游戏人工智能的发展与展望
人工智能技术的发展趋势与前景展望
人工智能技术的发展趋势与前景展望人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿的科技领域，得到了全球范围内的广泛关注和发展。
随着科技的不断进步和人们对智能应用需求的增加，人工智能技术正快速发展，未来的前景非常广阔。
一、发展趋势1. 领域拓展：人工智能技术正在逐渐应用于各个领域，如医疗、金融、教育、交通、制造等。
机器人和自动驾驶技术也是人工智能技术的重要应用领域。
随着技术的进一步发展和成熟，人工智能将在更多领域实现突破。
2. 深度学习：深度学习是人工智能技术的核心。
通过深度神经网络的训练和学习，人工智能可以自主进行复杂的数据分析和决策。
深度学习的发展将进一步推动人工智能技术的进步。
3. 大数据和云计算：大数据和云计算技术为人工智能技术提供了巨大的支持。
通过收集和分析大量的数据，并结合云计算的计算能力，人工智能可以更好地运行和应用于各个领域。
4. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能技术中的一个重要方向。
通过研究和应用语言处理技术，人工智能可以更好地理解和处理人类语言的信息，实现人机交互的更高效和智能。
5. 边缘计算和物联网：边缘计算和物联网技术的发展为人工智能技术提供了更大的应用空间。
将智能计算和人工智能技术应用于各类终端设备和物联网终端，实现设备的智能化和自动化。
二、前景展望1. 创新驱动经济增长：人工智能技术的发展将推动产业升级和创新驱动经济增长。
人工智能技术的广泛应用将提高生产效率和资源利用率，带动经济的可持续发展。
2. 改善生活质量：人工智能技术的应用将改善人们的生活质量。
在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行精准诊断和治疗；在交通领域，人工智能可以提高交通系统的效率和安全性；在教育领域，人工智能可以实现智能化的教学和个性化的学习；3. 解决社会问题：人工智能技术可以帮助解决社会问题，如环境保护、资源整合和社会服务等。
通过智能化的方案和决策支持，人工智能可以提供更好的解决方案，促进社会的可持续发展。
人工智能技术发展趋势与未来展望
人工智能技术发展趋势与未来展望近年来，人工智能技术得到了飞速的发展，催生了不少基于AI 的产品和服务，如语音助手、智能家居、自动驾驶等。
与此同时，不少领域也开始探索利用人工智能改善生产和服务效率，如医疗、金融、教育等。
为了深入了解人工智能技术发展趋势与未来展望，本文将从三个方面进行探讨。
一、技术发展趋势1.深度学习作为人工智能技术的核心，深度学习的应用和研究一直是热点话题。
深度学习是一种通过人工神经网络进行多层次的抽象和学习的方法，可以应用在语音识别、图像识别、自然语言处理等方面。
如今，有不少开源框架可以支持深度学习，如Google的TensorFlow，Facebook的PyTorch，以及Microsoft的CNTK等。
2.迁移学习迁移学习则是指在一个模型已经在一个任务上获得了学习，然后将其迁移到另一个任务中，在新的任务中通过迁移学习的方法使得效果更好。
在实际应用中通常有限资源，而迁移学习可以借鉴之前的经验，并在新的问题上进行调整。
这种学习方法可以帮我们更快地解决现实世界问题，尤其是在面对数据不足、训练时间长、环境变化等复杂条件时，具有重要的应用价值。
3.增强学习增强学习是指一种通过强化学习算法不断优化行为的模式，通俗点说，就是通过机器不断地尝试来让机器更好地完成任务。
增强学习一般涉及到的问题比较复杂，主要包括状态表示、奖励函数定义和策略选择等。
但是，它适用领域广泛，包括机器人控制、自动驾驶、游戏智能等。
二、未来展望1.智能家居随着物联网技术的普及，智能家居将成为人工智能技术应用的一个重要领域。
智能语音助手、智能音箱、自动控制家庭环境等产品将会越来越多地进入家庭，并深入到生活的方方面面。
这可以帮助我们更好地管理家庭事务，提高生活质量，并且可以帮助老年人或者身体不便的人进行更好的生活。
2.医疗医疗领域是人工智能技术的重要应用领域之一。
通过深度学习图像识别、大数据分析等技术，可以提高医学诊断的准确性和速度，为病人提供更精准的治疗方案。
人工智能行业的发展趋势与职业前景
人工智能行业的发展趋势与职业前景随着科技的不断进步和人们对智能化生活的需求增加，人工智能作为一项领先的技术应用，正日益受到关注和重视。
人工智能技术的发展带来了许多新的机遇和挑战，对于从业人员而言，职业前景也变得更加广阔和有吸引力。
一、人工智能行业的发展趋势1. 数据驱动：人工智能的核心是数据，随着大数据时代的到来，数据的获取和处理变得更加容易和高效。
未来人工智能将更加依赖于海量数据的支持，通过数据驱动来实现更加精准和智能的决策与应用。
2. 机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是人工智能技术的重要支柱，通过不断优化算法和模型，机器能够从海量数据中进行学习和推理，进而实现自主决策和智能应用。
未来，机器学习和深度学习将不断深入发展，提升人工智能的智能化水平和实际应用效果。
3. 自然语言处理：人机交互是人工智能的重要领域之一，自然语言处理技术的发展使得机器能够理解和处理人类语言，更好地与人进行沟通和交互。
未来，随着自然语言处理技术的进一步发展，人与机器之间的交互将变得更加自然和智能。
4. 边缘计算和物联网：边缘计算和物联网的兴起为人工智能的发展提供了更广阔的应用场景。
通过将计算能力移至边缘设备和物联网节点，大大提高了人工智能技术的响应速度和实时性，为智能化生活和工业应用的实现提供了更多可能。
二、人工智能行业的职业前景1. 人工智能工程师：作为人工智能行业最核心的从业人员，人工智能工程师负责研发和实现人工智能技术的算法、模型和系统。
他们需要具备扎实的计算机科学和数学基础，同时熟悉机器学习、深度学习等相关领域的知识和技术。
2. 数据科学家：数据科学家是人工智能行业不可或缺的人才之一，负责从海量数据中发现规律、提取价值，并应用于业务场景。
数据科学家需要具备数据分析、统计学、机器学习等方面的知识和技能。
3. 自然语言处理专家：随着自然语言处理技术的发展，对于理解和处理人类语言的专家需求也在增加。
自然语言处理专家通常在人机交互、智能客服、智能语音助手等领域从事相关研发和应用工作。
未来人工智能技术的发展前景与展望
未来人工智能技术的发展前景与展望人工智能技术是继互联网之后，全球科技领域又一轮热点，在中国国家战略背景下，人工智能引领未来，成为科技竞争的关键节点。
未来人工智能技术发展前景广阔，可以期待更多的新技术应用和行业创新。
一、发展前景1.技术水平的提升未来人工智能技术拥有更强大的计算能力、更高效的算法、更完美的模型等，将能够更加准确、快速、智能的处理海量数据。
基于这些先进的技术，人工智能在医疗、金融、军事、自动驾驶、智慧城市等领域中的应用也将更加广泛。
2.增强智能化服务水平未来的人工智能技术将能够更好地满足人类的需求。
未来人工智能可能通过对人类行为的分析，从而更好地了解人类需求，根据需求提供更准确、更适宜的服务。
未来人工智能的核心将是对人类需求的洞察和满足。
3.人工智能与人类之间的共存未来人工智能技术的发展，不仅可以实现机器的智能化、自主化，还可以使人类与机器之间形成一种更为紧密的互动关系。
在未来的发展过程中，人工智能技术对于人类社会的发展将具有积极的作用。
二、展望1.医疗领域的发展未来人工智能医疗市场的潜力巨大，人工智能技术可以根据医疗数据自动化分析、发现和预测病情，甚至进行精准治疗。
例如，算法可以协助爱尔兰皇家圣母医院破译阿尔茨海默症，算法可以根据病人血液中的蛋白质自动分类，一旦发现由两个特定蛋白质引起的症状，将有助于更好地治疗病人。
2.金融领域的探索人工智能可以非常好地为金融机构提供风险控制解决方案。
例如，通过良好的算法，可以帮助银行实现智能化的交易监控和欺诈检测，可以对贷款申请进行自动审核；人工智能在对投资品种进行分析、预测和建议方面，也将发挥出重要的作用。
3.智慧城市建设的推进通过人工智能技术，可以创建智慧城市，让城市成为一个智能化的生态系统，使其变得更加智能、高效和安全。
人工智能可以协助城市管理部门监测城市设施和公共设施的运行状况，例如公共交通、城市供水、能源管理等领域。
此外，智慧交通管理、垃圾分类管理等领域也会大有作为。
人工智能技术发展趋势与未来展望
人工智能技术发展趋势与未来展望随着科技的快速进步，人工智能技术迅猛发展，正逐渐渗透到各个领域和日常生活中。
人工智能的出现，对于传统行业和社会结构产生了深远的影响，同时也带来了巨大的发展机遇。
本文将探讨人工智能技术的发展趋势，并对未来发展进行展望。
一、人工智能技术的发展趋势1. 深度学习技术的兴起深度学习技术是人工智能研究的重要方向，它通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现了对海量数据的高效处理和学习。
深度学习技术的兴起，大大提高了人工智能系统的智能化水平，使其在图像、语音、自然语言处理等领域取得了突破性的进展。
2. 多模态技术的整合多模态技术将视觉、语音和自然语言处理等不同形式的信息进行整合，实现跨模态的智能处理和推理。
这种技术的发展，将进一步提高人工智能系统的感知能力和智能决策水平，使其能够更好地适应复杂的现实环境。
3. 机器学习的应用拓展机器学习是人工智能技术的核心，通过对大量数据的学习和分析，使机器能够从中获取知识和经验，并根据实际情况做出相应决策。
未来，机器学习将在医疗、金融、制造等行业得到更广泛的应用，助力人类解决更多的现实问题。
4. 边缘计算的兴起边缘计算是一种将数据处理和分析的过程尽可能地放在离数据源最近的终端设备上的计算模式。
由于边缘计算可以减少数据传输的延迟和带宽压力，使得人工智能应用在无网络或网络不稳定的环境下也能够实现高效运行。
随着物联网的普及，边缘计算必将成为人工智能技术发展的重要方向。
二、人工智能技术的未来展望1. 人机融合的深入发展未来，人工智能技术将更加注重与人类的融合，实现人类与机器之间的紧密协作。
通过人工智能技术的助力，人类可以更好地利用机器的长处，提高工作效率，解放生产力。
同时，通过与人类的交互，机器可以更好地理解人类需求，并为其提供个性化的服务。
2. 智能物联网的普及与应用人工智能技术与物联网的结合，将使智能物联网得以进一步发展。
智能物联网将通过感知设备、边缘计算和人工智能系统的整合，实现对环境和设备的智能化感知和控制。
3D游戏技术的发展现状与未来趋势展望
3D游戏技术的发展现状与未来趋势展望随着科技的不断进步和人们对娱乐体验的追求，3D游戏技术愈发成为了游戏行业的热门话题。
从最早的简单3D图像到如今的逼真视觉效果，3D游戏技术在过去数十年间实现了巨大的突破和发展。
本文将探讨3D游戏技术的现状，并对未来的趋势进行展望。
首先，我们来看一下3D游戏技术的发展现状。
目前，3D游戏技术已经成为游戏行业的主流，广泛应用于各类游戏中。
通过3D技术，游戏开发者能够更好地还原真实世界的物体和场景，给玩家带来更加沉浸式的游戏体验。
同时，3D游戏技术还使得游戏画面更加细腻，效果更加逼真，使得玩家能够更好地感受游戏中的虚拟世界。
在硬件方面，随着计算机和游戏主机的性能不断提高，3D游戏技术能够更好地发挥其优势，为玩家呈现更加出色的视觉效果。
然而，尽管3D游戏技术已经取得了很大的进步，但仍然存在一些挑战和问题。
首先是制作成本的增加。
相比于传统的2D游戏，制作一款3D游戏需要更多的时间和人力资源，同时还需要更高的技术水平。
这对游戏开发者来说是一个巨大的挑战，需要他们投入更多的精力和资源。
另外，3D游戏的硬件要求也较高，玩家需要拥有高性能的计算机或游戏主机才能流畅地运行这些游戏。
这使得3D游戏无法完全普及，仍然只是一部分玩家的选择。
然而，随着技术的进步和发展，未来3D游戏技术有望迎来更大的突破和改进。
首先是硬件方面的发展。
随着技术的进步，计算机和游戏主机的性能将不断提升，这将使得更多的玩家能够流畅地体验3D游戏。
同时，虚拟现实技术的发展也将进一步推动3D游戏技术的发展。
通过虚拟现实技术，玩家能够身临其境地感受游戏中的场景和情节，使得游戏体验更加真实和沉浸。
另外，人工智能技术的发展也将为3D游戏技术带来新的可能。
通过引入人工智能，游戏开发者可以打造更加智能和逼真的虚拟角色，使得游戏中的人物更加具有情感和个性。
同时，人工智能还可以根据玩家的习惯和喜好，提供个性化的游戏体验，使得游戏更加贴合玩家的需求。
AI在智能电子游戏领域的发展调研报告
AI在智能电子游戏领域的发展调研报告在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）的身影无处不在，智能电子游戏领域也不例外。
AI 技术的融入为电子游戏带来了前所未有的变革和创新，从游戏的开发制作到玩家的游戏体验，都产生了深远的影响。
一、AI 在游戏开发中的应用1、游戏角色的智能化在过去，游戏中的角色行为往往是预设好的，反应模式较为单一。
而如今，借助AI 技术，游戏角色能够拥有更加智能和真实的行为表现。
它们可以根据环境和玩家的动作做出灵活的反应，仿佛拥有自己的思维和决策能力。
比如，在战斗游戏中，敌人能够根据玩家的战术和攻击方式进行自适应的防守和反击，大大提高了游戏的挑战性和趣味性。
2、游戏剧情的生成AI 还能够参与游戏剧情的创作和生成。
通过对大量的故事结构和情节元素的学习，AI 可以为游戏开发者提供新颖的剧情线索和故事框架。
这不仅减轻了开发者的创作压力，还为游戏带来了更多的可能性和惊喜。
玩家在每次游戏过程中都可能体验到不同的剧情发展，增加了游戏的重玩性。
3、游戏关卡的自动设计传统的游戏关卡设计需要耗费开发者大量的时间和精力。
AI 技术的出现改变了这一局面。
它可以根据一定的规则和算法自动生成游戏关卡，包括地形、障碍物、敌人分布等。
而且，AI 生成的关卡能够在难度和趣味性上达到较好的平衡，为玩家提供丰富多样的游戏体验。
二、AI 在提升玩家体验方面的作用1、个性化游戏体验AI 能够根据玩家的游戏习惯、偏好和技能水平，为每个玩家提供个性化的游戏体验。
比如，调整游戏难度、提供适合玩家的任务和奖励，以及推荐符合玩家兴趣的游戏内容。
这种个性化的服务能够让玩家更容易沉浸在游戏中，提高他们的满意度和忠诚度。
2、智能队友和对手在多人在线游戏中，AI 可以扮演队友或对手的角色。
这些智能角色能够与玩家进行有效的协作或对抗，并且表现出相当高的策略性和技巧性。
它们的存在不仅填补了玩家数量不足的情况，还为玩家提供了更加公平和有竞争力的游戏环境。
人工智能在游戏中的应用
人工智能在游戏中的应用随着人工智能技术的不断发展，越来越多的游戏开始引入AI技术，使得游戏更加智能化、自适应、人性化。
人工智能技术与游戏的结合为玩家们带来了更加丰富、多样化的游戏体验，也是游戏产业发展的重要趋势之一。
一、游戏中的人工智能在游戏中，人工智能通常被用于控制游戏内的NPC角色。
NPC 角色可以在游戏中担任朋友、敌人、商贩等角色，通过特定的AI算法，他们可以具有多种行为、动作和反应，为游戏增加情感互动性和可玩度。
1.自动难度调整系统自动调整难度系统是指游戏系统可以根据玩家的水平和实力，来智能调整游戏难度。
这样可以使得游戏更加具有挑战性，同时也可以让玩家获得一种更加舒适的游戏体验。
例如，《全面战争：三国》这款游戏就采用了自动难度调整系统，使得玩家们可以与游戏对抗更有趣、更有挑战性的敌人。
2. 任务机制和剧情分支任务机制和剧情分支是一种通过人工智能控制NPC行为的方式。
在游戏中，玩家通常会做任务，而这些任务一般都会涉及到一个或多个NPC。
通过人工智能技术，游戏可以为不同玩家提供不同的任务，使得不同玩家之间的游戏体验更加独特。
而剧情分支则是指游戏中的故事情节可以根据玩家的选择和行动来智能调整，给玩家一种开放、多样化、未知的游戏体验。
3. 智能对话系统智能对话系统是指游戏中的NPC会根据玩家提问、回答等行为来相应地作出反应。
而这些反应则是通过人工智能技术来实现的。
这样一来，玩家可以与游戏中的NPC进行真正意义的对话，从而更深层次地感受游戏的氛围和精髓。
二、人工智能技术的应用人工智能技术在游戏中的应用，不仅能够为玩家们带来更丰富的体验，也可以为开发者带来更多的收益和商业机会。
1. 提升游戏可玩度通过人工智能技术，游戏可以根据不同玩家的行为和选择进行智能调整，使得游戏具有更高的可玩度。
例如，《辐射76》这款游戏通过人工智能技术，为不同的玩家提供了不同的玩法和体验，从而提升了游戏的可玩度和回头率。
2. 实现游戏的自适应性游戏中的自适应性主要指游戏可以智能地根据玩家的行为和选择，来调整游戏内部的内容和机制，从而让游戏更加适合玩家的需求和偏好。
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XXXX大学人工智能专题研究游戏人工智能的发展与展望学院计算机科学与技术学院学生姓名学号指导教师姓名2011年12月26日目录课题研究背景及问题的提出 (3)一、人工智能及游戏人工智能简介 (4)1、人工智能简介 (4)2、游戏人工智能简介 (4)二、游戏AI设计目的 (4)1、增加游戏的挑战性 (5)2、增加游戏可玩性 (5)3、帮助展开游戏情节 (5)三、定性与非定性AI (5)1、定性的游戏AI (5)2、非定性的游戏AI (6)四、现有的一些游戏AI技术 (6)五、从一些具体的游戏实例中看游戏AI (7)1、魔兽世界的一些小AI (7)2、即时战略强大的AI (7)3、战棋类AI和即时战略AI的比较 (7)六、游戏AI的展望 (8)1、我所希望的游戏AI的改观 (8)2、未来的游戏AI发展 (8)七、总结 (9)参考资料 (9)课题研究背景及问题的提出1、游戏产业的飞速发展游戏是一项新兴事物，但游戏的发展十分迅速。
在国外，游戏开发经历了20余年的风雨，现在已成为一个高技术，高利润和高速发展的行业。
在中国，游戏特别是网络游戏，构成了IT 行业中新型的利润增长点，中国游戏产业也开始蓬勃发展。
由于中国拥有最大数量的游戏玩家和用户，使得中国游戏市场已经成为全球最关注的市场。
2、游戏离不开人工智能我们从小就接触了电子游戏，可以说是见证了游戏业的不断发展与进步。
我们玩的游戏越来越高级，越来越精彩。
从最早的俄罗斯方块，到小霸王，到魔兽，到现在的纷繁的令人眼花缭乱的各种单机游戏以及网络游戏。
我们不禁要问：这些游戏吸引我们的是什么，为什么有的游戏经久不衰，令人乐此不疲，一遍又一遍的玩；有的却索然无味，最多玩两遍就不去再碰？毫无疑问，游戏人工智能是极其重要的一个方面。
我们最早开始知道游戏人工智能存在应该是在即时战略类游戏中，与电脑操纵的部队进行战斗。
在魔兽争霸出现之前，国外玩家就很热衷于与电脑进行即时战略对战，那类的游戏也是各种各样层出不穷。
但当魔兽争霸出现后立即占领了市场，因为它允许玩家进行局域网联机对战，也就是说，玩家更倾向于“与人斗其乐无穷”，而不是那些死板的，摸透了的，低级的“电脑”----它们需要进化。
可以看出，正是玩家的需求促使了游戏人工智能的前进。
3、问题的提出在游戏业长久的发展中，游戏人工智能在不断进步，带给我们一个又一个惊喜。
作为一个电脑游戏爱好者以及计算机专业的学生，使得我对游戏人工智能在游戏中的作用，玩家需要什么样的游戏人工智能及未来的人工智能将会是什么样的产生了极大的兴趣。
因此我对这方面进行了一些简单的研究。
关键字：人工智能游戏AI 发展非定性一、人工智能及游戏人工智能简介1、人工智能简介人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
对有些人来说人工智能的试金石是看他有多接近人类的智慧，认为在此基础上我们必须要创造出有智慧的机器。
有人说需要加入道德和情绪等因素才能体现人类的智慧，而其他人则表示光有根据人们提供的解决问题的方法去解决问题的能力是不够的，正真的智能还需要有学习和适应能力。
能满足以上所有需求的AI被称为一个健壮的AI，而弱AI则涉及更广的应用及技术，它是为了赋予机器智能的属性。
2、游戏人工智能的简介游戏AI是属于弱AI的范畴，是人工智能科学技术领域一个新兴的、活跃的学科分支，是计算机游戏和人工智能相结合的产物。
游戏AI的定义是非常广泛和灵活的，凡是能够产生适当水平的智能从而让游戏更加逼真，有挑战性，最重要的是使游戏变得更加有趣的东西都可以被当做为游戏AI。
一般说来就是指游戏中，计算机控制的非玩家角色能够模拟人类思维或者显示中的其他生物，表现出一定的智能行为，好的AI使游戏变得更加逼真，更加接近现实。
二、游戏AI设计目的游戏中需要智能角色，这一点是可以理解的，因为他们可以增强游戏的体验并且改善游戏可玩性。
非玩家角色不必依赖于一个真实存在的人群，便可以使得单人游戏的实现成为可能，并能改善多人游戏的真实感。
游戏中需要用能够帮助自己的同伴、足以致命的武器、特定方式的移动、需要战胜的敌群和背景环境来增强游戏的真实感和复杂感，因此智能NPC是必不可少的。
当然从客观上来看NPC只需要表现一定水平的人工智能，它并不重视NPC的智能是如何获得的，只要在游戏中看起来是可信的就可以了。
在不同的游戏中，玩家AI的期待的目标是不同的。
那些街机游戏或者是俄罗斯方块，玩家不希望有太高AI，这种游戏的问题已经固定。
而在另外一些游戏中，情况就大不相同了。
对于策略游戏，玩家希望敌方的将领能更聪明，不至于太愚蠢；在角色扮演游戏中，玩家希望进入类似现实世界的的虚拟世界，角色的行动也要模仿真人；而在模拟人生这样的游戏中，就不再是NPC的AI了，而是游戏本身的AI，如果AI太差，要么游戏太容易，要么和真实世界差距太大，这个游戏也就没有什么可玩性了。
具体来说，游戏AI可以在以下三个方面起作用。
1、增加游戏的挑战性给玩家提供一种合理的挑战是任何计游戏AI的首要目标，如果游戏没有任何挑战性，这个游戏就没有趣味了，就不能称为游戏，而变为一种互动性的电影AI必须给玩家提供一种有趣的挑战，如果没有AI，那么游戏就像和小孩子下棋一样没有意思，计算机游戏的AI的目标就是为玩家提供有意义的挑战。
而基本上现在的所有的游戏都会包含不同的难度，如简单、普通、困难、史诗，可以适应不同玩家的需求，超高难度的选项也可满足高端玩家挑战极限的意愿。
2、增加游戏的可玩性玩家希望游戏的AI能给自己带来惊喜，希望游戏AI就像真人一样具备不可确定的动作，用不可预测的方式击败玩家或被玩家击败。
当然游戏AI目前还不可能像真人一样和玩家进行交流，因此还无法代替现在的网络游戏的社会模拟功能和趣味。
如果看电影，小说的开头就能预测到故事的精确结局，那么读着体验作品的很大一部分热情就会丧失，计算机游戏也是如此。
如果AI也能使得这些东西变的不可预知，这个游戏就可以获得比其他游戏更高的耐玩性，玩家会重复玩它，直到不在有新鲜感为止。
游戏的AI始终要给玩家以各种各样的惊喜，吸引玩家的兴趣比如一些单机游戏中的好感度，声望值等的不同积累，排列组合，可能会对游戏产生众多不同的变数，导致我方反叛，敌方被劝服之类的效果，进而影响游戏的过程及结果。
3、帮助展开游戏情节如果只是单纯的字幕叙事将会使得游戏过程乏味单调。
利用AI可以让玩家自己体会剧情的变化，情况的转变，事态的紧急等等。
比如NPC阴郁的神情，古怪的行为、言语可以激发玩家去寻找答案的动力，带着更大的兴趣去进一步探索游戏。
尽管情节是固定的，但这样无疑使得整个过程更加丰富饱满。
三、定性与非定性AI1、定性的游戏AI定性：定性的行为表现是具有指定和可预见性的，不含有任何的不确定性。
一个简单的追逐算法就是一个定性行为的例子。
你可以在代码中设定NPC将要移动到的位置，然后NPC会在坐标上移动到目标位置的X,Y坐标。
定性的AI技术是游戏AI的基础。
这些技术具有可预见，快速，易于实现、理解、测试和调试等特性。
虽然这种技术已经很成熟，开发者还是需要编写数量非常巨大的情节脚本以及各种行为。
此外，定性方法是不便于学习和发展的。
玩家在玩过一段时间后可以很容易找到游戏的规律，从而影响了游戏的可玩性。
2、非定性的游戏AI非定性：非定性的行为正好与定性行为相反。
这些行为具有一定程度的不确定和不可预知性（不确定性的程度取决于你是用的AI方法和这些方法的执行情况）。
NPC去学习并适应玩家的策略就是一个非定型行为的例子。
这种机器学习方法可以使用神经网络算法，贝叶斯算法或者遗传学算法完成。
非定性的方法让游戏的不可预测性和不确定性大大增加。
另外游戏开发者不用把所有可能的情况全部用明确的编码去实现。
非定性方法可以自己去学习和推理，能够自行生产处理突发状况的即时行为，或者自行产生没有明确被指令指示的行为。
开发者一直对采用非定性AI持谨慎的态度，而如今这种情况正在发生改变。
非定型AI所产生的不确定性是难以测试和调节的-----你无法确定玩家的各种各样的操作会不会让游戏产生愚蠢的行为，因为各种行为是不可预知的。
如今游戏开发的周期越来越短，让游戏开发和测试者去指定出判断开发测试是否完成的标准是非常困难的。
如此短的开发周期使得开发者没办法去全面的了解AI技术和认清AI对一个市场巨大的商业游戏的影响。
至少直到最近，另一项限制游戏AI发展的因素是，开发者把过多的注意力放在了图像质量上。
事实证明，我们不应该仅仅专注于开发包括硬件加速在内的更好更快的图像技术，还应把一部分精力放在发展更好更先进的人工智能技术。
事实上，随着生产下一代可玩性更高的游戏的压力不断增加，越来越多的开发者开始去探索与研究非定性技术。
四、现有的一些游戏AI技术也许使用最广泛的游戏AI就是欺骗了。
比如在一个战争策略型游戏中，电脑控制的军队不用放出侦查兵等东西就能够知道其对手也就是玩家操纵的军队的位置、数量、兵种等一系列的信息。
这种形式的欺骗是非常常见的，这样有助于电脑智能的与玩家进行对抗，使得玩家感觉AI是很聪明的，拥有较强的战术性。
此外，不遵守平衡原则的欺骗将使得电脑过于强大，以至于玩家无法战胜电脑。
这种欺骗让玩家觉得他的所有努力都是徒劳，这必将让玩家失去对游戏的兴趣。
因此欺骗必须要是平衡的，来保持游戏趣味性。
当然，欺骗不是唯一行之有效的人工智能技术。
优先状态机也是一种无处不在的游戏AI 技术。
，但其基本的思想是枚举一系列可控制游戏角色的动作或状态，然后使用if-then条件语句来对这些状态进行转变。
开发者通常使用模糊状态机以减小结果动作的可预见性，并减少枚举大量if-then规则的负担。
你不用去定义一个精确的规则，比如在距离=10，健康度=100的情况时然后才进行攻击，模糊状态机将允许你制定一个具有不精确的条件的规则，例如你只需规定在接近并且健康的情况下然后进行攻击，而到底多接近，健康度是多少这些可以不用精确的定义。
在各种各样的游戏中，高效的寻路是NPC要完成的一个基础的任务。
在一个战争策略游戏中，一个NPC单位需要完成越过地形和躲避障碍物去接近敌人的行为。
在一个第一人称射击类游戏中，被射击的生物，需要穿越地牢或建筑以完成接近或逃离玩家控制的人物的行为。
这种脚本情节是非常大量的，这难怪AI开发者对寻路算法给予了极大的关注。
这仅仅是游戏AI技术的一小部分，其他技术还包括插入脚本，规则系统还有一些智能生命技术。