2、生物启发式人工智能在游戏设计中的应用

生物启发式人工智能在游戏设计中的应用

1. 引言

在过去的几十年中，计算机游戏行业经历了飞速的发展，游戏设计者们不断寻求新的方法来提升游戏体验。其中，生物启发式人工智能（Bio-Inspired AI）逐渐成为一种备受瞩目的技术。生物启发式AI不仅能够模拟生物神经系统的工作原理，还能通过学习和适应提高游戏的智能水平。本文将深入探讨生物启发式AI的核心概念及其在游戏设计中的应用，重点介绍人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）的相关内容。

2. 自然与人工神经网络的简介

2.1 自然神经网络

自然神经网络是生物体内用于信息处理的复杂系统，其基本单位是神经元。1873年，意大利科学家卡米洛·高尔基（Camillo Golgi）首次发现了神经细胞的存在。人脑大约包含950亿到1000亿个神经元，每个神经元的大小在0.01到0.05毫米之间，每个神经元可能有高达10000个连接。下图展示了典型生物神经元的结构和主要组成部分：

graph TD;
    A[突触] --> B[树突];
    B --> C[细胞体或胞体];
    C --> D[轴突];
    D --> E[突触];
    C --> F[细胞核];

在真实的神经元中，信号通过沿着轴突传播的电脉冲（动作电位或“尖峰”脉冲）在神经元之间传输。神经元在它的树突上的突触接收信息。每个突触代表了来自另一个神经元的进入轴突与所代表神经元的树突的连接点。

2.2 人工神经网络