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拓展介绍：

近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家，覆盖技术平台、产品应用等多环节，已经形成了比较完备的产业链。

京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性，正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量，各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现，辐射溢出的效应也在持续增强，人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。

但也要看到，在快速发展过程当中，我国人工智能的基础技术，还有较大欠缺，能够真正创造商业价值的还比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛，有数据显示，今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比，也有比较大幅度的下调。

中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱，高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。

人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。以下是我整理的人工智能的期末论文的相关资料，欢迎阅读!

摘要：人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。

关键词：人类智能，人工智能，认知，心理学

人工智能技术无论是在过去，现在还是将来，都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇，随着生物技术的飞速发展，人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”，帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作，解脱人的繁重的脑力劳动，人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是，科学技术是一柄双刃剑，人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能，在未来的某一天，他们会不会取代人类而成为地球的主宰者?人类智能和人工智能，谁才是未来的传奇?

1.你在和谁说话?

“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表，而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么，我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢?人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗?隔着一堵墙，我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类?

1.1. 人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法心理学，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。

1.2. 人工智能技术的发展

几个世纪以来，人类依靠智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是这些不能模仿人类大脑的功能。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。1997年5月，IBM公司研制的深蓝(Deep Blue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现，使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能，而且在速度和准确性上大大超过人脑，它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能，而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。

1.3. 人工智能的研究领域

人工智能是一种外向型的学科，也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维，因此，它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作，他就可以运用到那个领域。

现阶段主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计心理学，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络等等。

2.机器真的可以思考吗?

机器真的可以思考吗?机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正是“思考”这一人类的本质属性，使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工，并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑，在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上，来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点，心理学家和计算机学者进一步合作，通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展，所要求实现的职能愈加复杂，但最基本的方式还是逻辑推理和归纳，这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。

2.1. 人类意识的本质

意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分，是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中，世界是包含意识的世界，万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界，没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在，世界和万物就有了生机和活力。

2.1.1. 意识是与物质相对应的哲学范畴，与物质既相对立又相统一的精神现象。

意识是自然界长期发展的产物，由无机物的反应特性，到低等生物的刺激感应性，再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物，人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用，在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识，又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。

2.1.2. 从意识的起源看，意识是物质世界发展到一定阶段的产物;从意识的本质来看，意识是客观存在在人脑中的反映。

意识是人脑对客观存在的反映：第一，正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映;第二，无论是人的具体感觉还是人的抽象思维，都是人脑对客观事物的反映;第三，无论是人们对现状的感受与认识，还是人们对过去的思考与总结，以至人们对未来的预测，都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在，意识不仅能够正确反映事物的外部现象，而且能够正确反映事物的本质和规律;意识的能动作用还突出表现在，意识能够反作用于客观事物，以正确的思想和理论为指导心理学，通过实践促进客观事物的发展。

2.2. 人类意识与人工智能的关系

认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系：

l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性，而只是把人脑作为一种信息处理的过程，包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程，就构成了人工智能或电脑。

l人工智能可以代替人的某些脑力劳动，甚至可以超过人的部分思维能力，随着现代科学技术的发展，它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力，而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂，都是以客观物质过程为基础的，而不是什么神秘的超物质的东西，人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟，它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性。

l人工智能的产生和发展，深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。

随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。

3. 人工智能的未来

人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学，人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能，诸如皮肤，毛发，骨骼等等，也就是说，人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。

在科学技术日新月异的今天，知识爆炸，科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷，随之而来的成果简直让人瞠目结舌，克隆、基因芯片、转基因等等，人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构，人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学，例如机器人做家务，带孩子，做司机，秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而，人类由于多种“性能”都不如机器人，反而退化成为机器人的奴隶?他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”，挑战人类的统治?很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景，未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源，并最终打败人类，成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。

人工智能的发展，也只能无限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质，是模拟人类的思维过程，是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时，担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能，用于取代正在逐渐消逝的矿物能源，然而当原子能用于军事领域的时候，他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题，人类如何运用自己掌握的技术，才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术，而是我们自己本身。

【参考文献】

1.李建国人工智能与认知心理学[J]. 西南师范大学学报 1986年4月第二期 142-146页

2.郑南宁认知过程的信息处理和新型人工智能系统[J]. 中国基础科学.科学前沿2008年 9-18页

3.蔡自兴，徐光�人工智能及其应用(第三版)[M].北京.清华大学出版社 2004年

4.(美)Sternberg,R.J.认知心理学[M] .北京.中国轻工业出版社 2006年

5.(美)Nils J.Nilsson 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年

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人工智能与机器人研究这本期刊的领域，你可以参考下：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人智能其他学科

1.是指“人工智能”方面的学术论文，发表在某一学术期刊上。2.是指通过某些软件或者应用，搜索某一关键词，自动生成长篇的论文，但论文一般都是不通的。

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人工智能的设计与开发进一步完善了传统AI在DOTA等即时战略游戏中的不足，从玩家的角度出发，设计出针对各个水平层次的人工智能。以下是我精心整理的人工智能实现的论文的相关资料，希望对你有帮助!

DOTA游戏中人工智能的设计与实现

引言

DOTA游戏以及所有的即时战略游戏中，人工智能(AI)是不可或缺的一大工具。新手玩家通过对AI的对战初步了解整个游戏的规则、战斗方式、英雄特性等。在非联网的情况下，AI也是玩家的唯一对手。

传统AI：战斗模式单一，反应速度缓慢，行动指令呆板，无法较好的分析战场形势与战斗情况。水平低，容易被玩家识别出设计好的指令，从而导致轻易击杀，影响游戏的娱乐性。

创新AI：模拟人类思维，有了较高的智商的。新手玩家能够通过与AI的对战，逐渐学会游戏的玩法，提升对游戏的认识，而并不像以前的直接与人类对抗导致被高端玩家蹂躏。

此外，创新型AI不只面向新手玩家，基于AI具有水平高、套路广、懂得随机应变等特点，同时能够使得高水平玩家从与AI的对战也能获得乐趣，进一步提升用户体验。

1.AI算法核心功能

AI的核心功能包括控制中心、巡查系统和指令中心。巡查系统好比AI的眼睛和大脑，AI通过巡查系统来获取游戏数据并且分析这些数据;巡查系统分析的结果传达给指令中心，经过指令中心处理后转化成指令信号传达给控制中心;控制中心将信号转化为AI的具体行为[1]。具体功能如下：

2.AI核心功能实现

2.1巡查系统

设一个角色当前生命值为H、攻击力为A、防御力为D、魔法值为M，四个技能分别为A1、A2、A3、A4且对应的四个技能强度分别为P1、P2、P3、P4、技能的冷却程度为C1、C2、C3、C4。

若对于任意一个技能An得知其剩余冷却时间为Yn、冷却的总时间为Zn，则必然存在线性函数fn使得技能冷却程度Cn为：

Cn=fn(Yn，Zn)，Cn∈[0，1]

计算技能冷却程度在高端游戏局中对技能冷却的掌握程度很大程度上体现了一个玩家游戏水平，当技能冷却程度约为0时代表这个技能刚刚进入冷却时间，对于一些靠技能为主的英雄代表丧失战斗力;当技能冷却程度即将到达1时，英雄即将恢复战斗力且在其等于1时瞬间恢复大量战斗力。而这个恢复的过程往往是出乎意料的。在这个恢复战斗力过程即是考验玩家技术含量的过程，如撤退、普通攻击、走位或衔接其他策略方案等[2]。

则对于任意技能An技能强度Pn与冷却程度Cn和其他参数X的对应关系如下所示：

Pn=fc(Cn，X)

2.2自我学习功能

AI的自我学习使得AI在实际战斗中能够不断地提升自己的水平。为了实现这一块功能，我们一改传统直接给AI编程固定的套路，让AI知道自己有何种技能、属性，并且告诉AI各种行为将会产生的结果，让AI自己计算当前情况下最有效的套路，这样的设计让AI在复杂的实际游戏战斗中能够有出色的表现[3]。

2.3指令中心

指令中心是将信号转化为实际行动的系统功能模块。

比如指令中心接受到控制中心传来的一个“ATTACK”指令，那么指令中心将对英雄下达攻击指令，并反馈给控制中心此次指令的结果，如英雄被击晕了，那么此次指令必将是执行不了的，那么将反馈给控制中心一个被击晕的信号，控制中心立马重新计算应对措施。

2.4控制中心

各个子系统通过控制中心连接成一个完整的AI系统，控制中心接受各个子功能的数据和分析结果，然后向指令中心发布指令。

例如在实际战斗中，一个具有控制技能的高爆发法师，首先他看见他的正前方有一名敌人，通过知己知彼系统，AI得知目标敌人的战斗力比自己低，可以击杀。接着AI开始思考击杀策略，通过自我学习系统，AI计算出了最优方案：先通过走位靠近目标敌人，然后试用控制技能将其制服，在控制技能期间AI对目标敌人进行普通攻击，当控制技能快要结束时AI放出大招将其击杀。知己知彼、自我学习系统计算出的结果传达给控制中心，控制中心对指令中心发布指令，于是AI就行动了起来。

3.结论

人工智能的设计与开发进一步完善了传统AI在DOTA等即时战略游戏中的不足，从玩家的角度出发，设计出针对各个水平层次的人工智能。玩家的需求才是游戏设计的根本，玩家的体验才是游戏设计的目标，保证玩家出色的游戏体验，才能让游戏有更大的市场竞争力。

查找“人工智能”方面的PPT，需要用的检索式（A）。

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D、人工智能 filetype:xls

扩展资料：

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来。

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人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展

经过多年的持续积累，我国在人工智能领域取得重要进展，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域核心关键技术实现重要突破。

语音识别、视觉识别技术世界领先，自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展的能力，中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用，人工智能创新创业日益活跃，一批龙头骨干企业加速成长，在国际上获得广泛关注和认可。

加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。

与此同时，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大。

科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局；人工智能尖端人才远远不能满足需求；适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。

人工智能领域技术能力全面提升为人机协同奠定基础

随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能领域科学与应用的鸿沟正在被突破。

图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术能力快速提升，技术的产业化进程得以开启，人工智能迎来爆发式增长的新高潮。机器在人工智能技术的应用下，在“视觉”“听觉”“触觉”等人体感官的感知能力不断增强。

例如计算机视觉领域中深受关注的Image Net图像识别挑战赛获奖结果表明，2015年，计算机对于图像的识别能力已经超过人类水平，这意味着计算机能够在多种场景下一定程度上替代人类视觉的工作，更高效地完成任务。

同时得益于深度学习算法能力的提升，语音识别、自然语言处理等人工智能算法的不断革新助推计算机视觉产业持续向前。

人工智能技术能力的不断成熟使得机器能够实现越来越人性化的操作。人工智能技术能力的全面提升为人机系统的能力实现奠定了坚实的基础。

你好：

《自然》(Nature)期刊发表的一篇文章，从论文影响力、核心应用、硬件、人才等方面，详细地对中国当前的AI发展现状进行了分析。

2017年，我国制定了《新一代人工智能发展规划》，描绘了未来十几年我国人工智能发展的宏伟蓝图，确立了 “三步走” 目标：

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但是，使用小微智能论文也需要注意一些问题，例如不能完全依赖系统生成的内容，需要自己进行审查和修改。总的来说，小微智能论文是一款非常实用的论文写作工具，可以帮助用户提高写作效率和论文质量。

拓展介绍：

近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家，覆盖技术平台、产品应用等多环节，已经形成了比较完备的产业链。

京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性，正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量，各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现，辐射溢出的效应也在持续增强，人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。

但也要看到，在快速发展过程当中，我国人工智能的基础技术，还有较大欠缺，能够真正创造商业价值的还比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛，有数据显示，今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比，也有比较大幅度的下调。

中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱，高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。

AI人工智能论文发表笔记

人工智能的设计与开发进一步完善了传统AI在DOTA等即时战略游戏中的不足，从玩家的角度出发，设计出针对各个水平层次的人工智能。以下是我精心整理的人工智能实现的论文的相关资料，希望对你有帮助!

DOTA游戏中人工智能的设计与实现

引言

DOTA游戏以及所有的即时战略游戏中，人工智能(AI)是不可或缺的一大工具。新手玩家通过对AI的对战初步了解整个游戏的规则、战斗方式、英雄特性等。在非联网的情况下，AI也是玩家的唯一对手。

传统AI：战斗模式单一，反应速度缓慢，行动指令呆板，无法较好的分析战场形势与战斗情况。水平低，容易被玩家识别出设计好的指令，从而导致轻易击杀，影响游戏的娱乐性。

创新AI：模拟人类思维，有了较高的智商的。新手玩家能够通过与AI的对战，逐渐学会游戏的玩法，提升对游戏的认识，而并不像以前的直接与人类对抗导致被高端玩家蹂躏。

此外，创新型AI不只面向新手玩家，基于AI具有水平高、套路广、懂得随机应变等特点，同时能够使得高水平玩家从与AI的对战也能获得乐趣，进一步提升用户体验。

1.AI算法核心功能

AI的核心功能包括控制中心、巡查系统和指令中心。巡查系统好比AI的眼睛和大脑，AI通过巡查系统来获取游戏数据并且分析这些数据;巡查系统分析的结果传达给指令中心，经过指令中心处理后转化成指令信号传达给控制中心;控制中心将信号转化为AI的具体行为[1]。具体功能如下：

2.AI核心功能实现

2.1巡查系统

设一个角色当前生命值为H、攻击力为A、防御力为D、魔法值为M，四个技能分别为A1、A2、A3、A4且对应的四个技能强度分别为P1、P2、P3、P4、技能的冷却程度为C1、C2、C3、C4。

若对于任意一个技能An得知其剩余冷却时间为Yn、冷却的总时间为Zn，则必然存在线性函数fn使得技能冷却程度Cn为：

Cn=fn(Yn，Zn)，Cn∈[0，1]

计算技能冷却程度在高端游戏局中对技能冷却的掌握程度很大程度上体现了一个玩家游戏水平，当技能冷却程度约为0时代表这个技能刚刚进入冷却时间，对于一些靠技能为主的英雄代表丧失战斗力;当技能冷却程度即将到达1时，英雄即将恢复战斗力且在其等于1时瞬间恢复大量战斗力。而这个恢复的过程往往是出乎意料的。在这个恢复战斗力过程即是考验玩家技术含量的过程，如撤退、普通攻击、走位或衔接其他策略方案等[2]。

则对于任意技能An技能强度Pn与冷却程度Cn和其他参数X的对应关系如下所示：

Pn=fc(Cn，X)

2.2自我学习功能

AI的自我学习使得AI在实际战斗中能够不断地提升自己的水平。为了实现这一块功能，我们一改传统直接给AI编程固定的套路，让AI知道自己有何种技能、属性，并且告诉AI各种行为将会产生的结果，让AI自己计算当前情况下最有效的套路，这样的设计让AI在复杂的实际游戏战斗中能够有出色的表现[3]。

2.3指令中心

指令中心是将信号转化为实际行动的系统功能模块。

比如指令中心接受到控制中心传来的一个“ATTACK”指令，那么指令中心将对英雄下达攻击指令，并反馈给控制中心此次指令的结果，如英雄被击晕了，那么此次指令必将是执行不了的，那么将反馈给控制中心一个被击晕的信号，控制中心立马重新计算应对措施。

2.4控制中心

各个子系统通过控制中心连接成一个完整的AI系统，控制中心接受各个子功能的数据和分析结果，然后向指令中心发布指令。

例如在实际战斗中，一个具有控制技能的高爆发法师，首先他看见他的正前方有一名敌人，通过知己知彼系统，AI得知目标敌人的战斗力比自己低，可以击杀。接着AI开始思考击杀策略，通过自我学习系统，AI计算出了最优方案：先通过走位靠近目标敌人，然后试用控制技能将其制服，在控制技能期间AI对目标敌人进行普通攻击，当控制技能快要结束时AI放出大招将其击杀。知己知彼、自我学习系统计算出的结果传达给控制中心，控制中心对指令中心发布指令，于是AI就行动了起来。

3.结论

人工智能的设计与开发进一步完善了传统AI在DOTA等即时战略游戏中的不足，从玩家的角度出发，设计出针对各个水平层次的人工智能。玩家的需求才是游戏设计的根本，玩家的体验才是游戏设计的目标，保证玩家出色的游戏体验，才能让游戏有更大的市场竞争力。

你期待人工智能时代真正的来临，来改变我们的生活吗？ 关于人工智能，你所能想到什么呢？之前看电视的时候，有关人工智能的一些场景。就比如说，在医院，人工智能结合病人的各种检测数据，来判断病情，判断病人患各种疾病的一个概率，从而帮助医生更准确的能找到病灶部位，以及施展治病方案。       在现实生活中，目前我所看到的人工智能，无非就是某个餐厅减少几个服务人员，有一个机器人，端着菜盘转来转去，也能准确的找到就餐者的餐桌。       之前也了解到各种视频，通过各种文章，关于AI人工智能能给我们这个社会带来哪些变化？比如说自动驾驶，自动驾驶会发生车祸比例大大减少。还比说，人工智能的律师，这种律师可跟人不一样，它所记得的法律法规，比人厉害多了。再比方，人工智能的棋类高手，已经打败了世界冠军好几次。       还有些无人超市，商品就超市内，消费者直接拿走商品，商家会自动在消费者的账户中准确扣费。       现在，人工智能产业正迅速迎来全面发展，从芯片层、基础层、算法层、技术层到行业应用层，创新不断，在金融、安防、医疗、教育、传媒、企业服务等各领域全面开花。     未来呼啸而来，人工智能会给我们的生活带来翻天覆地的变化。本书就是告诉我们，人工智能是如何改变我们的生活，以及未来人工智能时代，我们该如何拥抱变化，面对第三次AI浪潮的机遇与挑战，我们该如何不被时代淘汰？在变革中抓住商机，实现蜕变。     一:当机器有了智慧       AI的核心是什么，人工智能的核心是机器进行理解、推理和学习。人工智能是拥有理解、推理、学习和互动能力的新一代信息系统。这个系统不断积累知识、学习和了解自然语言，与人类进行更加自然的互动。       人工智能距离我们越来越近。每一项科技的发展和进步都像硬币的两面，人类需要善用科技，让人工智能成为人类的朋友。而不是像电影《终结者》里面那样，机器已经失控，人无法掌控了。       要人工智能从行业场景落地上，从行业、技术、数据、人才、法规建设等多维度同步发展，围绕“行业+人工智能”建立自己的发展特色，真正让人工智能成为国家经济的驱动力和国际竞争砝码。   二，AI变革世界       世界在快速发生变化，新的技术变革对商业、社会的影响呈指数级增长，打破了人们过往的认知，也在颠覆企业的商业模式。一切坚固的传统，都烟消云散了。       第一，数据与人工智能具有强互动关系，人工智能革命的无名英雄是数据标注者。       第二，大数据和人工智能是同一价值链中的要素，无论大数据还是小数据，有价值的就是好数据。行业落地重要的是相关数据，而不是大而全的数据。       第三，人工智能的竞争，最终将是数据的竞争。    第四次工业革命已经拉开帷幕。这场革命以人工智能为核心驱动，将数字技术、物理技术、生物技术等学科融合在一起。其中迸发的强大力量，会更深刻地影响人类社会的基本运行方式。         人工智能革命，是思维力量的解放。         万物互联时代来临，物联网的核心同样是数据抓取，收集和传递数据，分析数据的价值，物联网的核心价值是通过大数据分析体现出来的。       物联网与人工智能的力量，不只是在一般意义上提高边际产出，其更大的意义在于数据真正成为一种生产要素，进入了生产函数，致使经济学上的“零边际成本”在更多场景下成为可能。       对未来的资本动向，风险投资注重财务回报，投资方向要聚焦在行业应用和落地上，特别是人工智能新开拓的场景；产业资本要着眼长远，主动拥抱人工智能，增强自身的技术与行业壁垒，适应智能时代的转型需求；国家资本和少数头部的人工智能公司，应多着力于人工智能基础层的构建，加大基础学科建设和人工智能人才培养力度，提升基础科研力量，建立产业集群，让中国的人工智能走得更远。       三:人工智能时代的全球行业变革             云计算改变了一切，它不仅改变了技术发展的频次和趋势，也触发了各行各业商业模式的变革。云计算把所有的技术以最低成本、最敏捷的方式，交付到每一个行业的使用者手上，根本性地撼动了人类社会的科技发展。       物联网和区块链属于体系化、架构型技术，物联网的核心是以遍布四周的传感器捕捉数据，获取数据资源，所谓万物互联，本质是万物的数据互联。区块链可以看成是一个共享的、不可变的分类账，用于记录交易、跟踪资产和建立信任、它的去中心化性质促进信息之间的信任和透明度。       人工智能的发展也正从“电动机”进入“生产线”利用的阶段。人工智能正在与行业应用深度融合，基于数据重新配置生产力和生产关系，找到颠覆性的商业模式，带来巨大的行业变革。       大数据分析和人工智能无疑是这个时代最主要的科技变革之一。数据作为21世纪新的自然资源，蕴藏着巨大的商业价值，企业可以通过数据分析、机器学习等洞察变化，帮助企业决策未来。     云计算、大数据分析、移动、社交、安全、物联网、区块链这些突破性的技术，为产业带来创新或颠覆。       四:企业如何抓紧AI红利     可以预见的是，未来每个企业都会变成数据公司。在人工智能时代，企业家必须重新认识数据的价值，建立清晰的数据战略。大数据时代，机会不局限在平台型的巨头企业，而属于每一个勇敢的革新者。     对于绝大部分企业而言，算法和算力不是壁垒，这些能力会由专业的基础设施运营商提供，企业只要自己拥有数据资源，就可以调用算法和算力服务便捷地使用人工智能，实现产业的智能化发展。       企业可以通过大范围利用自有数据、与外部交易数据、提供数据APl服务三大类方式来进行数据的价值创造。       产品、资产数字化的自有数据创新，企业自有数据往往可以不断积累，形成网络效应，是数据价值创造的首选。自有数据创新的一大方式是增强自有产品的数据生成能力，打造产品数据的创新能力。       整体来看，数据治理的实施有四个层次：第一个层次是从业务战略的高度来思考数据战略。第二个层次是在此基础上建立数据战略和数据安全原则。第三个层次是建立具体的治理原则、治理义务和治理方法。第四个层次是从技术、数据分类、组织管理等方面来保障数据治理的实施。     成功的数据战略应该包含数据资产、数据治理、数据价值创造、人才储备等在内的总体计划，为未来的业务增长奠定基础，提供持续不断的数据动力。       围绕着业务目标与流程，企业需要重构自身的组织架构。在重构时，企业要提出明确的组织目标、组织价值观及组织流程，最终搭建起准确、高效协同的组织结构。         人工智能的实践应该由业务与技术领导人共同评估、共同决策、共同领导。人工智能最终要落地产业，懂行业、了解行业是核心。     人工智能发展的过程中，企业还需要在审核、伦理、监督、风险等方面制定相应策略，建立安全方面的运营机制来保障公司人工智能战略安全落地。       人工智能技术就是未来全球化竞争的顺风车，不管你是否相信，人工智能技术的发展对企业变革速度的影响已经超过我们的估量。五:下一个20年,AI走向何方？       未来人工智能如何发展，取决于当下我们如何行动。在这一波人工智能产业浪潮中，人工智能要想得到好的发展、友善的发展，就绕不开伦理和数据隐私的讨论。只有伦理和数据隐私做好了，人工智能才能发展得更好。好的伦理和隐私保护规则能够促进人工智能的发展，让人工智能成为人类能力的延伸，与人类更好地融合。       人工智能技术是人类能力的延伸，可以放大人的智能水平和行为边界，如果不套上“伦理项圈”，任由人工智能技术肆意发展，那么未来人类可能会遇到一个无法纠正的时刻。       人工智能是一项造福人类的技术，就潜力而言，其社会价值是无法估量的。但如果没有伦理的规范引导，其负面作用会无限放大。比如，造成大规模失业，扩大贫富差距，形成科技寡头统治等，甚至危及人类族群本身。       百度创始人李彦宏曾提出了人工智能伦理的四个原则，包括人工智能的最高原则是安全可控，人工智能的创新愿景是促进人类更平等地获取技术和能力，人工智能的存在价值是教人学习，让人成长，而非超越或替代人，人工智能的终极理想是为人类带来更多自由与可能。         人工智能的伦理原则，往往要事前预警，而非事后处理。凡事预则立，不预则废，伦理的制定需要政府、产业、学术、社会等多方深入讨论，共同提出有洞察力的原则。       个人数据价值时代，个人数据就是一种财产，未来会产生诸如“利息”“分红”这样的资产价值。 第一，创建个性化数据管理工具。 第二，建立数据隐私、数据传输的保护机制。 第三，厘清数据交易产业链中，数据所有者、数据管理者、数据处理者、数据运营者、数据使用者等各方角色与利益分配机制。 第四，打造数据交易的基础设施。其中至少应包括数据交易的实现机制设置、数据价格的发现识别平台及数据产品的快速生成工具。 第五，建立动态的数据定价机制。个人数据是有价值的，要把定价权交给市场。    最后作者告诉我们，我们人要保持清醒，保持自由意志和决策能力，不要产生过多的技术依赖。人工智能要安全、可控，人类自身也要独立、自控，人类的目标才能成为人工智能的目标，人工智能才会是真正的朋友。