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遇上游戏:机遇还是毒药?

Lebaredian表示,在游戏开发中有许多用途,包括分析用户,以及在游戏中创造更可信的角色等等。 1、游戏中的角色同样作为游戏,电子游戏中的发展历程与棋类游戏中的发展历程相似,都是从暴力穷举向神经网络一步步深化,最终诞生了电子游戏中不同的角色——NPC(Non-Player Character 一级:这类NPC已经拥有所谓的“大局观”,一般在棋牌、博弈类游戏中出现,AlphaGo也算是其中一个。在AlphaGo击败类棋手之后,在游戏AI中的应用就越来越受关注。 3、从开发游戏到开发实际上,不仅仅够用来增加游戏性,提升游戏质量之外,电子游戏也可以“反哺”的开发。 游戏本身存在的随机性,场景复杂性和与真实场景高度的接近,让游戏成了非常合适的训练具。上个月,DeepMind发布了一个在游戏中学习跑酷的视频。

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游戏 读书笔记 (二) 游戏简史

对于的学院派来说,是在游戏前面的,他们的目标是尽可的应用和计算的技术来增强NPC的行为力。 事实上,大部分的游戏大作都某种程度上结合了一定的技术,以期让游戏内NPC的行为可以自适应于不同的玩家(V社(Valve)的半条命,世嘉的异形),或者可以自动化的生成游戏中的某些场景(模拟生系列 对于的学院派来说,是在游戏前面的,他们的目标是尽可的应用和计算的技术来增强NPC的行为力。 整体上来看,学术界和业界都是为了共同的目标互相共享实践经验和理论知识:最大程度的推进技术和改进游戏。最后,这本书不是关于游戏业界的实践。 相反,它本质上是一本学院的教科书,因此要了解更多在游戏业界的应用情况,可以参考书中的介绍的《游戏编程慧》系列。

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    游戏 读书笔记 (二) 游戏简史

    事实上,大部分的游戏大作都某种程度上结合了一定的技术,以期让游戏内NPC的行为可以自适应于不同的玩家(V社(Valve)的半条命,世嘉的异形),或者可以自动化的生成游戏中的某些场景(模拟生系列 对于的学院派来说,是在游戏前面的,他们的目标是尽可的应用和计算的技术来增强NPC的行为力。 对于希望创造一个有趣的游戏角色的学术界研究者来说,最好的方式可是设计一种新的从源头上就需要的游戏。 整体上来看,学术界和业界都是为了共同的目标互相共享实践经验和理论知识:最大程度的推进技术和改进游戏。 最后,这本书不是关于游戏业界的实践。 相反,它本质上是一本学院的教科书,因此要了解更多在游戏业界的应用情况,可以参考书中的介绍的《游戏编程慧》系列。 ?

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    游戏 读书笔记 (二) 游戏简史

    对于的学院派来说,是在游戏前面的,他们的目标是尽可的应用和计算的技术来增强NPC的行为力。 所以游戏设计师只在缺乏力的情况下设计游戏。这些基本的设计模式大部分都被现在的游戏继承了。因此可以说,大部分的游戏其实在设计的时候都是不需要的。 对于希望创造一个有趣的游戏角色的学术界研究者来说,最好的方式可是设计一种新的从源头上就需要的游戏。 整体上来看,学术界和业界都是为了共同的目标互相共享实践经验和理论知识:最大程度的推进技术和改进游戏。 最后,这本书不是关于游戏业界的实践。 相反,它本质上是一本学院的教科书,因此要了解更多在游戏业界的应用情况,可以参考书中的介绍的《游戏编程慧》系列。

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    《失控玩家》:AI自我觉醒与程序员的浪漫情书

    《失控玩家》电影海报 01 科幻中的AI演变:反派与真善美 电影《失控玩家》的主角“盖”(Guy)是一个非玩家角色(NPC),最初由程序员键盘和米莉为他们的独立游戏《Life Itself》而开发,该游戏的目的是通过引擎观察和培养 一直以来,具有自我意识的的设定总是反复不断出现在科幻作品中,引发了普通观众乃至科学界长盛不衰的讨论。 看过《西部世界》的粉丝们应该特别熟悉这个套路。 像《失控玩家》故事中变得像一样并与类一起友好相处的故事的确很感,甚至有些乌托邦,但这只是硬币的一面。 台词时,大家才明白,原来NPC竟是每一个你我他。 实际上,每个都是他NPC,但这并不意味着生永远都是背景板或,因为反过来说,每个也都是自己的主角。 回到现实,的发展也并非一帆风顺,从诞生到现在,也经历了数次低谷。 在计算机视觉、语音、语义与机器学习等领域,从标准化服务力到行业解决方案,亦是当下有为,未来可期。

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    游戏AI领域,机器技术的研究与应用

    游戏AI的种类和演变过程NPC驱动游戏中的主要指的是NPC(无用户角色)。游戏的杂兵是低级NPC,都是事先编好行进路线,用事件驱动其出现或生效。 的差距我们现在之所以对感兴趣,是因为它够应用在很多的领域,比如图形、音频、游戏等,够代替大量繁重的。 现在的其实和以前所谈的是有着一定差异的,之前们认为的其实更多的是自动化。但近两年随着计算力的提升,神经网络已经可以和自动化进行结合了。 所以有想到从算法层面去解决这方面的困境。高级的套路高级的套路目前来说比较成熟的有三种:经典统计、神经网络、强化学习。 推荐文章 Web与时代 对话即平台:利用以及云平台打造你的机器 深度学习:对话机器适用场景与技术解析

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    超31%生成文本涉暴力色情,GPT-3模型在AI Dungeon游戏里疯狂「飙车」!

    ---- 新元报道 来源:GitHub编辑:LRS【新元导读】AI被类创造,缺不受类控制。GPT-3模型有强大的文本生成内容,我们却无法控制他生成的满足类道德要求的内容。 随着AI技术的不断发展,加持下的NPC根据玩家的特点来生成不一样的对话和剧情。 openAI的首席执行官随后表示,内容审核对于这种事情来说十分必要,生成邪恶的AI并不是我们所希望的的未来。 内部士声称Latitude有计划通过来审查标记的内容,将那些虚构的、涉及隐私或成年内容的部分给删除掉,但在AI Dungeon中这部分又很受欢迎。 如何负责任地部署系统是AI公司必须考虑的问题,语言模型从互联网文本中训练,不可避免地包括大量令讨厌的部分,可解释性和可控制性还是AI领域一个重要的研究问题。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。?

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    游戏中的深度学习与

    这类游戏很常见,尤其是老的单机游戏中,绝大部分就是这类NPC。?中级NPC常见于游戏群战中的配合型NPC。这类机器会有一定的事先编号的策略作为驱动,并且有简单的应变力。 所以,如果期望NPC在复杂环境中有比较好的表现那么就需要有更合适的方式,例如让NPC自己在大量的游戏过程中自己学习最好的方式并逐步进化。这种情况下在游戏AI中的应用就越来越受到们的关注。 当然,的差距主要是体现在游戏环境的差距上。不同的游戏的NPC训练其难度是不一样,当然是越简单的场景越容易训练,体现出来的就是输入的维度差距。 除此之外,的差距还体现在另一方面,那就是在这个过程中,对训练过程的参与程度的高低,我们当然是期望为参与程度越低越好。 在落地的过程中可以使用经典的统计方法来做,也可以用神经网络来拟合策略,当然也可以使用中比较经典的强化学习的套路来做实现,这些都是可以选择的路径。?

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    游戏 读书笔记 (四) AI算法简介——Ad-Hoc 行为编程

    General Notes本书英文版: Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook___这个章节主要讨论了在游戏中经常用到的一些基础的算法 这些算法大部分都出现在一些和机器学习的入门书籍中。 因此,自光晕2(Halo 2)之后,BT就取代了FSM,成为游戏业界最常用的NPC算法。行为树是把FSM的图转变成为一颗树结构。 比如在吃豆游戏中,可我们就不需要来写一些规则来判断该做什么动作(比如看到Ghost就停止吃豆子的子树执行),而可以用更动态的方式来控制(比如Ghost在多远的地方,往哪个方向走,豆子和Ghost和NPC 更多推荐游戏 读书笔记 (一)前言与介绍游戏 读书笔记 (二) 游戏简史游戏 读书笔记 (三) 游戏和的相互影响___

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    打击

    来源:AI前线本文长度为4000字,建议阅读8分钟随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 就这样,一场新的军备竞赛开始了: vs 。Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。

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    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 是计算机科学的一个分支。 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展的结果!忽米网——让业更有

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史1.2 的诞生是最近才有的吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了!? 20世纪70年代末成了的寒冬。1.2.3 第二次浪潮在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 当我们介绍浪潮的时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗? 我的回答是:“至少从现在看,已经是大势所趋,在未来社会中,是不可或缺的技术。”(未完待续...)?

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    漫画:啥是

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的基本概念1.1 啥是?当有问我,Dr.Wu 你的研究方向是什么? 我回答:。 接着大约会得到以下四种问题: 哇,好酷!是不是很难呢? 是不是制造机器帮助我们呢? AI和有什么区别? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 必须依赖类,将类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 但是,事实上,目前还没有做出公认通过图灵测试的。所以大家也不必恐慌哦。1.1.3 会思考吗?“思考”,大多数会想到计算,应该是的专长。

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    『AI』 - 禁忌的体炼成

    很久以前,和AI被一部分当作两种不同的东西。他们认为,应用在科技或生活的机器身上的那些才配叫『』,而应用在游戏里的只配叫『AI』。至于『很久以前』的『很久』到底是多久之前呢? 嗯……大概就是那家不存在的公司把应用在围棋游戏之前吧。类的简单来说就是以自己为中心,以认知为半径画的一个圆。 但是们认知里还是习惯让代替类去玩游戏……比如『flappy bird』,大家似乎认为的应用点是训练那只鸟无限跳过水管……? 在游戏领域代替玩家玩游戏是很早就有的事了,比如一个强大的NPC帮忙打怪,当NPC过于强大的时候,你只要跟在他身后就行了。 ,又何必去排斥呢???

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    数字物种,iNFT = AI + NFT

    物种进化,从到半机械,还是从到数字? 其实,除了数字,我们还需要关注数字生物和数字物品。 iNFTAletha AI 提出了 iNFT 的概念,iNFT 是一种结合和区块链的技术。 诺亚方舟是一个的元宇宙,核心技术是iNFT。 类用户可以创造各种个体AI being,据官方解释AI being可以生成数量高达1700万个不同的个体,有着不同力和性格设定。小冰岛,是一款个与AI融合社交APP。 ,从数字、未来职业、创业与投资机会、未来城市、非传统建筑设计、结构新“力”学、游戏、开放世界、社交、体验设计、数字艺术创作、5G基础设施、ARVR、、操作系统、教育场景设计、硬件全栈开发等,从不同的内容

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    慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功脸识别是其中最常用的算法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 一 基础概念 先说说几个参数。 比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。(胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除)相反如果放宽识别的条件,召回率可会上升,而准确率对应的会不那么精确。 (没洗头发的唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了)二 行业冲突客户对AI的期待与目前AI达到的力存在一定偏差。 聚个例子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。训练成本的窘境。接着上面的例子,的杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了,为客户在特定的环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。

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    全书共分为6个章节,6个主题:现状发展历程类有威胁吗目前的典型应用场景带来的创新创业机遇时代教育与个发展用第一章中提到的Primsa软件,给自家狗拍照后用生成不同风格的画作 会威胁到类吗先科普三个概念:弱也称限制领域或应用型,指的是专注于且只解决特定领域问题的,也是当前所处的阶段。 强又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的。 超计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明、最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超。 ;而在这之后一个半小时,这个强变成了超达到了普通类的17万倍。

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    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过是一门极富挑战性的科学,从事这项作的必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,研究的一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成的复杂作。

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