盘点国外游戏中十大经典恋情 哪对更能打动你
每个人都向往一段真挚的爱情，或轰轰烈烈、或细水长流，“爱情”是人类永恒的主题。事实上，在游戏世界里也离不开感情元素，没点感情戏会让剧情失色不少。今天，玩家“叶影”就向我们展示了国外游戏中的十大经典的恋情。10-安迪&不知火舞游戏：KOF系列在笔者还是个初中生的时候，KOF，也就是大家通常所说的拳皇，是每个孩子最喜欢的格斗游戏，没有之一。当然，不得不说明的是，那时候除了拼命玩游戏之外什么都不懂，只知道不知火舞的身材相当好。有玩家会问，这和恋情有什么关系？很简单，大家还记得不知火舞在游戏中对安迪的呼唤吗？据说，在“拳皇系列”真正严格的剧情当中，不知火舞是个相当好的女孩子，甚至，具体到每一代两人相见时，表现出来的场景和特质都不一样，从婚纱到孩子，有心的玩家甚至看出是不知火舞“倒追”。都说“女追男，隔层纱”，可到底有没有修成正果，在如此令人感动的故事之下，大概永远都是秘密了吧。9-克劳德&蒂法游戏：《最终幻想》系列很长一段时间以来，在笔者真正明确了“爱情”这个词的概念之后，通常都思考着这样一个问题：到底怎么样的感情才是我们通常所说的爱情？到底什么样的爱情才是我想要的？没错，我必须坦然承认，直到我到了《最终幻想》系列，确切的说，直到我真正经历了《最终幻想7》的故事，我才意识到，真正美好的爱情是给人无限遐想的。我们当然可以说，这两个人加上某美女构成了三角关系，我们当然可以说，这两个人很大程度上像安迪和不知火舞一样，甚至没有更明确的结局，这些都没错，不过，考虑到本文盘点的只是恋情，这一对还是毫无愧色的。8-珍妮&杰基游戏：《领域》《黑暗领域》是个真正意义上的好游戏，关于这一点，只要是真正去玩过这个游戏的人都不会反对，好在哪里呢？笔者私人以为，本作最吸引人的地方之一就是剧情。于是问题来了，游戏中丰富细腻的剧情很多，哪一段最震撼动人呢？答案很明显，就是“男女主角”两人的爱情。更值得注意的是，这样的爱情，并不是单纯的“异性相吸”，这两个人青梅竹马，同甘共苦，彼此最好的时光都有对方陪伴。可以说Jackie爱到可以为Jenny不计后果做任何事。考虑到游戏里有段剧情是女人在男人面前被杀，我想说，如果这不是震撼的恋情，什么才是呢？7-里昂&艾达游戏：《》不得不说《生化危机》在人物设定上是个相对奇葩的游戏，当然，之所以说奇葩，是因为这个游戏在人物设定上就像“分猪肉”一样，出了很多代，只要设定的是个有一定性格特点的人，那么每个人都会轮着出场，每个人都有机会成为主角。没错，恰恰就是在这样的奇葩背景下，整个系列都贯穿了一段刻骨铭心的爱情。里昂和艾达的感情。里昂•斯卡•肯尼迪和艾达•王这一对。从二代开始两个人首次接触，四代再续前缘，到了六代时候已经是大家心目中的最佳情侣档了。这样的故事足以说明什么是真正的爱情，共风险，同患难，爱情是这个世界上最坦然的感情之一，它不只有相濡以沫，更有历久弥新。6-士官长和科塔娜游戏：《光晕》系列我们都知道。《光晕》系列是独占游戏中的精品，很久之前，一位业内人士曾经说过，独占游戏的最大亮点之一，就在于玩家永远不知道下一秒会发生什么，很多看似不可能其实却非常美好的桥段往往是在独占游戏中发生的。正所谓再累都要谈恋爱，谈到世界充满爱。爱情从来都没有什么道理可讲，或许这两人的感情并没有安迪和不知火舞的高知名度，却也足够震撼。要知道，只要是把《光晕》系列一路通关下来的玩家，都会认同能成为士官长身边搭档的只有科塔娜，就算彼此不是爱情也早就胜似爱情。5-艾瑞贝斯与范思克游戏：《
()》艾瑞贝斯，笔者个人更喜欢用这种分隔式的方法去称呼她，这个女人有着鲜明的性格特点，同时内心敢爱敢恨，她是《无冬之夜》里“无冬城”的女领主，高贵的精灵圣骑士。不过，值得注意的是，就是这样一个拥有了许多东西的女人，却在作品中被设定成了一个悲剧化的人物。第一章结束时，她的爱人便因为犯错而被处以绞刑，看到这一幕时，一向自认感情细腻的笔者内心很是煎熬。不得不承认，爱情有时候真的有很多不同的形式，有青梅竹马和同甘共苦，也有无疾而终不知结局，更有患难之中见真情，郎才女貌，天生绝配。。但是笔者觉得，在这一切之外，爱情其实还有另外一种形式，那就是真正意义上的，独自为了爱人守候。4-薛帕德和某队友游戏：《》系列没错，这就是《质量效应》这款大作的又一个出彩之处，贯穿整个《质量效应》系列，爱情占到了很大一个部分。玩家们可以选择和谁谈恋爱并在后续系列中完全忠于这个美女角色，从一而终，成为真正意义上的大情圣。（或者选择哪个男人……再或者薛帕德自己就是一个女人，然后选择一个男人……又或者薛帕德自己是一个女人，然后去选择另一个女人……）很明显，对一个有着成熟感情观的男人（女人）而言，如何选择女人（男人），选择一个怎么样的女人（男人），并不是什么难事。忠于自己所选择的，选择自己愿意忠于的，这就是我们通常所知道的爱情。3-加西亚&安吉尔游戏：《暗影诅咒》《暗影诅咒》本来就是一款以拯救为主要概念的游戏，不过，说到这款游戏里的感情，相信只要玩过游戏的人都印象极为深刻，在这样一个动作恐怖流惊悚游戏中，加西亚为了营救自己的挚爱安吉尔，几乎一个人勇敢扛下了所有困难。值得注意的是，能够令女人喜欢的男人有很多种，但像加西亚这样，无论什么情况下都肯为自己所爱的人付出一切的男人，注定会得到一段刻骨铭心的爱情。2-主角与莫瑞甘游戏：《龙腾世纪》毫无疑问，自从第一代推出以来，《龙腾世纪》系列就被业界戏称为BioWare的标志性“恋爱”游戏，由此可见，在这款大作中，爱情的元素，尤其是NPC的爱情元素有多么重要。都说国产RPG游戏中的爱情元素动人心弦必不可少，其实欧美真正的大作里从来不缺乏这些东西，如果说《质量效应》系列的最大优势在于你能够有多样化的伴侣选择，那么在《龙腾世纪》中，只要玩家能够充分理解剧情，就能看到真正感人的恋爱状态。在这些状态当中，莫瑞甘，是最典型的范例。作为一名邪恶的女巫，她却在第一代最后怀上了主角的孩子并远走高飞。也许正是这分别，才让玩家直到《审判》时仍挂念这个有着三分梅根福克斯相貌的荒野女巫。再见时，我（玩家）身份已变，你却依然。1-凯瑞甘&雷诺游戏：《星际争霸》系列作为贯穿星际故事始终，也是重要剧情的一对情侣，凯瑞甘和雷诺则是亲自演绎了什么叫做“明明相爱，但却不能在一起。”其实从凯瑞甘成为刀锋女王那一天开始，这个结局几乎是必然的，所不同的是在星际最初故事里我们以为这段感情已经结束了。然而，需要特别指出的是，这是一场跨越了身份和种族的伟大恋爱，哪怕这样的恋爱乍看之下没有固定的结局，在小编的内心深处依旧觉得这是一段可歌可泣值得铭记的感情。很多时候只能说爱情这个命题本身实在是伟大的，事实上，也只有真正伟大的概念，才会引发更多玩家的共鸣。哪怕是在游戏中，只要是美好的事情，NPC也会去追求，这就是我们所知道的世界。
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Copyright & 1998 - 2017 Tencent. All Rights Reserved好奇的AI通过探索游戏世界和犯错来学习
我好奇我按下这个按钮会发生什么？拥有好奇心的算法正在教会自己探索并解决它们从未见过的问题。
面对超级马里奥的第一关，一个好奇心驱动的AI学会了如何探索地图，避开深坑，以及躲开并消灭敌人。这可能听起来不那么厉害——算法已经好几年了——但这个AI的技能都是借助于它内建的对游戏世界的探索欲望而学会的。
传统的AI是通过正面强化学习的。它们在完成某种外界目标时会得到奖励，比如把游戏总分提高一分时。这鼓励它们做出能提高分数的行为——例如在超级马里奥中踩扁敌人——并阻碍它们做出不能提高分数的行为，例如掉进深坑。
这种方法叫做增强学习，它曾被用来创造 AlphaGo，来自谷歌 DeepMind 的在去年以四比一的成绩的围棋AI。在经历数千盘真实与模拟的棋局的过程中，AlphaGo 学会了追求能带来终极奖励——胜利——的策略。
然而，在现实世界中并非到处都有奖励，领导了的
如是说道。“作为替代，人类拥有内禀的好奇心来帮助他们学习。” 他说。这或许能解释为什么我们不需要刻意学习就能轻松地掌握领域广泛的各种技能。
因此，Pathak 给他自己的增强学习算法加入了好奇心，并观察这是否足以让它学会许多技能。当 Pathak 的算法加深了它对周边环境的理解，特别是对那些能直接影响环境的因素的理解时，它便会获得奖励。所以，这个算法会因探索和掌握那些使它更加理解游戏世界的技能而获得奖励，而非在游戏世界中直接寻找奖励。
这种方法能加快学习并提高算法的效率，来自谷歌的AI公司 DeepMind 的
说道。这家公司在去年用了一种去训练一个AI去探索一个虚拟迷宫。它的算法学习的速度比起传统的增强学习算法快了很多。“我们的AI学习时快得多，并且训练时需要少得多的来自环境的经验，这使得它在利用数据方面效率更高。” 他说道。
高效学习者
凭借着好奇心，Pathak 自己的AI学会了在超级马里奥中踩扁敌人并跳过深坑，还学会了在另一个类似 Doom 的游戏中探索遥远的房间和穿越走廊。它还能够在更后面的马里奥关卡中应用它新得到的技能，即使它从未见过这些关卡。
但是好奇心只能让这个算法在超级马里奥中达到一定水平。平均来说，它只探索了第一关的百分之三十，因为他没能找到越过只能用一段超过十五次操作的连击穿过的一系列深坑的途径。当AI到达这一地点时，它并不会信仰之跃跳向死亡，而是学会了转身停下。
这个AI如此困惑的原因，可能是它不知道在这个深坑之后还有关卡的另一部分，Pathak 如是说道。它没有学会持续地利用游戏中的捷径，因为这会让它的探索范围减小，从而无法满足它的探索欲望。
Pathak 如今在研究机械臂是否能通过好奇心学会抓取新物体。“比起让它随机地行动，你可以利用这种方法让它更有价值地活动。” 他说。他还打算研究一个类似的算法是否能用在像 Roomba 吸尘器这样的家用机器人上。
但 Jaderberg 并不确定这种算法已经准备好被正式使用了。“现在谈实际应用还为时尚早。” 他说。
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