随着图形与交互技术的发展,人工智能解决方案成为了游戏科技发展的瓶颈,人们不再只追求更真实更美丽的画面,而是更人性化更聪明的伙伴对手电脑思考问题的过程实际上是一个数值计算的过程,游戏人工智能的实现需要坚实的数学理论人工智能解决方案基于信息增益率Gini准则等问题的浅层机器学习算法SVM,它的求解目标是确定一个二分类超平面,使样本在特征空间上的间隔最大化,其中涉及线性到高维空间的映射KKT最优化算法等风头正劲的深度神经网络,可以在大量数据的基础上拟合一个马尔科夫决策过程,通过一个非常复杂的函数来实现特征学习,最终实现自主决策优化求解等高层次人工智能中数学的普遍性,也从根本上限制了人工智能的发展,它