【正文】 earning. The game should evolve, learn, and adapt the more it39。欺騙必須是平衡的，為玩家創(chuàng)造足夠的挑戰(zhàn)性，來保持游戲趣味性。我們將在本書考慮的簇擁算法和神經(jīng)網(wǎng)絡算法是即時行為的好例子。您可以在代碼中設定機器方角色朝某一目標點沿x和y坐標軸推進，直到角色的X和Y坐標與目標位置一致。我們要堅持游戲AI的廣義的解釋，包括從簡單的追逐和逃避，模式動作，以及神經(jīng)網(wǎng)絡算法和遺傳算法。而對于自己專業(yè)領域的一些詞匯怎么表達還不是很了解的。幾種主流的游戲，如Creatures，Black amp。 開發(fā)人員通常使用模糊邏輯以減少結(jié)果動作的可預見性，并減少了枚舉大量的ifthen規(guī)則的負擔。 傳統(tǒng)的開發(fā)人員一直對采用非定性AI持謹慎的態(tài)度，盡管這些情況正在改變。定性 定性的行為表現(xiàn)是具有指定和可預見性。1. 全文翻譯游戲AI介紹 在廣義上說，大多數(shù)游戲都包含一些人工智能（AI）的運用。雖然游戲AI經(jīng)常被呼吁解決相當復雜的問題，但我們可以利用AI去嘗試給機器方以個性模樣、不同的性格，或塑造情感和各種性情，如，害怕，焦慮，等等。此外，定性方法不利于學習和發(fā)展，并且玩家在玩過一段時間后很容易找到游戲的規(guī)律，從而影響游戲的可玩性。此外，不平衡的欺騙將使電腦過于強大，使玩家無法擊敗電腦。在游戲的進行中，機器方還需要去發(fā)展、學習和適應。v 第三部分對AI技術在現(xiàn)有的AI游戲中的應用進行介紹。各種各樣的游戲類型和游戲人物對什么事游戲AI給出了一個相當廣泛的解釋。Deterministic behavior or performance is specified and predictable. There39。Nondeterministic methods facilitate learning and unpredictable gameplay. Further, developers don39。這種形式的欺騙是非常常見的，這樣有助于電腦智能與游戲玩家進行對抗。這種腳本情節(jié)是非常多的，難怪AI開發(fā)人員對尋路算法給予了極大關注。These successful games use nondeterministic methods in conjunction with more traditional deterministic methods, and use them only where they are needed and only for problems for which they are best suited. A neural netwoek is not a magic pill that will solve all AI problems in a games。這些因素已被證明是廣泛使用和學習AI技術的嚴重障礙。s no wonder that AI developers give pathfinding tremendous attention. These are only a few of the established game AI techniques。事實上，隨著生產(chǎn)下一代可玩性更高的游戲的壓力不斷增加，促進游戲開發(fā)者更徹底地去探討與研究非定性的技術。s playlife, so to speak.定性AI技術是游戲AI的基礎。The bottom line is that the definition of game AI is rather broad and flexible. Any thing that gives the illusion of intelligence to an appropriate level, thus making the game AI more immersive ,challenging,and most importantly,fun,can be considered game AI.Just like the use of real physics in games, good AI adds to the immersiveness of the game, drawing palyers in and suspending their reality for a time.游戲AI底線的定義是相當廣泛和靈活的。在這個過程中，我也深刻地認識到了自己在英語上有哪些不足之處。這樣，你至少可以在你的AI系統(tǒng)中分離出那些非定性的方法因為他們是不可預測而且難于測試或者調(diào)試的，然后確保你AI系統(tǒng)其余大部分可以用傳統(tǒng)的方法開發(fā)。舉幾個例子，Alife技術常見于機器人應用領域，并且在視頻游戲領域也取得了極大的成功。例如，在一個戰(zhàn)爭策略型游戲中，電腦控制的軍隊不用像游戲人必須做的那樣放出偵察兵，就能夠知道其對手也就是玩家操作的軍隊的位置、數(shù)量兵種等一系列信息。這種學習方法可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡算法、貝葉斯算法，或遺傳算法完成。游戲AI屬于弱AI的范疇是最適合的，但是，在某個意義上，你可以想象游戲AI應用領域的廣泛程度。 一些開發(fā)商認為路徑搜索是游戲AI的一部分，有些則認為碰撞檢測是游戲AI的一部分。非定性 非定性行為和定性行為正好相反。事實證明，這種集中于更好的和更快的圖形技術，包括硬件加速，為開發(fā)更好更復雜的AI（軟件）現(xiàn)在會需要更多的資源。在一個第一人稱射擊類游戲中，被射擊者需要穿過地牢或建筑以完成接近或逃避玩家控制的人物的行為。一個神經(jīng)網(wǎng)絡算法不是靈丹妙藥，不可能解決一個游戲AI中的所有問題。特別是那些專業(yè)的外文文獻，如果沒有經(jīng)常接觸英語，或者沒有學習過專業(yè)英語，理解一篇專業(yè)的外文是非常吃力的。也許我們可通過寫代碼來控制非人類的生物，比如龍、機器人，甚至老鼠。這種學習方法可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡算法、貝葉斯算法，或遺傳算法完成。如此短的發(fā)展時期，使開發(fā)人員很難全面了解前沿的AI技術和認清AI對銷售面廣的商業(yè)游戲的影響。Developers monly use fuzzy logic in fuzzy state machines to make the resulting actions somewhat less predictable and to reduce the burden of having to enumerate huge numbers of ifthen rules. Rather than have a rule that states if distance = 10 and health = 100 then attack, as you might in a finite state machine, fuzzy logic enables you to craft rules using less precise conditions, such as if close and healthy then attack aggressively.開發(fā)人員通常使用模糊邏輯以減少結(jié)果動作的可預見性，并減少了枚舉大量的ifthen規(guī)則的負擔。角色的學習和反應行為屬于非定性的技術。這一方法我們提倡使用非定性方法。基本上，一個生命系統(tǒng)是一個綜合系統(tǒng)，具有自然的行為。此外，不平衡的欺騙將使電腦過于強大，使玩家無法擊敗電腦。此外，游戲開發(fā)者不用把所有可能的情況全部用明確的編碼去實現(xiàn)。不含有任何的不確定性。re going to stick with a broad interpretation of game AI, which includes e