“游戏好玩不花钱，装备靠爆上线999级，7天收入过万1秒提现。”读者小余刚成为一名程序猿不到半年，他对懂懂笔记讲述了与一款页游(网页游戏)的尴尬经历。三个月前他上网查资料时，看到了某网站的一条弹窗广告(画面不可描述)，随手点进去看到是一个网页游戏，而且是由某香港知名男星代言的。宣传语“7天收入过万”着实打动了他，抱着试试看的心态，小余注册了一个账号试玩起来。“因为本身工作很累，加上那款游戏宣传爆装备就能卖钱提现，所以就想试试。”只玩了几天时间，小余就已经往游戏里了近四千元。这已经相当于他半个月工资了，但依旧没能爆出任何“值钱”的装备。可是，游戏中排行榜头部那些巨牛的玩家似乎就是榜样，不断刺激着小余继续“坚持”。懂懂笔记根据小余提供的游戏链接点了进去，发现这是一款设置非常简单的页游：在画面里点点鼠标，“英雄”就会自动寻道，自动攻击。对于这样一款看起来很low的游戏，懂懂笔记很好奇，真的有人玩吗?“有，而且还有很多。”一直从事网页游戏代理的Sam告诉懂懂笔记，网页游戏这几年依旧很火爆，除了行业内那些头部企业，还能赚到不少钱的包括他们这些中小代理商，至于玩家爆装备能“赚钱”，“我就呵呵一下”。那么，这些看似毫无内容和游戏性的页游，是如何一步一步让玩家们掉入“深渊”，不断地充钱呢?Sam所说的一些套路，为何会让一些玩家乐此不疲?没有游戏性可言的页游，生而为钱早在客户端网游疯狂兴起的2008年，Sam就已经是已经是上海某大型游戏公司的运营经理。他告诉懂懂笔记，那时候玩家只要一迷上游戏就难以自拔，看似无聊的打怪升级，只要能不断刺激玩家的“虚荣心”，就能挣钱。当年，许多玩家为了成就感拼命充值，甚至花钱买稀有装备，成为标准的“人民币玩家”。“早期的客户端网游，只要舍得充钱，想要什么装备都可以有，哪怕是新手也能赢在起跑线上。”Sam表示，这些网游虽然上手简单，但内容和逻辑都是经过国外游戏团队(如韩国)精心策划，而且可玩性也十分高。一边是拼命贡献人民币的付费玩家，一边是赚得盆满钵满的游戏运营商，这让年轻的Sam很看好游戏行业的前景。随着收入的增加和经验的积累，他索性辞职成立了自己的公司，带着从公司“劝降”的几名研发大神，Sam的游戏工作室开始折腾起来了。“那个时候流行RPG(角色扮演游戏)，所以我们也是往这个方向开发。”第一款客户端游戏让Sam和团队倾注了很多精力。但是游戏上线半年后，却因为各种原因举步维艰。Sam坦言比起当时一些游戏行业的巨头，他们这类规模较小的客户端游戏企业很难盈利。一年后，经营不善的工作室关闭。一位行内的热心朋友指点Sam，现在网页游戏挺热的，玩的人也多，关键是代理后运营和维护费用不高。“一开始我很抗拒，觉得网页游戏很简单，没啥技术含量，内容也傻。”但是迫于生存压力，Sam最终还是打算尝试一番，如果是失败了，也就是扔个三四万块钱的事情。“我记得当时(2010年左右)代理一款网页游戏，只需要几千块钱到两三万块钱。所谓代理，其实就买了款授权游戏放在自己的服务器供玩家玩。”他告诉懂懂笔记，那个时候投入最多的并不是购买游戏授权的费用，而是服务器硬件。在云服务还没有盛行的年代，服务器硬件和带宽费用都十分高昂。试着去“赌一把”的Sam，没有想到自己能在页游上赚到了“第”。“那时候我也没有想到，客户端游戏买卖的是‘装备’，网页游戏充的是‘等级’，这么简单的设定居然还有玩家会几百几百的往账户里充钱。”Sam发现，网页游戏直接就是比谁充的钱多，层级高，暴击多，“与其说比谁的技术和策略，不如说就是比谁的钱多。”除了通过搜索引擎自己找上门的玩家，Sam还在部分热门论坛和网站做了推广，一时间他所代理的这款网页游戏成了小热门。一个月算下来，刨除所有成本净赚了约12万。“这个净收入其实不算高，那时有些热门页游的运营商，一个月能净收个几十上百万。”他表示，页游虽然“吸金”但不像客户端游戏那么猛，但由于投入少利润率就非常可观。后来圈内好友提醒他，如果想赚得更多只需多增加几台服务器，多跑几款游戏就可以实现数倍净收。对于游戏运营出身的Sam来说，在运营页游的初期对游戏内容的严谨性还是重视的。然而当他发现，毫无策略可言的网页游戏盈利能力居然比其他游戏大很多时，“逐利”的欲望让他放弃了坚持，开始考虑如何通过页游大赚一笔。从另类夸张的营销到明星代言，套路无处不在2015年国内网页游戏集中爆发，各种各样的页游几乎占据了各大门户网站，热门论坛的弹窗广告层出不穷，同一款网页游戏甚至有数十个运营商在代理。“这个时候开始，页游就开始泛滥了，这一年有影响力的页游大概有三十款上市，而且绝大部分都是RPG。”Sam说，看到有利可图，市场出现了粗制滥造。Sam透露，他在2015年曾经代理一款RPG页游，“这个游戏的开发团队只有七八个人，都挤在商住楼一间30平米的房间里。”“因为网页游戏的生命周期很短，一般只有一到两年，开发周期在两个月以内。而且这些小团队都尽可能节约成本，以求最大的利润空间，所以对于他们来说，能坐得下就可以了。”Sam表示，小团队小制作成为常态，游戏内容不需要什么逻辑性，都是“打怪物爆装备”的套路，把“怪物”的造型换一下，场景小改动一下，就能成为一款新的网页游戏。虽然网页游戏开发团队之间的竞争很激烈，但是相比游戏渠道运营商来说，简直是小巫见大巫。“不管是代理相同页游还是不同页游，渠道之间的竞争可以说是白热化，而且手段无所不用其极。”Sam形容渠道商宣传游戏的手法千奇百怪，只要可以抢客户眼球，什么文案和伎俩都可以无下限采用。“如果看到一个弹窗页面，上面写着‘考考你的智商：把大象吃掉需要几步?’，相信很感到感到好奇，加上弹窗的画面就是一只大象和函数图像，用户们都会觉得这单纯是一条益智资讯，所以会点进去。”Sam说，当用户点击弹窗进入页面时，就会发现“上当了”，其实就是个网页游戏，通过角色扮演与“大象”打斗，最后获得装备。当然，各种美女诱惑、性感暴露的弹窗更是层出不穷。相信大部分用户看到“挂羊头卖狗肉”的游戏推广会十分反感，许多理性的网民会把页面关掉。然而Sam却告诉懂懂笔记，只要有用户点进来，他就很可能离不开了。“装备好打，直接卖钱，月入过万。”Sam说，这些字眼往往让一些抱有侥幸心理的用户无法自拔。端游市场一直有爆装备卖钱的传统，所以上线满级、轻松爆装备、平台变现等很大程度上吸引了一些想“轻松赚钱”的用户。只不过，当所有的运营商都在用“上线满级，月入过万，”等字眼作为噱头后，时间久了用户也知道这些是营销“伎俩”，对于响亮的宣传口号也变得麻木。这时候，运营商们就开始思考如何能够在“页游大战”中脱颖而出，吸引更多玩家了——比如代言。从两年前开始，“页游大战”就成了“代言大战”。Sam表示，他感觉去年直播平台的火爆对页游影响不小，有钱无聊的人被直播吸引走了很多。“页游要想赚钱，还是要抓一部分用户的心理——比如对明星的崇拜。这两年几乎所有页游私服都用上了明星代言，而且阵容也都不容小觑。” Sam表示。“现在动不动就请影视歌三栖明星，或是动作武打明星代言，明星的身上套上一身盔甲(拿把武器)就成了形象代言人。而且往往是真人语音告诉你这游戏有多爽、多容易赚钱。”为了不至于“掉队”，也避免被其他的运营商挤死，Sam也动用了“明星代言”。他和另外三家代理同款页游的运营商共同“包”了一位知名男星，“就是要让用户觉得，明星都代言了，这游戏绝对靠谱。”有熟悉的朋友看到这位知名影星的代言，忍不住问Sam，“你们怎么能请到这么大牌的明星，他为啥会代言这么低级的页游?”Sam的回答是：“明星也是看钱办事的，有钱就能代言，何况页游渠道商能够给得起比其他游戏更高的代言费，他们何乐而不为?”毕竟，页游做好了收益都超级高，几(十几)家渠道运营商联合起来出的钱还是很可观的。从夸张的营销，吸引用户的侥幸心理;再到明星的代言，获取玩家对游戏的信任，页游的竞争归根结底就是钱的竞争。由于有巨大的利润空间，所以的运营商在营销上是“有钱任性”，而一些明星在钱的驱使下，也甘愿沦为游戏运营商圈钱圈用户的工具，更有许多玩家因为明星的影响力，一步步成为游戏榨取金钱的对象。一步一个圈两步一个套，这套路真的很深装备好打，金钱诱惑，明星代言......把用户“骗”进页游的世界里之后，运营商们就要开始“套路”玩家了。像小余那样被“套路”的人民币玩家其实不在少数，而他们最初无一例外都是出于对意外之财的向往，开始一步一步走向深渊。“虽然页游投入不大，但租服务器，请明星也要花钱，所以必须要在玩家身上赚更多钱。页游相比于其他游戏‘套路’更深，而且一环扣着一环。”Sam指出虽然页游内容没有逻辑，但是引导玩家往游戏里充钱却有很科学的逻辑和理论。首先，就是要让玩家觉得这个游戏很容易。“游戏的流程看起来都是很简单，自动寻道，一键击杀，击杀完又能爆出许多装备。”Sam说，一些在生活和工作中有很大压力的玩家，更喜欢把负面情绪宣泄在页游上，三下五除二“怪物”就挂了，而且还能爆极品装备，会有一种莫名的快感。其次，在装备的设置要花费心思“精心设置”。普通玩家爆出来的所谓“装备”，数量上是惊人的，在游戏里杀一只“小怪”或者BOSS有时能爆出几十件装备，“游戏都要宣传装备变现，所以会给玩家一种错觉，这个游戏的装备很好爆。”Sam表示，许多玩家认为“装备”唾手可得，随着游戏级别的提升，爆“装备”变现会很容易，所以即便无聊也坚持下来。不过，一切并没有玩家们想得那么简单。“装备数量多，但级别却很低，你总得让玩家有点甜头，有些普通装备也能变卖点儿钱，这样一来玩家就有信心了。”Sam说，有些页游会先让玩家看到一些“变现”的希望，激发玩家继续玩下去。玩家如果抱怨为什么爆不出特别值钱的“装备”呢?这时候游戏内就会提示玩家，是因为级别和能力都不够高，所以才爆不出“神装备”。要提升级别和武器装备的能力，首先就要先充点钱。“到了充钱这个环节，许多玩家就都犹豫了，这个时候要给他们更多的诱惑。”Sam表示，通常运营者会在自己的服区树立两三个“标杆玩家”。在排行榜的顶端，玩家们总能看到那几位“大神”每天都能爆出几十套神装备，而且提现高达数十万元，榜样的力量会让玩家羡慕不已。一开始，页游不会让玩家冲很多钱，牛刀小试玩家可能就会看到追赶这些高手的曙光。所有玩家都猜想不到，这些所谓的“大神”几乎都是“”(偶尔也有真砸钱要面子的)，在标杆作用和好胜心的趋势下，更多玩家的钱不知不觉的就充进去了。“最猛的看到过三天充值超过20万的。在‘头部玩家’的刺激下，有实力的玩家一天平均充值在500块左右。”Sam说，在玩家开始充值时，一般运营管理员都会给他们点甜头，爆一些比较好的装备变现，这并不是运营商良心发现，而是让这部分玩家看到更大的希望，继续充钱升级买武器，“这就跟赌博一样，先‘放水’，下次下注就会更大胆。”但是，一个网页游戏的生命周期只有一到两年，所以运营商不可能无止尽的“放水”，当玩家充钱到一定金额时，就会发现级别到极限了，神装备也没了，真人玩家也少了，当初游戏里的快感也就没有了。游戏运营一段时间，总会有玩家找运营方理论(讨债)，但Sam表示，运营方一般都会选择搪塞或者置之不理，甚至打拖延战。“只要计算一下，赚的钱差不多了，游戏周期也差不多了，小运营商就会选择，一个晚上就能撤除所有服务器上的数据。”Sam说，因为页游运营商玩消失，所以有很多玩家找游戏开发团队，而游戏开发团队就会以不负责运营为由脱清关系，最后都是不了了之。“玩家们难道还能找代言游戏的明星索赔不成?页游市场很乱，所以许多投诉也得不到回应的。”毫无疑问，除了钱多无聊的土豪之外，玩页游的更多是一些贪图意外之财的玩家，他们在运营者极富诱惑力的营销洗脑下，试图通过玩网页游戏赚钱，改变自己的“苦逼”现状，归根结底还是贪念在作祟。有“念想”，就有伤害，才会有页游市场的无序发展。【写在最后】据易观智库的统计数据显示：2013年以来，中国网页游戏产品数量进入下降通道，页游产品玩法、风格上的同质和单一化，使得产品生命周期**缩短。但诡异的是，懂懂笔记发现中国网页游戏市场增长率虽然近几年呈大幅下降趋势，但市场规模从2015年至今却没有明显变化。2015年市场份额237.6亿元，预计到2018年规模仍会达到237亿元(2015 年至 2018 年年均复合增长率-0.08%)。另外，根据游戏工委发布的最新统计数据显示：月，中国游戏用户达到4.89亿人。其中，客户端游戏用户规模达到1.38亿人，同比增3.1%;网页游戏用户规模达到2.79亿人，同比下降8.7%;移动端游戏用户规模达到4.05亿人，同比增10.7%。如此庞大的数字里，有多少玩家正在“套路”中不停缴纳着智商税? 年中国网络游戏行业细分领域市场规模图表来源：易观智库网页游戏市场的无序，其根源在于缺乏行业规范与监管机制。抄袭、套路、运营者跑路等现象屡屡出现，未来亟待监管机构对运营资质、市场准入、管理机制和明星代言等方面加大管理力度。就在上周，Sam告诉懂懂笔记自己暑期新代理的一款冒险类页游，现在已经有近六万注册用户了：“心怀侥幸的人毕竟多，或许是这个行当经久不衰的原因吧。”【此内容为优化阅读，进入原网站查看全文。如涉及版权问题请与我们联系。3】《为什么游戏中见不到深度学习的身影？因为它不能把工作都交给“黑盒子”》 精选六卡耐基梅隆大学计算机系教授、德扑AI之父托马斯·桑德霍姆：不完美信息游戏你好。今天我讲一下超人类的AI怎么做战略性的分析和推理，这里用扑克做例子，今天我们说的是不完美信息的游戏，也就是说整个对手的状态不被机器人所知，这个跟下棋没有什么太大的联系，确实和谈判很像。我们知道AlphaGo的技术可以用于所有的完美信息的游戏，完美信息的游戏是有这样的一个好性质，就是我们一个大游戏分解成各个小的子游戏，子游戏怎么样解决的呢？通过别的子游戏的结论来学习。比如说它防御的时候，你看一下当我们看这一局的时候，你不关心其他局或者是其他的象棋步骤里面对手怎么做？你只看这一步怎么样做就能够学到了，而非完美的信息是什么意思？就是一个信息一个子游戏学到的，不能用于另外一个子游戏。托马斯认为扑克才是不完美信息游戏，难度更大AlphaGo玩不起扑克那么不完美信息的游戏就比完美信息的游戏更难，这些是基于某一个小领域的技术，并且不可迁于其他的小领域的，比如说扑克，我们发明了这种算法能够在这种不完美信息的情景下也能够学习。由于完美信息和不完美信息的游戏两者本质不一样，AlphaGo所应用的技术不可以应用到完美的扑克游戏里面，因为两者的性质是不一样的。在不完美信息的游戏里面，我们的挑战是不知道对手和他的行为或者是说他的行为可能性。那么对于他们以往做了些什么呢？我也不知道。我跟我的扑克对手，我不知道他以往的行动，他也不知道我以往的行动，像我们人类面对的情景里面更多的是这一类的，不知道对手背后的盘算，那么我们想问的是对手的行动对我有什么样的启示，我怎么样通过对手的行动来推测到背后的动机，我的行动也泄露了我的哪些意图给我的对手呢？托马斯教授在J**现场发表主题演讲这里面有意思的是，我们不需要去解析这些行动的信号。这些信号让我们回过头来看这个纳什的方程式，纳什先生其实只是给博弈论一个定义，他并没有给我们结论，他用一些算法，根据更窄的定义来算出，争取更好的算法。那扑克里面有很多的数学原理，如果我们看一下纳什先生的那篇博士论文，把他的博弈论方程首先展示给我们，这是1993年的时候，这里只有一个定义，那就是类似于扑克的定义。再往后对于扑克，我们有了更多的科学家和更多的定义。大家也会讨论如果有更多更好的策略和战略来赢扑克，最近去年，我们有数以百计的关于这个扑克的扑克研究。我讲的不会太多，我只讲一些重点的研究，首先有年的学生和我一起做了这样一个关于无损抽取的一个算法，就是说你略掉了，或者是说不知道这个游戏的99%的信息，却依然可以去知道这个游戏的规则。那么，我们现在要谈的无限下注。德州扑克的纸牌下注成为最难的一个计算机界解决的标杆，里面包含了10的161次方的情景，我们看一下这个比我们在一个宇宙里面原子还要多10的161次方，这个应用包括了扑克，这里面也被很多的类似于皇家赌场的电影所引用。AI VS 人类选手而到目前为止我刚刚说的无限下注的纸牌游戏是被AI攻破的。我们看一下这种单周的关于无限下注的突破，这是第二次单挑，因为之前有一次人机对抗，当时的AI输给了人类选手，这次我们叫做再对抗，再挑战。我们的AI系统是我们的一个冷扑大师的智能系统，它的对手是四个非常优秀的扑克选手，我们一共做了12万次的交手，在20天之内，然后下注的赌金之多，大家有很强的动机去赢。2017年这场，我们其实把这笔20的奖金，不是每个人给20万，而是根据这四个选手的表现成比例的分配，而且我们的试验设计非常的保守，让人类去设计整个游戏的范式，为什么这么做呢？让人类去设计整个游戏的各种范式，以便于到最后去决定谁赢谁输的时候，因为是人类事先设计好的，就不会有各种的争吵和争议了。那么，整个的人类在押注的时候，更多的时候会觉得人类会赢。我们看一下游戏的现场，丹尼尔是我的朋友，我的同事，他们单独的一对一单调，一对一的。丹尼尔和AI单挑一说到丹尼尔和AI单挑，AI和上面的四位扑克大师在楼上单挑。比方说杰森，他在同时看着两桌，他在这两桌之间可能来回切换，在他左边的这个小屏幕上，他可以进行切换。最终的结果，我们的冷扑大师系统赢，而且大胜人类。同理，我们用这个冷扑大师跟中国的赌神进行对抗，中国的龙之队，中国的六位赌神，这是国际扑克大师的赢家，这些都是顶级的扑克手。冷扑大师还是赢了我们人类的赌神。冷扑大师的系统是什么原理？有人要问了，我们这个冷扑大师的系统是什么原理呢？基本上我们用的是已验证正确的技术，这里面没有深度学习。所以说在上面主要有三个选择，第一个选择是有很多的一些游戏的规则的输出，还有一些更小的游戏的抽象化，最后有一个算法进行蓝图战略的执行。然后在我们的子博弈的解决器里面，实际上也是在游戏的过程中来进行问题的解决，有一个自我改善的模块，它能够把所有的这些本身的AI的后台的主机在晚上的时候做一个更新。对于软件的运行，在我们的匹兹堡的超级计算机中心的这台计算机有1200万小时的游戏的时间积攒，所以说它有很多的输入的信息。如果我们把AlphaGo和它进行对比的话，AlphaGo是用人类的游戏历史，我们没有做这个东西，我们是白手起家的。好像是我们对着镜子给自己进行拳击，然后突然跳起来飞踢泰森的关系，我们也是一样的，我们通过AlphaGo来进行自我游戏实现的。我们看看第一个解析，是模块里面使用新的抽象化的算法，相对来说获得一个更小的规则，然后我们会有一个平衡化的过程。然后重新回到我们最初的游戏中进行我们所谓的蓝图战略。蓝图战略然后这里有两个抽象化，一个是胜利的抽象化，是定期进行算法的计算，我们也是从最初的计算机里面，2016年的时候做过，现在我们用一个最大的抽象化，我们是进行了一个平衡化的算法，来获得多种抽象化，所以从第一个赌局到我们的第二个赌轮里面，在所有的赌轮里面都可以进行，第四个赌轮里面我们使用了子博弈的解决器，这里面有一个产品的抽象画，所以这样的话我们可以对于我们的客户端有一个更好的理解了。第三个正式的抽象化是从我们的扑克的赌轮中，我们这里使用了人工智能之外，还加入了一些大赌局和小赌局的概念，所以说我们可以有最初的一个初级算法，然后把它进行一个优化，但是暂时没有办法来进行拓展，所以说我们还需要把它第一个赌局进行一个慢慢的往外拓展，后来到了子博弈的解决器，我们这里稍微多讲一些，当然这也是整个架构的最新一部分。这里有五个新部分，第一个部分很可能是可以把它当前的对手的一些内容考虑在内，第二个，它是属于一些战略中的，你的子博弈的，这个计算方式很可能不会比这个蓝图战略更差。然后，如果说对手在当前的阶段犯一个错误的话，我们可以重新再考虑到它这样的一个情况下，然后同时考虑到出现的错误，但是还能够保证你的胜利，所以说它是可以更好的与真正的人进行比赛的时候，不会出现这种类似的错误。关于子博弈的解决问题还有就是说关于子博弈的解决问题。一开始的时候，你解决这个问题一再进行游戏。但是我们在这里先要再次解决剩余的一些，就是说整个局我要重新的做一遍，每当对手走一步，我都会把剩下的部分再重新算一遍。另外，它还可以把当时，你可以猜想的步骤，再把步骤的实际这一步计算在内，这些都是在我们的抽象中，还有它可以启动得比较早，以前都是在最后一个赌轮，现在我们放在第三个赌轮里面，如果这里没有在子博弈中的这种牌的抽象化，我们这样做是因为我们希望能够通过一种新方式进行子博弈的解决。最后一个模块，它就是自我改善的模块，它采用了完全不同的一种方法来进行自身的改善。并且它也使用了之前我们所说的平衡的战略。那么我通常是怎么做的呢？就是说我们需要把一系列的对手模块聚集在一起进行一个开发，我觉得它是比较有风险的一个方法，特别是对于一些顶级玩家来讲，因为顶级玩家是属于世界上的这个方面的专家，他们是很容易来反漏洞的专家，所以说这个过程中，很容易会遇到困难，然后我们让我们的对手行为集成告诉我们说我们自己战略里面的漏洞在哪，这样我们在这个超级计算机里面，我们的算法就会把这些加入到我们的行为的抽象画里去，之后我们就可以把它添加到我们的库里面去，我们可以在自己的主机里面把一些理性的内容再加入。所以这里是在我们的顶端的AI，当然还有一些其他的，这里是我选取的一些最好的。左边是我们的，右手边是其他人的，这张图的意义是讲到了我们每年都要进行改善。可能是从理论上达到10的一百多次方。我们的实验室的研究情况下面我们再讲一下，在我们实验室里面研究的一些情况，还有就是说如何来解决非完整的信息的内容，这是我们的一些在做的课题，所以在游戏中和我们之前讲的，它会有一个非完整性信息，需要有一个抽象化的寻找器，然后我们要知道它里边的一个，游戏中会出现的问题的路径，然后我们有一个这种算法，它可以把一些概率来进行计算，如果说你这个模型离我们的偏差这么远，然后它这个模块会来进行改善，我们在扑克中是来做竞赛的，所以我们在比赛中需要应用来进行一个模拟，虽然规则不是这么清楚。所以同样的一个概念，如果我们的模块，现实当中只有这么一个差异的话，我们可以来改善我们的战略。然后让它更适合现实中的情况。托马斯教授介绍实验室研究现状第二点，在我们之前说过，可能在事件当中最好的是平衡战略，也是我们能够获得的最好的理论，今年夏天开始，我们有更多的一些算法了。第三个，我们在双方都会出现比较大的，或者是很多的错误的时候，我们是不是能解决这些问题。尽管传统意义上来讲，我们觉得有一些错误可能是可以进行计算化的，但是现在在计算机里面的一些技术可以用更好的办法来进行一个改善。最后，就是在利用或者是说开发之间的这种对比，在游戏中，我们需要去发现对方的漏洞。然后开始通过这种非游戏理论的方式，考虑到自己如何不会被对方所利用。所以说如果你开始采用游戏理论的时候，有人如果说利用了这种游戏理论或者是博弈理论是不安全的，但是现实中不见得如此，你可以利用别人的同时，也可以保证自己不被利用，也可以保证自己的安全性。像我之前提到的这些技术，不仅仅是被用来编程，这些被用来任何一个你有互动的过程中，这个当中不光有一方，还有不完整的信息，对于新技术的能力，之所以这么振奋，是因为我们看到了这种战略性的机器中有很多的类似知识的复制。我认为这种战略定价，或者是说战略产品的组合，也可以利用它来进行一个优化。现在，在AI当中，我们不光可以节省更多的人力，同时，又可以做得比最好的人类更强，让我们有更多的理由来利用到实际中。有一些人可能觉得大多数的现实中的应用，总会存在着不完美信息，就算是不看做一个游戏，那么我们想象一下，比如说在定价中的利用，如果对方的这个竞争对手的价格已经固定了，如果突然对方改变了这个价格，你需要实现自己的价值优化，需要反应，这里面是一个反映式的模块。战略性的定价可以让你来驱动市场的发展，同时可以事先进行价格的思考，同样你战略性的产品和组合优化，在金融中的使用也比较多，比如说战略性的结构或者是说战略贸易执行等等，还有自动的溢价。我们使用眼镜改善我们的视力，为什么不能用AI来改善自己的战略逻辑呢？还有像拍卖中，如果说有这种式的拍卖，如果没有人知道底价的情况下，是不是可以采用合理的竞猜。还有像电影版权，不同的一些流媒体公司，他们可能要买一些不同的视频流，到底如何能够构建一个更好的视频流的组合，如何来进行更好的谈判。大部分的应用会考虑到网络安全问题，如何来防护漏洞和操作系统中的问题，以及**运动中，我到底要花多少钱，基于我竞争对手的预算来进行计算。还有自动驾驶车辆中，或者是说半自动驾驶的车队由不同公司来进行运维的时候，如何来获得一个更好的道路规则。有很多的一些军队或者是说在实体安全方面的应用，还有生物适应或者是说一些医药的安排中，我们已经有了多种的计划能够把这些，比如说对患者人群来进行更好的一个规划，才能够避免进行一些疫苗的注射和癌症的防护等等，当然我们还有娱乐式的，训练式的应用技术，在很多的新的游戏中，同时也会有一些社交的游戏。最后一张幻灯片我想指出的是人工智能不光是深度学习，还有一些重要的部分和领域，现在有一些新的技术和领域，我们叫做战略性逻辑，它是我们战略博弈的一部分，同时我们还有向对手建模等等，这些也是需要很多的模型。机器学习是关于过去，但是我们从过去的数据中学习来希望能够预测到未来或者是说在未来能够做到更多有益的东西，战略性逻辑会关系到很多的可能性，是关于未来而推出的游戏，我们已经做了一些试验，希望能够获得更多结果，谢谢大家。感谢支持全球数据探索者大赛组委会点击阅读原文，即可报名J**大赛。《为什么游戏中见不到深度学习的身影？因为它不能把工作都交给“黑盒子”》 精选七房间里有100个人，每人都有100元钱，他们在玩一个游戏。每轮游戏中，每个人都要拿出一元钱随机给另一个人，最后这100个人的财富分布是怎样的？以下是三个不同的答案——我们不妨把这场游戏视作社会财富分配的简化模型，从而模拟这个世界的运行规律。我们假设：每个人在18岁带着100元的初始资金开始玩游戏，每天玩一次，一直玩到65岁退休。以此计算，人一生要玩17000次游戏，即获得17000次财富分配的机会。在上述规则下，游戏运行17000次，按照财富值的排序如下图：最后，社会将有很少的富人和很多的穷人：最富有的人的财富值约为初始财富的3.5倍；top10%的富人掌握着大约30%的财富，top20%的富人掌握着大约50%的财富；60%的人的财富将缩水到100元以下。就这样，大部分人的钱跑进了少部分人的口袋里。起点低的人真能逆袭吗？我们以所有玩家财富值的标准差来衡量社会贫富分化程度，按时间序列做出图来长这样：在轮游戏后，标准差的变化趋于平缓，也就是社会财富分布的总体形态趋于稳定了。按照设定的游戏与人生的对应规则，这时玩家年龄为35岁。这个结论显示，35岁之前，人与人之间的差距已经完全拉开了。如果一个人在35岁时破产，有没可能逆袭？本次模拟结果中，有15个人在35岁的最后一天时处于破产（负债）状态（下图红色柱子），而他们在此后的财富值及排名如下图所示：可以看到，当这15个人在65岁退休时，有7人仍然处于破产状态；有8人还清债务并有了财富积累，但离富豪仍有相当差距。看来，以35岁为界，虽然破产以后，仍有一半概率回复到普通人的生活，但想要逆袭暴富，却是相当困难的。富二代和普通人有什么区别？在真实社会中，每个人的起点其实并不相同。总有一些富二代、富三代，在财富游戏的开始就占尽了便宜。这一点也应该被考虑到我们的模型中。为了简化计算，我们假设只有两类玩家：90个普通玩家（设定同上）+10个富二代玩家（下图红色柱子）。虽然这个分布形态与全是普通玩家的结果基本一致：top10和top20的富人掌握的社会财富比例和负债的人数比例都差不多，但是仔细来看，top5富人中的全部，以及top10富人中的7位都是富二代玩家。我们在富二代玩家（红色线条）和普通玩家（绿色线条）中各选5位，绘制出他们的财富值变化图：可以看到，富二代玩家中虽然也有“败家子”，但他们仍有很大概率将财富值维持在较高水平。富二代们和普通人生活在两个世界中，偶有交集而已。没错，普通人要有极好的运气，才能到达与败家富二代相同的高度。对富人征税会改变财富分布吗？为了缓和贫富分化带来的诸多矛盾，在真实社会中有许多转移支付的手段，税收就是其中一种。本轮游戏中，玩家的初始财富同为100元，每轮游戏中玩家获得1元钱的概率相等。但若被选中的玩家在该轮游戏时的财富值高于200元，则他只能获得60%的收益；而另外40%的收益将平分给财富值低于0元的所有玩家。模拟结果如下图所示：可以看到，在“税收+低保”的游戏规则下，社会财富分布仍然是高度极化的，区别只是基本消灭了破产者，同时富有的人没那么富了而已。收税可以平缓世界的分化，但是并不容易改变世界的残酷本质。努力的人生会更好吗？我们中的绝大多数人，没有一飞冲天的发财运气，也没有腰缠万贯的爹，更不甘于吃低保。想要改变命运，我们只能选择自己更努力，去争取更好的生活。我们假设每个玩家的初始财富仍然为100元，但有10人比别人加倍努力（下图红色柱子），从而获得了1%的竞争优势，即赢得收益的概率比别人高出1%，模拟结果如何呢？可以看到，社会财富的总体分布形态没有什么变化。但是，10位努力玩家中的9位都进入了富人top20！是的，尽管最成功的玩家不一定是最努力的那个，但是努力的人大都混的还不错。感谢这个残酷世界还给我们留下一条生路。看到这里，相信各位读者已经对这个问题有了自己的答案：该如何面对这个残酷的世界？那就是，抓住一切机会努力并坚持下去，不错过任何一个能让的机会。作为行业内具有良好口碑的，提供的可达10%--13%，轻松获得可观收入，助力财富升级。长按指纹一键关注《为什么游戏中见不到深度学习的身影？因为它不能把工作都交给“黑盒子”》 精选八“吃鸡”手游风靡背后 游戏行业蛋糕如何分一杯羹？时间：日 16:51:13 中财网老婆：亲爱的，这么晚了，赶紧伺候本宫就寝了。老公：老子在吃鸡，一边儿凉快去。老婆：吃我一记拳头......大吉大利，请你吃鸡要说国内最火的游戏是哪一款？“绝地求生”绝对当仁不让。这是一款由韩国Bluehole（蓝洞）公司开发的大逃杀类型的游戏，每局都有100名玩家参与，他们会被投放到绝地岛上，在游戏中找到武器和补给击杀玩家获得胜利。而“吃鸡”则来源于美国电影《决胜21点》中的一句台词，winner winner chicken dinner，翻译成中文就是大吉大利，晚饭吃鸡。据Steam Spy平台统计，截至10月底，《绝地求生：大逃杀》销量累计突破2000万。其累计用户已达2008万人，而活跃玩家人数中，中国玩家超过600万，远高于排第二位的美国和第三位的韩国，并呈现高增长趋势。另外，根据游久网发布的2017年6月~9月的《中国主播热度排行榜》报告显示，绝地求生的开播数目不断上升，占比已达5%。直播+互动的形式使得“吃鸡”更加火热。当然，在这样一款能横扫大陆的爆款游戏的刺激下，国内游戏厂商早就按耐不住性子，游戏巨头网易就以两款“大逃杀”手游《荒野行动》、《终结者 2：审判日》杀进“吃鸡”战场，小米也不甘示弱，联合西山居发行《小米枪战》，网易、小米入局后，《荒野行动》、《终结者 2：审判日》和《小米枪战》强势攻占手游下载量排行榜前三，顺利挤出一直霸居第一的《王者荣耀》。腾讯和巨人合作推出的“吃鸡”手游——《光荣使命：使命行动》已于11月8日开始预约，截至目前已有超过380万玩家预约。只不过，上述几款游戏都是手游模式，给国内不能正儿八经玩上国服版“吃鸡”游戏的玩家们过过大逃杀的瘾罢了。但传言绝地求生国服版即将被腾讯拿去代理。据《韩国经济新闻》报道，腾讯已购买了蓝洞公司价值约700亿韩元(约合4)股份。此后据彭博社报道，蓝洞创始人Chang Byung-gyu在采访中谈到了双方正在洽谈，并表示会谈很有希望：“腾讯可能成为我们非常重要的合作伙伴。”可以预见的是，在国内资本及游戏生产厂商的加持下，其背后的利益链，游戏皮肤、礼包、广告植入、举办各种比赛、直播的赞助商将会持续带来巨大效益。值得注意的是，中国音像与数字出版协会游戏出版工作委员会（游戏工委）前段时间刚刚放出审批部门对于此类产品的意见。游戏工委微信文章称：“由于该类游戏不仅普遍存在大量血腥、暴力内容，而且其类似于古罗马角斗场式的游戏体验与生存理念的设定，严重偏离我国社会主义核心价值观和中华民族的传统文化习惯与道德规范，不利于青少年消费者的身心健康。鉴此，对于“大逃杀”这类鼓励杀戮，尤其单纯以杀死其他游戏玩家扮演的角色为手段，实现最终目的的游戏，广电总局明确持有否定态度，将难以获得出版运营许可。为此，我委建议国内游戏企业不宜安排研发、引进此类游戏，不提倡以测试此类游戏方式吸引用户。同时，电竞、直播等平台也不应为此类游戏提供宣传、推广等服务。”在政策阻力下，一些小厂尚未有版号的游戏全部被下架，小米、网易两家的游戏尚且幸存。小米在老游戏《小米枪战》中加入了大逃杀模式，避免了独立申请版号可能遇到的麻烦，而网易的《终结者2》也是以终结者为宣传点，避免强调大逃杀，从而幸免于难。巨大利益链后还有哪些深圳前海万图董事长宋咏红在接受证券时报·创业资本汇记者采访时表示，“吃鸡”游戏的爆发潜力使其能够在短期内改变国内手游市场的状况，超越《王者荣耀》《阴阳师》等霸榜产品，但是政策方面的限制性规定会让这类手游的前景有不确定性，游戏厂商需要步步谨慎，一步走错都可能面临惩罚甚至下架的风险。因此，此类游戏是否能改变整个手游市场的格局，还有待观察。云九资本王京也持类似观点，他说，此类游戏其实代表着着一种亚文化流行，只是一个阶段流行的游戏，随着时间的推移，热度会逐渐淡去，也会被其他新的游戏代替，这是正常范围内的一种现象。随机性太大，所以我们无法预测下一爆款游戏是什么。现在火的“吃鸡”、“农药”都有一个基本的原则：随机、简单、公平，但是现在有个比较严重的问题就是服务器日常崩溃，比赛中出现各种bug，游戏开发商“蓝洞”很是乏力，新地图、新载具、新武器以及夜间模式这些更新确实很让人期待，但蓝洞到底能不能hold住，是否能处理好上述的问题令人担忧。业内人士对记者说，“另外广电总局称其暴力、血腥，将难以获得出版运营许可，对这类游戏的态度也是不建议引进和开发，政策面的态度也不大明朗，所以对大逃杀的未来可能比较微妙。”纵观整个国内游戏行业，机会多多，乱象和挑战亦不容忽视。业内人士分析称，“首先国内游戏行业跟风、抄袭、同质化现象严重。现在主要是产品力说话，纯粹的跟风产品只会是赚的行为，最终还是要靠好的产品来说话。另一方面，具有优秀游戏性的产品同时也必须做好运营管理工作，一个精心设计、满足玩家需求的活动，可以通过活动带来的口碑，吸引更多的玩家。而活动本身一旦出现bug，危机公关的处理更会游戏成为生死存亡的关键。宋咏红指出现在游戏行业存在的一些问题：第一，“山寨”“换皮”游戏充斥市场，尤其是手游领域更为常见。第二，刷流水自充值制造出来的假繁荣，游戏开服就变成“鬼服”。第三，制作粗糙技术不佳，故事陈旧，人设和世界观难以在东亚文化圈以外的其他市场获得认同感。根据2017年《全球游戏市场报告》显示，预计 2017 年全球游戏市场规模将达到 1089 亿美元，同比增长 7.72%；手机游戏市场规模将达到 353 亿美元，同比增长20.34%，全球游戏市场规模依旧处于快速发展的通道。中国市场，预计2017 年游戏市场规模将达到 275 亿美元，同比增长 11.79%；2017 年和2018 年手机游戏市场规模将达到 146 亿美元和 172 亿美元，同比增长30.36%和 17.81%，可以看出中国市场的表现要好于全球水平。蛋糕越大，想瓜分它的人就越多。游戏行业同理，在如此巨大的市场规模下，资本介入也随之增多。9月28日，电竞内容公司香蕉游戏完成2亿元人民币B轮，由经纬创投和竞远联合领投，新番资本与A轮IDG资本跟投。2016年6月，香蕉游戏曾获IDG资本、文资数码1.5亿人民币A轮融资。9月29日，深圳巴德尔科技有限公司对外宣布，已经获得数千万元融资，深圳国中有限公司参与投资。巴德尔成立于2017年4月，是一家专注精品手机游戏研发的互联网企业，公司核心成员均来自腾讯，在手机游戏领域积累了丰富的研发经验，主要发力于MMORPG。10月11日，气吞云梦创始人陈国庆对外宣布，公司已于2017年9月底获得2000万。本轮融资由鼎祥投资领投，鼎狮出海等跟投，气吞云梦成立于2016年，是一家专注海外移动游戏推广和运营的平台。对于目前游戏行业还有哪些投资机会，宋咏红指出，第一，原创IP类游戏。目前国内游戏行业中自主开发原创IP的领域仍然存在真空，没有实质性、革命性的自主研发的游戏。自主原创IP的真空意味着中国游戏界的自主创新能力仍然有待提升，中国游戏界应当赶上AI游戏的潮流，开发出自主创新的游戏IP。打造原创“现象级”的游戏IP,为下一步进入包括电影、动漫、手板的IP产业链开发创造更多的盈利。第二，采用AI等新技术进行开发的游戏。目前相对比较看好的是塔防类游戏、战争策略类游戏、模拟经营类游戏，这三个类别的游戏共同的特点是在不需要复杂的操作，上手极其简单，可以说门槛很低。目前在国内手游市场中，游戏市场的细分化越来越明显，各种类型、玩法的游戏已经逐渐有了一批稳定的忠粉玩家，新的游戏项目可以在已经具备成熟玩家的类型游戏中通过AI技术进行玩法的创新和优化，使用python 语言和C++语言结合开发的游戏，在AI的应用上将会比Unity3D更先进。AI技术开发的游戏，具备了学习玩家的玩法等能力，在人机匹配上更有趣，更接近玩家实际水平，不容易令玩家产生挫败感；而优秀的AI技术还可以随机生成游戏任务，增加游戏任务的新鲜感，延迟游戏项目的生命周期。“以往的游戏重要的体现在游戏自身的制作，现在重要的是发行渠道。在游戏开发水平相当的前提下，得终端者得天下。腾讯、网易这种大型游戏厂商所起的作用非常大。”王京说，“还有一点很重要的是游戏玩法的标配必须要社交化。从投资人角度来说，完整打过仗的团队、团队配备是齐全的，并且在游戏发行渠道有资源，这样的配备才是值得去。”□ .岳.亚.楠　 .证.券.时.报.网《为什么游戏中见不到深度学习的身影？因为它不能把工作都交给“黑盒子”》 精选九导读：今天给小伙们带来一篇非常有意思的文章，另类的新颖观点告诉你：35岁之前，人与人之间的差距已经完全拉开。最近在知乎上看到一个很有趣的问题：房间里有100个人，每人都有100元钱，他们在玩一个游戏。每轮游戏中，每个人都要拿出一元钱随机给另一个人，最后这100个人的财富分布是怎样的？以下有三种不同的答案：注解：1）接近均匀分布，即每人都有100元左右。2）接近征途分布，即中产接近很多，穷人和富人很少。3）接近幂律分布，即很多的穷人和很少的富人。我们不妨把这场游戏视作社会财富分配的简化模型，从而模拟这个世界的运行规律。我们假设：每个人在18岁带着100元的初始资金开始玩游戏，每天玩一次，一直玩到65岁退休。“每天拿出一元钱”可理解为基本的日常消费，“获得财富的概率随机”是为了……嗯……简化模型。以此计算，人一生要玩17000次游戏，即获得17000次财富分配的机会。下面我们来回答一下。在上述规则下，游戏运行17000次的结果如下图所示：（说明：1.上图中横轴标签代表一个玩家的编号，柱子的高低变动反映该玩家财富值的变化。2. 当某人的财富值降到0元时，他在该轮无需拿出1元钱给别人，但仍然有机会得到别人给出的钱。）可以看到，每个玩家财富值的变动是极为剧烈的。为了方便描述整个社会财富的分配状况，我们又按照财富值的排序做了下图：（说明：上图中横轴标签代表玩家排序（非编号），排序越高的财富越多。初始时所有人的财富值相等，随着游戏的进行，财富值差距越来越大。）没错，财富的分配接近于幂律分布（结论只是程序模拟，而非数学精确求解）。最后，社会将有很少的富人和很多的穷人：最富有的人的财富值约为初始财富的3.5倍；top10%的富人掌握着大约30%的财富，top20%的富人掌握着大约50%的财富；60%的人的财富将缩水到100元以下。就这样，大部分人的钱跑进了少部分人的口袋里。即使在最公平的规则下，世界依然展现出了残酷的一面。屌丝真能逆袭吗？我们以所有玩家财富值的标准差来衡量社会贫富分化程度，按时间序列做出图来长这样：（说明：横轴表示游戏轮数，纵轴表示社会财富的标准差）可以看到，游戏早期的标准差变动最为激烈，而在轮游戏后，标准差的变化趋于平缓，也就是社会财富分布的总体形态趋于稳定了。按照我们设定的游戏与人生的对应规则，这时玩家年龄为35岁。这个结果告诉我们，35岁之前，人与人之间的差距已经完全拉开了。进一步看，如果一个人在35岁时破产，还有没有可能逆袭呢？本次模拟结果中，有15个人在35岁的最后一天时处于破产（负债）状态，而他们在此后的财富值及排名如下图所示：（说明：上图中的红色柱子为在35岁时破产的玩家，绿色柱子为其他玩家。红色柱子在纵轴上的高度变化表示其财富值变化，在横轴上的位置变化表示其排名变化。）可以看到，当这15个人在65岁退休时，有7人仍然处于破产状态；有8人还清债务并有了财富积累，但离富豪仍有相当差距。看来，以35岁为界，虽然破产以后，仍有一半概率回复到普通人的生活，但想要逆袭暴富，却是相当困难的。所以，发财要趁早，大龄屌丝逆袭更像是一个传说。富二代和普通人有什么区别？在真实社会中，每个人的起点其实并不相同。总有一些富二代、富三代，在财富游戏的开始就占尽了便宜。这一点也应该被考虑到我们的模型中。为了简化计算，我们假设只有两类玩家：90个普通玩家（设定同上）+10个富二代玩家。富二代玩家的初始财富是500元，他们在每轮游戏中需要拿出2倍的钱，同时获得财富的几率也是普通人的2倍。游戏结果如下图所示（排序后结果）：（说明：上图中的红色柱子为富二代玩家，绿色柱子为普通玩家。）虽然这个分布形态与全是普通玩家的结果基本一致：top10和top20的富人掌握的社会财富比例和负债的人数比例都差不多，但是仔细来看，top5富人中的全部，以及top10富人中的7位都是富二代玩家。我们在富二代玩家（红色线条）和普通玩家（绿色线条）中各选5位，绘制出他们的财富值变化图：可以看到，富二代玩家中虽然也有“败家子”，但他们仍有很大概率将财富值维持在较高水平。富二代们和普通人生活在两个世界中，偶有交集而已。没错，普通人要有极好的运气，才能到达与败家富二代相同的高度。努力的人生会更好吗？我们中的绝大多数人，没有一飞冲天的发财运气，也没有腰缠万贯的爹，更不甘于吃低保。想要改变命运，我们只能选择自己更努力，去争取更好的生活。我们假设每个玩家的初始财富仍然为100元，但有10人比别人加倍努力，从而获得了1%的竞争优势，即赢得收益的概率比别人高出1%，模拟结果如何呢？（说明：上图中的红色柱子为更努力的玩家，绿色柱子为普通玩家。）可以看到，社会财富的总体分布形态没有什么变化。但是，10位努力玩家中的9位都进入了富人top20！游戏即人生，努力吧，騒年。来源：城市数据团作者：团支书▼推荐阅读点击图片阅读 | 受邀出席朗迪Fintech《为什么游戏中见不到深度学习的身影？因为它不能把工作都交给“黑盒子”》 精选十关注微信号，把套牢你回复给我们，会有意想不到的发现哦！来源：城市数据团作者：团支书最近在知乎上看到一个很有趣的问题：房间里有100个人，每人都有100元钱，他们在玩一个游戏。每轮游戏中，每个人都要拿出一元钱随机给另一个人，最后这100个人的财富分布是怎样的？以下是三个不同的答案我们不妨把这场游戏视作社会财富分配的简化模型，从而模拟这个世界的运行规律。我们假设：每个人在18岁带着100元的初始资金开始玩游戏，每天玩一次，一直玩到65岁退休。“每天拿出一元钱”可理解为基本的日常消费，“获得财富的概率随机”是为了……嗯……简化模型。以此计算，人一生要玩17000次游戏，即获得17000次财富分配的机会。下面我们来回答一下。在上述规则下，游戏运行17000次的结果如下图所示：（说明：1.上图中横轴标签代表一个玩家的编号，柱子的高低变动反映该玩家财富值的变化。2. 当某人的财富值降到0元时，他在该轮无需拿出1元钱给别人，但仍然有机会得到别人给出的钱。）可以看到，每个玩家财富值的变动是极为剧烈的。为了方便描述整个社会财富的分配状况，我们又按照财富值的排序做了下图：（说明：上图中横轴标签代表玩家排序（非编号），排序越高的财富越多。初始时所有人的财富值相等，随着游戏的进行，财富值差距越来越大。）没错，财富的分配接近于幂律分布（结论只是程序模拟，而非数学精确求解）。最后，社会将有很少的富人和很多的穷人：最富有的人的财富值约为初始财富的3.5倍；top10%的富人掌握着大约30%的财富，top20%的富人掌握着大约50%的财富；60%的人的财富将缩水到100元以下。就这样，大部分人的钱跑进了少部分人的口袋里。即使在最公平的规则下，世界依然展现出了残酷的一面。在此基础上，我们又设计了更多的情景，同样用程序进行了模拟。允许借债会让世界变得好一点吗？在现实社会中，情境会更复杂一些。比如说，当我们没钱了，还可以找亲友、找银行、找投资人借债，说不定哪天就东山再起了呢。在允许借债的情况下，游戏结果如下图所示（排序后结果）：结果表明：游戏结束时，最富有的人的财富值约为初始财富的4倍；top10%的富人掌握着大约33%的财富，top20%的富人掌握着大约56%的财富；大约25%的人背负着债务，最高负债约为200元。没错。借债虽然能让我们在走投无路时多一些周转余地，但最终会让穷人变得更穷。屌丝真能逆袭吗？我们以所有玩家财富值的标准差来衡量社会贫富分化程度，按时间序列做出图来长这样（说明：横轴表示游戏轮数，纵轴表示社会财富的标准差）可以看到，游戏早期的标准差变动最为激烈，而在轮游戏后，标准差的变化趋于平缓，也就是社会财富分布的总体形态趋于稳定了。按照我们设定的游戏与人生的对应规则，这时玩家年龄为35岁。这个结果告诉我们，35岁之前，人与人之间的差距已经完全拉开了。进一步看，如果一个人在35岁时破产，还有没有可能逆袭呢？本次模拟结果中，有15个人在35岁的最后一天时处于破产（负债）状态，而他们在此后的财富值及排名如下图所示：（说明：上图中的红色柱子为在35岁时破产的玩家，绿色柱子为其他玩家。红色柱子在纵轴上的高度变化表示其财富值变化，在横轴上的位置变化表示其排名变化。）可以看到，当这15个人在65岁退休时，有7人仍然处于破产状态；有8人还清债务并有了财富积累，但离富豪仍有相当差距。看来，以35岁为界，虽然破产以后，仍有一半概率回复到普通人的生活，但想要逆袭暴富，却是相当困难的。所以，发财要趁早，大龄屌丝逆袭更像是一个传说。富二代和普通人有什么区别？在真实社会中，每个人的起点其实并不相同。总有一些富二代、富三代，在财富游戏的开始就占尽了便宜。这一点也应该被考虑到我们的模型中。为了简化计算，我们假设只有两类玩家：90个普通玩家（设定同上）+10个富二代玩家。富二代玩家的初始财富是500元，他们在每轮游戏中需要拿出2倍的钱，同时获得财富的几率也是普通人的2倍。游戏结果如下图所示（排序后结果）：（说明：上图中的红色柱子为富二代玩家，绿色柱子为普通玩家。）虽然这个分布形态与全是普通玩家的结果基本一致：top10和top20的富人掌握的社会财富比例和负债的人数比例都差不多，但是仔细来看，top5富人中的全部，以及top10富人中的7位都是富二代玩家。我们在富二代玩家（红色线条）和普通玩家（绿色线条）中各选5位，绘制出他们的财富值变化图：可以看到，富二代玩家中虽然也有“败家子”，但他们仍有很大概率将财富值维持在较高水平。富二代们和普通人生活在两个世界中，偶有交集而已。没错，普通人要有极好的运气，才能到达与败家富二代相同的高度。对富人征税会改变财富分布吗？为了缓和贫富分化带来的诸多矛盾，在真实社会中有许多转移支付的手段，税收就是其中一种。本轮游戏中，玩家的初始财富同为100元，每轮游戏中玩家获得1元钱的概率相等。但若被选中的玩家在该轮游戏时的财富值高于200元，则他只能获得60%的收益；而另外40%的收益将平分给财富值低于0元的所有玩家（相当于破产者的低保）。模拟结果如下图所示：可以看到，在“税收+低保”的游戏规则下，社会财富分布仍然是高度极化的，区别只是基本消灭了破产者，同时富有的人没那么富了而已。收税可以平缓世界的分化，但是并不容易改变世界的残酷本质（除非**加强转移支付的力度）。努力的人生会更好吗？我们中的绝大多数人，没有一飞冲天的发财运气，也没有腰缠万贯的爹，更不甘于吃低保。想要改变命运，我们只能选择自己更努力，去争取更好的生活。我们假设每个玩家的初始财富仍然为100元，但有10人比别人加倍努力，从而获得了1%的竞争优势，即赢得收益的概率比别人高出1%，模拟结果如何呢？（说明：上图中的红色柱子为更努力的玩家，绿色柱子为普通玩家。）可以看到，社会财富的总体分布形态没有什么变化。但是，10位努力玩家中的9位都进入了富人top20！是的，尽管最成功的玩家不一定是最努力的那个，但是努力的人大都混的还不错。感谢这个残酷世界还给我们留下一条生路。看到这里，相信各位读者已经对这个问题有了自己的答案：该如何面对这个残酷的世界？那就是努力并坚持下去相关阅读：财富逆袭之路，是否已成为穷途末路？来源：米筐投资（ID：mikuangtouzi）作者： A先生前言：这两年阶层固化成了一个热门话题，底层的渴望阶层上流屌丝逆袭，中层的担心阶层不保被迫下流，顶层的要保持现有阶层忧虑黑天鹅事件（**/法律/群众风险等），全民陷入焦虑。阶层的晋升和巩固最重要的就是财富的增长和保值，虽然财富不完全等同于阶层，但却是阶层的重要指标和物质基础，很多情况下财富也就等同于阶层。若照此理论，财富逆袭/阶层晋升的路是否已走入尽头？近四十年财富逆袭路径改革开放近四十年，我国经济是一个从物资短缺到物资过剩、国内外势能差（人力成本/资本多寡/科学技术等）日趋缩小的过程，在此期间创造了巨大财富，许许多多的人由此得以在一代人之内实现财富逆袭。其大致路径如下：放松管制后的商品/服务贸易，小商小贩摆摊设点的兴起及随后体制内外价格改革产生的倒爷群体；以“三来一补”为特征的沿海地区出口制造业（多为乡镇企业）的崛起；到了九十年代前后，一批创品牌/搞技术/会营销的制造业（格力/海尔等）开始出现；2000年后，因加入WTO带了近十年的外贸繁荣；2003年后开始发力的房地产行业及稍前已经兴起的重化工业；2008年后为刺激经济大干快上的铁公基基础设施建设及2012年后开始逐渐兴盛的互联网经济等等。六七十年代及八十年代前期出生的人只要抓住其中的任何一波机会，都能实现财富的逆袭，因时代给予的机会如泉水般喷涌而出，受益个体千千万万。如果稍微思索一下你会发现，越往前财富的逆袭越需要胆子大、敢闯敢干，越往后越需要技术/营销/人才及消费者分析研究。是的，财富逆袭越来越难——这也符合经济发展的规律：在物资匮乏的短缺经济下，只要有商品/服务就能卖的出去，因为消费者没得选择，所以凡是胆子大能突破约束并能生产/提供商品服务的“能人”就可获得财富回报；而随着物资丰富乃至过剩，就需要由量到质的转变，并能提供个性化/高品质的商品或服务，而这绝非靠胆量就能做到。这也是当下实体不赚钱的原因：经营者要么抱着之前短缺经济的思路，要么提供的商品或服务不能满足消费者个性化的需求，要么找不到对口的消费者，要么商业模式没有创新，而要解决这些问题就需要更高素质的经营者——可能快速迭代升级的人毕竟是少数。纵向比减少横向比增多阶层固化、财富增长停滞是经济发展一定阶段的必然产物——出彩的人毕竟少数，更多的是普罗大众，商品/服务量的增加相对容易，而其质的提高却要困难太多：优秀的商品/服务需要优秀的人去研发它，而天才有限产品研发创新的速度就会缓慢。中国这四十年财富增长本应是缓慢的，是因为二战后三十余年的闭关锁国造成了国内外技术/资金/管理/生产上的巨大差距。国外在第三次科技革命推动下一日千里，积累了大量先进的东西，通过对外开放并借助中国的人力成本优势，能引进和模仿现成的东西，根本不用费时费力的研发，拿来即用就好了，因此能很容易的增加商品/服务的数量，财富也就很容易的创造的出来。现在这种国内外的势能优势消失，海内外越来越在同一水平线，能生产的/能满足的都已基本实现，已无现成模板可供学习了，此时的财富增长就需要自主研发创新来引领世界，而这是很难的——它既需要整体环境和配套体系，也要靠运气（出现类似瓦特/爱因斯坦/乔布斯似的天才）。是的，现在财富逆袭的机会比过去减少很多，可以肯定是会越来越难。现在钱不好赚、财富增长慢是因为过去太容易了——而过去的四十年在历史千年的长河中是非常态的，不能把这种非常态看成常态和理所当然。也因为中国与东南亚/非洲等国家存在人力/技术/生产上的势能差，所以中国企业这些年都在把企业往这些地区迁移。纵向比财富暴增的机会在减少，可此时与其他国家横向比却蕴含着众多的机会。相比西方国家动辄2%上下的GDP增幅，中国6%以上的涨幅已属高的了，并且中国的GDP总额全球第二，绝对增长额也不小，这期间就隐藏着巨大的财富逆袭机会。中国人口规模优势、互联网技术和应用上的世界领先，能让没关系/没施展平台的优秀人才更能靠自己的实力实现财富的逆袭。财富转移成逆袭新路径过去四十年当中，虽然存在转移财富的逆袭之路——最早以体制内外的价格差倒卖物资、靠关系走后门的权钱交易、国企改制过程中的贪腐和内部人控制、骗补等转移国家补贴等等，但不是主流（感觉是主流，是因为新闻为追求眼球的大幅报道），更多的是因为整体社会财富蛋糕做大了，每个人分配的机会和份额增多了，并实现了财富暴增。可这些年，我们明显感觉到在社会增量财富增幅变小的情况下，存量财富的再分配已成为逆袭的新途径——不管是非法的还是合法的。一直就存在的坑蒙拐骗也在升级换代——以形式存在的、以原始股/存在的、以形式存在的P2P骗局、专门面向老年人的保健品/理疗蒙骗、各种形式的电信诈骗……此外就是因国家货币/财政政策造成的财富转移——国家刺激经济超发货币造成有贷款的人对不贷款的人财富转移、国家挺楼市拉经济造成买房的人/买大城市房的对没买房的人财富转移、国家修高铁搞基建造成沿线城市居民对未经停区域居民财富的转移、国家造产生/提前埋伏的人对后来财富的转移……我们也能看到财富转移的大致原理：善于管理财富的人向不善于管理财富的人进行转移、大城市/中心城市/创新类城市居民向偏远地区/农村地区/小城市居民进行转移、持有资产的人向持有储蓄现金的人进行转移……随着技术进步、产业/消费升级、互联网/新经济兴起，聚集了大量年轻人/技术知识精英/互联网新贵的行业、领域、城市获得了财富的核裂变增长，而过去传统的能源类/重化工类/轻工业类/制造业类行业和城市在逐渐的衰落，财富被一步步转移出去。逆袭非常态，固化才是在人类的历史长河中，阶层固化财富稳固才是常态。这种社会稳定的状态被打破要么是因为群众革命/国家战争，要么是因为科技革命/体制改革。历史上的每一次朝代更迭都是社会财富聚集到一小部分手中，通过革命进行财富再分配的过程，之后再聚集再革命，以此形成周期循环；历史上的每一次战争，都是社会财富争夺的过程，胜利者对失败者的争夺，社会财富的再次分配。除了造成财富和人员重大损害的革命战争外，科技进步和体制改革对社会财富增加更有益——前面是存量财富的再分配，并造成了很大的牺牲；后面是增量财富的再创造，是在没有牺牲的情况下社会财富总蛋糕的变大，如蒸汽机革命/电力革命/信息革命，及中国近四十年的改革开放。所以在人类史中，更长的时间是阶层固化和财富稳定/聚集的状态，而财富的逆袭是周期性出现的，到了近现代，财富逆袭才以更文明的技术进步和体制改革来实现——但这种改变也不会是常态，因为它带有很强的运气成份，人类至今也就发生了三次技术革命，第四技术革命什么时候到来，谁也说不准——下次财富普遍逆袭的机会就出现在下次科技革命到来之时，而在此期间，财富的逆袭只会是少部分人的事。当普遍财富逆袭的局面逐渐消失，因我们已经适应了三五年财富大变样、“风水轮流转今天到我家”的后，在逐渐步入正常化的过程中就显得很不适应——不管你是否习惯，这就是历史规律和今后的现实，我们也要面对一个阶层日趋固化和财富日趋稳固的年代。后记：1982年做了小商小贩，1992年下海经商做了企业、2002年做了外贸并开始买房、2012年进入了互联网行业，估计没一个人都能照此全部踏准财富的节拍，但只要踏准一次就够了——即使踏准了，更多可能也是运气而非有意为之。财富逆袭虽不会再是普遍现象，但互联网的发展已能让信息更加对称，能让有才华/有野心/有技能的人更有逆袭的机会——他们本就应该获得，这是阶层固化的年代里推动社会进步的积极力量。当然每一个时代都有众多逆袭的机会，当我们每每感叹十年前的机会多，殊不知十年后我们也会发出同样的感叹。来源：城市数据网本文