机器游戏智能：从模拟到现实
从棋类游戏到模拟游戏：机器游戏智能的发展历程
机器游戏智能的发展历程可以追溯到20世纪50年代，当时的研究主要集中在棋类游戏上。例如，IBM的深蓝计算机在1997年击败了世界围棋冠军李世石，展示了机器在棋类游戏中的强大能力。随后，随着技术的不断进步，机器游戏智能逐渐扩展到模拟游戏领域。
模拟游戏《政治机器2024》：体验当总统的快感
《政治机器2024》是一款策略经营游戏，玩家可以自由选择一名候选人或自创角色参加大选。游戏中，玩家需要采取各种政治行动卡，增强自身影响力或破坏对手竞选活动，以获得更多选票。这款游戏展示了机器游戏智能在模拟现实政治竞选中的潜力。
人工智能机器人：挑战人类顶级玩家
近年来，人工智能在游戏领域的应用已经超越了人类顶级玩家。例如，OpenAI和马斯克购买的公司在四年前发布了一种万能算法，通过GAN训练的机器人，不到半年就击败了多位游戏人类顶级玩家。这表明机器游戏智能在竞技游戏领域具有巨大的潜力。
通用对弈游戏：探索机器通用游戏智能
通用对弈游戏（GGP）是致力于提高机器的通用游戏智能的研究领域。GGP玩家在游戏开始时才获得游戏规则，避免了依赖于人类关于特定游戏的经验。GGP研究在游戏表示、搜索算法、状态估值等方面取得了深入探索，并在知识迁移等方面做出了尝试。GGP研究的进展在一定程度上代表了通用人工智能的发展。
MajsoulAI：探索未来麻将世界
《雀魂》是一款在线麻将游戏，其智能助手MajsoulAI可以帮助玩家自动决策，提高游戏体验。这个项目采用了先进的图像识别技术和天凤麻将AI，可以代玩家出牌。MajsoulAI的前端和后端架构是其核心，前端通过majsoulwrapper监听游戏信息，后端与JianYangAI对接，提供深度学习驱动的麻将策略。
领域的人工智能与游戏：创新游戏开发和玩家体验
领域特定人工智能是针对游戏开发这一特定领域的AI技术，它能帮助开发者更好地理解和优化游戏中的元素，从而提高游戏质量和玩家体验。在游戏设计、开发、测试和运营等领域，领域的人工智能都发挥着重要作用。通过创新的方法，如随机生成、机器学习和遗传算法等，领域的人工智能为游戏产业带来了新的发展机遇。