2、电子游戏中的人工智能：技术与应用解析

电子游戏中的人工智能：技术与应用解析

1. 人工智能基础概念

人工智能包含多个分支，其中机器学习研究机器如何仅利用原始数据和经验来执行任务，无论是否有人为干预。这些任务范围广泛，从识别图片中是否有猫的图像，到玩棋盘游戏（如2017年击败世界排名第一的围棋选手的AlphaGo软件），再到在自制视频中完美合成著名演员的面部（即所谓的深度伪造）。机器学习是一个广泛的领域，涵盖了所有其他人工智能领域。

而常识推理则是人类几乎与生俱来的一种知识类型。例如，我们很自然地知道如果物体没有支撑就会落到地上，或者不能把大的东西放进小的容器里。然而，这种知识和推理（也称为常识知识）对于计算机来说完全难以理解。截至目前，还没有人知道如何教会机器这些对我们来说微不足道的事情，但这是一个非常活跃且具有挑战性的研究方向。

2. 游戏人工智能的目标

与通用人工智能不同，游戏人工智能只需要营造出智能的假象。其目标不是提供类似人类的智能体，而是创造足够聪明的角色，使游戏变得有趣。要让游戏好玩并非易事，一个好的人工智能只是其中一部分因素。如果人工智能不好，即使是设计最精良的游戏也会受到影响。关键在于为玩家提供适当的挑战水平，既不能太难让玩家无法击败对手，也不能太简单让获胜变得乏味。因此，找到合适的挑战水平是让游戏有趣的关键。

游戏人工智能的作用是通过提供具有挑战性的对手和行为合适的非玩家角色（NPC）来使游戏变得有趣。其目的不是复制人类或动物的整个思维过程，而是让NPC通过对游戏世界中不断变化的情况做出反应，让玩家觉得它们很智能，从而营造出智能的假象。此外，游戏中的人工智能不仅用于模拟NPC的行为，还用于生成游戏内容、控制故事事件和叙事节奏，甚至创造整个叙事弧线。