本文介绍了游戏 AI 环境设计的一些基本概念和实现方法，包括游戏地图、游戏状态、游戏过程、游戏树、游戏策略、游戏 AI 算法、游戏 AI 引擎、游戏 AI 机器人、游戏 AI 竞赛、游戏 AI 培训和游戏 AI 硬件加速。文章还介绍了 OpenAI Gym、DeepMind Lab、StarCraft、星际争霸、游戏 AI 环境、游戏 AI 算法、游戏 AI 机器人、游戏 AI 竞赛、游戏 AI 培训和游戏 AI 硬件加速等游戏 AI 相关的技术和实践。
本文探讨了游戏 AI 环境的四个主要特点：环境交互、策略、学习和适应。作者详细介绍了这些特点，并通过一个简化版的星际争霸 II 游戏来演示这些特点在实际游戏中的应用。
本文探讨了游戏AI环境的发展和现状，重点介绍了ELF、OpenAI Gym和SC2LE等游戏AI环境，并对游戏AI算法的效率和可行性进行了分析。文章还探讨了游戏AI环境在现实生活中的应用和意义，并对未来游戏AI环境的发展提出了展望。
现如今游戏领域的发展越来越好了，几乎所有人都有着一款非常心爱的游戏。而面临着大批游戏热爱者的涌入，游戏所面临的问题也越来越多，不过游戏制作者定然也会采取一系列的应对方法。其中环境检测就是一个重要的环节，如果遇到游戏上不去等问题，通过环境检测就可以知道原因。不过并不是所有人都了解环境检测是什么意思，作用是什么。所以下面一起来看看吧。
选文 | 朱颜夫 校对 | 吴金忠 翻译 | 朱颜夫 xiaoshen yan 作为一个完全的新手，尝试去学习一个新的游戏引擎看起来会很可怕。你拥有了许多的学习教程、文件和建议，但是你却不明白怎样去开始或是以一个什么样的步骤去学习虚幻引擎4。你在不同的方向间摇摆不定，最终你会越来越迷惑和受打击。 我花费了许多的时间去重构那些从零开始学习游戏引擎的方法。那些方法就是你最初需要关注什么、哪些是你现在需要避免的。 虚幻引擎4是一个完全的游戏引擎。它是一款极度深奥且复杂的软件，可以用来创造各种类型的游戏、环境、电影
选自Facebook 作者：田渊栋 机器之心编译 参与：李泽南、李亚洲 在人工智能有能力进入现实世界之前，游戏是一种完美的测试环境。此前，谷歌 DeepMind 曾经宣布正在和暴雪共同研究能打《星际争霸》的人工智能，OpenAI 开源了人工智能测试环境 Universe。最近，Facebook 也宣布了自己的人工智能游戏测试平台 ELF。田渊栋等人在其介绍论文中表示，新的测试平台可以支持三种游戏形式：RTS、夺旗游戏和塔防，同时也开放物理引擎。该平台现已开源。 游戏是人工智能研究的完美实验环境。在游戏环境中
Unity是一种跨平台的游戏引擎，可以用来开发多种类型的游戏，包括PC、手机、平板电脑等。在本文中，我们将介绍如何使用Unity开发手机游戏，并将整个流程分为四个步骤：搭建环境、创建游戏、测试和发布上线。我们将详细介绍每个步骤的具体操作。
强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来求解最优决策问题。近年来，强化学习算法在游戏、机器人和自动驾驶等领域得到了广泛的应用与实践。本文将详细探讨强化学习算法在这些领域中的具体应用，并介绍一些相关的实践案例。
无论在哪个网络游戏中，无论在哪个玩家群体，总会充斥着一大堆的游戏喷子。这些人在游戏中总是花式喷，莫名其妙喷，见谁都喷，当然也有被队友坑得受不了的喷，但是这些情况的出现给其他玩家带来了非常不好的游戏体验。王者荣耀游戏也不例外，官方更是最新列出了未来新版本的环境优化计划，更是准备将人工智能技术引入。 📷 为了给玩家一个良好的游戏体验环境，王者荣耀游戏已经逐步上线的言语和谐系统，未来还会上线MVP算法调整。游戏官方还最新列出了四个游戏环境优化计划，分别是言语净化技术，审判系统优化，实时举报系统以及新的信誉积分系统
人工智能（Artificial Intelligence， AI）作为一项前沿技术，已经在多个领域取得了显著进展。然而，AI技术的复杂性和高成本一直是人们普及和接受的一大挑战。而随着近年来游戏产业的迅速发展，越来越多的AI研究着眼于游戏平台，游戏科技也成为了一种有效的科学研究手段。当前，AI技术正逐步渗透进生活中的各个角落，而游戏引擎与虚拟现实、增强现实等技术的发展也为游戏带来了更多的可能性，游戏科技与人工智能的结合将是未来一大前景广阔的发展方向，二者的相互促进也在不断地拓展着AI技术的边界。
RLCard 是一个用于牌类游戏强化学习研究的开源工具包，其接口简单易用，支持多种牌类环境。RLCard 的目标是在强化学习与非完美信息博弈之间搭建桥梁，推动强化学习研究在多智能体、高维状态和动作空间以及稀疏奖励领域的进步。作者在论文中概述了 RLCard 的关键组件，探讨了其设计原则并简要介绍了接口，还给出了对这些环境的评估。
作为目前全球最负盛名的人工智能盛会之一，NeurIPS在每年年末都是计算机科学领域瞩目的焦点。被NeurIPS接收的论文，代表着当今神经科学和人工智能研究的最高水平，也反映着行业趋势的变化。
在过去的两三年中，我们经常听说人工智能在棋牌类游戏（博弈）中取得新的成果，比如基于深度强化学习的 AlphaGo 击败了人类世界冠军，由 AlphaGo 进化而来的 AlphaZero 还一并搞定了国际象棋和日本象棋；基于博弈论的冷扑大师（Libratus）也在无限注德州扑克比赛中击败了人类职业选手；今年在澳门举行的 IJCAI 2019 上我们也发现了一篇斗地主 AI 论文。
现阶段，AI 智能体仿佛无所不能，玩游戏、模仿人类完成各种任务，而这些智能体基本是在复杂环境中训练而成的。不仅如此，随着学习任务变得越来越复杂，模拟环境的复杂性也随之增加，从而增加了模拟环境的成本。
从过去与Atari游戏的密切合作开始，然后发展到AlphaStar系统可以在《星际争霸II》中达到人类大师级水平，到如今，DeepMind从单个游戏转向了通用的、可指导的游戏AI代理。
众所周知，深度学习的用途已经日渐广泛，如搭建虚拟助手、聊天机器人、游戏引擎等。基于深度学习的游戏机器人不仅可以和人类对手玩游戏，还可以自己和自己玩游戏。早在2013年，DeepMind团队在NIPS上发表了《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》论文，提出了基于深度加强学习实现端对端的Atari游戏训练方法，文中的Deep Q network，简称DQN，将Q学习与神经网络的优势相结合，并凭借该项技术被Google收购。 DQN算法可以实现49
早在2001年，就有研究指出游戏人工智能领域，有极大的潜力实现或创造类人级别的人工智能（human-level AI）[1]。游戏作为人工智能研究的起点，以其任务场景的复杂性和多样性，为人工智能在广度、深度和灵活性等方面接近人类智能提供了保障。
AI 科技评论按：这周，机器学习顶级会议 NIPS 2017 的论文评审结果已经通知到各位论文作者了，许多作者都马上发 Facebook/Twitter/Blog/朋友圈分享了论文被收录的喜讯。大家的熟人 Facebook 人工智能研究院研究员田渊栋也有一篇论文入选，论文名为「ELF: An Extensive, Lightweight and Flexible Research Platform for Real-time Strategy Games」。这篇论文介绍了他们构建的强化学习研究平台 EL
如果仅仅针对个人开发者来讲，要独立开发一款大型游戏几乎无可能，更大成功的可能还是开发一款类似《羊了个羊》这样洗脑的小程序游戏。
在人工智能的发展上的道路上，游戏到底扮演着一个怎样的角色？也许接下来五分钟的阅读（多图预警），会让你得到一个较为清晰的答案。
视频游戏是 AI 系统的重要试验场。与现实世界一样，游戏也是丰富的学习环境，具有反应灵敏的实时设置和不断变化的目标。
从世界瞩目的围棋游戏 AlphaGo，近年来，强化学习在游戏领域里不断取得十分引人注目的成绩。自此之后，棋牌游戏、射击游戏、电子竞技游戏，如 Atari、超级马里奥、星际争霸到 DOTA 都不断取得了突破和进展，成为热门的研究领域。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、李泽南、李亚洲 本文综述了用于打电子游戏的深度学习算法，分析了不同类型的电子游戏对深度学习系统的要求，同时也列举了一些开放性挑战。 论文链接：https://
游戏环境包相当于给AI提供各种游戏，以及相应的接口。就像你玩游，需要一个小霸王学习机，再配一个游戏卡。有了这个环境后，你就可以安心编写程序来玩就行了。Windows, Linux, 以及 MacOS系统都可以分别用pip (python2)和pip3 (python3)命令来安装：
这周事情特别多，不好意思把公众号给怠慢了。今天接上篇《CreatorPrimer|微信小游戏与腾讯云初体验（1）》，看如何利用腾讯云服务接近零成本的开发微信小游戏后端。
人工智能那么火热，作为游戏行业的技术人员可定也不会放过，今天，我们就一起来聊聊，在游戏中人工智能是如何实现深度学习技术的。 我们关注基于深度学习的游戏 AI 中广泛存在的问题以及使用的环境，如 Atari/ALE、《毁灭战士》（Doom）、《我的世界》（Minecraft）、《星际争霸》（StarCraft）和赛车游戏。另外，我们综述了现有的研究，指出亟待解决的重要挑战。我们对能够玩好电子游戏（非棋类游戏，如围棋等）的方法很感兴趣。本文分析了多种游戏，指出这些游戏给人类和机器玩家带来的挑战。必须说明，本文
在泛娱乐时代，游戏行业特殊的业务特点为技术团队提出了更高的要求，而Docker对游戏研发的运营环境带来了很多好处。发展至今，游戏研发的行业现状是怎么样的？Docker和架构改进之间如何应用？通过Docker构建起来的容器平台，能否提高资源利用率？如何镜像分发技术标准化、统一化应用部署流程？
---- 新智元报道 编辑：好困 袁榭 【新智元导读】最近一期Nature杂志的封面文章表明，在规整城区长大的人，路痴度确实显著高于在芜杂城区长大的人。 北京，城区四四方方、街道齐齐整整。 重庆，城区是个山间迷宫，外地人大都有过上桥-爬坡-下坡-迷路的经历。 到底哪个城市长大的人，路痴程度更高呢？ 答：北京人。 这是真的，不是恶搞。 在最近一期的Nature封面文章中，研究人员发现：在空间拓扑结构复杂、信息熵值高的地方成长可以获得更强的空间导航能力。 城市建得太规整，长大容易变路痴 毋庸
在以前，我曾经介绍过很多在游戏圈比较出名的AI智能体。这些AI智能体往往能在MOBA类游戏和即时战略游戏中超越专业选手，例如腾讯在王者荣耀训练出来的“绝悟AI”：
现在游戏已经成为了大家日常生活中的常见娱乐活动之一。为了能让自己有很多的游戏体验，很多小伙伴都喜欢自己购买云游戏服务器承载游戏运行，让游戏变得更加顺畅，网络变得更加平稳快速。那么自己建云游戏服务器的方法是什么，下面就给大家简单说一说。
1976 年，Atari 公司在美国推出了 Atari 2600 游戏机，这是史上第一部真正意义上的家用游戏主机系统。
【导读】FacebookAI研究院田渊栋在NIPS2017发表oral Talk，介绍在之前已经开源的游戏平台ELF。游戏是人工智能研究的完美实验环境。在游戏环境中，可用于训练人工智能模型的数据是近乎无限、低成本、可复制，相比现实世界的经验更容易获得。ELF是一个大范围、轻量级且易于使用的游戏研究平台。这是一个为强化学习研究人员设计的平台，它为游戏提供了多样化的属性、高效率的模拟和高度可定制的环境设置。ELF 可以让研究者们在不同的游戏环境中测试他们的算法，其中包括桌游、Atari 游戏，以及定制的即时战略
下围棋、打《星际2》、吃豆豆，DeepMind一直很爱“玩游戏”，现在，他们要把AI扔到更沉浸的游戏世界里了。
金磊 梦晨 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一位导师下载好了《王者荣耀》，还鼓励她的博士生们去玩一玩。 真的很难想象，这种“名场面”就真真儿的发生在了国内顶级学府——北京大学。 …… 这位导师叫李文新，是北大信息科学技术学院的一名教授。 △ 李文新教授 但她和学生们打《王者荣耀》可是真的正儿八经的，因为李文新的研究方向，正是游戏AI： 其实“游戏”这个词，并不应该是刻板印象中的手游、端游等等，我们对它的理解是更泛化的。 “游戏”是对“现实”的抽象和模仿。我们期望在游戏中获得与现实
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 欢迎来到游戏世界。 没听过Unity没关系，你肯定对王者荣耀、纪念碑谷、神庙逃亡2、Pokémon GO等游戏了如指掌。没错，Unity就是它们
随着科技的飞速发展，游戏已经从简单的娱乐方式转变为一种复杂的多媒体技术。在众多技术中，实时引擎技术是游戏技术的核心，它不仅改变了游戏的本质，也改变了人们对游戏的负面认识。本文将详细介绍游戏、游戏技术的本质（实时引擎技术），实时引擎技术的应用，以及如何改变人们对游戏的负面认识。
Derezzed Inc.（dbaThreatGEN）是一家美国小企业，位于休斯顿德克萨斯州，目前专注于新兴技术应用领域，从事网络安全（工控安全）培训、工控安全服务咨询及工控安全威胁监控的解决方案。在网络安全（工控安全）培训服务中，该公司使用先进的计算机游戏引擎构建了网络安全（工控安全）培训平台，使得该平台基于游戏化的规则结合开发的系列工控安全培训课程TGICS101、TGICS201和TGICS301进行工控安全培训。在其他的服务解决方案中，工控安全服务咨询及工控安全威胁监控均依托该公司的资深工控安全专家的经验进行实施，其创始团队成员编写《黑客大曝光--工业控制系统》一书，目前正在编写一本最新的工控安全渗透书籍，工控安全专家具有较深厚的工控安全实战经验。该公司创立时间比较久远，公司的产品和技术方向也跟随这最新技术的发展而不断变化。相对于工控安全领域，该公司是新人，在技术创新上，采用目前最流行的网络安全游戏化和人工智能化培训模式构建网络安全（工控安全）培训课程及体系。
OpenAI 发布的增强的游戏强化学习研究平台，Gym Retro。其中包括对任天堂 Game boy，NES， 世嘉游戏等各种模拟器的支持。通过附带的 Integration UI 程序可以加载nes，md，snes等格式并抽取游戏的 reward 和 state。
所有游戏公司工作人员都会遇到的场景：玩家不断抱怨服务器卡，轻者吐槽、重者咒骂。运营人员大多有苦难言。亲！真的不是服务器的问题，是玩家的网络环境太差啦！
什么是微信小游戏？ 看前几天的科技新闻，微信中的“跳一跳”小游戏从去年12月发布，截至到今年3月份已经积累了3.9亿玩家，这是一个多么恐怖的数字，“跳一跳”游戏带火了整个微信小游戏开发圈。微信小游戏
这真是一个 idea 喷薄的时代！ 2016 年的最后一个月，OpenAI 在 NIPS 2016 来临之际发布 Universe，一个在世界范围内的游戏、网站及其他应用上衡量和训练 AI 通用智能的
机器之心原创 作者：Joni 编译参与：马亚雄、黄小天 2 月 16 日，星期四，我参加了在东京举办的第五届意识俱乐部 (consciousness club)。这是一个由 Araya 脑成像公司 (Araya Brain Imaging) 的 CEO Ryota Kanai 博士组织的每周活动，这次的演讲嘉宾是 Youichiro Miyake。他是一个因为在游戏人工智能（Game AI）方面的工作而闻名的设计师，曾提出在游戏人工智能和其他先进系统中创造人工意识的初始概念。 以下是 Youichiro
在前几节内容里我们已经介绍过几种常见的强化学习算法，例如Q-Learning、Monte Carlo Policy Gradient以及Actor Critic。
【磐创AI导读】：本篇文章是深度强化学习专栏的第四篇，讲了第五节实战强化学习中Monte Carlo Policy Gradient 算法及Actor Critic 算法，希望对大家有所帮助。查看关于本专栏的介绍：深度强化学习（DRL）专栏开篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
随着MOBA类游戏和全球同服游戏需求的增长，游戏厂商如何让全球玩家共同竞技无卡顿、让玩家就近接入、实现跨区吃鸡？网络延迟直接影响游戏体验，随着游戏全球化在这两年成为游戏行业拓展业务的主流方式，全球环境下的网络延迟成为游戏厂商最为头疼的技术门槛。在11月24日腾讯云GAME-TECH沙龙深圳站上，腾讯云工程师与游戏开发者共同探讨，面对全球环境下网络延迟所引发的卡顿、更新包难以顺利下载等问题，腾讯云在实时对战类游戏网络优化、全球游戏加速和游戏更新方面的解决方案。
AI 科技评论按：集体智能（collective intelligence）是人工智能研究浪潮中不可被忽视的重要课题。然而，智能体如何在边界开放、约束动态的环境下学习到知识，并且进行团队协作仍然是极具挑战的难题。DeepMind 近年来针对基于种群的多智能体强化学习进行了大量的研究，其最新研究成果近日发表在了国际权威杂志「Science」上。DeepMind 发博客将这一成果进行了介绍，AI 科技评论编译如下。
机器之心原创 作者：泽南 游戏也能成为生产力。 前段时间，科学界出了一个大新闻：DeepMind 通过 AI 算法控制了核聚变。这家公司和瑞士洛桑联邦理工使用强化学习控制核聚变反应堆内等离子体的研究宣告成功，研究登上了 2 月份的《自然》杂志。 DeepMind 曾因为在游戏上的研究而闻名。从训练 AlphaGo 算法在围棋上超越人类顶尖棋手、AlphaStar 挑战星际争霸 2，到这些算法的「进化版」实现蛋白质预测、核聚变等前沿突破，DeepMind 的技术在很多领域体现了想不到的价值。 像 DeepM
【新智元导读】 MIT 计算机科学研究团队最近使用强化学习开发的AI程序登陆任天堂推出的对战型格斗游戏《任天堂明星大乱斗》PK 人类玩家，现已跻身顶级玩家之列。国际象棋、围棋和扑克之后，电子游戏可能会成为下一个AI称霸的地方。 经典的《任天堂明星大乱斗》（SSBM）游戏很快将被 AI 征服。MIT 计算机科学和人工智能实验室开发了一个该游戏的 AI 玩家，它比任何你在游戏中遇到的对手都要强大，现在上了该游戏的全球排名榜。 如果你不熟悉大乱斗游戏，稍微介绍一下。这是一个任天堂推出的对战型格斗游戏，游戏角色来
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