精编(人工智能)游戏编程中的(人工智能)技术
人工智能技术在游戏开发中的应用与发展
人工智能技术在游戏开发中的应用与发展随着技术的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence, AI）成为了现代社会中一个炙手可热的话题。
在游戏开发领域，人工智能技术也发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨人工智能技术在游戏开发中的应用与发展。
一、智能敌人AI在过去的游戏中，敌人的行为往往是固定的，玩家可以预测他们的行动并轻松应对。
然而，随着人工智能技术的引入，游戏开发者可以利用AI来为敌人创建更加智能化的行为。
智能敌人AI能够根据玩家的动作和行为作出反应，并在不同场景下采取不同的策略。
这使得游戏更加具有挑战性和趣味性，增强了游戏的可玩性。
二、逼真的角色表现通过人工智能技术，游戏开发者能够赋予游戏中的角色更加逼真和自然的行为表现。
传统的游戏角色只能根据预先设定的动画进行行为表现，而人工智能技术则可以让游戏中的角色根据环境和情境进行智能行为的决策。
例如，在一款角色扮演游戏中，玩家的角色可以通过学习和适应来不断提升自身的能力，与其他角色进行对话和互动，这为玩家带来了更加沉浸式的游戏体验。
三、个性化的游戏体验人工智能技术的应用还能够为每位玩家提供个性化的游戏体验。
通过分析玩家的游戏行为和偏好，人工智能可以自动调整游戏的难度和挑战性，以满足玩家的需求。
同时，人工智能还可以根据玩家的兴趣和喜好为其推荐最适合的游戏内容，提供定制化的游戏体验。
四、自动生成游戏内容人工智能技术的另一个应用是自动生成游戏内容。
传统的游戏开发需要耗费大量的时间和人力来设计和制作游戏地图、任务和道具等内容。
而有了人工智能技术的支持，开发者可以利用算法和模型来自动生成游戏内容，大大提高了游戏开发的效率和灵活性。
五、增强现实和虚拟现实人工智能技术在增强现实（Augmented Reality, AR）和虚拟现实（Virtual Reality, VR）领域也发挥着重要的作用。
AR和VR技术能够将虚拟世界与现实世界进行无缝融合，为用户带来身临其境的游戏体验。
人工智能在游戏开发中的应用案例和技术要点(四)
人工智能在游戏开发中的应用案例和技术要点一、引言随着科技的发展，人工智能在各个领域都展现出了强大的应用潜力。
其中，游戏开发领域也逐渐开始引入人工智能技术，以提升游戏体验和玩家互动性。
本文将探讨人工智能在游戏开发中的应用案例和技术要点。
二、人工智能在游戏开发中的应用案例1. 游戏角色智能化在传统游戏中，角色的行为往往由游戏开发者所预设，因此角色的行为模式存在一定的规律性和可预测性。
而引入人工智能技术后，游戏角色将具备更加智能化的行为表现。
例如，游戏角色可以根据环境变化自主调整行为策略，使得游戏玩家面对更加具有挑战性的对手，提升了游戏的趣味性和可玩性。
2. 游戏场景生成人工智能技术可以用于自动生成游戏场景，大大降低了游戏开发者的工作负担。
通过机器学习算法和大数据分析，游戏开发者可以利用人工智能技术生成各种具有挑战性和多样性的游戏场景，为玩家提供更加丰富的游戏体验。
3. 游戏智能推荐基于用户行为数据和人工智能算法，游戏开发者可以为玩家提供个性化的游戏推荐。
通过分析玩家的游戏偏好和游戏习惯，人工智能可以智能推荐符合玩家口味的游戏内容，提升了游戏的流行度和用户满意度。
三、人工智能在游戏开发中的技术要点1. 机器学习算法机器学习算法是人工智能技术的核心。
游戏开发者可以利用机器学习算法对游戏数据进行分析和挖掘，从而实现游戏智能化和个性化。
常见的机器学习算法包括神经网络、决策树、支持向量机等，通过这些算法的应用，游戏开发者可以实现游戏角色智能化、场景生成和智能推荐等功能。
2. 大数据分析大数据分析是人工智能技术的重要组成部分。
通过对海量游戏数据的分析和挖掘，游戏开发者可以了解玩家的游戏偏好和行为习惯，为游戏内容的个性化推荐和智能化生成提供数据支持。
同时，大数据分析还可以帮助游戏开发者进行游戏运营和市场营销决策，提升游戏的商业价值。
3. 自然语言处理技术自然语言处理技术可以用于游戏中文字内容的智能生成和处理。
游戏开发者可以利用自然语言处理技术实现游戏对话系统、文字描述生成等功能，丰富了游戏的交互性和可玩性。
网络游戏设计中的人工智能技术
网络游戏设计中的人工智能技术第一章简介随着网络游戏的普及和发展，人们对于游戏的要求也在不断提高。
在过去的几年中，人工智能技术逐渐成为游戏设计领域的热门话题。
在网络游戏中，人工智能可以为玩家提供更加真实的游戏体验和更加逼真的游戏角色。
本文将深入探讨网络游戏设计中的人工智能技术。
第二章网络游戏中的人工智能技术在网络游戏中，人工智能技术主要分为两种类型：NPC和玩家。
NPC是非玩家角色的缩写，指的是游戏中由计算机程序控制的虚拟人物。
玩家则是指玩家自己的角色。
这两种角色都需要一定的人工智能来完成各自的任务。
2.1 NPC人工智能在网络游戏中，NPC是非常重要的。
NPC在游戏中扮演着各种不同的角色。
例如，有些NPC是商人，有些NPC是守卫，还有些NPC是敌人等等。
这些角色都需要不同的人工智能技术来实现，使它们更加逼真。
商人NPC需要具有自己的商业模式。
他们需要知道什么物品是有价值的，什么物品是不值得交易的。
此外，他们还需要知道市场价值和贸易标准等信息。
这些信息需要被集成到人工智能系统中，以便NPC可以做出最佳决策。
守卫NPC需要具备追踪敌人和攻击技能的能力。
他们需要了解游戏中不同种类的敌人以及如何反击它们。
此外，他们还需要知道如何在战斗中扮演不同的角色，并与其他NPC协同作战。
敌人NPC需要在战斗中保持自己的生命值。
他们可以通过闪躲，躲避或治疗等技能来达到这一目标。
此外，他们还需要知道如何和其他敌人协同作战，并根据玩家的技能和技巧作出相应的反应。
2.2 玩家人工智能玩家在游戏中扮演着真正的角色，他们需要更加逼真的人工智能来实现。
这些人工智能系统需要控制玩家的角色进行各种任务，例如战斗和任务。
此外，它们还需要响应玩家的意图和指令。
人工智能系统在游戏中扮演着非常重要的角色。
它们负责接收，分析和执行玩家的指令。
例如，从一个地方到另一个地方移动或执行某个任务。
人工智能系统还需要根据玩家的等级和技能来解锁不同的技能和奖励。
人工智能与电子游戏AI技术在游戏开发中的应用案例
人工智能与电子游戏AI技术在游戏开发中的应用案例近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的飞速发展，电子游戏开发领域逐渐开始采用人工智能技术来提升游戏的可玩性、逼真度和挑战性。
本文将介绍几个人工智能与电子游戏AI技术在游戏开发中的成功应用案例。
一、智能敌人AI技术在传统电子游戏中，敌人的行为往往是由预设的规则和程序控制的，缺乏自适应和个性化。
而引入人工智能技术后，游戏中的敌人可以根据玩家的不同行为和策略做出智能反应。
例如，一款射击游戏中的敌人AI可以通过学习玩家的攻击模式和躲避能力，逐渐提高自身的防御和反击技巧，使游戏更加具有挑战性和可玩性。
二、自动生成游戏内容传统的游戏开发需要耗费大量的时间和人力来设计和制作游戏关卡、任务等内容，而人工智能技术可以通过机器学习和生成模型来自动生成游戏内容，大大提高了游戏开发的效率。
世界知名的沙盒游戏《Minecraft》就运用了人工智能技术，根据玩家的游戏风格和偏好，自动生成各种地形和建筑，使游戏具有无限的可能性。
三、智能对话系统在角色扮演类游戏中，玩家与虚拟角色的对话是游戏情节推动的重要环节。
传统的对话系统往往局限于预设的对话选项和回答，缺乏真实性和交互性。
而引入人工智能技术后，游戏中的虚拟角色可以通过自然语言处理和情感模拟等技术，更加智能地回应玩家的对话，并逐渐学习玩家的口吻和喜好，提供个性化的互动体验。
著名的角色扮演游戏《巫师3：狂猎》中的对话系统就是一例，通过引入人工智能技术，实现了与虚拟角色的更加自然、流畅的对话交流。
四、智能推荐系统随着电子游戏市场的蓬勃发展，玩家面临的游戏选择越来越多，而如何发现适合自己的游戏成为一个问题。
人工智能技术可以通过分析玩家的游戏偏好、历史游戏行为和社交网络等数据，推荐出最符合玩家口味的游戏。
例如，著名在线游戏平台Steam就采用了人工智能推荐系统，在海量游戏库中为玩家推荐个性化的游戏选择，提升了用户体验和游戏的销量。
游戏开发中的人工智能技术应用
游戏开发中的人工智能技术应用在游戏开发领域中，人工智能技术得到了广泛的应用，为游戏体验提供了更加丰富和真实的体验。
游戏开发者们不断地探索和研究，通过不断的实践和创新，越来越多的游戏中应用到了人工智能技术。
1. 人工智能在游戏中的应用人工智能在游戏中的应用主要集中在两个方面：游戏角色和游戏环境。
游戏角色：游戏中的人物角色除了行动响应之外，还需要有不同的情感表达和思考方式，这就需要游戏中使用到人工智能技术。
比如，玩家如果与某个NPC（非玩家角色）交互，NPC需要能够根据玩家的情感状态做出不同的反应，同时还需要有丰富的说话内容，以达到更好的互动效果。
游戏环境：游戏中的环境设计也是人工智能技术应用的一个重要方面。
游戏中的地图需要根据玩家的行动而改变，游戏物品和场景也需要能够对玩家的行为做出适当的调整。
正是因为这些技术的应用，玩家们可以获得更加真实的游戏体验。
例如，在游戏中，地图上的城市可以根据玩家的占领情况而改变城市的模式，城市中的店铺也可以根据玩家的需求而提供不同的服务。
2. 人工智能技术在游戏中所带来的好处2.1. 提高游戏体验玩家希望在游戏中获得尽可能真实和自然的体验，这就需要游戏中有人工智能技术的应用。
游戏开发者可以利用人工智能的优势，设计不同的游戏场景和人物，让游戏玩家能够更好地享受游戏体验。
2.2. 提高游戏交互效果游戏玩家需要有更好的游戏交互体验，而人工智能技术的应用则可以满足玩家的需求。
例如，在游戏中人物的反应应该越来越贴近现实，与之前的游戏相比，现在的游戏中角色会对玩家的行为做出更加丰富的反应，玩家也可以感受到身处其中的真实感。
2.3. 提高游戏的可持续性人工智能技术的应用还可以大大提高游戏的可持续性。
游戏开发者可以利用人工智能自动生成游戏物品和场景，在游戏中添加一些自适应的逻辑，从而使游戏更加多样化和可持续。
3. 游戏开发过程中人工智能技术的应用在游戏开发过程中，人工智能技术的应用主要分为以下几个阶段：3.1. 游戏需求阶段游戏开发者需要根据游戏的可玩性、游戏目标等要求，确定需要引入的人工智能技术。
人工智能技术在游戏开发中的应用案例
人工智能技术在游戏开发中的应用案例近年来，随着人工智能（AI）技术的不断发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。
游戏开发领域也不例外，人工智能技术在游戏中的应用已经成为一种趋势。
本文将以案例的形式介绍几个人工智能技术在游戏开发中的应用，从而展示AI对游戏体验的提升和创新。
首先，AI技术在游戏中的一个重要应用是智能敌人的设计。
传统的游戏敌人往往只是被动地进行一些固定的反应，缺乏智能和变化性。
而通过AI技术，游戏开发者可以为敌人设计出更加智能和具有挑战性的行为。
例如，在一款射击游戏中，AI技术可以使敌人具备自主的行动能力，根据玩家的动作和战术进行适应性的反击，增加游戏的难度和趣味性。
其次，AI技术在游戏中的另一个应用是情感识别和情感生成。
通过情感识别技术，游戏可以感知玩家的情绪和情感状态，从而根据不同的情感状态调整游戏的难度和节奏，提供更加个性化的游戏体验。
例如，在一款角色扮演游戏中，AI技术可以根据玩家的情绪状态，调整NPC（非玩家角色）的对话和行为方式，使得游戏更加贴近玩家的情感需求。
此外，AI技术在游戏中还可以用于游戏内容的生成。
传统的游戏开发过程中，游戏内容的设计和制作往往需要耗费大量的人力和时间。
而通过AI技术，游戏开发者可以利用机器学习算法和生成模型，自动生成游戏中的地图、关卡和任务等内容。
这不仅可以大大提高游戏开发的效率，还可以增加游戏的多样性和可玩性。
除了以上几个应用案例，AI技术在游戏开发中还有许多其他的应用。
例如，AI技术可以用于游戏中的角色动画生成，使得游戏中的角色动作更加流畅和逼真；AI技术还可以用于游戏中的语音识别和语音合成，实现与游戏角色的自然对话；AI技术还可以用于游戏中的虚拟现实和增强现实技术，提供更加沉浸式的游戏体验等等。
然而，虽然AI技术在游戏开发中的应用前景广阔，但也面临一些挑战和问题。
首先，AI技术的应用需要大量的数据和计算资源支持，这对于一些小型游戏开发者来说可能是一个难题。
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。
游戏开发中的人工智能技术
游戏开发中的人工智能技术随着科技技术的不断发展，人工智能逐渐成为游戏开发领域的热门技术。
人工智能技术的广泛应用为游戏带来了更加丰富的体验，如今已经成为业内关注的焦点之一。
那么，游戏开发中的人工智能技术究竟有哪些应用呢？一、人工智能在游戏中的应用人工智能在游戏中有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 游戏角色AI游戏角色AI是人工智能技术在游戏开发中最为重要的应用之一。
它能够为游戏中的角色赋予各种能力，如独立行动、自我思考、以及实现与玩家互动等。
这些角色AI不仅可以使玩家更加身临其境地参与到游戏中，而且还可以带来更加真实的游戏体验。
2. 游戏流程AI游戏流程AI是指在游戏开发中用于控制游戏进度、决策游戏事件、以及调整游戏难度等方面的技术。
它可以根据玩家的行为，自动实现游戏内部逻辑，并且提高游戏的可玩性和趣味性。
例如，当玩家轻松通过游戏中的某一关卡时，流程AI可以根据这一情况下调难度，以保证游戏难度与玩家素质相匹配。
3. 游戏环境AI游戏环境AI是指能够植入虚拟游戏世界中的应用。
它可以让角色根据游戏环境的动态变化，自动控制自身行为，比如顺应环境的变化跑快或慢、以一种不同方式进入等环节，实现更加人性化的流畅操作。
二、人工智能技术的优势在游戏开发中，人工智能技术具有以下诸多优势：1. 提高游戏体验人工智能可以自主思考和行动，为玩家带来更加真实、高度参与的游戏体验。
玩家与游戏中的角色之间实现了互动，这让游戏更加丰富有味。
2. 降低开发难度通过引入人工智能技术，可以大大降低游戏开发难度，从而让游戏开发者有更多时间和资源来实现其他功能。
同时，还可以让游戏的操作和用户体验更加自然。
3. 提高游戏的趣味性游戏开发者可以借助人工智能技术实现游戏中的决策和各种特效，为玩家带来更加丰富的游戏体验。
这些特效可以为游戏中的各种场景增色，让游戏更加有趣。
三、结语总之，人工智能技术在游戏开发中的应用已经变得越来越普遍。
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（人工智能）游戏编程中的（人工智能）技术游戏编程中的人工智能技术<神经网络入门>(连载之一)用平常语言介绍神经网络(NeuralNetworksinPlainEnglish)因为我们没有很好了解大脑，我们经常试图用最新的技术作为一种模型来解释它。
在我童年的时候，我们都坚信大脑是一部电话交换机。
(否则它仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；能是什么呢？)我当时仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；看到英国著名神经学家谢林顿把大脑的工作挺有趣地比作一部电报机。
更早些时候，弗罗伊德经常把大脑比作一部水力发电机，而莱布尼茨则把它比作了一台磨粉机。
我仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；听人说，古希腊人把大脑功能想象为一付弹弓。
显然，目前要来比喻大脑的话，那只可能是一台数字电子计算机了。
－JohnR.Searle[注1]神经网络介绍（IntroductiontoNeuralNetworks）曾有很长一个时期，人工神经网络对我来说是完全神秘的东西。
当然，有关它们我在文献中已经读过了，我也能描述它们的结构和工作机理，但我始终没有能“啊哈！”一声，如同你头脑中一个难于理解的概念有幸突然得到理解时的感觉那样。
我的头上好象一直有个榔头在敲着，或者像电影AnimalHouse(中文片名为“动物屋”)中那个在痛苦地尖叫“先生，谢谢您，再给我一个啊！”的可怜家伙那样。
我无法把数学概念转换成实际的应用。
有时我甚至想把我读过的所有神经网络的书的作者都抓起来，把他们缚到一棵树上，大声地向他们吼叫：“不要再给我数学了，快给我一点实际东西吧！”。
但无需说，这是永远不可能发生的事情。
我不得不自己来填补这个空隙...由此我做了在那种条件下唯一可以做的事情。
我开始干起来了。
<一笑>这样几个星期后，在一个美丽的日子里，当时我在苏格兰海边度假，当我越过一层薄雾凝视着狭长的海湾时，我的头脑突然受到一个冲击。
一下子悟到了人工神经网络是怎样工作的。
我得到“啊哈！”的感觉了！但我此时身边只有一个帐篷和一个睡袋，仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；有半盒子的脆玉米片，没有电脑可以让我迅速写出一些代码来证实我的直觉。
Arghhhhh！这时我才想到我应该买一台手提电脑。
不管怎样，几天后我回到家了，我立刻让我的手指在键盘上飞舞起来。
几个小时后我的第一人工神经网络程序终于编成和运行了，仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；且工作得挺好！自然，代码写的有点乱，需要进行整理，但它确实已能工作了，仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；且，更重要的是，我仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；知道它为什么能工作！我可以告诉你，那天我是一位非常得意的人。
我希望本书传递给你的就是这种“啊哈！”感觉。
当我们学完遗传算法时，你可能已尝到了一点感觉，但你希望这种感觉是美妙的话，那就要等把神经网络部分整个学完。
生物学的神经网络-大脑(ABiologicalNeuralNetwork–TheBrain)....你的大脑是一块灰色的、像奶冻一样的东西。
它仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；不像电脑中的CPU那样，利用单个的处理单元来进行工作。
如果你有一具新鲜地保存到福尔马林中的尸体，用一把锯子小心地将它的头骨锯开，搬掉头盖骨后，你就能看到熟悉的脑组织皱纹。
大脑的外层象一个大核桃那样，全部都是起皱的[图0左]，这一层组织就称皮层(Cortex)。
如果你再小心地用手指把整个大脑从头颅中端出来，再去拿一把外科医生用的手术刀，将大脑切成片，那么你将看到大脑有两层[图0右]:灰色的外层(这就是“灰质”一词的来源，但没有经过福尔马林固定的新鲜大脑实际是粉红色的。
)和白色的内层。
灰色层只有几毫米厚，其中紧密地压缩着几十亿个被称作neuron（神经细胞、神经元）的微小细胞。
白色层在皮层灰质的下面，占据了皮层的大部分空间，是由神经细胞相互之间的无数连接组成。
皮层象核桃一样起皱，这可以把一个很大的表面区域塞进到一个较小的空间里。
这仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；光滑的皮层相比能容纳更多的神经细胞。
人的大脑大约含有1OG（即100亿）个这样的微小处理单元;一只蚂蚁的大脑大约也有250,OOO个。
以下表l显示了人和几种动物的神经细胞的数目。
图0大脑的外形和切片形状表l人和几种动物的神经细胞的数目图1神经细胞的结构在人的生命的最初9个月内，这些细胞以每分钟25,000个的惊人速度被创建出来。
神经细胞和人身上任何其他类型细胞十分不同，每个神经细胞都长着一根像电线一样的称为轴突（axon）的东西，它的长度有时伸展到几厘米［译注］，用来将信号传递给其他的神经细胞。
神经细胞的结构如图1所示。
它由一个细胞体(soma)、一些树突(dendrite)、和一根可以很长的轴突组成。
神经细胞体是一颗星状球形物，里面有一个核(nucleus)。
树突由细胞体向各个方向长出，本身可有分支，是用来接收信号的。
轴突也有许多的分支。
轴突通过分支的末梢(terminal)和其他神经细胞的树突相接触,形成所谓的突触（Synapse，图中未画出），一个神经细胞通过轴突和突触把产生的信号送到其他的神经细胞。
每个神经细胞通过它的树突和大约10,000个其他的神经细胞相连。
这就使得你的头脑中所有神经细胞之间连接总计可能有l,000,000,000,000,000个。
这比100兆个现代电话交换机的连线数目仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；多。
所以毫不奇怪为什么我们有时会产生头疼毛病！神经细胞利用电-化学过程交换信号。
输入信号来自另一些神经细胞。
这些神经细胞的轴突末梢（也就是终端）和本神经细胞的树突相遇形成突触（synapse），信号就从树突上的突触进入本细胞。
信号在大脑中实际怎样传输是一个相当复杂的过程，但就我们而言，重要的是把它看成和现代的计算机一样，利用一系列的0和1来进行操作。
就是说，大脑的神经细胞也只有两种状态：兴奋（fire）和不兴奋（即抑制）。
发射信号的强度不变，变化的仅仅是频率。
神经细胞利用一种我们仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；不知道的方法,把所有从树突上突触进来的信号进行相加，如果全部信号的总和超过某个阀值，就会激发神经细胞进入兴奋（fire）状态，这时就会有一个电信号通过轴突发送出去给其他神经细胞。
如果信号总和没有达到阀值，神经细胞就不会兴奋起来。
这样的解释有点过分简单化，但已能满足我们的目的。
神经细胞利用电-化学过程交换信号。
输入信号来自另一些神经细胞。
这些神经细胞的轴突末梢（也就是终端）和本神经细胞的树突相遇形成突触（synapse），信号就从树突上的突触进入本细胞。
信号在大脑中实际怎样传输是一个相当复杂的过程，但就我们而言，重要的是把它看成和现代的计算机一样，利用一系列的0和1来进行操作。
就是说，大脑的神经细胞也只有两种状态：兴奋（fire）和不兴奋（即抑制）。
发射信号的强度不变，变化的仅仅是频率。
神经细胞利用一种我们仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；不知道的方法,把所有从树突上突触进来的信号进行相加，如果全部信号的总和超过某个阀值，就会激发神经细胞进入兴奋（fire）状态，这时就会有一个电信号通过轴突发送出去给其他神经细胞。
如果信号总和没有达到阀值，神经细胞就不会兴奋起来。
这样的解释有点过分简单化，但已能满足我们的目的。
正是由于数量巨大的连接，使得大脑具备难以置信的能力。
尽管每一个神经细胞仅仅工作于大约100Hz的频率，但因各个神经细胞都以独立处理单元的形式仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；行工作着，使人类的大脑具有下面这些非常明显的特点：能实现无监督的学习。
有关我们的大脑的难以置信的事实之一，就是它们能够自己进行学习，而不需要导师的监督教导。
如果一个神经细胞在一段时间内受到高频率的刺激，则它和输入信号的神经细胞之间的连接强度就会按某种过程改变，使得该神经细胞下一次受到激励时更容易兴奋。
这一机制是50多年以前由DonardHebb在他写的OrganinationofBehavior一书中阐述的。
他写道:仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；此相反的就是，如果一个神经细胞在一段时间内不受到激励，那么它的连接的有效性就会慢慢地衰减。
这一现象就称可塑性（plasticity）。
对损伤有冗余性(tolerance)。
大脑即使有很大一部分受到了损伤，它仍然能够执行复杂的工作。
一个著名的试验就是训练老鼠在一个迷宫中行走。
然后，科学家们将其大脑一部分一部分地、越来越大地加以切除。
他们发现，即使老鼠的很大的一部大脑被切除后，它们仍然能在迷宫中找到行走路径。
这一事实证明了，在大脑中，知识仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；不是保存在一个局部地方。
另外所作的一些试验则表明，如果大脑的一小部分受到损伤，则神经细胞能把损伤的连接重新生长出来。
处理信息的效率极高。
神经细胞之间电-化学信号的传递，仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；一台数字计算机中CPU的数据传输相比，速度是非常慢的，但因神经细胞采用了仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；行的工作方式，使得大脑能够同时处理大量的数据。
例如，大脑视觉皮层在处理通过我们的视网膜输入的一幅图象信号时，大约只要100ms的时间就能完成。
考虑到你的神经细胞的平均工作频率只有100Hz，100ms的时间就意味只能完成10个计算步骤！想一想通过我们眼睛的数据量有多大，你就可以看到这真是一个难以置信的伟大工程了。
善于归纳推广。
大脑和数字计算机不同，它极擅长的事情之一就是模式识别，仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；能根据已熟悉信息进行归纳推广(generlize)。
例如，我们能够阅读他人所写的手稿上的文字，即使我们以前从来没见过他所写的东西。
它是有意识的。
意识（consciousness）是神经学家和人工智能的研究者广泛而又热烈地在辩论的一个话题。
有关这一论题已有大量的文献出版了，但对于意识实际究竟是什么，至今尚未取得实质性的统一看法。
我们甚至不能同意只有人类才有意识，或者包括动物王国中人类的近亲在内才有意识。
一头猩猩有意识吗？你的猫有意识吗？上星期晚餐中被你吃掉的那条鱼有意识吗？因此，一个人工神经网络(Artificialneuralnetwork,简称ANN)就是要在当代数字计算机现有规模的约束下，来模拟这种大量的仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；行性,仍；之上；且；当下；和；可是；能够；俩；见；某公司；运营；在实现这一工作时，使它能显示许多和生物学大脑相类似的特性。