一．Puzzle game的不完全理解

Puzzle game的翻译应该是什么“解谜游戏? 益智游戏?解密游戏？”看起来无论选择何种翻译的结果都会造成原有含义的损耗而导致原本词语的涵盖范围变小。所以本文仍采用Puzzle game而非对应的汉语词汇。

Puzzle的其中之一的定义是测试一个人的聪明才智或知识的游戏、问题或玩具。从九连环、华容道等玩具，到以书本报刊传播的迷宫、数独，电脑和游戏机的发展带来了推箱子、扫雷等。所以可见Puzzle长久的就伴随于文明社会的发展之中。

(资料图)

正如青沼英二在接受IGN采访时所表达的那样，“我不想和游戏专家一起工作。我不想和玩游戏的专家一起工作，我想和那些对自己喜欢的东西有深入了解并且对如何将其应用到游戏中有很多想法的人一起工作。”（日本IGN）[[https://jp.ign.com/the-legend-of-zelda-tears-of-the-kingdom/36802/news/]]

这样希望能不被既有游戏观念所束缚，不满足于做现有玩法加法的游戏。寄希望于寻找电子游戏的新可能性。正如Ian Bogost在他对Crogan的《Gameplay Mode》(2011)的评论中指出，游戏学者“应该拥抱与数字游戏相结合的许多传统。”那么存在于生活中的实体游戏和电子游戏边界的Puzzle game在笔者看来就是一个过度极其自然的切入点。

Puzzle game 则选取前文Puzzle定义中的“单人玩家、游戏”。且接下来讨论的Puzzle game均为电子游戏范畴内即Puzzle video game，又因为在形式上谋求创新和谜题难以量化产出的特性，故此本文选取作为单人电子游戏的Puzzle game同时又以独立游戏的形式作为讨论的对象。

二.Puzzle game的特别之处

Puzzle game的特别之处笔者认为来源于以下三点：

1.和实体游戏的关系极为密切

2.优雅的，体型小的

3.可以不过多借助其他形式来做相对独立的表达

(1)和实体游戏的关系已在上文中表明不再赘述

(2)因为Puzzle game的特性在不结合其他玩法的情况下游戏的体量多是小型的，这样一来可以减少设计者在在其他冗余装饰上的精力耗费，二则是偏向于箱庭式的小型游戏关卡可以提高玩家对当前内容的注意力，使玩家聚焦于当前设计师希望展示的内容。在游戏设计师与玩家间通过电子游戏这一媒介建立更高效的异步沟通。

(3)Puzzle game相比于其他追求创新的独立游戏类型更加“独立”，例如卡牌游戏一定程度依赖数值设计，Meta游戏（此处并非指元游戏，而是类似于游戏解构重建的类型。如史丹利的预言，邪恶铭刻等）一定程度依赖剧本。Puzzle game更多的是围绕于Puzzle的构建和拓展，而Puzzle本身在多见的状况下既是游戏玩法又是关卡本身，这样封闭的关系几乎算得上是电子游戏的最小化。对于美术、文学、音乐音效等传统艺术的需求相比其他游戏更低，因此能否理解为在原教旨主义视角下Puzzle game比其他的游戏更“接近电子游戏概念本身”。

三．何为Puzzle game的「深度」

笔者认为本文中Puzzle game的深度在此处并非指数学或计算机科学内对复杂程度的描述也就是“完全NP”或者“PSPACE完全性”，而是衡量作为Puzzle game设计带给玩家精巧程度的主观感受。

在此笔者提出三种Puzzle game深度的可能来源

这三种体验从玩家感受到的时间由短至长来排列

1.尤里卡时刻（Eureka Moment）

2.内化新想法/内容/事物的速度

3.谜题揭示一种实际真理的价值

(1)尤里卡时刻，是一个源自希腊用以表达发现某件事物、真相时情不自禁发出的感叹词。Elyot Grant在GDC（2021）的演讲中认为Puzzle是隐藏着尤里卡时刻的东西。 [[https://youtu.be/oCHciE9CYfA]]从Petr Jarusek、Radek Pelanek 两人论文中分析推箱子的过程即可直观地感受到尤里卡时刻与Puzzle game的一类关系。如图所示每一个绿色节点代表一个状态图，绿色节点越大证明统计数据中在此状态的次数越多。红色为起点蓝色为终点，可以看出在两团“迷雾”之中有一条细线相连通。左侧绿色节点普遍较大反映出玩家在游戏初期的迷茫与重复探索。经过相连通的细线后的绿色节点普遍较小，反映出距离结束已经很接近，此时玩家对游戏内容的推进水到渠成一般清晰且无过多犹豫。而这条细线既可以被看作“突破瓶颈的办法”也可以认为在此刻玩家几乎成功破解了游戏，完成游戏内容的玩家此时正处于尤里卡时刻。

这种通过隐藏尤里卡时刻的Puzzle game，通过故意诱导玩家做出错误尝试，这样的例子不胜枚举。但好在这类游戏的试错成本通常极低。其深度的来源就是为玩家提供一个尤里卡时刻冲击的铺垫，这种斯金纳箱变体般的惊喜提供，造就了玩家在感受尤里卡时刻的完美体验。但感受与其他两种的时间相比最短。

(2)内化新想法/内容/事物的速度，“内化在心理学与社会学这类科学中被定义为，是接受一组由人们或团体建立的行为准则的接受过程。这种过程以学习行为准则的内容开始，然后个人会经历理解这套准则为什么有价值或有意义的过程，直到他们最终接受这套准”

笔者则认为内化在此处可以被简单的片面的理解为从学习游戏规则到理解再到合理运用的速度。用可视化的角度来参考，其概念较为接近的例子是《极乐迪斯科》中思维阁的功能：玩家在与人交谈或观察身边环境之后会不定期的获得思维(被看作是一种观念的引子)。获得的思维如果不去琢磨（装备）是不会产生任何效果的，只是闲置一旁。只有玩家把获得的思维放入象征着大脑后台一般的容器（思维阁）中进行思考加工，在一定时间后完全理解并且可以为主角所用（在玩家游戏内的部分数值或判定上提供帮助或修正）。

在Puzzle game中即有这样一类游戏通过引入新能力来推进游戏，引入的能力通常伴随着学习的过程。这一类游戏的关卡往往伴随验证能力是否理解直至熟练使用，接下来引入新能力并考验玩家能否处理与之前能力相结合的问题。

下图Linehan, C等人分析传送门1与传送门2中的波谷与玩家呈现新技能的点之间的一般相关性实验，“在呈现新技能时，级别的难度会降低。这似乎是一种有意的设计策略，让玩家在将其应用于更复杂的环境之前。1）每一项主要技能都是单独介绍的，2）它们通常是在需要很少其他动作的谜题中介绍的，3）从介绍新技能开始，谜题的复杂性增加，直到介绍下一项新技能。”也同样表明了上述观点。

这种通过不断引入新能力并调整关卡的Puzzle game其结构多为主干为线性关卡。这样的设计犹如构建赛车道的设计师一样，玩家犹如赛车手一样进入其中。在推进游戏的过程中玩家逐渐了解、学习当前游戏的规则并理解。所需时间的长短即是玩家获得乐趣和成就感的来源，同时构建这样一条“赛车道”供玩家驰骋也是这一类型Puzzle game的深度来源。感受与其他两种的时间相比适中。

(3)谜题揭示一种实际真理的价值

“伟大的谜题往往是被发现出来的而非被发明出来的。”类似的表述不仅在GDC演讲中（2021）Elyot Grant有说过。开发了《Braid》《The Witness》的游戏设计师Jonathan Blow

也不止一次在采访或者公开宣讲中表明这一观点如在rockpapershotgun网站的采访和其在IndieCade的公开演讲谈到（2011）Puzzle game设计中“试着让玩家感到聪明不是一个好主意，你需要向他们展示一些真正的内容。”在同年的GDC（2011）上更是以《Truth In Game Design》为题进行了一整场演讲。且在演讲的前段播放长达四分钟的曼德博集合的分形图来从视觉上让听众对此主题的内在含义产生初步的印象。

[[https://www.rockpapershotgun.com/how-to-make-a-puzzle-game]]

[[https://www.youtube.com/watch?v=OGSeLSmOALU&t=4s]]

[[https://www.youtube.com/watch?v=C5FUtrmO7gI]]

这种强调从自然科学中发掘并且汲取灵感的类型，与上文提到的设计电子游戏要从生活中寻找来源的观点不谋而合。玩家不希望在游玩过程中被当作需要被照顾的孩子一样看待。用游戏验证自然科学中真理或者可视化公式的过程与通过阅读书本学习哲学的方式颇有几分相似。体会一种自然科学带来的美感，以及在关上游戏之后的若干时间段后的某一时刻联想到这款游戏而感叹。这种深度来源于对自然的奥秘的重构与欣赏。而这种感受在三种类型之中则是回味无穷的。

本文浅谈Puzzle game的三种深度来源。因学识尚浅以至于观点可能存在片面以及局限性甚至出现严重失真的情况，感谢指正与讨论。（转载需注明，谢谢）

引用及参考：

Joan, D. R. (2015). Assortment of Recreational Mathematics an Information for the Future Learner. i-Manager's Journal on Mathematics, 4(1), 1.

https://jp.ign.com/the-legend-of-zelda-tears-of-the-kingdom/36802/news/

Bogost, I. (2012). Pretty hate machines: A review of gameplay mode. Game Studies, 12(1)

https://youtu.be/oCHciE9CYfA

Jarušek, P., & Pelánek, R. (2010). Difficulty rating of sokoban puzzle. In STAIRS 2010 (pp. 140-150). IOS Press.

Linehan, C., Bellord, G., Kirman, B., Morford, Z. H., & Roche, B. (2014, October). Learning curves: analysing pace and challenge in four successful puzzle games. In Proceedings of the first ACM SIGCHI annual symposium on Computer-human interaction in play (pp. 181-190).