导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于游戏如何体现人工智能的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
游戏的AI是什么东西
AI是人工智能的意思。也就是让电脑模拟玩家和真是玩家一起游戏，例如cs里的电脑人，红警魔兽里的不同难度等级的电脑。
游戏策划中的AI是什么意思？
游戏AI（artificial intelligence，人工智能）成为近来讨论较多的主题，这是有充分根据的。随着游戏中画质与音效的稳步提高和改善，游戏控制的玩家（game controlled players）的行动不以“聪明的”方式进行变得越来越明显。单位活动AI（Unit Behavioral AI）游戏AI不总是标准含义上的AI。单位游戏AI是为设计出具有提供某种挑战或某种真实体现的生命特征的一次真正的尝试。在游戏中，只站在一处、从不移动的警卫会显得非常不真实。不过，如果你创建一个例行程序（routine），使他不时的朝四周张望，或变换他的姿势，他会看起来更具活力。通过创建一个在预设的路径上行走的警卫偶然停在站岗的警卫前，并好像与他谈话这样的情景，真实的体现能被极大地提高。在单位AI中，动作分为反应性（reactionary）与自发性（spontaneous）两类。在反应性的方式下，单位随时会对自身环境中的变化做出响应。如果一个敌人发现了你，开始向你跑来，并朝你射击，那么他们已经做出了看到你的反应。在自发性的方式下，单位做出行动时并不依赖于自身环境中的任何变化。一个单位决定从其所站立的岗哨移向基地周围的某个游动岗哨，则这个单位已经做出了一次自发性的行动。 通过在你的游戏中使用这两种类型的单位活动，你就能创造出你拥有自主“聪明”的单位的假象，而不一定是简单的机器。反应性AI（Reactionary AI）反应性输入应当总是基于单位的感觉。当依照人类的特征对AI建模时，你需要考虑单位的视线范围与距离，他们的听觉，如果适用还有嗅觉。制定警报级别是处理不同感觉输入的一种有效方法。如果一个单位在其视野中直接看到了敌人，那么单位应切换到与如何对抗敌人相符合的警告模式。如果单位没有看到敌人，而是听到了脚步声或枪声，那么单位应转到适用于与间接情景相一致的警报级别。这里有一个警卫单位的例子。听到枪声时，会使其采取行动去调查枪响的区域；听到脚步声时，可能会使其守候着去伏击移动的单位。所有这些不同类别的活动和警报都能被一个基于规则的（ruled-based）或模糊逻辑的（fuzzy logic）系统所建立，以便你能对每个单位产生的每次声响或目击做出解释，并使他们采取适当的方式做出反应。一个具有普遍意义的警报也是游戏中真实与智力体现的一个重要因素。假如你一直东奔西跑的朝充满敌人的基地开火，并不断的遭遇新的敌人，而这些敌人对过去持续10分钟的炮火这个事实竟然一无所知，这会显得非常不合适。通过为所有的单位建立一个警报系统（alert system），或一个警报方案（alert plan），能够在你的游戏世界中增强真实的体现。一个警报方案应该由有警报时各单位应共同遵循的规则组成，而非由无警报情况下的规则构成。例如，如果出现警报，你要能使所有处在安全区域内的单位快速移向基地入口以加强防御。自发性AI（Spontaneous AI）在你的游戏世界中，自发性AI对于创建生命的感觉（sense of life）极为重要。如果你遇见的每个人只是站在那里等着你与他们交谈或杀死他们，抑或更糟，毫无目标的漫游，这将不会使玩家非常信服。 解决上述问题（standing around problem）的方法之一是为每个单位设置一组非警报状态时的目标。这些目标可能包括预设移动路径，随机移动到预设区域，当路过其他单位以及与其他单位移动到预设目的地时，偶然停在其他单位旁。在所有的这些情景中，我总是说预设（pre-set），因为除非你提出一个很好的设置目的地与路径的算法，否则你的单位看起来会像是在毫无目的地漫游。单位行动（Unit Actions）真正让一个游戏单位看起来很聪明的是他们的行动。如果他们以玩家可能的方式移动，或在玩家可能的情景下做如闪避这样的动作，那么单位看起来会很聪明。你不一定需要很多的动作来创建聪明动作的假象，你只需要包含足够的与你的单位相关联的任何基本情景。如果你处理的恰当，且包含的范围越广，你的玩家相信你的单位在“聪明地”行动的机会就越大。把自己放在你的单位的位置上，在他们的情景中你会怎么做？你将怎样回应各种各样的攻击或遭遇敌人？如果什么事都根本没发生，你又将会做些什么？如果你回答了这些问题，并针对你的单位将遇到的每种情景正确的实施了它们，你将把你拥有看似聪明的单位的机会最大化，这也是创建一个优秀的、稳健的游戏AI的第一步。
人工智能中,智能游戏里用到的智能技术有哪些?
感知：实现对玩家角色的感知。
行为：负责根据选择的行为对游戏状态进行更新。
推理和决策：负责对当前信息的认知和决策。
记忆：用于记忆感知到的游戏状态。
搜索：用于寻找不同的行动序列。
学习：非玩家角色在游戏过程中学到一定的知识。
游戏和人工智能的结合会如何影响我们的生活？
人工智能AI全面普及，能够替代绝大多数人类基础（保障生存、生活、秩序、发展）工作劳动后，人类将集中精力于从事（以现阶段的观念认为）不能很快带来经济回报的事业，如基础物理、材料科学、数字研究、太空探索、微观研究、哲学思索、艺术创作、美学研究、情感互动等。大致可以分为三大类别，一发现规律（探索世界，认知真理，发现宇宙事物的本质规律），二追寻美好（不断的改变对美的认知，追寻每个人心中最真实的美好），三情感升华（感知情感，情感体验，每个人独特的情感及内心得以升华，人类的道德及素质水准随之提升）。当人类从重复繁杂为了生计而工作中解脱出来，人类并不会空虚无所事事，而是会追求本心的向往，每个人根据自身的情况，从事三大类别的事业，会让人类无论从物质或是精神层面都发生质的飞跃。
人工智能在游戏中的应用
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。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于游戏如何体现人工智能的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。