人工智慧之父圖靈相信如果模擬人類大腦的思維就可以做出一台可以思考的機器，他於1950寫文章提出了著名的“圖靈測試”。
基本介紹
- 中文名：遊戲人工智慧
- 人工智慧之父：圖靈
- 人工智慧慨述：偉大的思想就源於這種簡單的事物
- 狀態空間法：將問題轉換到對應狀態空間
概述,空間法,棋類遊戲算法,遺傳算法,語意網路模型,總結,
概述
提到人工智慧，就不能不說說我非常景仰的人工智慧之父圖靈。他相信如果模擬人類大腦的思維就可以做出一台可以思考的機器，他於1950寫文章提出了著名的“圖靈測試”，測試是讓人類考官通過鍵盤向一個人和一個機器發問，這個考官不知道他現在問的是人還是機器。如果在經過一定時間的提問以後，這位人類考官不能確定誰是人誰是機器，那這個機器就有智力了。這個測試在我們想起來十分簡單，可是偉大的思想就源於這種簡單的事物之中。
然而，圖靈的測試也只說明了事物具有了智慧型的表象，何可謂智慧型的本質呢，可能當今世上誰也說不清楚。浩浩星空茫茫幻化演變，何可謂智，何可謂能，本就是空。只是以我們人類的認識和想像，無中生有罷了。所以我們談的智慧型只能局限於我們人類的認知和想像，拋開了主觀，也就只剩客觀存在而已。
也正因為我上面的觀點，在此我僅講一些簡單的實用的模型，使我們的程式具有一定的智慧型表象，但絕非智慧型的本質。希望大家能通過不斷的實踐進行學習，如果能對大家有些許幫助，就已心滿意足。
在這裡先說一句非常重要的話，如果你無法用語言描述一個事物，那么你就很難更深入的研究它。在我們電腦程式中，如何為事物建立模型是非常非常重要的，好的模型一旦建立，就已成功一半了。
在這裡，我們逐步學習一些的算法模型，逐步建立更好的智慧型系統，希望大家能夠喜歡。
空間法
將問題轉換到對應狀態空間，然後以狀態空間的分析方法分析問題，是解決簡單問題常用的有效方法。在一個大的遊戲智慧型系統中，局部的智慧型表象模擬通常都是採用這種簡單而行之有效的方法。
例1：4個人晚上過橋，一個手電筒，最多2人同過，單獨過橋需要時間分別為10、5、2、1分鐘，2人同過，按慢的人算時間，問最少多長時間？
首先，我們建立狀態表示模型，狀態轉化模型，智慧型評估模型。
狀態表示模型即能表示任一時刻（或時段）的狀態（最好和實際狀態是一一映射方式）。狀態通常由一些狀態參數或規則表示。比如模型R ：
Time：已用時間
PersonState[4]：4個人的狀態，0表示未過橋，1表示已過橋
PersonWalkTime[4]：4個人的走路時間
LightState：手電筒狀態，0表示未過橋，1表示已過橋
狀態轉化模型：由一狀態如何轉化到下一狀態。比如模型T：加最簡單限制，if(LightState==0) 可兩人過橋，否則只許一人過橋，並且所有狀態發生相應變化。採用廣度搜尋方式進行所有可能的狀態轉化。
智慧型評估模型：和智慧型表象相關的評估模型，可嵌套組合子模型。
模型E：Time越小越優。
在這個系統建立好後，我們很容易通過廣度搜尋來找到最佳過河方案。若是把相應數據輸入電腦，而電腦可以得出過橋方式，那么我們就可認為在一定程度這個系統具有了智慧型的表象（想像著我們不知道其內部如果工作）。當然模型定義的越好，系統的性能也越好。
因為上面算法使用的是廣度搜尋，為此我們可加入一些改進，使其速度更快。
改進1：我們儘量使走的慢的人過橋次數少一些，因此我們在每次返回一攜帶手電筒的人時，都選擇走的快的，這樣的話，我們的搜尋就顯的更智慧型了一些，速度也會快很多了。這種算法也就是A算法（即每次搜尋，選取最可能達到最優的情況搜尋，這裡就需要一個局部評估模組）。
改進2：我們在開始階段定義一個Time數值，若出現搜尋過程中Time已超過此數值的，其下搜尋不再進行。若出現搜尋結果小於Time的，我們更新Time，並繼續搜尋。運用這種方法，我們將省去很多無用的搜尋。這種方法稱為alpha-beta剪枝技術。
棋類遊戲算法
由於棋類遊戲就是一種智力遊戲，被研究的也較為深入，所以在這裡我們舉一個簡單的黑白棋的人工智慧的實現（因為黑白棋比較簡單，對初學者來說很容易上手，所以比較適宜做教材）。在這裡仍然採用了狀態空間法。
例2：黑白棋的人工智慧。黑白棋，又叫反棋、奧賽羅棋等，在西方很流行。黑白棋的棋盤是一個有8*8方格的棋盤。下棋時將棋下在空格中間，而不是像圍棋一樣下在交叉點上。開始時在棋盤正中有一白一黑四個棋子交叉放置，黑棋總是先下子。下子的方法是：把自己顏色的棋子放在棋盤的空格上，而當自己放下的棋子在橫、豎、斜八個方向內有一個自己的棋子，則被夾在中間的全部會成為自己的棋子。並且，只有在可以翻轉棋子的地方才可以下子。最後棋盤全部占滿，子多者為勝。
此主題相關圖片如下：
圖1
下面建立模型。
狀態表示模型：模型R：board[8][8]，=BLACK 表示黑棋，=WHITE 表示白棋，=EMPTY 表示空，turn=1 表示電腦走棋，turn=0 表示玩家走棋，mode=0 表示電腦走黑棋。
狀態轉化模型T：即先判斷可以落棋的地方（是否為空，並且可以翻轉棋子），然後落棋後改變board[m][n]，turn。
智慧型評估模型E：吃子越多越好。
這樣我們就建立了一個有低級智慧型表象的系統。為改進這個系統，我們來學習一些常用的技巧和算法。
戰略點權值表：經過多次下棋，我們就可以知道棋盤的四個角是永遠不能被吃掉的，所以這四個點是戰略要地。同樣，我們可以得出另一些重要的戰略點。我們把這些點賦一個較大的權重，這樣，我們可得到一個權重表（對應棋盤）。當然這個表可使用一些參數，並且可隨過程改變而改變，越靈活的格式（如果你能收的住）將產生越好的智慧型表象。局勢評估模組：對敵我雙方的總體或局部兵力分布得出一個較為合理的分析結果，有了這個模組，才能更好的把握戰局。
博弈樹算法：也是一種狀態搜尋算法，但每個狀態節點上都有一個評估。我們記敵我評估函式為 E(state)、M(state)：
此主題相關圖片如下：
圖2
如圖在node0時候，電腦走棋有3種選擇，在每種選擇後，玩家又有三種選擇。簡單記評估值為 F(node)= M(node)-E(mode)。設 node20 評估值為F(node20) = M(node20) - E(node20)。node21 評估值為F(node21) = M(node21) - E(node21)。node22 評估值為F(node22) = M(node22) -E(node22) 。那么電腦在選擇node10後，認為玩家會選擇E(node)大而M(node)小的那個，所以電腦選擇node10的所取得的優勢應該是MIN( F(node2i) )。
所以遍歷 node10,node11,node12,電腦就可以得到其能獲得的最大優勢是MAX(MIN(F(node2i)))。當然此博弈樹可以加大樹的深度，並且可用A算法和alpha-beta算法改進。具體算法不再詳述，有興趣者可以自己研究。
遺傳算法
上述的幾種算法雖然可以模擬出比較好的智慧型表象，但遺憾的是沒有學習功能。而學習功能相對於智慧型生物是一個非常重要的功能。因此，我們簡單介紹一下遺傳算法，並舉一個具體的例子。
生物的進化是一個奇妙的最佳化過程，它通過選擇淘汰，突然變異，基因遺傳等規律產生適應環境變化的優良物種。遺傳算法是根據生物進化思想而啟發得出的一種全局最佳化算法。
遺傳算法簡介：對問題產生一個描述，對待解決問題進行編碼。隨機初始化群體X(0)=(x1, x2, … xn)。對當前群體X(t)中每個個體xi計算其適應度F(xi)，適應度表示了該個體的性能好壞。套用選擇運算元產生優良種群goodX(t)。對goodX(t)套用遺傳運算元，產生新一代群體X(t+1)。t:=t+1；如果不滿足終止條件繼續(3)。選擇運算元：選擇運算元從群體中按某一機率成對選擇個體，某個體xi被選擇的機率Pi與其適應度值成正比。最通常的實現方法是輪盤賭模型。
例3：同樣看黑白棋，我們採用自學習的方法來模擬智慧型的實現。棋盤狀態採用 敵方=-1、空=0、我方=1。棋盤大小為64，我們對每一個格子用5*5的局部棋子來評價其戰略重要性。採用線性方式Important[node]=∑Wi*state[ i]。這樣我們就得到一個W[64][25]的表，對於每一種棋盤局勢它總能判斷出戰略重要性最大的點（姑且不論對與否）。這種編碼方式考慮了棋盤全局位置特性與局部局勢特性，大家可自行改進。
選取種群大小為30，隨機生成30個Wi[64][25]。
初始訓練階段：對每一個Wi[64][25]，讓其判斷一些特定的戰略點，判斷力好的適應度大。後期訓練階段：和人對下，贏的多的適應度大。選擇適應度大的10個為產生優良種群goodX(t)。對goodX(t)套用遺傳運算元，產生新一代群體X(t+1)（30個個體）。交叉遺傳，可選取father[0-32][25]和mother的[32-64][25]產生新的個體。變異遺傳，對father[64]25]中的數值產生一些隨機變化從而生成新個體。t=t+1；如果不滿足終止條件繼續(3)。
採用這種方式，我們可以使程式自己學習，從而模擬智慧型。遺傳算法的主體就是對問題編碼，然後通過進化方式進化出優秀（相對於適應度）的種群，編碼方式由具體問題決定，進化方式影響進化範圍和速度。通過這種方式的學習，模型一般都能得到此編碼方式下的最優編碼，從而具有超越人為編碼的性能。有興趣的讀者可以自行深入研究。
語意網路模型
學會了以上算法，但一般只能進行小規模模型的智慧型模擬。下面我再給出一個語意網路模型，用來構建整體的模型，結合上面的算法，就可以作出漂亮的中等規模的智慧型系統。
例4：一個小型的帶時限的語意網路模型。網路由節點及連線節點的線組成，為簡單化，每個節點性質相同。節點：受到刺激後可被激活，激活後又可刺激鄰接節點。激活度由一個刺激度的函式決定。節點有門限，只有刺激度超過此門限時節點才可被激活或抑制。節點有一個受激快取，用來記錄短期內受到的刺激。有一個激活快取，用於控制激活時間段。
門限：GateT（激活）、GateN（抑制）。
受激快取：FMemory記錄受激大小，衰減度，受激時刻。
激活快取：BMemory記錄激活度大小，衰減度，激活時刻。
激活函式：Active 計算激活度，可由節點自定義。
連線節點的線：傳遞刺激並可調節刺激大小。
Wi：權值，表示相應的支持度（>0，越大表示越支持）或抑制度（D ，對應網路模型如下：
此主題相關圖片如下：
圖3
假設情景：A激活，1秒後B激活，2秒後C激活。A激活：D受激 Active(A) * W1 Gate(D)，被激活，記入激活快取。這樣就可以表示短時間內事物受A、B、C事件刺激，將產生D時間。
如果 A^B->D成立, A^B^C->D不成立，D->H，A^B^C^E->D成立。
A發生，Active(A)*WaGateT(D)，D激活 Active(D)*Wd>GataT(H)，H激活。記入D和H的快取。
C發生，Active(C)*Wc + NowActive(FMemory)吃食。
特定獎勵節點：吃食。
隨機動作： 叫、跑、打滾。
那么當小狗肚子餓時，如果沒有食物，它可以選隨機動作，如果它選擇了跑或打滾，沒有食物。如果它選擇了叫，而剛好主人在主人就餵食，那么觸發規則1，觸發獎勵節點。此時小狗肚子餓事件和看見主人事件和叫事件處於激活狀態，這些事件節點之間的聯結將改變，以至於小狗能夠在肚子餓時候沒有食物時候看見主人時候叫。（當然這還需要改進上述系統，只要大家肯動腦，相信沒什麼大問題）。
在這裡，每個節點都是一個抽象的概念，可以由任何模型組成，也就是說它可以由任意模型嵌套組合而成，這樣就可以以最優的嵌套組合（模型本無定式，惟用而化）構成整個智慧型系統，從而模擬智慧型表象。
總結
因為遊戲中智慧型模擬的重點就是建立相應的算法模型，並且想對深入研究遊戲中的人工智慧，就需要不斷實踐，所以在上面的文章中我用了幾乎全部篇幅來講解有關算法，就是希望大家能通過時間深入研究和學習。相信大家通過研究，也可建出漂亮的遊戲智慧型系統。更複雜的人工智慧系統需要建立如下幾個重要部分，環境模型、事物模型、事物與環境的互動接口、（事物與事物互動接口、環境與環境互動接口）、智慧型決策模型、智慧型評估模型，智慧型學習模型。而這裡的每一個部分都牽扯到非常廣的領域，非一時所能敘述清楚，因此就不再細述。
