接口数据流 玩家所体验的游戏世界其实是在他们的脑海中的，而玩家融入进游戏所通过的界面，就是交互界面。交互界面的设计目标就是让玩家「感到」他能够自如地控制自己的体验。 interface.png 上图是
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 DeepLeague: leveraging computer vision and deep learning on the League of Legends mini map + giving away a dataset of over 100,000 labeled images to further esports analytics research，作者Farza。 翻译 | 曹永胜 校对 | 李振 整理 | 凡江 深度联盟（DeepLea
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谜题的作用在于让玩家们暂停下来并开始思考。是一种平衡动脑与动手的手段。但通常一个谜题有且仅有一个正确答案，因此，一旦解决了这个谜题，或者说，一旦发现了一条优势策略，这个谜题就失去了它的价值，变得不那么
本文介绍了人工智能在棋类游戏中的一些进展，特别是在围棋和德州扑克这两个领域。作者分析了AlphaGo和Libratus等人工智能系统，并讨论了这些技术在未来的可能发展方向。
从第一款FPS游戏《德军总部3D》出现以来，这种类型的游戏广受好评，创新的玩法也层出不穷，比如“吃鸡”。
本文介绍了DeepMind在围棋、国际象棋和将棋三个棋类上实现超人智能的AlphaZero程序，该程序在一天内自学成才，并在8小时内击败了之前最强的围棋程序AlphaGo Zero。AlphaZero使用了80个TPU和12个CPU，训练了70万步，并在30分钟内完成了对围棋、国际象棋和将棋的自学。AlphaZero通过蒙特卡洛树搜索和强化学习来评估游戏状态，并尝试不同的策略以找到最佳动作。尽管AlphaZero在三种游戏中表现出色，但它仅关注棋类游戏，而不涉及其他领域，并且目前还无法像人类那样在多种领域灵活运用。AlphaZero在人工智能领域取得了重要突破，但仍需进一步研究以解决其局限性。"
本文介绍了DeepMind在AI领域的最新成果——AlphaZero，它可以在一天内自主学会下国际象棋、将棋和围棋，且超越了所有旧版AI。AlphaZero通过蒙特卡洛树搜索和强化学习，在每种游戏中挖掘数千万种走法，迅速成为专家。尽管AlphaZero在3种游戏中表现卓越，但离真正的人类智能还有很长的路要走。
大数据文摘作品 作者：姜范波、Aileen、Yawei Xia、龙牧雪、魏子敏 距离阿尔法狗元版本刷屏一个多月时间，阿尔法狗又进化了，这次不光可以玩围棋，不再是“狗”了。我一点也不惊讶。 在用阿尔法狗（AlphaGo）和阿尔法狗元（AlphaGo Zero）称霸围棋世界后，当地时间周二晚，DeepMind的研究组宣布已经开发出一个更为广泛的阿尔法元（AlphaZero）系统，它可以训练自己在棋盘，将棋和其他规则化游戏中实现“超人”技能，所有这些都在一天之内完成，并且无需其他干预，战绩斐然： 4个小时成为了世
DeepMind在去年年底发表在《科学》杂志上的一篇论文中，详细介绍了AlphaZero，这是一种人工智能系统，可以自学如何掌握国际象棋、日本象棋“将棋”的变体以及中国的围棋。在这些棋种的竞赛中，AlphaZero都成功击败了世界冠军。
自机器学习重新火起来，深度强化学习就一直是科研的一大热点，也是最有可能实现通用人工智能的一个分支。然而对于没有强化学习基础的同学们，如果直接去学习深度强化学习，想必会碰到很多问题。本文尝试普及一些最基础的强化学习算法，并以一个小例子来辅助大家理解。
拿下NIPS2017 最佳论文，登上Science，“冷扑大师”最近有点热。18日，两位作者，CMU博士生Noam Brown和Tuomas Sandholm教授在Reddit上回答问题。对“为什么不使用深度学习”、“AlphaZero会打败Libratus吗”、“不完备信息博弈的下一个大方向” 以及“拿到的奖金如何分配”这些核心问题进行了回答。我们还带来了“冷扑大师”最新《Science》论文的介绍，包含Libratus的三大模块（与Tuomas Sandholm教授11月8日在新智元AI World 2
技术改变思想 汝等对游戏性一无所知！ 我们知道，游戏的玩法很重要，但是同样的玩法，有一些游戏被成为“游戏性很好”，而另外一些则被认为“游戏性很差”，甚至有些被成为“游戏性很好”的作品，玩家们在讨论中都
在我学习这些数据结构的时候，曾经问我的同伴在生活中有没有类似的概念。我所听到的例子是购物清单和火车。但是我最终明白了，这些类比是不准确的，购物清单更类似队列，火车则更像是一个数组。
原文地址：How to build mobile games with people in mind 原文作者：Player Research 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github.co
在本节中，我们将研究一个经典的AI问题：游戏。为了清晰起见，我们将重点关注的最简单的场景是双人游戏，如井字棋和国际象棋等完全信息游戏。
技术改变思想 本文为系列文章《论游戏创新》的第四部分，共有5部分，敬请关注。 上一篇为《论游戏创新：好莱坞模式》 创意内容 在讨论了创新的外部环境后，我觉得看看游戏内创新的具体内容，是非常有意义的。创新并不是完全灵光一闪、无迹可寻的。很多创意是否能被市场接受，是有一定的规律的。这些规律也许都是“必要条件”，而不是“充分条件”，但了解这些必要的限制，对于判断创意的风险，也是很有意义的。 玩法创新 说到玩法创新，可能大家都记得《愤怒的小鸟》《水果忍者》这样的游戏。又或者更早一点的在电脑上的《毁灭公爵》等等。这
实际上用强化学习训练智能体的时候，多数时候智能体都不能得到奖励。在不能得到奖励的情况下，训练智能体是非常困难的。例如，假设我们要训练一个机器臂，桌上有一个螺丝钉与一个螺丝起子，要训练它用螺丝起子把螺丝钉栓进去很难，因为一开始智能体是什么都不知道，它唯一能够做不同的动作的原因是探索。例如，我们在做 Q学习 的时候会有一些随机性，让它去采取一些过去没有采取过的动作，要随机到，它把螺丝起子捡起来，再把螺丝栓进去，就会得到奖励1，这件事情是永远不可能发生的。所以，不管演员做了什么事情，它得到的奖励永远都是 0，对它来说不管采取什么样的动作都是一样糟或者是一样好。所以，它最后什么都不会学到。
现实世界没有办法像虚拟空间一样，轻轻松松就能让人享受到精心设计的快乐、惊险刺激的挑战以及强而有力的社交联系，它没有办法同样高效地激励我们。现实不是设计来最大限度地发挥我们的潜力的，也不可能从头到尾都让我们兴高采烈。因此，游戏玩家越来越多地生出一种感觉：和游戏相比，现实破碎了。
我不得不承认，我的能力不足以写出一个100%不会宕机的游戏服务器程序，这也不能全怪我的能力太弱，谁让咱国内网游玩家数量庞大，哪个游戏刚上线时没有挤的爆满过？还有些或是猎奇，或是谋私的个人和组织，在制造着千奇百怪，匪夷所思的数据包及操作流程来试探你的服务器。这些都曾是我在服务器宕机后向老板开脱的理由。
三年前，Noam Brown从卡内基梅隆大学（CMU）以230页超硬核论文完成答辩，拿下计算机科学博士学位。
这个过程有两步，首先你的代理会观察环境的一些特质，有时是传感器感知到的，有些是输入的用户特征。 然后代理会选择一个行为，将这个行为反馈给环境。 之后代理不仅仅会收到在这个行为下的环境的反馈，同时还以某些方式，影响着环境改变着环境。 例如，你不仅收到了用户是否点击了你的横幅广告的反馈，还影响着你的用户基础。
如今，将人工智能技术应用到游戏中已经是一个成熟的研究领域，有许多会议和专门的期刊对此进行讨论。来自哥本哈根大学和纽约大学的几位研究人员近期发布的一篇综述文章中，梳理并回顾了视频游戏深度学习领域的最新进展，详细介绍了各种游戏研究平台及相关深度学习方法的演化历史，同时讨论了重要的开放性挑战。据作者介绍，其撰写该论文旨在从不同类型游戏的视角来回顾这个研究领域，指出它们对深度学习的挑战，以及如何利用深度学习来玩这些游戏。
谷歌母公司 Alphabet 的人工智能实验室 DeepMind 长期以来一直投资于游戏人工智能系统。实验室的理念是，游戏虽然缺乏明显的商业应用，但却是认知和推理能力的独特相关挑战。这使它们成为 AI 进步的有用基准。
弹窗对于我们来说应该一点都不陌生，无论是在网页上，APP 上还是在游戏中都非常的常见。
记者 | 周翔 AI科技大本营1月29日消息，在《麻省理工科技评论》与深科技举办的新兴科技峰会上，谷歌DeepMind科学家Oriol Vinyals在会上发表了主题为《AI对战星际争霸胜算几何？》的演讲。 Oriol Vinyals曾是西班牙《星际争霸》游戏排名第一的电竞高手，在UC伯克利大学读书期间，他帮助设计了一个能够在人类完全不介入的情况下玩星际争霸的名叫“主宰(游戏剧情中的一个boss角色)”的AI程序，这个程序标志着机器学习的一场胜利。 在加入谷歌AI团队之后，Oriol Vinyals参与
蛮挫败的，所以我决定建立一个深度Q网络，用这个网络学习如何在任一电子游戏中打败我的妹妹。
今天我选择的是这套题的最后一题，从难度上来看说这道题难度同样不是很大，但是有一些巧妙，需要有一定的经验以及问题分析能力。算法题有意思的地方也就在这里，很多时候干想是不行的，需要我们深入分析，寻找一些基点。
兴趣曲线 想象一下你有一场表演，为此设置了5个相对独立的小节目，你知道观众对每个小节目的兴趣和兴奋程度，那么如何安排这5个节目的顺序呢？上图的纵坐标是观众的兴奋度，横坐标是5个独立的小节目按时间顺序的
大数据文摘转载自学术头条 狼人杀游戏，是一种基于自由自然语言交流的社交推理游戏。在狼人杀中，所有玩家（通常为 5-10 人）被随机分配一个角色（如平民、狼人、女巫、叛徒和预言家等），他们试图推断其他玩家的角色。 “好人阵营”中有平民、女巫和预言家等角色，在白天投票驱逐狼人；“狼人阵营”方面，狼人试图在夜晚杀死平民，而叛徒试图扰乱平民。玩家必须欺骗其他玩家才能生存，对话之中不可避免地包含大量虚假信息。为了在游戏中获胜，玩家需要记住对话的细节，对其他玩家的角色做出假设，并发现其中的矛盾。 不少玩家表示自己是“狼
小师妹这次遇到了监控文件变化的问题，F师兄给小师妹介绍了JDK7 nio中引入的WatchService，没想到又顺道普及了一下文件系统的概念，万万没想到。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 震惊！《Flappy Bird》火了这么多年，竟然没有中文名字。 没事。这不妨碍各路AI大触用这款游戏练手。比方说今天这个HTML5教程，就是教你使用神经网络+遗传算法，搭建一个玩转小鸟的AI。 提前说一下，教程最后有这个AI的代码下载。所有的代码都是使用Phaser框架使用HTML5完成的。另外，神经网络使用了突触神经网络（Synaptic Neural Network）库，而不是从零开始搭建。 Demo 上面是Demo演示的截图，访问下面这
今年是Jetbrains公司创立20周年，怪不得Jetbrains会推出福利活动，顺带还有第二个解谜活动。当然我消息知道的晚了， 估计活动已经结束了，但是这个解谜活动还是挺有趣的，所以我还是尝试一下解解看。
打地鼠是一种经典的娱乐游戏，通过在屏幕上出现和隐藏地鼠，测试用户的反应速度和准确性。本篇技术博客将使用Python语言实现一个简单的打地鼠游戏，让我们一起来看看具体的实现过程。
在片中《绿洲》的游戏创造了一个虚拟乌托邦，在这里想象力主宰一切，你可以去任何地方，做任何想做的事，成为任何想成为的人。你可以和蜘蛛侠去埃及金字塔攀岩；你可以在空中走路、舞蹈，用意念两秒钟创造出一辆豪车在空中极速狂飙；你甚至能和经典角色如恐龙、钢铁侠、初代高达、哥斯拉等并肩作战；当你遇上人生无法更改的遗憾时，可以扔出一个“时光球”的道具回到过去，改变自己。
平衡类型 #7：时长 游戏过于冗长，玩家们会烦躁甚至放弃这个游戏。过于简短，玩家也许就没有机会来发展和执行有意义的策略。但是游戏的时长如何决定仍然很微妙，不同的玩家也会有不同的标准。平衡时长你可以： 修改规则，甚至可以设计成让玩家能自行修改规则来延长或缩短时间，比如「大富翁」通常会在90分钟内结束，但有些玩家会取消现金彩票和购买道具时的限制来延长游戏。（通常情况下，把平衡交给玩家自己调节是不明智的行为，毁掉一个游戏最快的方式，就是给玩家一个数值修改器。） 修改游戏结束的胜利和失败条件，比如有些游戏会给玩家在
对我而言，除了对王者XX、吃鸡这类大型竞技类游戏上头外，一个简简单单的小游戏也会让我不愿意放下手机。
原题：Explained: Curiosity-Driven Learning in RL— Exploration By Random Network Distillation
游戏行业正在慢慢地被区块链技术唤醒。它将极大地改变游戏格局，使游戏玩家获得收益。所以资本即使在熊市也依然坚持投资游戏。
关卡的承接关系 关卡的承接就是关卡与游戏中其余关卡之间的联系。关卡需要一起运作，让玩家依次学会所有的技能，把玩家从一处带到另一处，讲一个完整的故事。设计关卡的承接，最好从一张完整的世界地图开始。这张地图应该包含了所有关卡的范围、顺序以及特殊关卡的说明。 1. 决定关卡范围 关卡的范围包含了关卡中可玩内容的多少，或者说，期望玩家呆在关卡里的时间长度。关卡范围的决定因素有三个，1）整个游戏的进行时间，2）游戏中的关卡总数量，3）关卡是否能重复进入。大多数玩家喜欢每隔15分钟就体验到游戏里的一些变化，因此，最好把
这篇文章的研究内容为：具有规划能力的智能体（agents with planning capabilities）。
本文在编写时参考了博客作者“鹿呦呦”和在线课程“即时消息技术剖析与实战”的相关资料，一并表示感谢。
今天是Python专题的第13篇文章，上一篇文章当中我们介绍了Python装饰器的定义和基本的用法，这篇文章我们一起来学习一下Python装饰器的一些进阶使用方法。对装饰器不太熟悉，或者错过了上篇内容的小伙伴可以点击下方传送门。
深度强化学习是学术界研制游戏 AI 的主流算法。这篇文章我们将用深度强化学习早期代表算法 DQN 算法探索棋牌 AI。
本文转载自机器之心 作者：黄小天 5 月 27 日，由机器之心主办、为期两天的全球机器智能峰会（GMIS 2017）在北京 898 创新空间顺利开幕。大会第一天重要嘉宾「LSTM 之父」Jürgen Schmidhuber、Citadel 首席人工智能官邓力、腾讯 AI Lab 副主任俞栋、英特尔 AIPG 数据科学部主任、GE Transportation Digital Solutions CTO Wesly Mukai 等知名人工智能专家参与峰会，并在主题演讲、圆桌论坛等互动形式下，从科学家、企业家、
企业项目开发中经常有这样一个逻辑场景：在界面上显示倒计时，时间到了给出提示，禁止用户操作。
近一年来，我都在负责一款 Minecraft Minigame 的开发，籍此机会，我总结了一套灵活的，可拓展的，模块化的架构，可以高效的处理游戏主循环的运行。简而言之，这些架构由一些被称之为 Flow, Phase 和 Module 的东西共同组成。要想了解它们，我们需要先从游戏主循环开始…
面对着产品同学不断的询问：为什么 h5 的体验这么差？为什么不能和 app 的播放体验保持一致？我们对着 h5 不明确的文档和不同浏览器的怪异表现欲哭无泪。
本文来自“小时光茶社（Tech Teahouse）”公众号 作者简介： 文赫，2015年加入腾讯，作为前端开发工程师参与过手Q游戏公会，游戏中心，企鹅电竞等项目，具有丰富的移动端开发和直播开发经验。 导语 企鹅电竞项目，直播和视频播放是其中的核心。面对着产品同学不断的询问：为什么h5的体验这么差？为什么不能和app的播放体验保持一致？我们对着h5不明确的文档和不同浏览器的怪异表现欲哭无泪。 经过一系列的调研爬坑，斩荆披棘，我们一步步提升了体验，做到了和app基本一致的体验。在摸索优化背后，我们也想把这些问题
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