记得以前叉包的文写过，认为体感叫“Fire Ball”来玩不适合来着
这贴有种似曾相识的感觉

听上去比较有趣,实际玩的时候不知道会不会变成鸡肋

引用:

原帖由 superjay 于 2009-6-4 21:12 发表


for example?

1 人机交互不等于人工智能（AI）
2 人工智能（AI）是人机交互的终极目的之一
3 依赖脚本就没有什么AI可言，平时说游戏中的AI只是一个代号，不是真正的【智能】，而是事先编写好的。

[ 本帖最后由 耶稣复临 于 2009-6-4 21:46 编辑 ]

lz是女人？真的是女的？真的是tg里的女的？

你根本就没搞懂ai是什么东西吧?

引用:

原帖由 小色 于 2009-6-4 21:32 发表
lz是女人？真的是女的？真的是tg里的女的？

已为人妻

“智能”涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。



脚本是批处理文件的延伸，是一种纯文本保存的程序，一般来说的计算机脚本程序是确定的一系列控制计算机进行运算操作动作的组合，在其中可以实现一定的逻辑分支等。



两码事，以上。

RPG游戏这些年来在[叙事]上所遇到的瓶颈，我认为主要局限在电影化叙事这一条路上。随着快餐化游戏的泛滥，辐射和异域镇魂区这样的文学化叙事RPG更显式微。

我最近玩的游戏中，对叙事方式最感有突破性的是Braid，相信静雯也玩过了。突破在于他的最后一关，令人从内心深处震惊的交互手段来完成叙事企图，这就完全突破了长期以来依赖电影手段叙事的游戏模式。交互行为本身的叙事潜力在Braid的最后一关中给人留下的是强烈的心灵震动，这种成就和水平，就我个人而言，可以和电影语文学媲美。

说到Natal，它所代表的方向，也就是VB，Eyetoy，Wii以来一脉相承的游戏界的一个梦想，将人置于游戏的虚拟环境中实现无缝交互。其问题的价值在于，逐渐剥离人和游戏之间的模拟化，抽象化距离。从这个意义上来说，传统游戏涵盖的范围将不仅是体育运动和棋类游戏，还将包括前Natal时代的所有电子游戏。

回到静雯提到的RPG游戏上来说，我多么想让爱蒙看到我嘴角的那一丝苦笑。当爱蒙可以察觉我嘴角的那一丝苦笑时，角色扮演这个名词将成为历史，因为从这一刻开始，你不再是角色，也没有扮演。

你就是你。

引用:

原帖由 goldenbough 于 2009-6-4 21:41 发表
RPG游戏这些年来在[叙事]上所遇到的瓶颈，我认为主要局限在电影化叙事这一条路上。随着快餐化游戏的泛滥，辐射和异域镇魂区这样的文学化叙事RPG更显式微。

我最近玩的游戏中，对叙事方式最感有突破性的是Braid，相 ...

头像那只兔子看着就发怵

引用:

原帖由 耶稣复临 于 2009-6-4 21:34 发表

已为人妻

那又怎么样

引用:

原帖由 小色 于 2009-6-4 21:44 发表


那又怎么样

侧面回答你是女的。。

我晕，软饭就迷失在自己的狂想之中吧，一觉醒来，发现2020年了

你对智能和脚本的理解都太狭隘了，在游戏中，人工智能应用比比皆是，即时战略游戏中的路径搜索，战旗游戏中的敌方应对方式，等等都算是人工智能，并不一定是说要完全模拟出一个真人来才叫人工智能。
而脚本是很强大的东西，并不是就只是一些判断分支而已。甚至可以做到对核心算法进行修正和升级。

人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面
   知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。   
   常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。   
   问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。
     搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。
     机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。
     知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。

引用:

原帖由 LTFYH 于 2009-6-4 21:54 发表
你对智能和脚本的理解都太狭隘了，在游戏中，人工智能应用比比皆是，即时战略游戏中的路径搜索，战旗游戏中的敌方应对方式，等等都算是人工智能，并不一定是说要完全模拟出一个真人来才叫人工智能。
而脚本是很强大 ...

那我问你，那些脚本游戏中有这玩意么
【机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程】

我对游戏中把那些东西叫AI没意见，但是现在我们既然都看了Natal的演示，所以是站在更高层次上来说问题（会思考，会组织语言，而不是提前编进去的选择题）

[ 本帖最后由 耶稣复临 于 2009-6-4 22:03 编辑 ]