ai和游戲結合是什麼意思

1. 人工智慧在游戲中的應用有什麼

1. 現代電腦游戲簡介
電子游戲從1971年誕生以來，越來越受到人們的喜愛。隨著現代計算機、網路、虛擬現實、人工智慧等技術的發展，游戲的擬人化越來越逼真。高度的擬人化使得現代電腦游戲能夠模仿人類社會中的各種情形，並把這些情形通過視覺、聽覺、甚至觸覺等多種感官反映到人的大腦，從而對人們的現實生活產生巨大沖擊。基於游戲中的這些反映人類社會的情形不同和游戲表示的方式不同，可以把電子游戲分為幾大類別：縱向卷軸和橫向卷軸類、棋牌邏輯類、文字冒險類、圖形冒險類、模擬類、戰略類、第一或第三人稱射擊類和角色扮演類。
無論游戲屬於何種類別，游戲玩家都希望在游戲中能夠體驗到現實中無法體驗到的刺激，得到現實中無法得到的滿足。這些刺激和滿足主要表現在特定的挑戰、社會化、吹噓與幻想、情感等方面。實際上，大部分的玩家並不能預先知道他們想要什麼樣的游戲，但是他們往往在看到了一個精美的游戲後說，「嗯，我要的就是這個！」
要使得玩家喜歡游戲，游戲的開發過程必須得到重視。一般來說，游戲的開發過程主要分為四個階段：構想階段、總體設計階段、細節設計階段和建設階段。[1]
萬事開頭難，構想階段是游戲開發中最為重要的階段。一個好的游戲背景故事是整個游戲成功的一半。在准備好游戲故事之後，就需要考慮游戲採用何種游戲類型，並把游戲故事分割成幕(Act)，改編為游戲劇本(Gameplay)。
在總體設計階段，要考慮每個幕中的角色和規則，同時也要考慮相關的技術問題。比如，游戲將採用何種技術、准備運行在什麼平台上等。
在細節設計階段，要對每一幕中的焦點(Focus)進行設計，對每一幕的效果產生效果圖，選擇合適的音樂匹配到各個場景，設計各個角色和場景的細節。
最後是建設階段。開發者要採用選定的技術對游戲進行開發。游戲製作包括編程和觸發器的製作。最後要進行游戲測試。2. 基於電腦游戲的圖靈實驗
人們在娛樂電腦游戲的時候，往往希望游戲中的其他角色能夠擁有某些程度上的智能。這些智能可以使得人們能夠在游戲的同時得到滿足。然而，這種智能必須得到控制。如果游戲中的機器角色的智能明顯高於玩家的能力，使得玩家對勝利喪失信心，那麼玩家會放棄這樣的游戲。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技術也是必不可少的。在游戲中，太強或太弱的人工智慧都是不合適的。
那何種程度的人工智慧才是合適的呢？回答這個問題首先要考慮怎樣的機器可以算作智能機器。圖靈曾經提出了「圖靈實驗」的概念。他認為能夠通過圖靈實驗的機器是具有智能的。其實，在游戲中也是一樣的。「圖靈實驗」在游戲中可以這樣描述：當玩家和其他玩家同諸多機器在同時游戲時，如果這個玩家通過游戲規則中的任何方式都無法分辨游戲中的其他角色哪個是其他玩家，哪個是機器的線程，那麼我們可以說這個游戲通過了「游戲中的圖靈測試」。[2]一般來說，通過了「游戲中的圖靈測試」的游戲是最適合玩家娛樂的。3. 游戲中的人工智慧技術
人工智慧在游戲中的目標主要有五個：一是為玩家提供適合的挑戰；二是使玩家處於亢奮狀態；三是提供不可預知性結果；四是幫助完成游戲的故事情節；五是創造一個生動的世界。這個生動的世界可以是類似現實生活中的世界，也可以是與現實世界完全不同的世界。但不管何種世界都要求有一整套能夠自圓其說的游戲規則。
在游戲製作過程中，實現人工智慧的關鍵主要有：虛擬現實與擬人化、動畫效果與機器角色場景感知[3]、機器角色的機器學習和進化、玩家與機器角色之間的平衡性、人工愚蠢技術、確定性人工智慧技術與非確定性人工智慧技術的互補。
游戲中的人工智慧的主要技術主要有：有限狀態自動機(Finite State Machines)、模糊邏輯(Fuzzy Logic)、A*演算法與有效尋徑(A* Algorithm for Efficient Pathfinding)、腳本設計(Scripting)、基於規則的人工智慧和系統(Rules-based AI and Systems)、人工生命(Artificial life)、貝葉斯推論(Bayesian Inference)和非確定性貝葉斯網路(Bayesian Networks for Uncertainty Decisions)、神經網路(Neural Networks)和遺傳演算法(Genetic Algorithms)等。4. 目前的局限與前景展望
就目前來說，技術上的困難主要來源於兩個方面：一是游戲中的非確定狀態實在太多；二是現有的硬體和計算機網路對於高級人工智慧還說，速度還達不到要求。[4]
目前要解決這些困難，在技術上來說還是不成熟的。對於數量極多的非確定狀態來說，盡可能地提高硬體和計算機網路的速度，可能是一個解決方法。但是要提高硬體和計算機網路的速度也並非易事。這可能要等到全息光學計算機和光互聯網誕生之後才能徹底解決。但目前有效的辦法是提高軟體的執行速度。比如使用更有效的演算法或神經網路等新技術。

2. 游戲的AI是什麼東西

AI是人工智慧的意思。也就是讓電腦模擬玩家和真是玩家一起游戲，例如cs里的電腦人，紅警魔獸里的不同難度等級的電腦。

3. 游戲里的AI是如何實現的

游戲裡面的AI是通過建立數學模型來實現的。 比如賽車游戲的AI,和你一起跑得賽車根據不同等級的AI表現出不同能力。它基本的設計思想是，通過對地圖場景進行數學建模然後結合模型中的應變數結合賽車本身的參數進行數學結合。最後特出了帶有系數的近似等式。AI的等級就是近等式的系數。然後通過數學變換（比如三角變換<AI出錯或者攻擊變現的比較有周期性>，等比變化，隨即變換等）使得AI變的非常具備「人」的思維。 還有一種AI是通過行為庫來實現的，在行為庫中，定義了大量的行為，這些行為可能是預先定義好的，可能是游戲者在平時游戲的時候被系統錄入的。然後AI通過類似責任鏈（不同等級的責任者對應不同等級的責任行為，你可以去網路搜索一下）的形式獲取到某一個時候的行為，從而表現的比較有"智能".

4. 當游戲與人工智慧相結合會帶來哪些影響

科技是一點一點，在現有的基礎上，添磚加瓦而進步的。
未來的方向，基於現在科技的發展和進步。 不是憑空幻想出來的。
所以未來的發展方向，人工智慧靠譜一些。

5. 游戲和人工智慧的結合會如何影響我們的生活

人工智慧AI全面普及，能夠替代絕大多數人類基礎（保障生存、生活、秩序、發展）工作勞動後，人類將集中精力於從事（以現階段的觀念認為）不能很快帶來經濟回報的事業，如基礎物理、材料科學、數字研究、太空探索、微觀研究、哲學思索、藝術創作、美學研究、情感互動等。大致可以分為三大類別，一發現規律（探索世界，認知真理，發現宇宙事物的本質規律），二追尋美好（不斷的改變對美的認知，追尋每個人心中最真實的美好），三情感升華（感知情感，情感體驗，每個人獨特的情感及內心得以升華，人類的道德及素質水準隨之提升）。當人類從重復繁雜為了生計而工作中解脫出來，人類並不會空虛無所事事，而是會追求本心的嚮往，每個人根據自身的情況，從事三大類別的事業，會讓人類無論從物質或是精神層面都發生質的飛躍。

6. 游戲演算法中的AI演算法是指什麼.AI是什麼意思

游戲AI指的是游戲本身的性能(包括畫面處理,動作處理等),就好象人有IQ一樣,程序有的就是AI,就好比是程序的智商一樣.

7. 游戲策劃中的AI是什麼意思

游戲AI（artificial intelligence，人工智慧）成為近來討論較多的主題，這是有充分根據的。隨著游戲中畫質與音效的穩步提高和改善，游戲控制的玩家（game controlled players）的行動不以「聰明的」方式進行變得越來越明顯。單位活動AI（Unit Behavioral AI）游戲AI不總是標准含義上的AI。單位游戲AI是為設計出具有提供某種挑戰或某種真實體現的生命特徵的一次真正的嘗試。在游戲中，只站在一處、從不移動的警衛會顯得非常不真實。不過，如果你創建一個例行程序（routine），使他不時的朝四周張望，或變換他的姿勢，他會看起來更具活力。通過創建一個在預設的路徑上行走的警衛偶然停在站崗的警衛前，並好像與他談話這樣的情景，真實的體現能被極大地提高。在單位AI中，動作分為反應性（reactionary）與自發性（spontaneous）兩類。在反應性的方式下，單位隨時會對自身環境中的變化做出響應。如果一個敵人發現了你，開始向你跑來，並朝你射擊，那麼他們已經做出了看到你的反應。在自發性的方式下，單位做出行動時並不依賴於自身環境中的任何變化。一個單位決定從其所站立的崗哨移向基地周圍的某個游動崗哨，則這個單位已經做出了一次自發性的行動。 通過在你的游戲中使用這兩種類型的單位活動，你就能創造出你擁有自主「聰明」的單位的假象，而不一定是簡單的機器。反應性AI（Reactionary AI）反應性輸入應當總是基於單位的感覺。當依照人類的特徵對AI建模時，你需要考慮單位的視線范圍與距離，他們的聽覺，如果適用還有嗅覺。制定警報級別是處理不同感覺輸入的一種有效方法。如果一個單位在其視野中直接看到了敵人，那麼單位應切換到與如何對抗敵人相符合的警告模式。如果單位沒有看到敵人，而是聽到了腳步聲或槍聲，那麼單位應轉到適用於與間接情景相一致的警報級別。這里有一個警衛單位的例子。聽到槍聲時，會使其採取行動去調查槍響的區域；聽到腳步聲時，可能會使其守候著去伏擊移動的單位。所有這些不同類別的活動和警報都能被一個基於規則的（ruled-based）或模糊邏輯的（fuzzy logic）系統所建立，以便你能對每個單位產生的每次聲響或目擊做出解釋，並使他們採取適當的方式做出反應。一個具有普遍意義的警報也是游戲中真實與智力體現的一個重要因素。假如你一直東奔西跑的朝充滿敵人的基地開火，並不斷的遭遇新的敵人，而這些敵人對過去持續10分鍾的炮火這個事實竟然一無所知，這會顯得非常不合適。通過為所有的單位建立一個警報系統（alert system），或一個警報方案（alert plan），能夠在你的游戲世界中增強真實的體現。一個警報方案應該由有警報時各單位應共同遵循的規則組成，而非由無警報情況下的規則構成。例如，如果出現警報，你要能使所有處在安全區域內的單位快速移向基地入口以加強防禦。自發性AI（Spontaneous AI）在你的游戲世界中，自發性AI對於創建生命的感覺（sense of life）極為重要。如果你遇見的每個人只是站在那裡等著你與他們交談或殺死他們，抑或更糟，毫無目標的漫遊，這將不會使玩家非常信服。 解決上述問題（standing around problem）的方法之一是為每個單位設置一組非警報狀態時的目標。這些目標可能包括預設移動路徑，隨機移動到預設區域，當路過其他單位以及與其他單位移動到預設目的地時，偶然停在其他單位旁。在所有的這些情景中，我總是說預設（pre-set），因為除非你提出一個很好的設置目的地與路徑的演算法，否則你的單位看起來會像是在毫無目的地漫遊。單位行動（Unit Actions）真正讓一個游戲單位看起來很聰明的是他們的行動。如果他們以玩家可能的方式移動，或在玩家可能的情景下做如閃避這樣的動作，那麼單位看起來會很聰明。你不一定需要很多的動作來創建聰明動作的假象，你只需要包含足夠的與你的單位相關聯的任何基本情景。如果你處理的恰當，且包含的范圍越廣，你的玩家相信你的單位在「聰明地」行動的機會就越大。把自己放在你的單位的位置上，在他們的情景中你會怎麼做？你將怎樣回應各種各樣的攻擊或遭遇敵人？如果什麼事都根本沒發生，你又將會做些什麼？如果你回答了這些問題，並針對你的單位將遇到的每種情景正確的實施了它們，你將把你擁有看似聰明的單位的機會最大化，這也是創建一個優秀的、穩健的游戲AI的第一步。