Artificial Intelligence For Computer Games pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:A K Peters Ltd 作者:Funge, John David 出品人: 页数:160 译者: 出版时间:2004-7-29 价格:USD 39.00 装帧:HRD isbn号码:9781568812083 丛书系列:

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具体描述

Learn to make games that are more fun and engaging! Building on fundamental principles of Artificial Intelligence, Funge explains how to create Non-Player Characters (NPCs) with progressively more sophisticated capabilities. Starting with the basic capability of acting in the game world, the book explains how to develop NPCs who can perceive, remember what they perceive, and then continue in the game play to think about the effects of possible actions, and finally learn from their experience. Funge considers the system architecture and explains how to implement potential behaviors (both reactive and deliberate) for intelligent and responsive NPCs allowing for games that are more fun and engaging. Emphasizing enduring design principles, Funge covers the basics of Game AI and provides a clear, easy to read introduction that beginning programmers and game designers will enjoy.

《数字文明的脉络：从图灵测试到量子计算的演进史》第一章：硅基生命的黎明——早期计算与逻辑的奠基本书将带领读者穿越时空，追溯人类对“智能”这一抽象概念进行具象化尝试的漫长历程。我们从远古的计数工具和机械装置开始，逐步深入到20世纪初的数理逻辑革命。核心部分将详细阐述艾伦·图灵的“可计算性”理论如何为现代计算机科学奠定了不可动摇的数学基础。我们不仅会回顾图灵机这一理论模型的精妙设计，还会深入剖析其在哲学层面引发的深刻思考：机器是否能“思考”？随后，我们将聚焦于第一代电子计算机的诞生，如ENIAC和EDSAC。这些庞然大物的出现，标志着计算能力从理论走向实践的巨大飞跃。本章将详尽描绘在晶体管发明之前，真空管技术如何支撑起早期的数值计算，并阐述布尔代数和冯·诺依曼架构如何构建起至今仍在运作的计算机基本范式。我们会细致考察冯·诺依曼对存储程序概念的突破性贡献，并分析这一架构的优势与局限。第二章：符号主义的黄金时代——早期人工智能的宏伟蓝图进入20世纪50年代，达特茅斯会议的召开标志着“人工智能”学科的正式诞生。本章将全面梳理符号主义（Symbolic AI）的兴盛及其核心哲学：智能可以通过操作符号和逻辑规则来模拟。我们将深入探讨早期研究的几个重要分支：逻辑推理系统：重点分析“逻辑理论家”（Logic Theorist）和“通用问题求解器”（GPS）的工作原理。这些系统如何尝试模仿人类的演绎推理过程，并遇到“组合爆炸”的瓶颈。知识表示的挑战：研究语义网络、框架和产生式规则（Production Rules）等早期知识表示方法。我们探讨了如何将复杂世界的常识编码进机器内部，以及这种方法的脆弱性——知识库的构建是何等耗时费力。自然语言处理的萌芽：考察早期机器翻译项目的尝试，如乔姆斯基的句法分析理论如何影响了这一时期的研究方向，以及他们如何面对语言的歧义性和上下文依赖性。本章将以一种批判性的视角，分析符号主义的局限性——当面对不确定性、直觉判断和大规模知识整合时，纯粹的逻辑演绎显得力不从心。第三章：连接主义的复兴与深层网络的崛起在符号主义遭遇瓶颈的“AI寒冬”期间，另一条研究路径——连接主义（Connectionism）——开始悄然积蓄力量。本章聚焦于人工神经网络（ANN）的早期模型，如感知机（Perceptron）及其局限性。随后，我们将详细剖析反向传播算法（Backpropagation）的发明与重新发现，这是连接主义得以复兴的关键技术。本章将以清晰的数学直觉而非复杂的公式堆砌，解释梯度下降如何有效地训练多层网络。进入21世纪，随着计算资源的爆炸性增长和大规模数据集的出现，深度学习（Deep Learning）成为主流。我们将系统地介绍不同类型的深度神经网络结构：卷积神经网络（CNN）：它们如何彻底改变了计算机视觉领域，重点分析卷积层、池化层和特征提取的机制。循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM/GRU）：探讨它们如何处理序列数据，以及它们在语音识别和时间序列预测中的关键作用。本章强调，深度学习的成功并非仅仅是算法的胜利，更是数据、算力和算法优化三者合力的结果。第四章：机器学习的工具箱——从决策树到强化学习的范式转换本章系统地梳理了现代机器学习的核心算法，它们构成了解决实际问题的基石。监督学习的基石：深入讲解支持向量机（SVM）如何通过最大化间隔来寻找最优分类超平面，以及决策树、随机森林和梯度提升机（如XGBoost）如何以易于解释的方式处理复杂的非线性决策边界。无监督学习的应用：探讨聚类算法（K-Means, DBSCAN）在数据探索和模式发现中的作用，以及降维技术（PCA, t-SNE）如何帮助我们理解高维数据结构。强化学习（RL）的革命：这是本书的重点之一。我们将探讨RL的核心概念：智能体、环境、状态、动作和奖励。详细分析马尔可夫决策过程（MDPs）的数学框架，并深入对比Q-Learning、SARSA以及深度强化学习（DQN、A3C）的工作流程，阐释它们如何在复杂动态环境中通过试错学习最优策略。第五章：走向通用智能的边界——前沿研究与伦理考量最后一部分，我们将目光投向当前人工智能研究的最前沿领域，探讨实现更通用、更接近人类水平智能的最新尝试。生成模型与大规模预训练：详细分析Transformer架构的自注意力机制（Self-Attention），以及其如何驱动了当前最先进的大型语言模型（LLMs）的发展。我们将讨论这些模型的涌现能力（Emergent Abilities）及其在知识整合和创造性任务中的潜力。具身智能与机器人学：探讨将AI算法融入物理世界实体——机器人的挑战。这包括传感器融合、实时决策制定和复杂环境下的运动控制。 AI的社会影响与治理：随着AI能力的增强，其带来的社会、经济和哲学挑战日益突出。本章将严肃探讨偏见与公平性（Bias and Fairness）问题，可解释性（XAI）的必要性，以及数据隐私、工作自动化以及超级智能潜在风险的伦理框架构建。本书旨在提供一个宏大而严谨的视角，描绘出从抽象逻辑到复杂神经网络，再到未来通用智能的完整技术图景，而非仅仅聚焦于某一个特定应用领域。它是一部关于人类如何尝试复制自身思维过程的科学史和技术指南。

作者简介

John Funge is a co-founder and leading scientist at a new Silicon Valley based company focusing on AI effects for computer entertainment. John previously worked at Sony Computer Entertainment America's (SCEA) research lab. Before that John was a member of Intel's Microcomputer Research Lab (MRL). He received a B.Sc. in Mathematics from King's College London in 1990, an M.Sc. in Computer Science from Oxford University in 1991, and a Ph.D. in Computer Science from the University of Toronto in 1998. John is the author of numerous technical papers and his first book "AI for Games and Animation: A Cognirive Modeling Approach" is one of the first to take a serious look at AI techniques in the context of computer games and animation. His current research interests include computer games, machine learning, knowledge representation, and new democratic methods.

目录信息

读后感

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用户评价

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拿到《Artificial Intelligence For Computer Games》这本书，我第一时间就迫不及待地翻开，那种感觉就像是收到了一份期待已久的礼物。作为一个在游戏行业摸爬滚打多年的独立开发者，我深知AI在提升游戏品质、降低开发成本方面的重要性。然而，很多时候，技术更新迭代太快，让我常常感到追赶不上。我仔细研究了本书的章节设置，它似乎非常贴近实际开发需求。我尤其关注书中关于“AI的性能优化”和“跨平台AI实现”的部分。在资源有限的独立开发环境中，如何让AI在保证智能性的同时，又能高效运行，不拖累游戏整体性能，是一个至关重要的问题。我期待书中能提供切实可行的解决方案和优化技巧。我设想，这本书会用一种务实的态度来介绍AI技术，重点在于如何将其转化为可行的游戏功能。比如，它可能会详细讲解如何利用AI来自动化一些繁琐的关卡设计任务，或者如何通过AI来生成更具挑战性和趣味性的游戏内容，从而节省开发时间和人力。这对我来说，简直是福音。更吸引我的是，书中似乎还涉及到了关于AI在玩家行为分析和游戏数据挖掘方面的应用。通过对玩家数据的深入分析，我们可以更好地理解玩家的需求，优化游戏平衡性，甚至预测玩家的行为模式，从而为玩家提供更个性化的游戏体验。我希望这本书能够给我一些关于如何利用AI来进行这些分析的方法和工具。我期待这本书能够是一本“实战指南”，里面充满着经过反复验证的解决方案和可以直接借鉴的代码模板。因为对于我这样的开发者来说，时间就是金钱，效率就是生命。我希望这本书能够帮助我快速掌握AI技术的精髓，并将其应用到我的项目中，让我能够创造出更具竞争力、更受玩家喜爱的游戏。这本书，对我来说，就是一份宝贵的开发宝典。

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这本书真的像一本为我量身定做的指南，我至今仍记得第一次在书架上瞥见它时的那种惊喜。作为一个业余游戏制作者，我经常在思考如何让我的NPC（非玩家角色）不再是死板的程序，而是拥有更加生动、可信的行为。过去，我曾尝试过一些简单的AI逻辑，但总觉得不够灵活，不够智能。《Artificial Intelligence For Computer Games》这个名字本身就敲击到了我内心最深处的痛点。我花了相当长的时间来仔细品味书的结构和内容大纲。它似乎循序渐进地引导读者进入AI的殿堂。我尤其看重它对基础概念的阐述，比如状态机、有限自动机这些，我总觉得这些是构建复杂AI行为的基石。我希望它能用简洁明了的语言，甚至是一些生动的比喻，来解释这些看似抽象的概念，让我能够真正理解它们是如何运作的。然后，当我看到书中关于“行为树”和“效用系统”等内容的介绍时，我的心跳都漏了一拍。这些都是我一直听说过但又缺乏系统学习的领域，它们被誉为能够创造出更具动态性和适应性AI的关键技术。我设想书中会提供大量的实例，展示如何运用这些技术来模拟角色的感知、思考和决策过程，比如如何让一个NPC根据环境变化做出不同的反应，或者如何设计一个敌人AI，让它在不同的战斗阶段展现出不同的战术。更让我感兴趣的是，书中可能还涉及了一些关于AI在游戏设计中的伦理考量，或者是关于如何平衡AI的挑战性和玩家的乐趣。一个过于聪明的AI可能会让玩家感到沮丧，而一个过于弱小的AI又会显得无趣。如何在这之间找到一个完美的平衡点，是所有游戏开发者都需要面对的难题，我希望这本书能在这方面给我一些启发。我期待这本书能够成为一本“实用手册”，而不是一本“理论教科书”。我渴望看到书中穿插着具体的代码片段，或者是能让我直接在现有游戏引擎中实现的示例。因为我最需要的，就是能够立刻将学到的知识应用到我自己的项目中，让我的游戏角色活起来。这本书，对我来说，不仅仅是一本书，更是一个通往更智能游戏世界的钥匙。

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作为一名对游戏开发抱有强烈热情，同时又对AI技术充满好奇的玩家和初级开发者，我一直在寻找一本能够将这两者巧妙结合的书籍。当我在书店看到《Artificial Intelligence For Computer Games》时，我的眼睛立刻被它吸引住了。封面设计简洁有力，标题也直指我的核心兴趣点。在翻阅的过程中，我注意到书中列出的章节目录，虽然我还没有深入阅读，但仅仅是目录就让我对这本书的潜在价值充满了期待。从目录的初步浏览来看，这本书似乎涵盖了从基础的AI概念到更高级的游戏AI算法的广泛内容。我特别关注到关于路径寻找、决策制定以及行为树等部分的介绍，这些都是我在开发游戏中经常会遇到的挑战，也正是我渴望深入学习和掌握的领域。我设想这本书会以清晰易懂的方式解释这些复杂的AI技术，并提供实际的游戏开发案例，帮助我理解如何在我的项目中应用这些知识。更令我兴奋的是，我看到了一些关于机器学习在游戏AI中的应用的章节。虽然我对这部分了解不多，但直觉告诉我，这将是未来游戏AI发展的重要方向。我希望这本书能够为我打开一扇通往这个未知领域的大门，让我能够理解机器学习是如何赋能游戏角色的智能，以及如何通过数据驱动的方式来优化游戏体验。我期待这本书能够提供实践性的指导，而不仅仅是理论的堆砌。理想情况下，书中会包含一些代码示例或者伪代码，以便我能够边学边练，将书本上的知识转化为实际的游戏功能。我也会留意书中是否有关于工具和框架的介绍，例如Unity的AI系统或者其他常用的游戏AI库，这将极大地降低我学习和实践的门槛。总之，《Artificial Intelligence For Computer Games》这本书给我留下了深刻的第一印象，充满了潜力。我迫不及待地想要一头扎进书中，去探索游戏AI的奇妙世界，并希望它能够成为我游戏开发之路上的得力助手，帮助我创造出更具智慧、更令人沉浸的游戏体验。

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当我无意中看到《Artificial Intelligence For Computer Games》这本书时，我立刻被它所散发出的前沿气息所吸引。作为一名对游戏叙事和玩家心理研究颇感兴趣的爱好者，我一直在探索如何利用AI技术来丰富游戏的叙事深度和情感连接。这本书的标题，正是我所寻觅的那个方向。我饶有兴趣地浏览了目录，其中关于“AI在角色扮演和情感模拟”的部分，尤其引起了我的注意。我一直认为，游戏角色的情感和动机是推动玩家沉浸式体验的重要因素。我设想这本书会详细阐述如何利用AI技术，来模拟角色的情绪状态、人际关系，甚至是一些细微的行为模式，从而让游戏角色更加真实可信，与玩家建立更深的情感共鸣。我期待书中能够深入探讨如何运用AI来生成动态的故事情节和个性化的游戏体验。想象一下，一个能够根据玩家的选择和行为，实时调整剧情发展，甚至创造出独特分支叙事的AI，那将是多么令人兴奋的事情！我希望这本书能够提供一些关于如何设计这样的AI系统的方法论，以及如何将这些AI元素巧妙地融入到游戏设计中。更令我好奇的是，书中是否会涉及AI在游戏化学习和教育领域的应用。我坚信，游戏作为一种强大的媒介，能够被用来传递知识和培养技能。而AI的加入，无疑能让游戏化的学习过程更加智能化、个性化和高效。我希望这本书能够为我打开这个全新的视角，让我思考如何利用AI来创造出寓教于乐的教育游戏。我希望这本书能够成为一本“启迪之书”，它不仅仅是关于技术，更是关于如何利用技术去创造更富有意义、更具人文关怀的游戏体验。我期待它能引发我更多的思考，激发我更多的创意，让我能够跳出传统的游戏设计框架，去探索AI在游戏领域更广阔的可能性。这本书，对我来说，是开启游戏艺术新篇章的灵感源泉。

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毫不夸张地说，当我在一家新开的书店里翻开《Artificial Intelligence For Computer Games》这本书时，我感觉就像是发现了宝藏。作为一名在游戏开发领域摸爬滚打多年的老兵，我一直致力于提升游戏的智能化水平，但很多时候，面对复杂的AI算法和实现，总会感到力不从心。这本书的出现，恰好填补了我知识体系中的空白。我仔细研究了目录，它展现出的深度和广度让我印象深刻。从基础的搜索算法，如A*寻路，到更复杂的机器学习在游戏中的应用，这本书几乎涵盖了游戏AI领域的方方面面。我尤其对书中关于“规划”和“目标导向行为”的部分产生了浓厚的兴趣。我一直认为，一个真正智能的AI，不仅仅是能够做出反应，更重要的是能够拥有长远的规划和清晰的目标。我设想，这本书会详细解释如何设计和实现这些高级AI系统。比如，如何让游戏中的AI角色能够理解复杂的游戏规则，并根据这些规则制定出最优的行动策略。它也可能探讨如何利用AI来模拟角色的情感和动机，从而让玩家与游戏世界产生更深层次的互动。我期待书中能有关于“博弈论”在游戏AI中的应用，这对于设计具有竞争性和策略性的游戏AI至关重要。此外，我非常欣赏书中可能包含的关于AI在非线性叙事和动态生成内容方面的应用。在当今追求个性化和沉浸式体验的游戏市场，能够利用AI来创造独特的游戏旅程和不断变化的游戏世界，无疑是提升游戏吸引力的关键。我希望书中能够提供一些创新的思路和实用的方法，帮助我打破传统游戏设计的局限。我期望这本书能够是一本“案例集”，里面充满了来自真实游戏的AI设计思路和实现细节。我希望能够从中学习到行业内的最佳实践，并获得宝贵的经验。毕竟，理论知识固然重要，但真正能让我进步的，是那些经过验证、能够落地实现的解决方案。这本书，对我来说，就是一份无价的参考资料。

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