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人工智能技术与电脑游戏的结合
时间:2019-09-27
人工智能是用来研究、开发，扩展人的智能理论的综合性科学。人工智能发展到现在从理论到技术也是不断的成熟，应用的范围也是越来越广阔。而现如今人工智能在计算机游戏当中的应用也是非常的普遍，在游戏当中它打破了传统的游戏模式，使得游戏玩家更好的得到游戏当中的体验。在游戏当中应用人工智能技术不仅可以使用户得到更好的游戏体验，而且还大大提升了该游戏的知名度，进一步改善游戏的开发过程，改变传统的游戏制作技术。
1 人工智能
人工智能近几年在计算机方面取得成就是有目共睹的，在应用计算机方面主要用它来实现和模仿人的智能行为，使它能够做到人所能做到的一些事，减轻人们的负担，人工智能在发展过程中也遇到了许多的阻力，但在这些阻力和困难面前不断的完善并且得到了充分的发展。人工智能在其他学科方面也是不断发挥其用处，例如在研究机器自动推理方面、建模、神经元网络方面近几年也是取得了长足的发展。人工智能在其他方面所取得的成就从另一个角度来说它改变了人们的生活习惯，为人们的生活提供了许许多多的便利。可以说人工智能的发展是20世纪以来最伟大的成就之一。
2 人工智能在计算机游戏当中的应用
电脑游戏自从诞生以来就受到了广大游戏玩家的喜爱，而随着计算机跟人工智能技术的不断向前发展，使得游戏虚拟化越来越逼真，而这些技术的改变给予游戏玩家的体验也是前所未有的。人工智能技术与游戏的结合无论玩家在游戏当中属于哪个级别都可以体验到现实生活当中所无法体验到的刺激。玩家在玩游戏的时候刚开始并不知道他们自己想要玩的是什么游戏，而通过人工智能技术应用到游戏当中后，玩家在看到一个精美的游戏后，自然而然就会对这个游戏产生兴趣，在即战力方面也能够自己判断。而这些全新的应用正是其他没有应用人工智能技术所不能比拟的。
3 人工智能系统下计算机游戏的工作原理
在人工智能系统工作的原理当中记忆存储是非常重要的，通过记忆存储可以将一些重要的信息跟数据都收集在里面。游戏玩家在玩游戏的过程当中有时候一些信息是很混乱的，而通过记忆存储这种方式它可以将一些混乱的信息进行整合，当玩家需要的时候随时就可以调取出来，给用户带来了许多的便利。例如，在游戏当中通过记忆存储这种方式计算机就会自动的算出游戏当中的地方在哪个位置，哪个方向，以及它行走的路线，从而进行综合的比较给游戏玩家具体的参数，这样玩家就可以在游戏当中充分的感受到人工智能最真实的感受。
3 计算机游戏中的人工智能技术
3.1 作弊手段的运用
在计算机游戏中作弊是使用比较普遍的一种手段，游戏玩家通过作弊可以知道对手的信息，以及对方的一些装备情况，以此来应对其他玩家的攻击。以前玩家在玩游戏过程当中由于并不了解对手的信息，在游戏中有时候由于不理解对方给玩家带来的损失也是非常大的，而通过作弊这个手段则很好的解决了这个问题，帮助玩家应对各种复杂的条件。
3.2 有限状态机
除了记忆存储跟作弊这两个应用之外，有限状态机的使用也是非常普遍的一个人工智能。首先，它通过建立一个抽象的建模方式，将游戏当中一些非常复杂的程序进行简单化处理，将那些存在内部联系的进行组合交换，从而构成一条游戏的主线。有限状态机的功能也是很多的，例如在：管理游戏世界、模拟NPC 的思维、维护游戏的一个状态方面也是表现的很突出。有限状态机由于它很好理解，而且也非常容易实现它的各个目标，因此在人工智能系统当中得到了充分的应用。
3.3 模糊状态机
模糊状态机是计算机游戏中常见的人工智能，而模糊状态机又是有限状态机的一个延伸。模糊状态机在表达上也是更加的细致同时也非常的丰富，通过它可以更好的进行推理，相对于有限状态机来说模糊状态机可以存储多个内容为用户省去了很多麻烦。游戏玩家在玩游戏的过程当中可能需要掌握多个对手的信息而模糊状态机由于他有多个存储功能，为玩家省去了很多时间，从而得到更好的游戏体验。
模糊状态机在游戏的使用中更多的是帮玩家出谋划策，计算其他玩家的信息进一步加强了游戏的娱乐性，给玩家带来不一样的游戏感受。在其他一些竞技游戏当中可以运用模糊状态机这种形式记录他人的信息从而使得游戏更为逼真，可玩性进一步提高。
3.4 人工神经网络
人工神经网络是进行信息处理的一个数学模型，不仅具有强大的信息处理能力而且还具备了其他系统所不能拥有的学习识别功能。传统的技术通常只具备简单的信息处理功能，而人工神经网络将其他一些分支部分进行整合结算，不仅节省了大量的时间而且还能够准确的将杂乱无章的信息识别开来，联合起来进行结算。在游戏中有时候会出现一些比较复杂的场面，而玩家并不能很好的辨别出来，而通过人工神经网络则能进行简单化处理，改善玩家的游戏角色，给玩家带来不一样的游戏感受。
3.5 遗传算法
遗传算法是一种全新的优化搜索方法，对于那些比较难并且复杂的数据首先进行模拟计算，然后将那些需要研究的对象直接进行计算，大大省去了不必要的时间。玩家在玩游戏中通常并不能很好的辨别敌方方位，而通过遗传算法就可以自行搜索出敌方的方位，对自身的装备进行优化，通过自动学习，使整个游戏的画面更加真实。遗传算法在使用的过程中用的最多的可能是它取代了一些比较传统的学习算法，遗传算法将进一步优化人工神经网络可以说是在其基础上得到进一步提升。当然在遗传算法上也有它不足的一面，尤其在数学基础上有着一定的缺陷，而这些不足的一面我们有理由相信随着理论研究的不断深入，最终将会得到完善。
参考文献
[1] 刘婷婷.游戏中怪物人工智能的实现[J].数字技术与应用 ,2012(4):200-201.
[2] 管晨晖 . 浅谈游戏开发中的 AI 技术 [J].计算机光盘软件与应用 ,2013(16)
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