人工智能是用來研究、開發，擴展人的智能理論的綜合性科學。人工智能發展到現在從理論到技術也是不斷的成熟，應用的範圍也是越來越廣闊。而現如今人工智能在計算機遊戲當中的應用也是非常的普遍，在遊戲當中它打破了傳統的遊戲模式，使得遊戲玩家更好的得到遊戲當中的體驗。
在遊戲當中應用人工智能技術不僅可以使用戶得到更好的遊戲體驗，而且還大大提升了該遊戲的知名度，進一步改善遊戲的開發過程，改變傳統的遊戲製作技術。
1 人工智能
人工智能近幾年在計算機方面取得成就是有目共睹的，在應用計算機方面主要用它來實現和模仿人的智能行為，使它能夠做到人所能做到的一些事，減輕人們的負擔，人工智能在發展過程中也遇到了許多的阻力，但在這些阻力和困難面前不斷的完善並且得到了充分的發展。人工智能在其他學科方面也是不斷髮揮其用處，例如在研究機器自動推理方面、建模、神經元網絡方面近幾年也是取得了長足的發展。人工智能在其他方面所取得的成就從另一個角度來說它改變了人們的生活習慣，為人們的生活提供了許許多多的便利。可以說人工智能的發展是20世紀以來最偉大的成就之一。
2 人工智能在計算機遊戲當中的應用
電腦遊戲自從誕生以來就受到了廣大遊戲玩家的喜愛，而隨著計算機跟人工智能技術的不斷向前發展，使得遊戲虛擬化越來越逼真，而這些技術的改變給予遊戲玩家的體驗也是前所未有的。人收集整理技術與遊戲的結合無論玩家在遊戲當中屬於哪個級別都可以體驗到現實生活當中所無法體驗到的刺激。玩家在玩遊戲的時候剛開始並不知道他們自己想要玩的是什麼遊戲，而通過人工智能技術應用到遊戲當中後，玩家在看到一個精美的遊戲後，自然而然就會對這個遊戲產生興趣，在即戰力方面也能夠自己判斷。而這些全新的應用正是其他沒有應用人工智能技術所不能比擬的。
3 人工智能系統下計算機遊戲的工作原理
在人工智能系統工作的原理當中記憶存儲是非常重要的，通過記憶存儲可以將一些重要的信息跟數據都收集在裡面。遊戲玩家在玩遊戲的過程當中有時候一些信息是很混亂的，而通過記憶存儲這種方式它可以將一些混亂的信息進行整合，當玩家需要的時候隨時就可以調取出來，給用戶帶來了許多的便利。例如，在遊戲當中通過記憶存儲這種方式計算機就會自動的算出遊戲當中的地方在哪個位置，哪個方向，以及它行走的路線，從而進行綜合的比較給遊戲玩傢俱體的參數，這樣玩家就可以在遊戲當中充分的感受到人工智能最真實的感受。
3 計算機遊戲中的人工智能技術
3.1 作弊手段的運用
在計算機遊戲中作弊是使用比較普遍的一種手段，遊戲玩家通過作弊可以知道對手的信息，以及對方的一些裝備情況，以此來應對其他玩家的攻擊。以前玩家在玩遊戲過程當中由於並不瞭解對手的信息，在遊戲中有時候由於不理解對方給玩家帶來的損失也是非常大的，而通過作弊這個手段則很好的解決了這個問題，幫助玩家應對各種複雜的條件。
3.2 有限狀態機
除了記憶存儲跟作弊這兩個應用之外，有限狀態機的使用也是非常普遍的一個人工智能。首先，它通過建立一個抽象的建模方式，將遊戲當中一些非常複雜的程序進行簡單化處理，將那些存在內部聯繫的進行組合交換，從而構成一條遊戲的主線。有限狀態機的功能也是很多的，例如在：管理遊戲世界、模擬NPC的思維、維護遊戲的一個狀態方面也是表現的很突出。有限狀態機由於它很好理解，而且也非常容易實現它的各個目標，因此在人工智能系統當中得到了充分的應用。
3.3 模糊狀態機
模糊狀態機是計算機遊戲中常見的人工智能，而模糊狀態機又是有限狀態機的一個延伸。模糊狀態機在表達上也是更加的細緻同時也非常的豐富，通過它可以更好的進行推理，相對於有限狀態機來說模糊狀態機可以存儲多個內容為用戶省去了很多麻煩。遊戲玩家在玩遊戲的過程當中可能需要掌握多個對手的信息而模糊狀態機由於他有多個存儲功能，為玩家省去了很多時間，從而得到更好的遊戲體驗。模糊狀態機在遊戲的使用中更多的是幫玩家出謀劃策，計算其他玩家的信息進一步加強了遊戲的娛樂性，給玩家帶來不一樣的遊戲感受。在其他一些競技遊戲當中可以運用模糊狀態機這種形式記錄他人的信息從而使得遊戲更為逼真，可玩性進一步提高。
3.4 人工神經網絡
人工神經網絡是進行信息處理的一個數學模型，不僅具有強大的信息處理能力而且還具備了其他系統所不能擁有的學習識別功能。傳統的技術通常只具備簡單的信息處理功能，而人工神經網絡將其他一些分支部分進行整合結算，不僅節省了大量的時間而且還能夠準確的將雜亂無章的信息識別開來，聯合起來進行結算。在遊戲中有時候會出現一些比較複雜的場面，而玩家並不能很好的辨別出來，而通過人工神經網絡則能進行簡單化處理，改善玩家的遊戲角色，給玩家帶來不一樣的遊戲感受。
3.5 遺傳算法
遺傳算法是一種全新的優化搜索方法，對於那些比較難並且複雜的數據首先進行模擬計算，然後將那些需要研究的對象直接進行計算，大大省去了不必要的時間。玩家在玩遊戲中通常並不能很好的辨別敵方方位，而通過遺傳算法就可以自行搜索出敵方的方位，對自身的裝備進行優化，通過自動學習，使整個遊戲的畫面更加真實。遺傳算法在使用的過程中用的最多的可能是它取代了一些比較傳統的學習算法，遺傳算法將進一步優化人工神經網絡可以說是在其基礎上得到進一步提升。當然在遺傳算法上也有它不足的一面，尤其在數學基礎上有著一定的缺陷，而這些不足的一面我們有理由相信隨著理論研究的不斷深入，最終將會得到完善。
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