游戏中的人工智能.pptx
14-游戏中的人工智能-2
学习内容和目标
游戏AI的基本概念 游戏中常用的AI技术
有限状态机 模糊逻辑 A*寻径
棋类游戏AI
游戏AI
任天堂8位机ACT游戏，不存在AI，敌人的招式 都是固定好的。 FPS和RTS类游戏出现后，AI技术开始发扬光 大 游戏中实际使用的AI(Artifical Intelligence)和学 术上的AI不完全相同 游戏业AI的指导思想：用最简单的方法、占用 最少的资源，去愚弄玩家，造成假象，让他们 觉得游戏AI水平很高。（“能骗就骗”）
生物学发现
神经元是人脑的基本组成部分 如果将神经元看作结点，它们之间的连接看 作弧，则这些神经元组成一个稠密连接的图
虽然单个神经元的工作过程较简单，当大 量神经元连成一个网络并动态运行时，系 统是非常复杂的
人工神经元模型
是人类大脑神经 元的简化
N个输入 1个输出 作用函数
一个处理单元将接收的信息x0,x1,,xn-1通过用 W0,W1,,Wn-1表示互联强度，以点积的形式合成自己 的输入，并将输入与以某种方式设定的阈值相比较， 再经某种形式的作用函数f的转换，得到该单元的输出 y f可以是阶梯函数、线性或者是指数形式的函数
群体行为的模拟（2）
物群模拟的简单规则
分离（separation）：同物群中的其他成员若即若离。 列队(alignment)：与物群中的其他成员保持相同的 航向 内聚(cohesion)：不掉队 避开（avoidance）：避开障碍物和天敌 生存（survival）:必要时进行捕食或者逃脱被吃 ……..
第8章游戏中的人工智能.pptx
• ⑵将程序中用到的两张图片source.png与 target.png放入到res\drawable-mdpi目录下。
• ⑶在src\yxkfdq\yxAI8\roadSearch_8_1下创建 文件GameView.java，然后开发其框架代码， 具体如下所示。
• 34
super.onDraw(canvas);
• 35
canvas.drawColor(Color.GRAY);//背景色
• 36 ……//省略了一部分绘制代码，以后完善
• 37 }
• 38
protected void onMeasure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec){
第8章 游戏中的人工智能
概念
• 人工智能(Artificial Intelligence,AI)， 是让计算机有一定的智能，能够与 人进行交互的技术。游戏中应用人 工智能可增加游戏的可玩性，如果 游戏中没有人工智能，就不会有象 棋的人机对战，也不会有逃脱密室 的怪物追捕英雄，更不会有网络游 戏中玩家与怪兽的激烈战斗。
• 本章通过一些比较成熟的例子来介 绍人工智能在Android平台中的应用。 人工智能的开发过程中对数学和物 理知识的运用是必不可少的。
• ☆提示： • 如果读者不能完全理解本章算法的
原理，可以先运用。不过还是建议 在理解算法原理的前提下再去应用， 这样可以根据实际情况随时更改算 法，以达到更好的效果。
• 26
}
• 27
protected void onDraw(Canvas canvas) {//重写的绘制方法
人工智能在游戏中的应用
人工智能在游戏中的应用引言随着人工智能技术的不断发展，它的应用越来越广泛，游戏领域也不例外。
人工智能技术被广泛应用在游戏中，为游戏的策划、设计、开发和运营提供了有力支持。
本文将从人工智能在游戏中的应用角度出发，分别从游戏智能、游戏优化、游戏安全等方面进行讨论。
一、游戏智能游戏智能是指在游戏中，让游戏角色、游戏环境和游戏物品具有人工智能，使得游戏呈现出更加真实、生动的表现。
由于游戏角色、游戏环境和游戏物品是游戏中最为重要的元素，因此游戏智能在游戏中的应用非常广泛。
游戏角色智能化是指让游戏角色具有一定的人工智能，能够自主决策、自主行动，增加游戏的趣味性和挑战性。
游戏环境智能化则是指让游戏环境具有一定的人工智能，自动适配玩家的操作和需要，提供更好的游戏体验。
游戏物品智能化是指让游戏物品具有一定的人工智能，能够与游戏角色和游戏环境进行交互，增加游戏的互动性和变化性。
二、游戏优化游戏优化是指利用人工智能技术，对游戏进行性能调优和资源优化，提高游戏的运行速度和运行效率。
由于游戏在运行过程中需要占用大量的计算资源和存储资源，因此游戏优化是游戏开发过程中不可或缺的一部分。
游戏性能优化是游戏优化的重要方向之一，它主要是通过优化游戏的渲染和计算过程，提高游戏的图像和动态效果。
游戏资源优化则是利用人工智能技术，对游戏中的各类资源进行管理和优化，提高游戏的资源利用效率和降低游戏的存储空间。
三、游戏安全游戏安全是指保护游戏中的各种数据和信息安全，防止游戏在运行过程中出现各种安全问题。
由于游戏中包含着大量的用户数据和游戏信息，因此游戏安全是游戏设计过程中必须考虑的一个方面。
游戏安全主要包括游戏数据加密、游戏安全防护、游戏账号保护、游戏逆向分析等方面。
游戏数据加密是指对游戏中的用户数据和游戏信息进行加密，保证数据和信息的安全不会被黑客窃取。
游戏安全防护则是指利用人工智能技术，对游戏的网络和服务器进行安全加固和防范，防止游戏被黑客攻击。
游戏中的人工智能技术应用
游戏中的人工智能技术应用人工智能技术的不断发展与应用已经在多个领域中得到了广泛的应用，其中，游戏行业更是一个被广泛应用人工智能技术的行业。
人工智能技术在游戏中的应用，不仅大大提高了游戏的智能化和交互性，而且也给游戏开发者带来了更多的商业机会。
本文将介绍游戏中人工智能技术的应用现状和未来趋势。
一、游戏中的人工智能技术概述人工智能技术是一种能够赋予计算机自主决策和学习能力的技术，目前它已经在游戏中得到了广泛的应用。
可以说，在游戏中的人工智能技术的应用，是一种对计算机自主学习和决策理论的实践。
二、游戏中的人工智能技术应用现状1. 游戏中的智能化设计当前游戏中的人工智能技术已经应用于游戏的智能化过程，比如：游戏中人物角色的AI自动学习、游戏中的无人驾驶汽车等等。
2. 游戏中的语音识别技术游戏中的语音识别技术已经应用在了游戏中的NPC人物中，这些NPC角色能够根据玩家的对话内容，做出更适合的回应。
而在未来，这种语音识别技术将会更加智能化，从而可以让玩家获得更加逼真的游戏体验。
3. 游戏中的虚拟现实技术虚拟现实技术的发展，让人工智能技术在游戏中的应用更加多样化。
例如：现在一些游戏已经使用人工智能技术来优化虚拟现实头戴式设备，使玩家在虚拟现实场景中更自然地移动，并且更加逼真地感受到虚拟现实中的物体。
三、游戏中的人工智能技术未来趋势1. 游戏智能化和自主化随着人工智能技术的快速发展，对游戏智能化和自主化的需求也越来越高。
未来，游戏将会更加注重游戏角色的AI自主学习和决策能力，以更好的适应不同玩家的需要。
2. 更好的游戏体验随着人工智能技术的发展，游戏将会更加智能化，从而为玩家提供更加逼真的游戏体验。
例如，游戏智能化设计可以根据玩家的习惯和喜好，自动进行游戏难度的调整，使得游戏更加具有挑战性，同时也更加适合不同玩家的需求。
3. 多端互通和多维度合作未来趋势将不仅仅是游戏自身发展，还包括多端互通和多维度合作。
例如，游戏中的人工智能技术可以与其他领域中的人工智能医疗、金融等等行业进行合作，互相借鉴、互相促进发展。
游戏中的人工智能应用
游戏中的人工智能应用游戏中的人工智能应用广泛且重要，它们在多个方面增强了游戏的体验、难度和逼真度。
以下是一些关键的应用领域：1.游戏智能体设计：AI被用于设计游戏中的智能体，这些智能体可以是游戏中的角色、敌人或其他非玩家角色。
通过赋予这些智能体决策、行动和学习的能力，游戏变得更加具有挑战性和趣味性。
例如，敌人可以学习玩家的行为模式并据此调整自己的策略，使游戏更具互动性。
2.游戏AI技术：AI技术如对抗性对局网络、增强学习和深度学习等被用于开发游戏中的AI技术。
这些技术可以改善游戏的体验和难度，使得游戏更具挑战性。
例如，通过机器学习算法生成的游戏内容可以更加多样化和有趣。
3.游戏场景仿真：AI被用于创建游戏中的虚拟场景，包括人物动作、物理模拟和环境交互等方面。
这些技术可以提高游戏的逼真度和真实感，为玩家提供更加沉浸式的体验。
4.游戏数据分析：AI被用于分析游戏中的数据，包括玩家行为、游戏结果和游戏进展等方面。
这些数据可以用于优化游戏设计、提高用户体验和制定更有效的市场策略。
5.内容审核：在游戏中，AI也被用于内容审核，例如检测玩家上传的图片是否包含不适宜的内容。
这涉及到图像分类、人脸检测和比对、OCR、NLP等技术。
6.市场调研与个性化推荐：AI在游戏行业的市场调研和个性化推荐方面也发挥着重要作用。
例如，通过AI机器人语音外呼系统，可以进行快速的产品市场调研和客户回访。
同时，基于玩家行为和偏好的数据分析，AI可以为玩家提供个性化的游戏推荐和增值服务。
综上所述，游戏中的人工智能应用不仅提高了游戏的娱乐性和挑战性，还为游戏开发者提供了更多的工具和数据来优化游戏体验和市场策略。
随着技术的不断进步，我们可以期待未来游戏中更多创新和有趣的AI应用。
人工智能与游戏的基础知识.pptx
目录
▪10.1 人工智能与游戏的基础知识 ▪10.2 追踪和躲避算法 ▪10.3 寻径算法
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10.1 人工智能与游戏的基础
10.1.1 人工智能的概念
▪ 人工智能的研究是为了构建能像人类一样思考的计算机。更确切的定义是，AI 是一种在计算机中模拟人类思维过程的技术。AI是一个非常广泛的研究领域， 而和游戏相关的AI只是整个AI知识域中一个相对较小的子集。
▪ 人类思维并不是一个容易模拟的过程，这也就说明了为什么AI是如此之宽广的 一个研究领域。虽然有很多不同的AI方法，但是它们都是在计算机处理能力范 围内模拟出人类的决策能力。大多数传统的AI系统使用各种基于信息的算法来 进行决策，就像人类使用各种事先经验和心智规则来做出决定一样。
▪ 在过去，基于信息的算法具有完全确定性，于是每个决策都可以沿着一个可预 言的逻辑流程倒推回去。现在，很多AI研究者意识到AI的确定性过程还不足以 对人类思维精确建模，AI的研究热点从确定性AI模型转移到更加现实的、尝试 考虑人类思维的微妙复杂性的AI模型，例如“最佳猜测”决策。就人类的思维 而言，除了完整的逻辑决策过程外，这种类型的猜测还可能结合过去的经验、 个人偏好以及当前的情绪状态来得出。
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10.3 寻径算法
10.3.1 简单寻径算法
比较好的做法是让游戏角色沿着比较自然的视线路径行走，可以用 Bresenham线段光栅化算法来实现这种效果。Bresenham算法是图形学中进行 直线段光栅化的算法，其目的是找出一条直线段在屏幕上所经过的像素集合。 而事实上，这个像素的集合也可以看成从屏幕上一个点通向另外一个点的路线， 其效果如图10.2所示。需要注意的是，在基于贴砖的游戏环境中使用这种算法， Bresenham算法所找到的不是一个以像素为基础的路径集合，而是一个以贴砖 为基础的像素集合。
解析游戏AI网络游戏中的人工智能技术介绍
解析游戏AI网络游戏中的人工智能技术介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术近年来在各个领域得到广泛应用，其中网络游戏领域也不例外。
游戏AI在网络游戏中扮演着重要的角色，给玩家提供了更丰富、更具挑战性的游戏体验。
本文将深入解析游戏AI在网络游戏中的应用及其相关技术。
一、游戏AI的定义与作用游戏AI是指在游戏中采用人工智能技术模拟玩家决策和行为的系统。
它可以根据不同情况做出自主决策，具有一定的智能性和学习能力。
游戏AI不仅能够提供高度自动化的游戏体验，而且可以增加游戏的趣味性和挑战性。
二、游戏AI的分类及应用1. 任务驱动型AI：这种类型的游戏AI会根据游戏设定的任务目标和条件，自动计算最佳策略并作出相应的行动。
它常见于角色扮演类游戏中，包括完成任务、战斗、探险等。
2. 动态调整型AI：该类型的游戏AI具有适应性，能够根据玩家的行为和决策进行调整。
它能够对玩家的策略进行学习并进行优化，提供更具挑战性的游戏体验。
这种AI常见于策略类游戏，如实时战略游戏和塔防游戏。
3. 情感驱动型AI：这种类型的游戏AI能够模拟人类的情感和行为，给予玩家更真实的游戏体验。
它可以有自己的情绪和反应，根据玩家的行为做出相应的反应。
这种AI适用于交互式故事类游戏和角色扮演类游戏。
三、游戏AI的实现技术1. 基于规则的AI：这是最早和最简单的游戏AI实现方式，通过预设一系列规则和条件来决定AI的行为。
游戏开发者需要手动编写规则，并进行测试和优化。
这种方式适用于简单的游戏和任务。
2. 机器学习：机器学习是一种让AI自动学习和改进的技术。
通过给AI提供大量的游戏数据和反馈，让其通过分析和模式识别来优化自己的决策和行为。
这种方式适用于需要复杂决策和适应性的游戏。
3. 神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元组织的计算模型。
通过构建多层次神经网络，AI可以进行更复杂的学习和决策。
这种方式适用于需要高度智能和情感表达的游戏。
人工智能技术在游戏中的应用
人工智能技术在游戏中的应用一、引言随着科技的不断发展，人工智能技术正在被广泛应用于各个领域中。
其中，游戏业也成为了人工智能技术的一个应用领域之一。
人工智能技术能够在游戏中发挥出巨大的作用，使游戏变得更加精彩、有趣。
二、游戏中的人工智能技术1. 游戏智能游戏智能是指游戏中各类角色的智能水平。
人工智能技术可以使游戏中的角色表现出与人类类似的智能行为，同时还可以根据玩家的行为做出实时反应，使游戏变得更加逼真。
例如，在一款角色扮演游戏中，一些非玩家角色可以使用人工智能技术实现自我判断和行动，与玩家扮演的角色互动。
2. 游戏定制化人工智能技术可以根据玩家的游戏习惯和游戏风格，自动定制游戏体验。
这种定制化服务可以提高游戏的可玩性、可持续性和挑战性，增加玩家的游戏体验。
例如，一些策略游戏可以根据玩家历史的决策记录，实现游戏人工智能系统的自学习，从而推荐新的策略选择。
3. 游戏高仿真人工智能技术可以使游戏世界更加真实，玩起来更有代入感。
例如，在一款赛车游戏中，人工智能技术可以对赛车进行实时的数值模拟和动态物理计算，从而提供更加真实的赛车驾驶体验。
4. 游戏众筹人工智能技术可以用于游戏众筹平台，使众筹更加高效和精确。
例如，通过对玩家数据的分析，采用人工智能技术对游戏内的利润等进行可视化分析或预测，并根据分析结果对众筹的奖励和目标进行优化，从而提高玩家体验和游戏收益。
三、人工智能技术应用案例1. AlphaGoAlphaGo是由DeepMind开发的一款围棋人工智能系统。
2016年，AlphaGo与世界顶尖围棋选手李世石进行了一系列围棋比赛，以4比1的成绩战胜李世石。
这一事件引起了全球的轰动，也让人们开始意识到人工智能技术在游戏中的威力。
2. LiOneSSLiOneSS是由软银公司推出的一款在线战略游戏。
这款游戏使用了人工智能技术，可以自动根据玩家的游戏行为和选择，生成对应规则的AI对手，并让玩家与AI对手进行实时的对战。