游戏中的AI与游戏可玩性：基于强化学习的游戏AI

作者：禅与计算机程序设计艺术

游戏领域近年来由于人工智能的兴起而得到了极大的关注，其中最具代表性的就是游戏AI（Artificial Intelligence for Game）。AI在游戏中是一个与生俱来的特性，它赋予了游戏不同的灵活性、活跃性和新意。比如在任天堂的超级马里奥或是3D游戏《Minecraft》中就大量采用了AI作为游戏世界的支撑。因此游戏AI研究也越来越火热，国内外相关的论文及期刊也层出不穷。本文从游戏AI研究的需求出发，总结游戏中AI系统面临的挑战，并提出了一套基于强化学习的游戏AI方案。

2.基本概念术语说明

（1）强化学习

强化学习(Reinforcement Learning，RL)是机器学习中的一个领域，可以用于解决决策问题，其目标是通过反馈机制，建立一个长期的预测模型，使得所选择的行为能够获得最大的奖励。RL由两部分组成，即环境（Environment）和智能体（Agent），环境是一个客观存在的世界，智能体则可以执行各种行动，并在环境中进行反馈。RL可以分为模型-策略-评估三个过程，即建模、决策、改进。模型可以学习如何与环境互动；策略则给予智能体在当前状态下应该采取的动作；评估则衡量智能体对不同行为的收益。

（2）博弈论

博弈论（Game Theory）研究的是多人的竞争博弈的理论基础。其最主要的研究方法是描述和分析两个或多个参与者之间可能出现的交互过程，包括双人零和博弈、多人非合作博弈等。博弈论在游戏AI研究中的应用十分广泛，因为在游戏中