實(shí)際上，游戲在人工智能的開(kāi)發(fā)，模擬，預(yù)先準(zhǔn)備的環(huán)境以及構(gòu)成虛擬現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)的真實(shí)感測(cè)試的試驗(yàn)場(chǎng)的開(kāi)發(fā)中非常重要。

例如，在1989年的《模擬城市》游戲中，玩家處理了復(fù)雜的模擬，而保守的AI則被用來(lái)模仿類(lèi)似于真實(shí)感的東西，即諸如自發(fā)性之類(lèi)的深層人類(lèi)特征。射擊游戲的類(lèi)型也已被實(shí)際發(fā)明。在2000年的《全面戰(zhàn)爭(zhēng)》游戲中，虛擬戰(zhàn)士與人類(lèi)的情感相同，就像現(xiàn)實(shí)世界戰(zhàn)場(chǎng)上的士兵一樣。

AI游戲開(kāi)發(fā)在視頻游戲世界中特別有價(jià)值，因?yàn)橛螒蝮w驗(yàn)完全取決于質(zhì)量。尼安德特人幾乎獨(dú)有的視覺(jué)體驗(yàn)可以治愈(沒(méi)有人抱怨“帕德曼現(xiàn)實(shí)主義”)。高度拋光的視覺(jué)體驗(yàn)也很好。但是，對(duì)于迷失方向，甚至排斥，幾乎是完美的體驗(yàn)，但并不完全是可怕的。游戲設(shè)計(jì)師將其稱(chēng)為“令人煩惱的山谷”，在這里您可以看到一些令人不安的示例。使AI正常工作，游戲就可以實(shí)現(xiàn)所需的現(xiàn)實(shí)，從而克服令人不安的山谷：該視頻真實(shí)，展示了動(dòng)畫(huà)的絕佳示例。

Gamesutra游戲網(wǎng)站描述了人工智能技術(shù)為游戲體驗(yàn)做出貢獻(xiàn)的幾種方式：“專(zhuān)業(yè)游戲已經(jīng)具有被證明是成功的人工智能實(shí)現(xiàn)。例如，有一個(gè)黑白面具(機(jī)器學(xué)習(xí))，F(xiàn)EAR(與上下文相關(guān)的行為)(自然語(yǔ)言分析)，孢子(通過(guò)數(shù)據(jù)模擬生命形式)……僅舉幾例。”

所有這些離散技術(shù)都面向兩個(gè)基本路徑：在人工環(huán)境中更大的真實(shí)感和/或玩家與環(huán)境之間更自然的界面。有了所有這些，將產(chǎn)生一個(gè)無(wú)縫環(huán)境的演變：代替預(yù)先設(shè)計(jì)的腳本，開(kāi)發(fā)人員將僅構(gòu)建一般環(huán)境及其機(jī)制，從而允許人工智能和IoT App Development生成自定義場(chǎng)景和直觀挑戰(zhàn)。

AI正在創(chuàng)造整個(gè)娛樂(lè)產(chǎn)業(yè)的下一代

如今，技術(shù)方面的一系列改進(jìn)(在控制臺(tái)，云和連接中，超強(qiáng)大的圖形卡，虛擬現(xiàn)實(shí)和耳機(jī)或圖形處理算法中)正在改善人工智能和云計(jì)算解決方案，而云計(jì)算解決方案反過(guò)來(lái)又提供了一個(gè)越來(lái)越有影響力的環(huán)境，其中虛擬角色顯示了人類(lèi)的行為和智力。

在像Go DeepMind這樣的游戲中，面對(duì)兩個(gè)人工智能相互競(jìng)爭(zhēng)，導(dǎo)致了近年來(lái)人工智能(AI)的一些重大進(jìn)步，因?yàn)橥ㄟ^(guò)這些游戲表明，機(jī)器是通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)的方法來(lái)學(xué)習(xí)技能的。最終導(dǎo)致他們克服人類(lèi)。但是，相同的技術(shù)可以產(chǎn)生能夠在現(xiàn)實(shí)世界中運(yùn)行的更有用的人工智能嗎?

總部位于舊金山的人工智能研究組織OpenAI公布了一項(xiàng)調(diào)查，該調(diào)查顯示它聲稱(chēng)的是一種訓(xùn)練越來(lái)越強(qiáng)大的智能系統(tǒng)的方法，他們可以將其準(zhǔn)備用來(lái)解決更普通的人類(lèi)問(wèn)題。他說(shuō)，這項(xiàng)技術(shù)設(shè)置在越來(lái)越現(xiàn)實(shí)的環(huán)境中，為人工智能在模擬世界中“進(jìn)化”直到可以在現(xiàn)實(shí)世界中使用提供了一條途徑。研究人員在模擬物理環(huán)境中進(jìn)行的捉迷藏游戲中使用了幾種智能“代理”。那些“隱藏”自己的人學(xué)會(huì)了如何通過(guò)移動(dòng)墻壁和用大磚塊擋住門(mén)以創(chuàng)造藏身之處來(lái)合作和適應(yīng)周?chē)h(huán)境。例如，“尋求者”的反應(yīng)是使用坡道跳過(guò)墻壁。

經(jīng)過(guò)4300萬(wàn)場(chǎng)比賽，人工特工經(jīng)過(guò)了六次改編，同時(shí)制定了反應(yīng)策略和戰(zhàn)術(shù)，使其比其他方法更聰明。“隨著特工的學(xué)習(xí)，他們隱性地創(chuàng)建了其他特工要解決的新任務(wù)，”文章的主要研究人員鮑文說(shuō)。他指出，“世界上存在許多多智能體問(wèn)題”，最終，技術(shù)可以學(xué)會(huì)解決，從可以被人包圍的機(jī)器人的設(shè)計(jì)到數(shù)百萬(wàn)人互動(dòng)的“智慧城市”的建設(shè)， 。