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游戏人工智能
在视频游戏中，人工智能 (AI) 主要用于产生类似于人类智能的非玩家角色 (NPC) 的响应性、适应性或智能行为。 自 20 世纪 50 年代引入以来，人工智能一直是视频游戏不可或缺的一部分。 游戏人工智能是一个独特的子领域，独立于学术人工智能。 游戏人工智能 用于改善游戏玩家体验游戏开发中的人工智能 拜拜，而不是机器学习或决策。 在街机视频游戏的黄金时代，人工智能对手的想法以渐进的难度级别、独特的运动模式以及取决于玩家输入的游戏内事件的形式得到普及。 现代游戏通常采用寻路和决策树等现有技术来指导 NPC 行动。 人工智能通常用于用户无法立即看到的机制，例如数据挖掘和程序内容生成。
不过，“游戏人工智能”一般并不像人们想象的那样（有时也按实际情况描述），是指以图灵测试或人工智能将军的方式实现与NPC相对应的人工智能。
概述
“游戏人工智能”一词指的是广泛的算法，通常还包括来自控制理论、机器人学、计算机图形学和计算机科学的技术，因此视频游戏人工智能通常可能不构成“真正的人工智能”，而这些技术不一定促进计算机学习或其他标准标准游戏开发中的人工智能 拜拜，并且仅构成“自动计算”或对预定且有限的输入集的预定且有限的响应集。
许多行业和企业的声音声称，所谓的视频游戏人工智能已经取得了长足的进步，因为它彻底改变了人类与各种技术形式互动的方式，尽管许多专家研究人员对此表示怀疑，特别是材质材料，技术有助于认知科学中“智力”定义概念的规范使用。 一些人认为，人工智能已经变得更加通用，我们将所有技术设备用于其预期目的之外的目的，因为人工智能允许技术以多种方式运行2d游戏素材，据称可以发展自己的个性并为用户执行复杂的任务。 操作说明。
然而，人工智能领域的许多人认为，游戏人工智能并不是真正的智能，而是一个广告流行语，用于描述使用简单的排序和匹配算法来创造软件赋予的智能行为假象的计算机程序。 科学或技术的复杂性和复杂性的误导性光环。 由于NPC游戏AI注重智能外观和环境限制下的良好游戏性，其做法与传统AI有很大不同。
看法
许多专家抱怨“游戏人工智能”一词中的“AI”夸大了其价值，因为游戏人工智能与智能无关，并且与人工智能学术领域的目标很少。 “真正的人工智能”涉及机器学习、基于任意数据输入的决策等领域，甚至是可以推理的强大人工智能的最终目标，而“游戏人工智能”通常由六个经验法则或启发式规则组成，足以提供良好的游戏体验。 从历史上看，学术游戏人工智能项目一直相对独立于商业产品，因为学术方法往往简单且不可扩展。 商业游戏AI已经开发了自己的工具集，足以在许多情况下提供良好的性能。
游戏开发者对学术人工智能的认识不断增强，学术界对电脑游戏的兴趣日益浓厚，使得游戏中人工智能的定义变得越来越独特。 尽管如此，人工智能不同应用领域之间的显着差异意味着游戏人工智能仍然可以被视为人工智能的一个独特的子领域。 特别是，通过作弊合法解决游戏中某些人工智能问题的能力可以产生重要的影响。 例如，将人工智能应用于机器人时，从过去的观察中推断出未见过的物体的位置可能是一个难题，但在电脑游戏中，NPC 可以简单地在游戏的场景图中查找位置。 这种类型的作弊可能会导致不切实际的行为，因此并不总是可取的。 但它的可能性有助于区分游戏人工智能并解决新问题，例如何时以及如何使用作弊。
强人工智能的主要限制是固有的思维深度和决策过程的极端复杂性。 这意味着虽然理论上可以制造“智能”人工智能，但该问题将占用相当大的处理能力。
