我对A.I真的很感兴趣，但我感到很困惑;我读了这篇文章：
它将复杂的AI算法分解为简单的FSM，但是不应该学习AI，在本文中，从状态到状态的转换是简单的条件，我看不出这个IA应该学习的东西，这个转换是硬编码的，为什么作者称之为AI？
与行为树相同，它基本上是相同的概念，但不同的，自包含的状态集合，例如本文：
http://blog.renatopp.com/2014/09/24/implementing-a-behavior-tree-part-1/
我认为唯一可以学习的是神经网络吗？
之间是神经网络A.I和A.I神经网络，还是不一样？
我认为A.I是＆＃34;类别＆＃34;和神经网络更具体的A.I。
答案 0 :(得分：3)
这是一个语义问题。人们通常称之为＆＃34;游戏AI＆＃34;人工智能与计算机科学领域不同。
来自Wikipedia：
＆＃34;在视频游戏中，人工智能主要用于生成非玩家角色的智能行为（...）但是，术语游戏AI通常用于指代一系列广泛的算法，包括控制理论，机器人技术，计算机图形学和计算机科学的技术。 （......） 由于NPC的游戏AI以环境限制内的智能外观和良好的游戏玩法为中心，其方法与传统的AI非常不同;变通办法和作弊是可以接受的，并且在许多情况下，必须降低计算机能力以使人类玩家具有公平感。例如，这在第一人称射击游戏中是真实的，其中NPC＆＃39;否则完美瞄准将超出人类的技能。＆＃34;
所以，大多数游戏人工智能并不是很聪明，也不需要学习。
顺便说一下，神经网络不是唯一可以学习的人。