討論串[請益] 關於一些遊戲的AI
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針對這個，我簡單的做一下問題的分類：. 1. 資訊完全公開的遊戲（象棋、圍棋、無任何亂數及戰爭迷霧的回合制SLG）. 這類問題的特性是，只要雙方做完全一樣的事情，就100%可以重現完全相同的結. 果。此類問題在不考慮運算量的情況下，窮舉法一定會得到最佳解，且窮舉完的情況. 下，我們一定可以得到先手勝
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人工智慧在遊戲業是不可不學的一個環節. 但是這個環節實在太大. 取捨是必須的. 就我所知. 為了避免個人電腦、商用電腦、中型電腦或以下等級的運算量不足. 目前人工智慧設計的方向都只是智慧型代理人. 也就是固定行為模式的AI. 常看到的名詞就是「賽局」. 人工智慧的極限就在於人腦的極限. 因為最簡單的
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圍棋AI到底有多難？. 是不是最難寫的AI我不知道. 不過從1969年有人寫出圍棋程式之後到現在. 依然距離職業圍棋手有約3~4子的差距. 跟頂尖的圍棋手的差距可就更大了。. 這還是最近5年左右有人發現蒙地卡羅演算法. 可以應用到圍棋上的成果. 不然如果使用傳統的暴力法或比較Pattern法. 也許
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關於人工智能方面, 一般來說, 邏輯思考只有這種結論:. 1. 是. 2. 非. 3. 未知. 其中「未知」往往是源自資訊的不足, 面對資訊不足的事情時, 理. 性和邏輯思考能得出最正確的結論, 往往是未知, 在一定要得出是. 或非的問題上, 資訊量有量的理性思考是有瓶頸的.. 過去人工智能的結構,
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在igdshare 2011/2/20 的活動中 我有針對遊戲AI做一個15分鐘的簡介.. 其中一個重點可以貫穿整個遊戲AI. "遊戲AI設計的目的就不是以打倒玩家為目的，. 遊戲AI設計的概念反而是基於終要被玩家打倒。". --. "May the Balance be with U"(願平衡與你
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