有的游戏想要为玩家呈现一个线性叙事难以完整表达的庞大而立体的故事，并要求玩家通过不同的故事线索发现故事更深的内容。比如最近被很多游戏媒体评为满分的《塞尔达传说：荒野之息（The Legend of Zelda: Breath of the Wild）》，通过一个巨大的开放世界概念（Open World Concept），让玩家自己去寻找独特的玩法，任何一个玩家的故事既具有相似性，又充满独特性。

　　还有的游戏，希望玩家通过自己亲身参与来更亲密的进入到作者希望传达的体验中去，比如《史丹利的寓言（The Stanley Parable）》，一个实验性的「旁白主导」的第一人称冒险游戏，玩家从始至终在和游戏作者进行对话，选择故事如何发生，从而走进作者的精神世界。

　　所以不同的交互式叙事，目的各有不同，但难度则都是显而易见的，要设定如此多样化的故事，需要投入大量的精力去编写符合角色的剧情。故事想要说什么，需要作者引导观众，如果观众拥有过于强大的选择权，比如本来是要英雄救美，但是观众却一直在家里窝着不出门，这显然没有达到目的。

　　而随着支线选择越来越多，到后来会成为非常庞杂的体系，任何一个结局的失败，就意味着整个故事的失败，你需要编出几个甚至几十个足够吸引人的结局，观众要能接受。放在电脑游戏上还有可能，但电视剧真的可能有这样的能力吗？

　　让技术员去当编剧

　　在多年前这似乎不太可能，但放在未来，也许可以借助人工智能技术完成。

　　电视剧、电影亦或者动漫、音乐剧，最重要的是故事。如何定义一个故事？维基百科上是这样解释的：

　　一个叙事或故事是指对一组真实的或想象的关联着的事件的报告，它的表达形式可以是口头或书写的文字序列，或者静态／动态的图片序列。

　　首先，事件是关联和限制的，男主角去喝酒是因为失恋，但只有去喝酒才能碰见女主角。这个时候男主角的前女友发生的事情就算是一个弱联系，甚至不会在之后出现。而男主角认识女主角之后离开酒吧，那么酒吧就只是一个铺垫，就会变得无关紧要。正因为重要线索的连接，故事才一步一步发展。

　　所以借助机器学习，它可以训练这种识别强联系和弱联系的能力，我们输入故事人物关系，输入故事背景，利用一个巨大数据库，让它输出不同的事件，然后在把这些事件交还回去，再产生新的事件。这个过程中，我们要做的就是明确每个时间对故事发展的作用。

　　机器学习当然不是万能的，但之后利用人工的方法，人们将能筛选出合适的事件联系，删除掉不合情理的故事逻辑，这样，具有多重故事线的剧情故事就诞生了。

　　故事的精彩程度取决于很多要素，我们搞不清楚人们下一个会喜欢什么样的故事，它终究需要带给人一种人类独有的「情感体验」。但当写作者从人变成机器的时候，大量编故事的人将会有机会发现让人意想不到的故事类型，他们能精明独到的从机器「编写」的内容里看出谁能受到欢迎，atv，什么样的故事能引人入胜，这将大大丰富未来故事的层次。

　　不过，能否用这种方式作出伟大的电视剧或者电影，现在还很难说。可毫无疑问的是，我们在游戏上对这种方法的探索，将会为够为创作「交互式叙事」的电视剧电影提供更多的可能性。

　　随心所欲的剧情，只是娱乐世界的一部分

　　不管我们想象的有多么美好，实际上，现在所谈论的技术，都还只是没有成型的东西而已。但是尝试却依然可以进行。Netflix 已经决定先从儿童故事开始入手，假如它能成功，那么可以进一步运用在成年人的节目内容当中。

　　所以，当我们现在还在说 4K、HDR、全景声这些硬件素质的时候，电视剧和电影的内容革新似乎才刚刚开始，而这，也只是电视革命的一部分。正如 Reed Hastings 曾经说过的：「将来大多数人将会在电脑上看电影。但是这不是我们今天的笔记本电脑。」