Abstract:本书主要讲互联网、注意力和人工智能三大方面。从长尾理论到注意力经济、计算广告学、体验经济,从注意力到占意理论;从众包和人类计算到游戏改变世界;最后阐述了占意与人工智能的关系。书还是不错的,适合对互联网、人工智能形成宏观的了解。其中占意理论是核心,以占意为核心去阐述各种概念。而占意的定义是人的外在注意力和内在意愿的集合。
Chapter1:互联网与社会
长尾理论
- 长尾理论是网络时代兴起的一种新理论,由于成本和效率的因素,当商品储存、流通、展示的场地和渠道足够宽广,商品生产成本急剧下降以至于个人都可以进行生产,并且商品的销售成本急剧降低时,几乎任何以前看似需求极低的产品,只要有卖,都会有人买。 这些需求和销量不高的产品所占据的共同市场份额,可以和主流产品的市场份额相当,甚至更大。
- 如有瑕疵的国际婴儿服装
- 小众是相对的概念,小众的集合是千万人的大市场,可形成可观的经济效益;
跨界
- 如互联网链接其他领域;微信免费电话与传统移动通信行业,微信红包带动移动支付;
- 彩云天气:运用机器学习实现精准定点天气预报;
翻转
- 对传统的颠覆
- mooc:以学生为中心的教学设计;选秀:评委与观众的颠倒;
互联网的动力——注意力
- 人的注意力为机器世界提供动力:人之所以为人,就是因为每个人的灵魂中都有一个正在思考问题的自我。就像著名的哲学家兼数学家笛卡儿所说的:我思故我在。世界上唯一可以确认的东西就是那个正在思考的我的存在。那我是什么呢?我无非就是一段持续演进的意识流,即人的注意。于是,我们的结论就是:人类的注意力推动了整个互联网的进化。人将自身的注意力投射给互联网,从而为机器世界提供着源源不断的动力;而机器则为人提供了不间断的娱乐和沉浸的服务。
- 想想看,一天 24 小时的生活,你除了睡觉、吃饭,是不是有80%~90%的时间是在面对各种各样的屏幕?当你注视这些屏幕时,你已经把你的注意力投射给了屏幕背后的机器世界,只有被你注意到的程序和应用,才会向前发展,才会更新换代。
- 遗传算法:一种高效的问题求解和搜索的自动化算法。它通过将计算机中的程序类比为自然界的生物体,模仿自然界中 DNA 串的组合和变异,对计算机中的程序进行类似的操作,并让它适应某种特定的目标,从而达到高效的寻优和问题求解。
- 信息与注意力的相反流动:信息与注意力构成了相反的流动,我付出了注意力给你,你传递信息给我。当信息过剩的时候,注意力就会成为主导,于是注意力流动将会更加显著,这就会导致很多事物发生翻转。粉丝把握了舞台的主导,学生们把握了课程的主导,就是因为他们拥有大量的注意力。与其让资本和权威的力量主导娱乐节目或者课程的发展,不如直接让注意力的力量来形成控制和疏导。所以,参与感(人乐意自发地付出注意力)成为了一种重要的因素。
- 社群是存储注意力流的有效方式:社群恰恰是一种“存储”注意力流的有效方式。人更喜欢跟有生命的人打交道,而不是冷冰冰的机器。人与人之间的注意力交换可以产生远大于软件或游戏的吸引力和黏性。因此,若要留住用户,不能仅仅依靠机器的“虚假”注意力,还应该通过社群的方式,让用户之间的注意力交换起来,让他们自发产生交互黏性,从而储备大量的注意力资源。可以说,社群就是“注意力电池”。
- 占意:人们相互争夺的不仅仅包括真实的物理空间和商业利益,还包括人类的意识空间。由于人类注意力具有天然的独占属性,因此,对意识空间的争夺而引发的竞争将会更加激烈。
注意力:第一推动
- 什么是注意力:一种人独有的稀缺资源,如免费的搜索引擎公司如何获利,就是通过贩卖用户的注意力给广告商来获取经济效益;微信、QQ占有大量注意力,利用用户的注意力去盈利(广告,生活服务);实质上互联网产品想获得的不是用户本身,而是用户的注意力(数据化理解是:使用时长、点击量等);流量=用户=注意力资源;
- 注意:指一种选择性的心理过程。当生物体面对复杂的外界环境的时候,这种机制可以将更优质的信息处理资源分配到更重要、更相关的信息上去,从而使人或者动物具有更高的适应性优势。注意力构成了互联网进化的动力。
- 计算广告学实践了如何让货币流和注意力流能够自发地相向流动。
- 别人的关注是一种必需品,而且越多越好。获得一个人的注意力就意味着你的影响力要超过他对你的影响力,如果你能得到一个人全部的注意力你就可以引导他的行为,让他做你希望他做的任何事。注意力意味着控制。
- 谈话=交换注意力:两个人见面会问:吃了吗?但其实并不是真的想知道对方是否吃饭了,而是希望引起对方的注意,而对方回复“我吃了”,即是回复了你的注意力。所有的对话都是在交换注意力。
- 人造的虚假注意力(illusion attention):即营造一种关注某人的假象,如电视节目的主持人盯着镜头讲话就会给观众以被关注的幻觉。很多AI产品也可以创造出非常个性化的体验=虚假注意力。随科技发展。人会创造出越来越多的品质越来越高的虚假注意力。
- 注意力可传递、交换:如广告系统,用注意力交换广告(钱)。
- 注意力管理的难度:信息过剩。时间碎片化使人注意力无法集中。
- 注意力经济学:研究如何交换、分配注意力这种资源。
计算广告学
- 广告:利用货币换取注意力的载体。
- why广告:必须让别人知道你的商品。
- 传统广告的弊端:效率低,资源浪费。“漏斗模型”:给100%的人推送广告,赚取50%对它感兴趣的人的注意力,最后只有25%的人购买。
- 计算广告学:根据广告所在的上下文环境和用户决定投放的广告内容和形式。结合信息检索、数据挖掘、统计分析、机器学习等技术,可以自动寻找出一种将广告、上下文环境
- 用户结合起来的最佳匹配模式。
- 免费背后的广告经济逻辑:提供免费服务,然后运用注意力(=流量)来换取货币。支撑这种逻辑的核心技术是计算广告学,其解决的问题是通过让渡一部分用户注意力来换取经济利益,精妙之处在于能够根据用户特征定制化地推荐广告,从而将大量网民的注意力精妙地兑换成现金流。
- 推荐系统:本质上推荐出的商品即广告。
- 度量集体注意力的方式:依靠人类行为数据。
- 眼动仪:人直视的点就是注意的点,眼睛的运动反映注意力的转移。
- 脑电测量装置:读取脑电信号从而测量出人的注意力集中程度。
意愿
- 意愿:人对内在需求和渴望的聚焦,与注意力(局限在对外在事物的关注)相对。
- 意愿经济:把关注焦点放在消费者上,与注意力相对(焦点在厂商,通过广告让厂商获取更多的注意力),消费者本身的意愿会带来消费的可能。更多从有需求的一方出发,围绕买家产生,更多着眼于市场。
- 史蒂夫派里纳:注意力可催生万物。把注意力放在你的意愿上,大声宣传让所有人都知道它,且持续关注这个愿望,最后愿望可能实现。本质:吸引法则(持续关注并充分表达,这种力量就会把你想要的东西吸引到你的生活中)。
Chapter2:体验与体验经济
- 物质世界越富裕,人就越来越多把注意力放在精神世界,即体验。
- 分享会是一种体验的交换,分享与聆听。
- 用户体验分析:我们可以把大量用户在一个产品(网站、App 或者游戏、软件)中穿梭游荡比喻为一大股水流在冲刷着河流盆地。这样的水如何流动显然受制于产品的内容与结构,同时也决定了用户的体验。用户行为分析就是希望通过这些水流路径寻找出改善产品内容、结构的方法,从而提升用户体验。
- 留存分析:一种常用而重要的分析用户行为的工具。形象地说,如果我们将一个用户比喻成一个水滴的话,留存分析就是要追踪每粒水滴在系统中的留存时间。有的用户喜欢这款产品,它的停留时间就长,有的用户不喜欢,它的停留时间就短。留存分析通过绘制留存率曲线而获得关于用户以及产品的信息。如果我们设定初始时刻的用户数为基准,然后考察这批用户中,有百分之多少的人停留了 1 天,百分之多少的人停留了 2 天,……,即留存率,那么我们将这些留存率绘制成一条曲线,就得到了留存曲线 。
- 留存曲线:横坐标为用户的停留时间,纵坐标为留存率。这条曲线通常会拖上一条长长的尾巴。曲线一般分成了震荡期、淘汰期和稳定期三个阶段。在一开始,有大量的用户涌进系统,但是由于人类注意力的保持时间较短,于是开始有用户流失,所以该曲线随着时间的增长而快速下降,这一阶段被称为震荡期。接下来就是一个平滑的转变阶段,这被称为淘汰期。停留时间能够到达这里的用户就是软件产品的潜力用户。最后,曲线平稳了,剩下的用户都是一些铁杆粉丝,他们才是这款产品的核心用户。所以,通过追踪每一个曲线部分所对应的用户,我们就能获知哪些用户是我们的铁杆。除此之外,曲线的总体形状也能够反映产品的一些特征。例如,曲线的稳定期如果越高,说明这款产品越能够黏住用户,从而保持住足够多的铁杆支持者。
- 体验经济是第四种经济形态:体验经济是与注意力经济、意愿经济相平行的一套理论,它认为体验本身就是一种宝贵的资源,因而也可以被交换、买卖。体验经济被认为是继农业经济、工业经济、服务经济之后的第四种经济形态。
Chapter3:占意理论betention
- 了解意识的重要性和意识的反作用:科学对外在世界的了解已深入到原子、夸克的微软层面,但对内心世界的解读却刚刚开始。意识对外在物质世界的反作用会越来越大。体现为想法变为现实的周期会越来越短,意识对物质世界的掌控能力越来越强。
- 互联网对意识空间的争夺:农耕时代争夺土地,工业时代争夺资源,体验经济时代争夺意识;意识是一种稀缺资源,占有意识可以站在经济的制高点;
- 占意:广义上的注意,体现为对外在事物的注意+对内在需求的意愿。意识的流动则构成人的外在或内在的体验。可理解为构造了这样一个概念,去做注意+意愿的统称。
- 集体占意流:用用户行为数据进行近似度量和分析的流动。
占意
什么是占意
- 人之所以为人,其本质在于人类有自我意识,会思考。
- 神经认知科学的全局空间理论:把人的意识比喻为舞台,人的注意就是舞台上的聚光灯,人的记忆、情感、思维片段是演员,聚光灯照到哪里,哪里的想法就会进入意识视野。演员有两种:1.来源于人类从各种感官得到的外在刺激;2.来源于人的内在需求或记忆;聚光灯的照耀就是对外在事物的聚焦或对内在需求的聚焦。占意本质是广义的注意,即意识聚光灯对意识舞台上某种事物的聚焦。
- eg.看电影——意识被电影内容占据,即对电影的注意;怀着强烈愿望规划自己的婚礼——意识被心中强烈的憧憬和想象占据,即意愿;
- 体验:意识在一系列的时间中的流动;占意之流即体验;
占据意识
- 占意:解读为动词,即占据人的意识这个动作;意识可指挥人的身体执行各种动作,故意识是人的第一推动力;
- 对意识的占据——未来商业社会的主要竞争目标;采用一切手段占据人类的意识世界——粉丝经济、社群经济、免费服务;
- 占意事物的层次划分:
外部感官刺激—-视觉冲击占意——低层次占意
社交体验——满足人的社会尊重——高层次占意
符合人类美学的设计——提供美感享受——更高层次占意
宗教——建立足够高端的信仰从而大道更大时间和空间尺度来占意——最高层次占意
- 人们对意识空间的争夺有高低上下之分:
粉丝经济、注意力经济——对感官层面的占意——占据总量大、粘性低、持续时间短
社交网络、社群经济——满足社交需求
苹果、微信的注重情怀和审美的设计——占据人类更高层次的精神空间
- 高层次占意具有更大的能量,可自动转化为低层次占意(如品牌的联动效应);
占意的性质
相关性:联想相关概念
- 品牌效应背后的逻辑:将品牌与多种属性、事物相连,从而只要有一项事物成功占意,其他事物就会自发形成占意;(google,腾讯)
- “单点突破,做到极致”的逻辑:以有限的精力把单一产品或特点做到极致,才能使人对产品留下深刻印象,从而让用户形成产品和某一优良品质的相关联系;成功以单一占据意识后即可利用品牌的相关性扩展到其他领域;(如小米)
连续性和心流
- 连续性:意识在流动过程中有很大惯性,当意识高度集中时不愿被打扰以及很难适应被打断后的新场景;(水流惯性,运动惯性)
- 心流状态:意识高度集中时意识高度流动、达到忘我境界和完全沉浸;
连续性和相关性的矛盾关系
- 矛盾点:当希望进入心流状态,过多的联想会干扰思考;当需要进行创造性思考,过于拘泥于细节又会让思维受限;
- 因时制宜:需要根据具体场景,在稳定性和相关性间选取恰当平衡;
创造性
- 创造性:通过注意过程指导行动从而改造外在世界的过程;
- 如水流和河道的耦合演化:水的流动要顺河道而行 + 水流反过来不断冲刷河道改变河道形状
占意流
- 占意流:用户注意力在不同概念、观点上的转移,即用户体验;获取用户在概念、心理状态上的占意流数据——传达关于用户体验的信息——做用户体验优化
占意流的优化(产品用户体验评价维度)
- 流畅感:用户为达到某目的所经历的平均最短时间;时间越短,用户感觉越爽;
- 黏性:用户从源到汇的平均路径长度;用户在系统中停留的时间越长,游走的节点越多,系统对用户越有粘性;(游戏、娱乐应用中,用户不带有明确目的,仅为娱乐和社交)
- 沉浸感:好的设计不仅能黏住用户,更重要的是让用户产生沉浸感;
- 占意流网络是基于宏观的类比性的思考,而不是针对用户行为的具体细节;可帮助宏观把握系统的结构;
Chapter4 解读互联网
- 找不到一条主线能把纷呈的互联网现象科学地串联起来
- 用高维理论解释低维现象
- 意本家:以占意资本运作为主导;追去完美和发烧的pm是占意资本的寡头,增长黑客是深谙占意运作之道的专家;
- 从占意理论角度:社群是通过人和人之间的社交关系来增加用户黏性从而存储占意的容器;因为社交本质是注意力的交换;
流动和翻转
- 车流与空隙的反向流动:当汽车密度达到一定程度,它们中间就会产生一些空隙,且空隙会反向流动(自下而上)。原因:切换了观察事物的角度。
- 流动的反向、前景和背景的切换
- 资本运作的奥秘:以钱生钱;
- 农耕时代:G-M-G;货币经济:M-G-M;信息化社会:A-B-A2;资本换取占意:M-B-M;全新的反向流动:B-M-B;
- 社会翻转:以信息、内容、知识为核心——以普通民众的注意力资源为核心;(反向流动:流量为王)
- 思考货币流与注意力流分别在物质世界和信息世界中的反向流动;
货币流贺占意流
互联网公司估值
- 背景:新兴创业公司没有资金和人员支持需要通过一整套风险投资拉动的方法实现;风险投资最核心的问题:在尽可能短的时间内对初创公司尽可能客观、合理、准确地估值;
- 一个企业今天的估值是它以后创造利润的总和;
- 面对初创公司如何确定对它未来收益的预期:根据公司在现阶段的占意程度决定,包括日活(日活跃用户数)、频次(用户平均访问次数)、留存(老用户占比)等关键数据【表征占意流】;一个产品的现在的占意大小 = 对该产品的未来收益预期 = 估值;
- 流量为王的逻辑:培养用户使用习惯—占据用户意识空间—用户养成新习惯抛弃旧习惯—在未来实现大规模的实际购买行为;
免费逻辑
- 让渡货币,换取占意流
eg.360 VS 金山:技术上比不过老牌杀毒软件,但由于免费+易用性,故获得用户认可从而快速占领市场;360的逻辑:通过免费吸引用户的占意,并形成在段时间内对整个市场的垄断性优势,然后通过其他手段来变现,以谋取经济利益;
- 意本:能够增值的占意;意本家:以获取占意为目的的企业家;
阿里重定义:本质是一家扩大数据价值的公司。数据指用户数据,从占意理论角度来说,用户数据是占意流的一种表现。
增长黑客 growth hacker
- 试图用更聪明、更有创造力、更低成本的方式,解决产品用户增长,即有效地获取占意流的问题。
- 通常手段:搜索引擎优化,电子邮件召回,病毒营销;
- growth-AARRR转化漏斗:由于占意的耗散性,注意力会形成漏斗形状,筛选用户,占意品质身高、用户数量相对减少;
A:acquistion获取用户-用户通过各种渠道来到你的产品
A:activation激发活跃-用户享受第一次使用,get到产品价值
R:retention提高留存-用户再次使用,并多次回访
R:revenue增加收入-用户产生付费行为
R:referral传播推荐-用户把产品传播给其他人
- 获取用户占意:像利用水汞从水池抽水,同时水管是漏的;最终能抽多少取决于:1.池塘的容量(市场的大小)和状态(正在成长还是正在萎缩);2.水汞的功率(需求强弱);3.水管漏水情况(用户的流失);增长黑客可有效提高水汞功率,增设水汞,发现并维修水管漏洞;
hotmail:在hotmail发出的邮件尾签名处增加一条附言:“我爱你,快来注册hotmail免费邮箱吧”;于是用户数量以几何数增长;以一行文字撬动用户为其免费宣传;
占意制高点
产品:占领意识制高点
产品的温度:产品设计师的意识制高点要首先被产品占据;追求极致完美;
社群—注意力电池
社群的特征:成员具有某种共同喜好或信念;成员之间存在着很强的互动性;成员结构是自组织形成的;
注意力流互动的不同模式:
粉丝明星:一对多;社交网络:一对一;社群:互相连接但又一对一的网;
小米-打造产品型社群;依靠高性价比手机吸引用户,将米粉通过MIUI集结到一起,让米粉形成相互连接的庞大社群;经营好米粉,即可挖掘整个产业链上的增值服务;
从A/B测试到自动化创业
A/B测试:为同一个想调研的目标制定2个不同方案,让一部分用户使用A方案,一部分B,记录用户使用情况,通过数据分析对比确定哪个方案更优;
灰度测试:先测试一小部分用户;
精益创业的三大法宝:
- 1.MVP(minimum viable product);
- 2.用户反馈;
- 3.快速迭代;开发团队通过开发MVP,用最快最简明的方式实现一个可用的产品原型,帮助用户解决问题的最小功能集合,快速投放市场让目标用户上手使用,测量用户数据,收集用户反馈,通过快速迭代来修正产品、添加功能、完善细节;
精益创业的循环过程:认知-想法-开发-产品-测量-数据-认知;
从体验到共享
如果体验和经理才是最重要的东西,那么拥有将变得越来越不重要;当站在意识主体角度来说,所谓的“我拥有某个东西”这种所属权只不过是一种虚假的符号而已——人主动让渡所有权
共享社会:新的方式为我们创造出额外的经济利益,人会更有动力放弃拥有权而实现共享
共享经济比传统经济更高效的原因:通过流动加速,把时间维度引入经济体系,从而使物质的量能产生虚假的提高;
Chapter5:众包与人类计算
人脸生成程序用于罪犯识别:目击者在电脑屏幕上不断点选那些更像罪犯的脸孔,程序会一点点把真正的罪犯面孔进化出来。(属于机器学习还原图片吗?)
与人相关的领域相互交叉、覆盖:
- 众包crowsourcing:从外包outsourcing的概念扩展而来,指把传统的由一个人或公司完成的工作利用互联网外包给一大群人的做法。
- 人类计算human computation:通过互联网和其他技术手段,将人的智力组织控制起来,用于解决计算机尚未解决的问题。
- 社会计算social computation:指有助于帮助人们完成社会性活动(集体行动、社会交互、信息交换、知识聚集)的应用和服务,其唯一目的是促进人与人间的交互。如blog,weibo,wiki,quora…
- 群体智能collective intelligence:一大群个体集合在一起做出一些看起来具有智能表现的行为,如蚂蚁通过简单的互动交流而找到食物并沿着一条最短的路把食物搬运回家。
- 数据挖掘data mining:从海量数据中挖掘出一些有价值的信息和知识的技术手段。如推荐算法和用户数据分析。
占意可直接转化为信息结构。
众包
定义:化大为小并通过互联网社区将小任务分发给大众。
交叉验证:当N个人的答案完全一致时才接纳答案,此法可避免恶意破坏。
人类计算:运用游戏化(gamification)的方式调用人类的占意资源,目的是完成复杂任务的求解。
Verbosity :一个利用游戏的方式解决语义网络构建问题的人类计算系统.
比如,我要建立一个笔记本电脑(laptop)这个概念的知识,会让两个玩家一起玩这个游戏,他们在不知不觉中就会完成知识的输入。具体玩法是,计算机在玩家 A 的屏幕上打出 laptop 这个词(如图 5-11 所示),并要求 A 用一些标准的语句描述 laptop,比如 A 会说它包含一个键盘、或者拥有一块屏幕等。与此同时,在玩家 B 的电脑上,B 不能看到 laptop 这个原始词,但却可以看到 A 输入的那些描述 laptop 的词。于是 B 开始尽自己的最大努力猜玩家 A 看到的原始词是什么。最后,直到 B 猜出来那是 laptop,这一轮游戏结束,系统会根据时间的长短给两个玩家增加分数。而在 A 和 B 共同娱乐的同时,系统已经收集了大量关于 laptop 的语义知识,至少系统已经知道笔记本电脑包含键盘和屏幕了。ESP21:以游戏的方式让玩家来做图片标记的任务。玩法是两个玩家在看到同一张图片后一起输入一些词来描述图片,直到两个人输入的单词一模一样则双方各自加分。如此可得大量的图片标签,有助于图片分类、检索、理解。
从众包到人类计算
区别:
- 众包:人直接将占意付出给原任务本身。
- 人类计算:人将占意赋予给一个游戏或一个与原任务没有关系的任务(如reCAPTCHA中的验证码),然后系统会自动将这个不相关的任务映射到原任务。(游戏——发动机——高效提取用户占意流的发动机)
众包模式:
- 1.微任务模式:如Turkit、reCAPTCHA,将大任务分解成分散的相对独立的小微任务。
- 2.工作流模式:串行处理,流程化,将不同人的计算能力串联起来。
- 3.求解生态系统的模式:为完成任务需要搭建共享工作空间,并调集整合各种不同人的意见、评估结果,从而完成高度复杂的相互协调。
占意的比喻:人是计算机,占意是CPU。
Chapter6:游戏的世界
要点:游戏的特性、本质,如何将游戏元素融入到各行各业;游戏化;游戏设计;VR、AR;
什么是游戏
定义
- wiki:游戏是玩的一种结构化形式,通常用于娱乐和教育……游戏中的关键元素包括:目标、规则、挑战以及交互。
- 一种交互的、具有明确目标的、由积极主动的参与者玩的,并且参与者可以彼此交互的活动。
- 目标、规则、反馈系统和自愿参与是游戏中最重要的四个元素。
- 游戏的另外几个重要元素:趣味、分离性、不确定性、非产出性、由规则限定,以及幻想性。
特性
- 交互性
- 趣味性和自愿参与性
- 目标性:不过有例外,如体验式的游戏
- 隔离性:与现实隔离的完全虚拟的世界
- 规则性:自己的规则系统,自由与约束的平衡
- 不确定性:环境的不确定性和对手
- 沉浸性:进入心流状态(精神高度集中,浑然忘我)
游戏改变世界
- 可解决社会问题:老龄化,反腐
- 游戏+
游戏设计
游戏机制game mechanics
definition:游戏的根本,由一组规则或方法组成,这些规则可解决游戏状态之间的转换以及玩家的交互。游戏机制提供了游戏的基本可玩性。
游戏的本质:底层规则和逻辑,即游戏机制。而不是外观或建构它的代码。
1.游戏的平衡性game balance
设计师在游戏机制层面要考虑的最主要因素之一。 指游戏中各个组成单元都能得到有效充分的利用。
如何创造平衡的游戏:
- 游戏设计上保持对称性:如所有玩家都具备完全相同而对称的初始状态
- 随机化带来均匀的公平:如洗牌
- 创造动态平衡,尤其是玩家的表现和游戏难度之间的反馈:当玩家的游戏表现越好,游戏难度相应增加
eg.没有哪个角色相对于其他角色具有绝对的优劣势,角色间有制约关系。窦泽就会导致绝对占优的角色出现,于是玩家都会自愿只选择这个角色,从而浪费了其他角色。譬如石头剪刀布。
破坏游戏平衡的机制:
- 游戏必须动态平衡,即其本身要存在一种破坏游戏平衡的机制;游戏过程处于不断建立平衡、打破平衡的重复之中,从而游戏可玩性得以提高。
eg.围棋:黑白双方在初始处于完全对称的地位,但一旦某一方吃掉对方的一大片棋子后,这种对称性就会瞬间破坏掉,被吃掉棋子的一方就落于被动地位。
平衡与打破平衡的机制应调节到一定比例范围内才会好玩。过于平衡的游戏易让玩家生厌,过多的破坏游戏平衡机制会让玩家丧失信心。
2.游戏的涌现性
涌现(emergence):大量微观个体通过交互所展现出来的超越底层单元的集体属性或规律。引申为系统的运行表现对于底层运行机制的超越。
3.设计心流体验
心流体验的作用:沉浸感;当难度和玩家技能相互匹配时,可达到最佳的心流体验。
when:
- 挑战过于简单、玩家技能过高,玩家感觉无聊
- 挑战过高、玩家技能过低,玩家感觉焦虑
How:
- 设计与玩家能力相匹配的游戏,如使用游戏AI使游戏本身有自适应的人工智能机制,从而使游戏的难度会根据玩家的水平而自行调节。
- 其他辅助:炫酷画面,bgm
涌现与沉浸的对比:
- 涌现emergence:自内而外的涌出,em-
- 沉浸immersion:玩家通过外在的游戏过程或刺激达到一种内在的心流体验,属由外而内
复杂系统的涌现现象往往对应着围观的简单规则。当规则足够简单,游戏才更好玩。
游戏程序设计
游戏与模拟程序的最大区别:游戏允许玩家的输入和参与
关键变量:运算——f(x,I),游戏状态——x,玩家的input——I
每一个时间步,游戏程序根据用户的输入信息I以及游戏的状态x完成一次运算f(x,I),这个运算结果反映为游戏新一步的状态,而这个状态又会在下一步反馈给系统。游戏的进度就体现在每个周期的x变量的不同。而游戏的规则则体现为f的不同。通常情况下,f不能写出解析的函数形式,而必须用算法的语言进行表达:它往往包含了游戏逻辑、人工智能、物理模拟、图形渲染等功能。
从数学上看,一个函数迭代:xt+1=f(xt)是一个标准的动力系统(Dynamical System)[8]。但是,该框图与动力系统最大的不同在玩家输入I的存在,因此我们称此框图表达的是一种开放式的动力系统(Open Dynamical System)。玩家输入信息I对于动力系统的设计者来说完全是不确定的(不包含在规则f之内),所以这种开放式的计算系统具有天然的不确定性。
现实虚拟化
AR技术的普及:现实世界所叠加的虚拟世界会越来越复杂;现实与虚拟世界融为一体。
虚拟世界游戏(VR)的后果:人类社会被分割成独立部落,推进文化分离。
Chapter7 占意与人工智能
人工智能
人工智能:研究如何设计智能主体的学科,智能主体是指能够感受环境并采取行动以获得最大可能成功的系统(input——计算——output)。
神经网络为什么有强学习能力
- 网络上,每条边上都有个强度大小,网络可不断调解这些强度,从而使网络在给定输入信息的条件下可输出人们认为正确的信号。只要有足量的数据,训练足够长的时间,网络就能调节到人们想要的状态。
神经网络的运转
- 训练阶段:足量数据训练网络,改变网络各个边的连接强度
- 运行:将训练好的网络用在未训练的数据上,得到想要的输出
深度学习
- 改良的神经网络模型,具有更深的神经网络结构
- 又称表征学习representative learning,可自动学习描述物体的抽象特征。如识别图片,传统学习方法需要对原始图片作预处理(边缘检测,图像分割etc),而深度学习可将这些本来由人工处理的步骤全部自动化。
人是占意之源
- 人可以什么都不做,只要付出自己的注意力玩机器。人的注意力是机器的能量。
人工智能与人类智能
人工智能
- 训练数据来自于人
- 游戏化是获取数据的上佳方式
- 真正价值:不在于其存储的知识,而在于它对外界的适应和学习过程。
过滤器
- 目的:降低过度信息对我们注意力的干扰和破坏
- 个性化推荐系统是典型过滤器:当我们作为匿名用户登录淘宝等网站,我们看到的内容会非常大众化、流行化。而当我们输入用户名和密码再次登录,会看到完全不一样的界,其中战士的商品大多是跟用户长期已购买商品类别有关的个性化推荐产品。反映其背后有强大的个性化推荐引擎,根据用户以往的浏览行为数据而产生过滤规则,自动帮用户筛选信息。
- 实质:利用用户的占意流优化自身
- 搜索引擎:通过关键词把超大规模的无用信息过滤掉
- 排序算法:把重要而相关的网页排在前面
- 反垃圾邮件:挡掉垃圾邮件的干扰
智能代理(“许愿树”)
- 通过人机对话的方式了解每一个客户的需求,为其提供个性化的服务和帮助
- 机器人或软件
- 愿望的实现过程:复杂问题的求解过程。将大问题分解为一系列小问题,然后一个个地求解,最终帮用户达成心愿。
自动化游戏设计automatic game design
让AI更好地利用人类的占意资源的最高境界:让人类沉浸于一个AI游戏中并促使人在与机器互动中产生心流。
属于计算机创造学(computational creativity):专门研究如何用机器算法来生成人认为具有美感的东西,图形、音乐、诗歌等。
1.游戏元素生成
- 游戏自动生成需要分不同层次:1.游戏机制 ;2.游戏规则;3.游戏关卡;4.游戏参数;
2.可玩性评价(user ex)
- 可玩性度量:计算相应评价指标
- 玩家行为数据
- 玩家直接反馈
自动化游戏设计框架
通过玩家反馈社交网络进行自动游戏设计
Chapter8 参与者的宇宙
- 交互不确定性
- 量子力学
- 平台与观测:用户与互联网产品构成闭环,起点和终点都是用户
- 互联网的最小驱动单元是人与机器的互动
- 人机交互
- 测量网:两类节点,由玩家的选择和机器的选择分别展开不同路径(选择即节点)
附录:占意流网络的定量规律
克雷伯定律
生物体的新陈代谢F和该生物体的体重M之间满足一个很好的3/4幂律关系,即:F = c * M^b。c是比例常数,b为幂律指数(= 3/4)。
所有生物体都满足克雷伯定律。
数字资源也满足克雷伯定律的推理:
- 贴吧——生物体
- 贴吧内的一个个帖子——细胞
- 用户在不同帖子之间的跳转——生物体内的血液流动
- 单位时间内该贴吧吸引的用户数(UV)——其从外界获取的新陈代谢能量流
- 该贴吧在一个时间段内获得的总浏览量(PV)——贴吧的体积
- 计算UV与PV之间是否遵循以3/4为指数的幂律关系
交互黏性