人工神经网络及其应用,人工神经网络的实现

人工智能在游戏中的应用有什么？

1.现代电脑游戏简介电子游戏从1971年诞生以来，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。

基于游戏中的这些反映人类社会的情形不同和游戏表示的方式不同，可以把电子游戏分为几大类别：纵向卷轴和横向卷轴类、棋牌逻辑类、文字冒险类、图形冒险类、模拟类、战略类、第一或第三人称射击类和角色扮演类。

无论游戏属于何种类别，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、吹嘘与幻想、情感等方面。

实际上，大部分的玩家并不能预先知道他们想要什么样的游戏，但是他们往往在看到了一个精美的游戏后说，“嗯，我要的就是这个！”要使得玩家喜欢游戏，游戏的开发过程必须得到重视。

一般来说，游戏的开发过程主要分为四个阶段：构想阶段、总体设计阶段、细节设计阶段和建设阶段。[1]万事开头难，构想阶段是游戏开发中最为重要的阶段。一个好的游戏背景故事是整个游戏成功的一半。

在准备好游戏故事之后，就需要考虑游戏采用何种游戏类型，并把游戏故事分割成幕(Act)，改编为游戏剧本(Gameplay)。

在总体设计阶段，要考虑每个幕中的角色和规则，同时也要考虑相关的技术问题。比如，游戏将采用何种技术、准备运行在什么平台上等。

在细节设计阶段，要对每一幕中的焦点(Focus)进行设计，对每一幕的效果产生效果图，选择合适的音乐匹配到各个场景，设计各个角色和场景的细节。最后是建设阶段。

开发者要采用选定的技术对游戏进行开发。游戏制作包括编程和触发器的制作。最后要进行游戏测试。

2.基于电脑游戏的图灵实验人们在娱乐电脑游戏的时候，往往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。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，使得玩家对胜利丧失信心，那么玩家会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(ArtificialStupidity)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。图灵曾经提出了“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”。

[2]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。

3.游戏中的人工智能技术人工智能在游戏中的目标主要有五个：一是为玩家提供适合的挑战；二是使玩家处于亢奋状态；三是提供不可预知性结果；四是帮助完成游戏的故事情节；五是创造一个生动的世界。

这个生动的世界可以是类似现实生活中的世界，也可以是与现实世界完全不同的世界。但不管何种世界都要求有一整套能够自圆其说的游戏规则。

在游戏制作过程中，实现人工智能的关键主要有：虚拟现实与拟人化、动画效果与机器角色场景感知[3]、机器角色的机器学习和进化、玩家与机器角色之间的平衡性、人工愚蠢技术、确定性人工智能技术与非确定性人工智能技术的互补。

游戏中的人工智能的主要技术主要有：有限状态自动机(FiniteStateMachines)、模糊逻辑(FuzzyLogic)、A*算法与有效寻径(A*AlgorithmforEfficientPathfinding)、脚本设计(Scripting)、基于规则的人工智能和系统(Rules-basedAIandSystems)、人工生命(Artificiallife)、贝叶斯推论(BayesianInference)和非确定性贝叶斯网络(BayesianNetworksforUncertaintyDecisions)、神经网络(NeuralNetworks)和遗传算法(GeneticAlgorithms)等。

4.目前的局限与前景展望就目前来说，技术上的困难主要来源于两个方面：一是游戏中的非确定状态实在太多；二是现有的硬件和计算机网络对于高级人工智能还说，速度还达不到要求。

[4]目前要解决这些困难，在技术上来说还是不成熟的。对于数量极多的非确定状态来说，尽可能地提高硬件和计算机网络的速度，可能是一个解决方法。但是要提高硬件和计算机网络的速度也并非易事。

这可能要等到全息光学计算机和光互联网诞生之后才能彻底解决。但目前有效的办法是提高软件的执行速度。比如使用更有效的算法或神经网络等新技术。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

AI可以应用到哪些领域？

AI可以应用于：机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等写作猫。

人工智能，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。

扩展资料：1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。

IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。参考资料来源：百度百科-AI。

什么是神经网络，举例说明神经网络的应用

我想这可能是你想要的神经网络吧！

什么是神经网络：人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

神经网络的应用：应用在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。

纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。

神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。

主要的研究工作集中在以下几个方面：生物原型从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

建立模型根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

算法在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

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《游戏编程中的人工智能技术》百度网盘pdf最新全集下载:链接:?pwd=dte8提取码:dte8简介：本书是人工智能游戏编程的一本指南性读物，介绍在游戏开发中怎样应用遗传算法和人工神经网络来创建电脑游戏中所需要的人工智能。

书中包含了许多实用例子，所有例子的完整源码和可执行程序都能在随书附带的光盘上找到。光盘中还有不少其他方面的游戏开发资料和一个赛车游戏演示软件。

.本书讲解的原理通俗易懂，介绍程序详细周到，很适用于游戏编程者自学之用，也可以作为游戏培训教材使用（本书实际已被国内外许多游戏培训单位用作指定教材）。

对于任何希望了解遗传算法和人工神经网络等人工智能技术的各行业人员，特别是要实际动手做应用开发的人员，都是一本值得一读的好书。

人工智能在游戏中的应用

在准备好游戏故事之后，就需要考虑游戏采用何种游戏类型，并把游戏故事分割成幕(Act)，改编为游戏剧本(Gameplay)。

在总体设计阶段，要考虑每个幕中的角色和规则，同时也要考虑相关的技术问题。比如，游戏将采用何种技术、准备运行在什么平台上等。

开发者要采用选定的技术对游戏进行开发。游戏制作包括编程和触发器的制作。最后要进行游戏测试。

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。

[2]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。

这个生动的世界可以是类似现实生活中的世界，也可以是与现实世界完全不同的世界。但不管何种世界都要求有一整套能够自圆其说的游戏规则。

matlab神经网络目前有什么具体的实际应用

人工神经网络研究目前主要分两类：理论研究和应用研究。

理论研究方面，①利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理；②利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能。

开发新的网络数理理论，如神经网络动力学、非线性神经场等等应用研究方面，①神经网络的软件模拟和硬件实现的研究；②神经网络在各个领域中应用的研究。如，模式识别、信号处理、专家系统、机器人控制等等。