归根结底，大富翁并不是什麽复杂的东西。

即便是加入了事件、卡牌、交通工具甚至是神仙等一众新机制，也改变不了它在机制上朴实的现实。

这就让它的开发意外的简单。

尤其是现在GAMENOVA还添了两个新人。

半个月的时间，游戏的Demo就已经成功落地了。

只差GameFreak方面将美术素材赶制完成。

可面对这个功能已经完全实现了的Demo，众人却犯难了。

简单来讲，它不好玩。

这是林立新、山姆以及威尔和席德在四人联机中测试了干数局後得出的结论。

「这些机制都很有意思，尤其是卡牌的设计，简直是神来之笔。」

山姆率先开口，在他的体感中，卡牌的存在让这款游戏从纯粹的运气比拼变成了更加有深度的策略。

要购买什麽卡，在什麽时候使用，都是格外有趣的新元素。

这些内容结合在一起，让它爆发出了桌游版难以企及的游戏性。

「股票和通胀也很完美，这都是桌游Monopoly做不到的。」

「计算机取代传统Monopoly繁琐的计算，可以让它的数字膨胀到一个夸张的程度，还不会影响流畅的游玩节奏————」

威尔和席德的注意力更多的是在数值和逻辑之上。

几个人滔滔不绝地讲着，如数家珍地将这款游戏的一切优点都罗列了出来。

但那个核心问题仍旧没有解决。

它不好玩。

可是为什麽呢？

明明一切元素都有趣的要命，不管是看上去还是玩起来，体验都不错。

但只要一将目光放在完整的一局的体验来考量，这个体验就会一落千丈。

各种让人想要抓狂的情况层出不穷，爽的玩家爽不起来，情况不好的玩家还在一直被压着打。

这就导致明明赢了，却玩得不尽兴。

而输了的人，体验也会非常垃圾。

当然，说它不好玩似乎有些极端了。

如果以现在的质量将它发布，有GAMENOVA的声量支持，它会成为一个毫无疑问的爆款。

但在几人看来，这绝对算不上完美，也不该是GAMENOVA的水准。

林立新皱眉看着屏幕上旋转着的骰子，心中有了一个答案。

「是随机的问题。」

这是一个笼罩在电子游戏头顶上的一朵永恒的乌云。

一个纯粹的数学问题，不被软体和硬体的技术进步所影响。

直至後世的诸多游戏，也仍旧没有办法找到一个完美的解决办法。

几人看向林立新，眼神中都闪过明悟之色。

「这麽一说————好像还真是。」

山姆回忆着刚才几局游戏的情况。

不管是骰子还是卡牌给出的结果，往往总是无法让任何人满意。

林立新没有继续说话，沉思半响。

为了实现骰子和随机事件等机制，他们在游戏里开发了一个随机数生成器」模块。

这东西他已经不是第一次做了。

在《火焰纹章》的命中率和必杀技概率的计算中对随机数就有广泛的应用。

再往前倒，《1942》中的升级随机掉落，也是通过这种随机实现的。

计算机中的随机数生成，这也算是计算机专业的必修课了。

哪怕是几人中开发技术垫底的山姆来都能轻松搞定。

这套系统在过去也一直运转得非常不错。

可现在不一样了。

面对一个以随机为主要玩法的游戏，它的劣势被完全暴露了出来。

「它太混沌了，根本不会按我们的意愿产生结果。」

到底席德还是个老牌设计师，一下就抓到了这里面的关键，「过於极端的结果会让客观上「倒霉」的玩家的体验烂的要死。」

人总是更倾向於去记住那些打破了常规的东西。

即便是十局里只会有一局的情况非常糟糕，也会让这个玩家难忘。

客观上大样本下的公平，并不能直接等价於玩家实际体验上的公平。

更不用说因为马太效应导致的强者愈强、弱者愈弱」了。

「可是————随机数不就应该是随机的吗？」

山姆思索着几人的话，有些疑惑。

可以说现在的混沌无序，反而才证明了他们在游戏中设计的随机数生成器的完美。

「不，山姆，真随机是这个世界上最不随机的东西。」

林立新的眉头舒展开来。

既然找到了问题所在，那这事儿就算是已经解决九成九了。

「Huh？为什麽？」

「因为随机要的是玩家认为它随机，而不是它客观的随机。」

威尔接过话头，主动替山姆解释道。

经过这一会儿的交流，他也已经反应过来是怎麽回事了。

「山姆，你想像一下我们有一个摸奖箱，100个球里有1颗有奖的球。在这种情况下，我们的中奖率是多少？」

「1%？"

这是个简单到不能再简单的数学题，山姆根本连思考都不需要就能给出答案。

「没错，在理想状况下，我们希望在100次抽奖里，我们至少也能中一次奖。」

「HolyCow！我明白了！」

威尔解释的这个例子绝对算得上形象，让山姆立刻明白了究竟是怎麽一回事。

是的，真随机反而是反直觉的。

如果运气」不好，是真的会出现100次也没有中奖的极端情况。

随机的结果是离散的。

但人却不是活在瞬间的生物。

这就导致了随机这个绝对公平的东西，反而对玩家来说是不公平的。

「马尔可夫链。」

林立新默默吐出这句话，无奈地揉了揉眉心。

数学，电子游戏永远的严父。

马尔可夫链这个随机过程模型可以说是现代电子游戏中各种随机算法的核心。

甚至就连机器学习中也离不开它的存在。

往近了说，游戏中NPc的各种行动，就可以看作是一个简单的马尔可夫链。

每一步的状态转移只依赖於当前状态。

「威尔，这个项目咱们两个来做，咱们来设计一个PRD算法」。」

"PRD？"

「嗯，伪随机分布（PseudoRandomDistribution），你不是说下一款游戏想试试对人生和社会的模拟吗？它会很有用的。」

林立新嘴角扬起，这东西要是能做好，那可真是受益终身。

用一百年都不是问题！

只有把随机的结果掌控在设计师的手里，数值策划这个岗位才真正有了价值。

而一个受控的随机，对玩家来说才是足够自然」的随机，足够公平的随机。

这是基於数学所诞生的最高明的骗术。

让玩家心甘情愿被骗，接受安排。