2020年公需科目答案：人工智能游戏
井字棋游戏，是一种在（）格子上进行的连珠游戏？
A、2*2
B、3*3
C、4*4
D、5*5
答案：B
美国科学家经过18年的努力，构建了一个无法被击败的西洋跳棋人工智能程序是（），就是最顶尖的跳棋选手也只能和它打成平手。
A、Tic-Tac-Toe
B、TD-Gammon
C、Chinook
D、深蓝
答案：C
人工智能游戏用到的主要技术错误的是（）
A、决策树
B、有限状态机
C、神经网络
D、区块链
答案：D
决策树通常有（）个步骤
A、二
B、三
C、四
D、五
答案：B
有限状态机有（）个要素
A、二
B、三
C、四
D、五
答案：C
神经网络的组成层次中错误的是（）
A、输入层
B、隐藏层
C、中间层
D、输出层
答案：C
OpenAI 使用一种称为（）的方法来训练AI，这种技术看似简单，却能让AI 学习复杂的行为。
A、决策树
B、有限状态机
C、神经网络
D、强化学习
答案：D
AlphaStar之所以能战胜人类，错误的原因是（）
A、使用深度增强学习来实现训练模型，包含了强化学习和深度学习
B、高度可伸缩的分布式训练系统
C、AI的反应较快，视野较好，不会墨守成规
D、AlphaStar运气好
答案：D
AlphaStar与两位《星际争霸2》人类职业选手进行了11场比赛对决演示，人类取得了0场胜利。
A、正确
B、错误
答案：B
人工智能游戏可以应用到兵棋推演、战术推演、模拟驾驶和军事训练中。
A、正确
B、错误
答案：A
MMORPG游戏的人工智能(AI)和行为树设计
MMORPG游戏的人工智能（AI）和行为树设计 什么是MMORPG的AI？ 玩MMORPG的地球人都知道，MMORPG的AI实在是弱智的要死。即使是在WOW这样顶级的游戏中，AI也是有限得掉渣，绝大部分NPC都像一个木桩一样，哪怕是精心设计的BOSS也就只有一些战斗AI。尽管有很多人把动画，或者自动寻路之类的功能也叫做AI，但是我们并不讨论这种基本功能。我们讨论的AI是指，可以使得NPC好像一个真人一样活动的AI。拥有这样AI的NPC 看起来就不再是那个只有血条和攻击力的模型，而给玩家的感受会是一个有信念、欲望和意图的生命。从更广泛的意义上说，如果整个游戏世界是“高AI”的，那么这个游戏世界会充满着自由度。这意味着玩家可以在游戏中“创造”出前所未有的武器、科技甚至会有能力改变整个游戏世界外貌和文明。如果真正出现这样一款MMORPG，那么赢得粉丝们的惊声尖叫应该并不意外。品管中心孕育中的项目“失落的大陆”目前就正在向这个方向努力中，希望能够取得一定水准的突破。 AI系统 一个典型的AI系统包括，感知，导航和决策三个字系统。对于游戏来说，感知系统是可以“作弊”的，不需要NPC去“感知”世界，系统可以直接告诉NPC 世界是怎样的。而导航系统，不属于今天的讨论范围。而决策系统才是让NPC 看起来可以有自己的意图和信念，所以我们接下来主要讨论一下决策系统。
AI决策系统的常见模型 最早，游戏AI决策系统往往是这样写的：1.switch(自己){ 2. 3.case"血量充足": 4. 5.打怪(); 6. 7.break;
8. 9.case"快死了": 10. 11.补血(); 12. 13.break; 14. 15.case"死了": 16. 17.游戏全局->Gameover(); 18. 19.break; 20. 21.} 复制代码 随着硬件的提高，可以分给AI执行的CPU时间越来越长，老板们对AI的要求自然也提高了，比如说老板可能会想出这样的策略：血量80的时候用魔法补一补就行了，血量60的时候吃个小血瓶，血量40的时候吃大血瓶，血量20的时候赶快逃跑。 于是AI程序员就需要找到上面这个switch，然后修改里头的case。想象一下，万一碰到了一个Dota高手当老板，心中有着各种很NB的杀敌策略，需要随时根据环境状态判断利用哪种策略。当策略越来越多，很快，一个带有上万行代码的函数就横空出世了！如果这个时候遇到bug了，甭说修复了，仅仅是阅读这个函数就恐怕就得呕吐了。。。 毫无疑问，上面的方法在遇到大量的状态的时候会让代码崩溃，不过经过无数前辈前仆后继用各种切身努力，帮我们提出了一种又一种精简代码的手段。目
游戏人工智能实验报告记录四
游戏人工智能实验报告记录四
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实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键
资源视图中下方 选择ID和键值
3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead();
游戏人工智能的发展与展望
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
人工智能实验报告大全
人工智能实验报告大 全
人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034 目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5)
课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)
人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00
实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题
四、源代码 #include
AI游戏人工智能浓缩版(袖珍考试参考)
一．追逐与闪躲 Bresenham算法的原理是，计算每一点与终点之间的的横轴与纵轴，然后比较两轴的长度，哪个轴比较长，就往该方向前进，如果两轴等长，则往斜边前进。 if (deltaCol > deltaRow) { fraction = deltaRow * 2 - deltaCol; while (nextCol != endCol) { if (fraction >= 0) { nextRow += stepRow; fraction -= deltaCol; } nextCol += stepCol; fraction += deltaRow; pathRow[currentStep] = nextRow; pathCol[currentStep] = nextCol; currentStep++; }} else { fraction = deltaCol * 2 - deltaRow; while (nextRow != endRow) { if (fraction >= 0) { nextCol += stepCol; fraction -= deltaRow; } nextRow += stepRow; fraction += deltaCol; pathRow[currentStep] = nextRow; pathCol[currentStep] = nextCol; currentStep++; }}} 连续环境中的视线算法：在函数中定义了4的局部变量。u和v是Vector类型的，Vector类是一个自定义类（见附录A），负责处理基本向量算术，比如向量加法，减法，数量积，交叉乘积，和其他操作。另两个局部变量是一对布尔变量，left和right。它们是用来分析哪个操纵力启动，两个初始都是false。定义局部变量的下一行是计算从掠夺者到被掠夺者的视线。实际上，这条线不仅仅是计算线的位置。它还会计算宏观上掠夺者到被掠夺者之间相对位置的向量，通过使用代码 (Prey.vPosition - Predator.vPosition) ，然后把结果向量传递给VRotate2D函数，把它转换成掠夺者本地，本体坐标。VRotate2D 表现成一个标准的结合系统，把有关earth-fixed的系统转换成body-fixed对应系统方向（看下边的“全局与局部坐标系统”）。结果保存在u里，然后规格化u即(u.Normalize()),把它转换成单位长度向量。最后一行代码调用刚性体类的SetThrusters成员函数，在模拟循环的当前反复中为掠夺者提供转向力。 void DoLineOfSightChase(void) { Vector u, v; bool left = false; bool right = false; u = VRotate2D(-Predator.fOrientation, (Prey.vPosition - Predator.vPosition)); u.Normalize(); if (u.x < -_TOL) left = true; else if (u.x > _TOL) right = true; Predator.SetThrusters(left, right); } 二．群聚规则 首先根据角度检测，对于不同的视野检测方法是不同的（比如，宽视野，窄视野），下面的例子是对于宽广视野的检测 ·计算d=目标单位位置-当前单位位置，w为d以目标单位反方向的坐标系中的向量坐标。 ·如果w.y>0，则目标单位必然在视野范围内。 ·如果w.y<0，则要看x，y坐标构成的线段斜率，是否在设定的视野区域之外，如果 fabs(w.x)>fab(w.y)*_BACK_VIEW_ANGLE_FACTOR，则目标单位在视野范围内。其中的 _BACK_VIEW_ANGLE_FACTOR就是视野角度系数。该系数等于1时，视野弧线的直线与x轴夹角是45度，该系数越大，两条线越接近x轴，不可见区域越大，反之，系数越小，两条线越接近y轴，不可见区域越小。 视野检查 if (WideView) //宽广视野的检查 {InView=((w.y>0)||((w.y<0)&&(fabs(w.x) >fabs(w.y)*BACK_VIEW_ANGLE_FACTOR))) ;
游戏人工智能实验报告四
实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键 资源视图中 下方
选择ID和键值 3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead(); }; ai_Entity entityList[kMaxEntities]; #define kRedAnt 1 #define kBlackAnt 2
新兴人工智能应用(练习一：人工智能游戏)
新兴人工智能应用（练习一：人工智能游戏） 1、(单选，10分) 井字棋游戏，是一种在（）格子上进行的连珠游戏？ A、2*2 B、3*3 C、4*4 D、5*5 答案：B 2、(单选，10分) 美国科学家经过18年的努力，构建了一个无法被击败的西洋跳棋人工智能程序是（），就是最顶尖的跳棋选手也只能和它打成平手。 A、Tic-Tac-Toe B、TD-Gammon C、Chinook D、深蓝 答案：C 3、(单选，10分) 人工智能游戏用到的主要技术错误的是（） A、决策树 B、有限状态机 C、神经网络 D、区块链 答案：D
决策树通常有（）个步骤 A、二 B、三 C、四 D、五 答案：B 5、(单选，10分) 有限状态机有（）个要素 A、二 B、三 C、四 D、五 答案：C 6、(单选，10分) 神经网络的组成层次中错误的是（） A、输入层 B、隐藏层 C、中间层 D、输出层 答案：C
OpenAI 使用一种称为（）的方法来训练AI，这种技术看似简单，却能让AI 学习复杂的行为。 A、决策树 B、有限状态机 C、神经网络 D、强化学习 答案：D 8、(单选，10分) AlphaStar之所以能战胜人类，错误的原因是（） A、使用深度增强学习来实现训练模型，包含了强化学习和深度学习 B、高度可伸缩的分布式训练系统 C、AI的反应较快，视野较好，不会墨守成规 D、AlphaStar运气好 答案：D 9、(单选，10分) AlphaStar与两位《星际争霸2》人类职业选手进行了11场比赛对决演示，人类取得了0场胜利。 A、正确 B、错误 答案：B 10、(单选，10分) 人工智能游戏可以应用到兵棋推演、战术推演、模拟驾驶和军事训练中。
人工智能技术在游戏中的应用解读
人工智能技术在游戏中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年6月22 日
人工智能技术在游戏中的应用 前言：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，研究成果已经广泛地用于了各行各业，当然也包括游戏。 我们玩电脑游戏，主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味，游戏的主题能够吸引玩家深入，游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中，人工智能技术扮演了相当重要的角色。摘要：本文探讨了当前人工智能游戏中的应用状况，阐述了游戏AI的应用技术，并列举。 关键词：游戏；人工智能；有限状态自动机；模糊逻辑；产生式系统；决策树；人工生命； 专家系统；神经网络；遗传算法 1. 电脑游戏与人工智能的关系 电脑游戏从诞生以来，由于其强大的模拟现实作用，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。 无论是什么游戏，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。 人们在玩电脑游戏的时候，也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足，它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，玩家会有很强烈的挫败感，之后便会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。 那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念，他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。 最近网络游戏大量流行，我觉得，网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本，这在里，大量需要各种处理问题的知识与技巧，需要各种类
游戏AI介绍
期末作品报告 课程名称：专业英语 学号： 姓名： 班别：
填写须知 一、个人独立完成作品和报告，不得抄袭。 二、报告字体用小四号宋体，单倍行距，要求统一用A4纸双面打印。
1.全文翻译 游戏AI介绍 在广义上说，大多数游戏都包含一些人工智能（AI）的运用。例如，开发人员多年来都使用AI来给游戏中无数的人物以生命力，从经典的街机游戏Pac Man的鬼魂到第一人称射击游戏中的机器人，还有很多其他游戏。各种各样的游戏类型和游戏人物对什么是游戏AI给出了一个相当广泛的解释。事实上，AI也在其他传统的科学领域得到广泛的运用。 一些开发商认为路径搜索是游戏AI的一部分，有些则认为碰撞检测是游戏AI 的一部分。显然，广义上来说游戏AI是无处不在的。我们要继续解释什么是游戏AI，包括从简单的追逐和逃避在内的一切运动模式，以及神经网络和遗传算法。游戏AI 属于弱AI的范畴是最适合的，但是，在某个意义上，你可以想象游戏AI应用领域的广泛程度。 在游戏中，我们不一定对给参与游戏的机器方以人水平的智能感兴趣。也许我们可通过写代码来控制非人类的生物，比如龙、机器人，甚至老鼠。另外，谁说我们必须赋予机器方智慧呢？不赋予机器方智慧以增加游戏内容的多样性和丰富性。虽然游戏AI经常被呼吁解决相当复杂的问题，但我们可以利用AI去尝试给机器方以个性模样、不同的性格，或塑造情感和各种性情，如，害怕，焦虑，等等。 游戏AI的定义是相当广泛和灵活的。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。正像在游戏中使用真实的物理现象那样，优良的AI增加了游戏的沉浸性，吸引游戏者，使他们一度置身于虚拟世界中。 定性与非定性的AI 游戏AI技术一般有两种形式：定性和非定性。 定性 定性的行为表现是具有指定和可预见性。不含有任何的不确定性。一个简单的追逐算法就是定性行为的一个例子。您可以在代码中设定机器方角色朝某一目标点沿x 和y坐标轴推进，直到角色的X和Y坐标与目标位置一致。 非定性 非定性行为和定性行为正好相反。这些行为具有一定程度的不确定性并且是不可预测性（不确定性的程度取决于AI方法的应用以及这些方法的执行情况）。机器方学习并适应玩家的战斗策略就是一个非定性行为的例子。这种学习方法可以使用神经网络算法、贝叶斯算法，或遗传算法完成。
2020年新兴人工智能应用试题及答案
2020年新兴人工智能应用试题及答案 练习一：人工智能游戏 1、(单选，10分) 井字棋游戏，是一种在（）格子上进行的连珠游戏？ A、2*2 B、3*3 C、4*4 D、5*5 答案：B 2、(单选，10分) 美国科学家经过18年的努力，构建了一个无法被击败的西洋跳棋人工智能程序是（），就是最顶尖的跳棋选手也只能和它打成平手。 A、Tic-Tac-Toe B、TD-Gammon C、Chinook D、深蓝 答案：C 3、(单选，10分) 人工智能游戏用到的主要技术错误的是（） A、决策树 B、有限状态机 C、神经网络 D、区块链 答案：D
4、(单选，10分) 决策树通常有（）个步骤 A、二 B、三 C、四 D、五 答案：B 5、(单选，10分) 有限状态机有（）个要素 A、二 B、三 C、四 D、五 答案：C 6、(单选，10分) 神经网络的组成层次中错误的是（） A、输入层 B、隐藏层 C、中间层 D、输出层 答案：C 7、(单选，10分) OpenAI 使用一种称为（）的方法来训练 AI，这种技术看似简单，却能让 AI 学习复杂的行为。 A、决策树
B、有限状态机 C、神经网络 D、强化学习 答案：D 8、(单选，10分) AlphaStar之所以能战胜人类，错误的原因是（） A、使用深度增强学习来实现训练模型，包含了强化学习和深度学习 B、高度可伸缩的分布式训练系统 C、AI的反应较快，视野较好，不会墨守成规 D、AlphaStar运气好 答案：D 9、(单选，10分) AlphaStar与两位《星际争霸2》人类职业选手进行了11场比赛对决演示，人类取得了0场胜利。 A、正确 B、错误 答案：B 10、(单选，10分) 人工智能游戏可以应用到兵棋推演、战术推演、模拟驾驶和军事训练中。 A、正确 B、错误 答案：A 练习二：人工智能安全 1、(单选，10分)
人工智能与棋类
从“算”到“学”，人工智能的进化 1997年，IBM的“深蓝”战胜了卡斯帕罗夫(全名加里·基莫维奇·卡 斯帕罗夫（ГарриКимовичКаспаров）,俄罗斯国际象棋棋手,6岁开始下棋，13岁获得全苏青年赛冠军，15岁成为国际大师，16岁获世界青年赛第一名，17岁晋升国际特级大师，在22岁时成为世界上最年轻的国际 象棋冠军，是第十三位国际象棋世界冠军)。在“深蓝”设计者许峰雄看来，“深蓝”主要依靠强大的计算能力穷举所有路数来选择最佳策略：“深蓝”靠硬算可以预判12步，卡斯帕罗夫可以预判10步。
2006年，超级计算机浪潮天梭与中国象棋特级大师许银川的较量最终以平局收场，然而许银川在赛后感慨道：“整个比赛感觉很吃力，因为电脑一步可以算16个变化，而我只能凭借经验和理解与它对抗。而跟我下棋的对手不是真人，这让我感觉很寂寞，我想我还是习惯和有表情交流的真人对弈。” 凭借超越特级大师对后续变化的计算能力，人工智能在此前的多场棋类人机大战中占据上风。但在围棋，人工智能始终无法战胜人类高手。为什么? 要想在围棋上战胜人类顶尖棋手，必须先要让电脑学会像人一样
思考。为此，谷歌为AlphaGo设计了两个神经网络：“决策网络”(policy network)负责选择下一步走法，“值网络”(value network)则预测比赛胜利方，用人类围棋高手的三千万步围棋走法训练神经网络。与此同时，AlphaGo也自行研究新战略，在它的神经网络之间运行了数千局围棋，利用反复试验调整连接点，完成了大量研究工作。 而这种超强的学习能力，正是AlphaGo在战胜职业二段樊麾5个月之后，就可以挑战人类顶尖棋手并“战而胜之”的关键所在。 如果说20年前的超级计算机还在依靠穷举这种有些粗暴的手段 才能战胜人类，那么今天AlphaGo在与职业棋手的两场对弈中，所表现出来智慧和超强学习能力则更加让人惊叹。 深度学习，人工智能的未来
人工智能 八数码游戏
实验一：八数码游戏问题 一、八数码游戏问题简介 九宫排字问题（又称八数码问题）是人工智能当中有名的难题之一。问题是在3×3方格盘上，放有八个数码，剩下第九个为空，每一空格其上下左右的数码可移至空格。 问题给定初始位置和目标位置，要求通过一系列的数码移动，将初始位置转化为目标位置。 （a）初始状态（b）目标状态 图八数码游戏 二、实验目的 1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程； 2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用； 3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 三、实验的思路 八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 例如： (a) 初始状态 (b) 目标状态 图1 八数码问题示意图
1.启发函数设定 由八数码问题的部分状态图可以看出，从初始节点开始，在通向目标节点的路径上，各节点的数码格局同目标节点相比较，其数码不同的位置个数在逐渐减少，最后为零，因此可以把数码不同的位置个数作为标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息，利用这个信息来扩展节点的选择，减少搜索范围，提高搜索速度。 2.搜索过程：（搜索采用广度搜索方式，利用待处理队列辅助，逐层搜索（跳过劣质节点）） a、把初始数码组压入队列； b、从队列中取出一个数码组节点； c、扩展子节点，即从上下左右四个方向移动空格，生成相应子节点： d、对子节点数码组作评估，是否为优越节点，即其评估值是否小于等于其父节点加一，是则将其压入队，否则抛弃。 e、判断压入队的子节点数码组（优越点）的评估值，为零则表示搜索完成，退出搜索； f、跳到步骤2； 四、数据结构的设计 数码结构体 typedef struct node //八数码结构体 { int form[N][N]; //数码组 int evalue; //评估值，差距 int udirec; //所屏蔽方向,防止往回推到上一状态,1上2下3左4右 struct node *parent; //父节点 }Graph; Graph *Qu[MAX];//队列 Graph *St[MAX];//堆栈
精编(人工智能)游戏编程中的(人工智能)技术
（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)
“人工智能与游戏编程”课程设计
“人工智能与游戏编程”课程设计 摘要:结合人工智能技术与游戏设计的相关特点,讨论课程的教学目标与任务;介绍课堂教学及其课时分配以及实验设计与考核方式。对其他与人工智能与游戏编程课程相关的教学有很好的参考与借鉴作用。 关键词:教学改革;人工智能;游戏设计;游戏编程 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学的一个分支,是研究、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[1]。人工智能技术研究领域包括机器人、模式识别、自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工神经网络和专家系统等[2],其最为广泛的应用之一就是游戏设计[3]。游戏设计虽然涉及多门学科,但其作为应用并没有形成一门单独的理论[4-5]。由于游戏存在较大的市场以及其作为人工智能的一个重要应用,国外已有多所大学开设了游戏设计课程。如卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)于1999年设立了娱乐科技硕士学位,并开设了相关课程;南加州大学(The University of Southern California)设立了为期3年的互动媒体艺术(fine arts in interactive media)硕士学位课程,并于大学部设立电子游戏设计(video-game design)副修课程。该校也为美国军队创作训练士兵的电子游戏,透过战斗情境模拟来进行沙盘演练。麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)提供多种电子游戏设计相关课程,并研发将电玩游戏纳入教室教学的方法。斯坦福大学(Stanford University)提供电子游戏设计史及包含最佳电子游戏竞赛奖的计算机绘图课程。华盛顿艺术学院(The Art Institute of Washington)为亚特兰大艺术学院的分校,提供授予学士学位的视觉及游戏程序设计课程。在初期的艺术与设计重点培训后,学生将学习立体动画相关技术。国内也有多所高校开设了游戏设计的相关课程,如北京邮电大学,首都师范大学等,为了适应市场许多培训机构也开设了游戏设计课程,但培训机构将课程的重点放在了实际的编辑代码中而过少的关注理论。中南大学开设人工智能课程已有20多年的历史,在教学实践中,中南大学智能系统与智能软件研究所的教师们在教学科研方面取得了许多令人振奋的成果。在良好的环境中,人工智能与游戏编程课程应运而生[6-7]。 1教学目标与要求 中南大学人工智能与游戏设计课程主要面向智能方向4年级学生,在4年级第一学期开设。学习该门课程之前需要具备人工智能以及计算机编程方面的课程知识,并且需要一定的计算机图形学的相关知识基础。 此门课程的学习使学生了解游戏设计与虚拟现实的基本概念和术语及其基本设计方法,理解人工智能在游戏中的相关应用,熟悉游戏设计中编程以及建模技术,为学生将来利用人工智能技术以及游戏设计技术奠定必要的知识基础。除此之外向学生介绍计算机游戏的基本原理和最新进展,包括计算机游戏动画的最新概况、游戏程序设计概览、2D游戏的基本编程技术、3D游戏动画的基本编程技术、3D游戏场景的组织与绘制、游戏中的高级图形技术、游戏中的音频编程、
游戏人工智能 有限状态机的实验报告
实验三：有限状态机 姓名：廖远东班级：数媒2 学号：E10700217 一、实验目的 掌握有限状态机的原理,并会使用有限状态机,要求能编程序实现一个案例如书上蚁群世界。. 二、实验仪器 linux 下的codeblock 三、主要代码 ant.h: #ifndef ANT_H_INCLUDED #define ANT_H_INCLUDED #define kGround 1 #define kWater 2 #define kBlackHome 3 #define kRedHome 4 #define kPoison 5 #define kFood 6 #define kMaxWater 15 #define kMaxPoison 8 #define kMaxFood 20 #define kRedHomeRow 5 #define kRedHomeCol 5 #define kBlackHomeRow 5 #define kBlackHomeCol 36 // entities #define kMaxEntities 30 #define kRedAnt 1 #define kBlackAnt 2 #define kTree 3
#define kPlayerSpeed 4 // entity states #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kGuard 3 #define kThirsty 4 #define kDead 5 //#define kChaseDistance 7 //#define kMaxPathLength 200 // world constants #define kMaxRows 30 #define kMaxCols 10 //#define kMaxTiles 10 // world constants //#define kUpKey 1 //#define kDownKey 2 //#define kLeftKey 3 //#define kRightKey 4 class a i_Entity { public: int type; int state; int row; int col; //unsigned long timeToMove; ai_Entity(); ~ai_Entity(); void Forage(void); void GoHome(void); void Thirsty(void); void Dead(void); void New(int theType, int theState, int theRow, int theCol); int DistanceFrom(int t); }; class a i_World {
游戏人工智能期末复习资料
游戏人工智能期末复习资料 第9章有限状态机 有限状态机（finite state machine）是一种抽象机制，是表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型，即处在不同的预定状态下的其中某种状态，而且有限状态机可以定义一组条件，用于状态之间的改变。 如果是状态机，肯定体现了两点：首先是离散的，然后是有限的。 有限状态机是由状态（State）、变换（Transition）和行动（Action）组成的行为模型。有限状态机在初始状态（Start State）接收输入事件（Input Event）后转移到下一个状态。通过条件（Guard）判断是否符合转移条件。可以把一个有限状态机看成一个特殊的有向图。常用的正则表达式就是用有限状态机实现的。 State：状态存储关于过去的信息，反映从系统开始到现在时刻的输入变化。 Actions & Transitions：转换指示状态变更，并且用必须满足确使转移发生的条件来描述。动作是在给定时刻要进行的活动的描述。有多种类型的动作: 1).进入动作：在进入状态时进行 2).退出动作：在退出状态时进行 3).输入动作：依赖于当前状态和输入条件进行 4).转换动作：在进行特定转换时进行 有限状态机的基本概念。 Guards: 检测器出现的原因是为了检测是否满足从一个状态切换到另外一个状态的条件。Event：对系统重要的某件事情被称为事件。事件是有生命的，它经历: 1).被产生(被接受，等待被处理，一般放入事件队列) 2).被分发(从事件队列取出，分发到响应的状态机处理) 3).死亡(当状态机处理了该事件，它随之死亡) 从一个状态切换到另外一个状态被称为状态转换，而引起它的事件称为触发事件.(可以看到，不是所有的事件都会引起状态的转换). 提到状态转换，不能不提及检测器(Guards)，只有当检测器的值为TRUE时候，才能启动转换。 第10章模糊逻辑。 模糊逻辑的含义是让计算机以一种接近人类行为的方式解决问题。模糊逻辑的本质是一切都和程度有关。模糊逻辑避开了传统布尔逻辑的非真即假的特性，采用“程度”来衡量。 模糊流程步骤： 模糊化、通过模糊规则产生模糊输出、反模糊化。
游戏人工智能实验报告二
实验二聚集与避障 实验报告 一、实验目的 掌握游戏中聚集与避障的人工智能算法,理解宽视野和有限视野的区别 二、实验仪器 Windows 7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 //描述聚集与避障的算法原理 //描述程序实现时的思路包括对每个调用的API进行详细说明 智能体只考虑哪些在检测盒内的障碍物。 初始的时候，要将游戏世界中所有的障碍物都迭代到内存中，并标记哪些在检测盒内的障碍物以作进一步分析，然后把所有已经标记的障碍物都转换到智能体的局部空间。 转换坐标后，那些x坐标为负值的物体将不被考虑，所以问题就变得简单多了，接下来必须要检测障碍物是否和检测盒重叠。使障碍物的包围半径扩大检测盒宽度的一半。然后测试该障碍物的y值是否小于这个值（即障碍物的包围半径加上检测盒宽度的一半）。 此时，只剩下那些与检测盒相交的障碍物了。 接下来我们找出离智能体最近的相交点。 再一次在局部空间中计算，第三步中扩大了障碍物的包围半径。 用简单的线圆周相交测试方法可以得到被扩大的圈和x轴的相交点。 四、实验结果
五、实验心得(需包括有何不足如何改进) //你认为目前的聚集与避障有什么不足之处,如何改进 目前的聚集与避障的不足之处在于： 可能会因为错误的方案设计而搞错导致路线的躲闪。 还有就是从实验2开始，我的电脑本身出现了COMCTL32.LIB文件LINK的错误，后来在同学的帮助下我解决了这个问题。 如何改进： 实验前必须要经过精确的计算并且代码不能出现任何错误。 把COMCTL32.LIB文件载入文件以让程序正确运行。 六、主要代码