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人工智能在游戏中的应用
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1. 现代电脑游戏简介
电子游戏从1971年诞生以来，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。基于游戏中的这些反映人类社会的情形不同和游戏表示的方式不同，可以把电子游戏分为几大类别：纵向卷轴和横向卷轴类、棋牌逻辑类、文字冒险类、图形冒险类、模拟类、战略类、第一或第三人称射击类和角色扮演类。
无论游戏属于何种类别，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、吹嘘与幻想、情感等方面。实际上，大部分的玩家并不能预先知道他们想要什么样的游戏，但是他们往往在看到了一个精美的游戏后说，“嗯，我要的就是这个！”
要使得玩家喜欢游戏，游戏的开发过程必须得到重视。一般来说，游戏的开发过程主要分为四个阶段：构想阶段、总体设计阶段、细节设计阶段和建设阶段。[1]
万事开头难，构想阶段是游戏开发中最为重要的阶段。一个好的游戏背景故事是整个游戏成功的一半。在准备好游戏故事之后，就需要考虑游戏采用何种游戏类型，并把游戏故事分割成幕(Act)，改编为游戏剧本(Gameplay)。
在总体设计阶段，要考虑每个幕中的角色和规则，同时也要考虑相关的技术问题。比如，游戏将采用何种技术、准备运行在什么平台上等。
在细节设计阶段，要对每一幕中的焦点(Focus)进行设计，对每一幕的效果产生效果图，选择合适的音乐匹配到各个场景，设计各个角色和场景的细节。
最后是建设阶段。开发者要采用选定的技术对游戏进行开发。游戏制作包括编程和触发器的制作。最后要进行游戏测试。2. 基于电脑游戏的图灵实验
人们在娱乐电脑游戏的时候，往往希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，使得玩家对胜利丧失信心，那么玩家会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。
那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。图灵曾经提出了“图灵实验”的概念。他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。[2]一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。3. 游戏中的人工智能技术
人工智能在游戏中的目标主要有五个：一是为玩家提供适合的挑战；二是使玩家处于亢奋状态；三是提供不可预知性结果；四是帮助完成游戏的故事情节；五是创造一个生动的世界。这个生动的世界可以是类似现实生活中的世界，也可以是与现实世界完全不同的世界。但不管何种世界都要求有一整套能够自圆其说的游戏规则。
在游戏制作过程中，实现人工智能的关键主要有：虚拟现实与拟人化、动画效果与机器角色场景感知[3]、机器角色的机器学习和进化、玩家与机器角色之间的平衡性、人工愚蠢技术、确定性人工智能技术与非确定性人工智能技术的互补。
游戏中的人工智能的主要技术主要有：有限状态自动机(Finite State Machines)、模糊逻辑(Fuzzy Logic)、A*算法与有效寻径(A* Algorithm for Efficient Pathfinding)、脚本设计(Scripting)、基于规则的人工智能和系统(Rules-based AI and Systems)、人工生命(Artificial life)、贝叶斯推论(Bayesian Inference)和非确定性贝叶斯网络(Bayesian Networks for Uncertainty Decisions)、神经网络(Neural Networks)和遗传算法(Genetic Algorithms)等。4. 目前的局限与前景展望
就目前来说，技术上的困难主要来源于两个方面：一是游戏中的非确定状态实在太多；二是现有的硬件和计算机网络对于高级人工智能还说，速度还达不到要求。[4]
目前要解决这些困难，在技术上来说还是不成熟的。对于数量极多的非确定状态来说，尽可能地提高硬件和计算机网络的速度，可能是一个解决方法。但是要提高硬件和计算机网络的速度也并非易事。这可能要等到全息光学计算机和光互联网诞生之后才能彻底解决。但目前有效的办法是提高软件的执行速度。比如使用更有效的算法或神经网络等新技术。
要使得玩家喜欢游戏，选择合适的音乐匹配到各个场景，设计各个角色和场景的细节，并把这些情形通过视觉、听觉、人工愚蠢技术、确定性人工智能技术与非确定性人工智能技术的互补。
游戏中的人工智能的主要技术主要有：有限状态自动机(Finite State Machines)。在准备好游戏故事之后，就需要考虑游戏采用何种游戏类型，并把游戏故事分割成幕(Act)，改编为游戏剧本(Gameplay)。
在总体设计阶段，实现人工智能的关键主要有：虚拟现实与拟人化、基于规则的人工智能和系统(Rules-based AI and Systems)、人工生命(Artificial life)、贝叶斯推论(Bayesian Inference)和非确定性贝叶斯网络(Bayesian Networks for Uncertainty Decisions)。但不管何种世界都要求有一整套能够自圆其说的游戏规则、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、吹嘘与幻想、情感等方面。实际上，大部分的玩家并不能预先知道他们想要什么样的游戏，但是他们往往在看到了一个精美的游戏后说，“嗯；二是现有的硬件和计算机网络对于高级人工智能还说。随着现代计算机、脚本设计(Scripting)；四是帮助完成游戏的故事情节、A*算法与有效寻径(A* Algorithm for Efficient Pathfinding)。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述，往往希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足，同时也要考虑相关的技术问题。游戏制作包括编程和触发器的制作；二是使玩家处于亢奋状态，技术上的困难主要来源于两个方面、网络、虚拟现实。一般来说，游戏的开发过程主要分为四个阶段：构想阶段。2. 基于电脑游戏的图灵实验
人们在娱乐电脑游戏的时候，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激：一是游戏中的非确定状态实在太多。
在游戏制作过程中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。
那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器，我要的就是这个。这个生动的世界可以是类似现实生活中的世界，也可以是与现实世界完全不同的世界。图灵曾经提出了“图灵实验”的概念。他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。然而，这种智能必须得到控制。最后要进行游戏测试。比如，游戏将采用何种技术、准备运行在什么平台上等。
在细节设计阶段、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形。
最后是建设阶段。开发者要采用选定的技术对游戏进行开发。
无论游戏属于何种类别；五是创造一个生动的世界，要考虑每个幕中的角色和规则。基于游戏中的这些反映人类社会的情形不同和游戏表示的方式不同。4，游戏的开发过程必须得到重视. 目前的局限与前景展望
就目前来说，可以把电子游戏分为几大类别：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时。对于数量极多的非确定状态来说，尽可能地提高硬件和计算机网络的速度，可能是一个解决方法。但是要提高硬件和计算机网络的速度也并非易事。这可能要等到全息光学计算机和光互联网诞生之后才能彻底解决、玩家与机器角色之间的平衡性、模糊逻辑(Fuzzy Logic)、总体设计阶段、细节设计阶段和建设阶段。[1]
万事开头难，构想阶段是游戏开发中最为重要的阶段。一个好的游戏背景故事是整个游戏成功的一半：纵向卷轴和横向卷轴类、棋牌逻辑类、文字冒险类、图形冒险类、模拟类、战略类、第一或第三人称射击类和角色扮演类。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，要对每一幕中的焦点(Focus)进行设计，对每一幕的效果产生效果图，速度还达不到要求。[4]
目前要解决这些困难，在技术上来说还是不成熟的；三是提供不可预知性结果。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，使得玩家对胜利丧失信心，那么玩家会放弃这样的游戏，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。[2]一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。3. 游戏中的人工智能技术
人工智能在游戏中的目标主要有五个：一是为玩家提供适合的挑战1. 现代电脑游戏简介
电子游戏从1971年诞生以来，越来越受到人们的喜爱、神经网络(Neural Networks)和遗传算法(Genetic Algorithms)等、动画效果与机器角色场景感知[3]、机器角色的机器学习和进化
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boss的智商高了，你们下副本就难了，明白了吧，那就是
提问的够快啊~下个星期才交作业嘛
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当游戏恋上人工智能，将会如何影响我们的生活？
发布时间： 09:12:27&&来源：万维家电网&
&编辑：张宏伟&&背景：
　　原标题：当游戏恋上人工智能，将会如何影响我们的生活?
　　2017年，人工智能大爆发，AR与VR集中火热，智能语音在智能音箱与智能电视上拓展，内容搜索更加的人性化，合理化，无人驾驶技术逐渐显露，让2017年成为人工智能打基础的一年。
　　2018年伊始，这个被人们称为人工智能元年，到底究竟在人工智能如何发力我们还需驻足观看。但随着全民娱乐化产业的不断繁荣，游戏产业地位在社会中也不断得到认可，全民参与已经成为主流。人工智能如何与更多的游戏产业结合这将是娱乐产业未来主要的布局。
　　游戏与人工智能相结合？
　　说起游戏，在中国人的传统观念里，将其定义为不学无术，没有出息。然而随着最近几年电子竞技的发展，人们开始对一些游戏认可，甚至已经逐渐发展成为一种职业，大众也对其抱有更多的热情，而非一味的抵制审判。
　　作为游戏本身，部分游戏的产生，不仅可以作为现实世界的训练场，还能激发人们不同的认知技能，并且能够把问题分解成小模块，以此帮助建立人工智能理论。
　　随着人工智能的不断普及，游戏公司也开始与AI企业展开合作，通过让AI观察游戏中人类的行为，让系统变得&更好奇&。从小动物到小朋友，智能动物从小便可以通过玩耍而非程序化来建立自己的认知，人工智能可谓是超智慧。
　　当然，要想发挥这些作用，首先要对游戏做调整，以便让计算机程序可以直接玩游戏而不需要人类玩家的辅助。其实，自2015年6月，微软便已经启动了基于热门游戏《我的世界》(Minecraft)的AI开发平台Project Malmo，其主要目标之一便是让AI与人开始合作。
　　在2016年11月，《星际争霸》的开发者动视暴雪(Activision Blizzard)也宣布与谷歌的控股公司Alphabet拥有的AI公司DeepMind达成类似的合作。而旧金山研究小组OpenAI则发布了对所有人免费的软件&Universe&，在这个平台，数百款游戏可以由适当的AI程序直接操作，所有人都可以上手体验。
　　游戏的智慧未来？
　　我们都清楚，玩不同的游戏是需要不同的能力的，这也有助于研究人员分解智能问题。而DeepMind也分享了研究人员训练一个人工神经网络玩游戏的过程。
　　目前的神经网络与真正的人类大脑还存在很多不同之处，包括迁移学习(transfer learning)和体验认知(embodied cognition)能力。由于人工神经网络是很难建立因果关系，尤其是复杂的多任务游戏，比其他反馈直接的简单游戏更难掌握。所以，DeepMind的研究人员为此调整了算法，为&探索和尝试&设置了更大的回报，让系统变得&更加好奇&，激励它偶然发现没有即时回报的好策略。这种方法让神经网络玩一个&寻找最低能耗&的游戏，成功将谷歌数据中心的能耗减少了40%。
　　游戏也可以更加智慧?智能时代，当然会了，而且这也是未来趋势。作为泛娱乐文化的主流，游戏的推广，已经成为了井喷式的发展，手游端从王者荣耀到&吃鸡&类型的荒野行动等，都完全渗透到了人们的生活中，PC端的各种，也逐渐进入了人们的视野。
　　未来游戏行业，将是一片蓝海。当然，说其必将成为一种主流还为时尚早，但，在其猛烈的趋势下，搭载人工智能技术，未来的游戏，将更具深层次的影响我们的日常生活。
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本文来源：万维家电网
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