目前，越来越多的游戏公司声称他们的游戏开发项目中至少包括一名专业的AI程序员，并且越来越多的游戏开发者正在竭尽全力研究新的AI技术，以构建更好、更智能的游戏AI。 他们希望探索新的想法，并将人工智能技术带入下一代。 届时，AI不仅会创造出有趣的游戏对手，还会使这个对手能够与玩家对话，与众多的在线冒险者打交道，并且在游戏中不断学习，使其在下一轮游戏中变得更加聪明、更加足智多谋。 目前，游戏开发中的人工智能正处于一场革命之中。 人工智能的快速发展必将推动整个游戏行业的快速发展。 我们玩电脑游戏主要是为了获得一种放松，一种享受，一种现实生活中无法获得的愉悦。 这就要求电脑游戏能够做出适合玩家口味的游戏，游戏的主题能够深入吸引玩家，游戏的规则和结果能够让玩家满意。 在这一切中，人工智能技术发挥着非常重要的作用。 电脑游戏与人工智能的关系。 电脑游戏自诞生以来，因其模拟现实的强大作用而越来越受欢迎。 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写实。 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境，并通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官将这些情境反映到人脑中，从而对人们的现实生活产生巨大影响。
无论是什么游戏2d素材，游戏玩家都希望在游戏中体验到现实中无法体验到的刺激，获得现实中无法获得的满足感。 这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社交、幻想、情感等方面。电脑游戏中的人工智能从功能上可以分为个体智能系统和群体智能系统。 个体智能系统主要控制游戏世界中虚拟角色的活动。 他们在游戏中扮演各种非玩家角色，包括玩家的敌人、伙伴和其他角色。 对于这类实体，为了更真实地模拟它们，必须通过人工智能控制它们的行为，以匹配它们的特定身份。 群体智能系统主要为多个个体或某个系统的环境活动提供控制和辅助决策。 例如，战略游戏中的战局判断、整个战斗策略的推理、各作战单位的调动等。目前，大多数电脑游戏都采用了人工智能。 人工智能作为游戏的核心，可以提供更多、更真实的游戏挑战，激发玩家的兴趣。 此外，人工智能往往对游戏的可玩性起着决定性因素。 将人工智能应用到游戏中，会让玩家感觉游戏中角色的行为是有说服力的、合理的，从而吸引玩家，有效促进游戏开发成功。 人们在玩电脑游戏时，也希望游戏中的其他角色能够拥有一定程度的智力。 这些智能可以使人们在玩游戏时获得满足感，并且可以使人们在玩游戏时不会感到孤独。
然而，这种情报必须受到控制。 如果游戏中机器角色的智力明显高于玩家的能力，玩家会感到非常沮丧，并会在后期放弃游戏。 因此，人工愚蠢（ArtificialStupidity）技术也是必不可少的。 在游戏中，人工智能太强或太弱都是不合适的。 那么什么水平的人工智能才合适呢？ 要回答这个问题，我们首先要考虑什么样的机器才能算是智能机器。 这里就不得不提一下人工智能之父图灵。 图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念，他认为能够通过图灵实验的机器就是智能的。 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：当一个玩家和其他玩家同时玩很多台机器时，如果玩家无法分辨游戏中的其他角色中哪个是另一个玩家，哪个是另一个玩家。其他通过游戏规则中的任何方法。 机器的线程，那么我们可以说这个游戏已经通过了“游戏中的图灵测试”。 一般来说氛围，通过“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家自娱自乐的。 网络游戏最近变得非常流行。 我认为网络游戏可能是人工智能最好的实验环境。 由于网络游戏是现实社会的简化版，需要大量的知识和技能来处理各种问题，以及各种类型的知识表示和处理结构。 它们的复杂度远高于操作系统或编译原理。 。 在网络游戏中，目前人工智能的应用主要集中在外挂方面。 在游戏开发商手中，人工智能的应用并不广泛。 最多只有寻路算法等几种算法。 在插件中，各种自动化技术的应用，显然可以将玩家从复杂的操作中解放出来。
可以说，凡是正常玩家能实现的功能，都可以通过插件来实现，除非玩家自己不会玩。 插件不仅可以模拟单个玩家的行为游戏开发中的人工智能 拜拜，甚至可以模拟团队活动。 因此，插件足以表达智能行为。 知识表示、知识发现和知识传播也比现实中简单得多。 我们甚至可以通过这种方式改进图灵实验。 如果你不能成功区分网络游戏中哪些角色是普通玩家，哪些是外挂角色，那么你可以认为外挂有足够的智能。 游戏AI系统可以分为以下几个部分： 感知输入子系统：是游戏AI系统最基本的部分。 所有人工智能系统都必须能够感知周围的世界，以便使用这些信息进行进一步的推理和分析。 关于周围世界的哪些信息被感知到什么程度以及在多大程度上取决于正在开发的游戏类型。 内存存储子系统：负责在计算机内部以适当的方式表达和存储所有感知的信息、数据和知识。 游戏中感官数据和知识的存储是一个相对复杂的过程，很多数据并不是以直接的方式存储的。 分析推理子系统：它是游戏AI系统的核心。 它通过感知到的数据和存储在记忆中的知识来分析当前的情况并做出合理的决策。 做出决定的速度取决于可用的决策选项的数量以及需要考虑的感官信息的数量。 决策行为子系统：主要负责将计算机做出的各种决策和行为应用到游戏世界中的角色身上。
在游戏开发中，人工智能最终要通过各种动作、行为和反应来表达，让玩家在游戏中真正感受到真正的智能。 人工智能在游戏中的应用人工智能在游戏中的主要目标有五个：第一，为玩家提供合适的挑战； 第二，让玩家保持兴奋状态； 第三，提供不可预测的结果； 第四，帮助完成游戏。 故事情节； 五是创造生动的世界。 这个生动的世界可以与现实生活中的世界相似，也可以与现实世界完全不同。 但无论是什么样的世界，都需要一套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包括：虚拟现实与拟人化、机器角色的动画效果与场景感知、机器角色的机器学习与进化、玩家与机器角色的平衡、人工愚蠢技术、确定性人工智能技术和非确定性人工智能技术的互补性。 游戏中人工智能使用了很多技术，例如：有限状态机、模糊逻辑、生产系统、脚本和基于规则的人工智能。 基于规则的人工智能系统、贝叶斯推理和贝叶斯网络不确定性决策、人工生命、决策树、专家系统）、神经网络、遗传算法等。
由于文章篇幅限制，下面仅详细介绍这八种比较容易理解的技术：有限状态自动机、模糊逻辑、生产系统、决策树、人工生命、专家系统、神经网络和遗传算法。 2.1 有限状态自动机 有限状态自动机（FSM“有限状态机”）是一种用于研究有限内存计算过程和某些语言类的抽象计算模型。 有限状态自动机具有有限数量的状态，每个状态可以转换到零个或多个状态，输入字符串决定执行哪个状态转换。 有限状态自动机可以表示为有向图。 有限状态机也是计算机游戏中常用的人工智能模型。 通常，此类系统描述易于用规则表达的事件驱动的系统模型。 通常，状态机可以用状态转移图的形式来描述。 节点代表不同的状态，不同状态之间因触发条件而发生的转换用弧线表示。 状态转换的条件写在弧线上方，紧邻转换发生时可能的输出。 有限状态自动机有多种类型：接收器确定是否接受输入； 转换器为给定的输入产生输出。 常见的转换器包括 Moor Mealy 机器。 Moore 机有一个附加到每个状态的输出动作，而 Mealy 机有一个附加到每个转换的输出动作。 有限状态自动机也可以分为两种类型：确定性和非确定性。 非确定性有限状态自动机可以转化为确定性有限状态自动机。
有限状态自动机识别的语言是常规语言。 除了其理论价值外，有限状态自动机还应用于数字电路设计、词法分析和文本编辑器程序等领域。 图2展示了游戏《Pac》《Man》中Ghost的有限状态机示例。有限状态机可以构成游戏中管理游戏世界的基础。给出了有限状态机的C++类实现来模拟Ghost的情绪状态。另外，滥用状态机可能会导致程序可读性差、调试困难、性能下降。为了解决这个问题，Steve Rabin提出了一种鲁棒的方法，用简单的语言组织有限状态机。然后，文献扩展了这种方法，利用消息机制来考虑人工智能对象之间的通信问题，包括状态机之间的切换和同步，作为一般有限状态机的扩展，模糊状态机（即FuSM）也是常用的模型。实现不可预测的行为，游戏每次可能有不同的行为结果，为玩家提供更多乐趣和更大的重玩可能性。 这也是聪明行为的体现。 模糊状态机的典型应用包括 NPC 或玩家角色的健康状况的定义。 赛车游戏中汽车的加速和控制提供了通用的C++模糊状态机设计。 与一般状态机类似，模糊状态机也会遭受模糊状态增加引起的组合爆炸的影响。
文献[10]提出了Combs方法来解决组合爆炸问题。 传统系统中的规则通常考虑输入集和输出的组合之间的关系，而 Combs 考虑单个集和输出之间的关系，一次为一个变量创建规则。 2.2 模糊逻辑 模糊逻辑模仿人脑的不确定概念判断和推理的思维方法。 对于模型未知或不确定的描述系统，以及非线性强、滞后大的控制对象，应用模糊集和模糊逻辑。 利用规则进行推理，表达过渡边界或定性知识和经验，模拟人脑方法，实现模糊综合判断，通过推理解决基于规则的常规方法难以处理的模糊信息问题。 模糊逻辑擅长表达边界不明确的定性知识和经验。 它利用隶属函数的概念来区分模糊集，处理模糊关系，模拟人脑实施基于规则的推理，解决因逻辑违反“排中律”而导致的各种不准确问题。 确定问题 该方法采用一个实数值来表示一个对象属于一个集合的程度。 与传统逻辑相比游戏开发中的人工智能 拜拜，模糊逻辑具有更丰富、更细致的表达能力，因此可以进行更好的推理，常用于博弈中的策略决策以及信息输入输出的过程。
