ai编程是什么意思，什么是AI编辑器

本文目录一览

1，什么是AI编辑器
2，关于AI编写
3，什么是人工智能百度知道
4，人工智能编程可以做什么方向除了机器人
5，人工智能设计语言是什么

1，什么是AI编辑器

ai是人工智能的意思，应该是编写游戏中的ai角色脚本

电脑行为程序为什么电脑知道出兵升级？为什么3c的时候电脑知道自动出兵？为什么杀怪的时候怪物追击有距离？这都是ai的作用

什么是AI编辑器

2，关于AI编写

1.AI的全称是？人工智能2.以前FC上面的游戏也有AI么？有，比较简3.比如拳皇，AI很神奇，怎么电脑好像能提前知道我要出的招似的？比如打怪的游戏，小妖怪是怎样定位我的，总是能追我而不会自己窝里哄？能给我说下简单的原理么？我不懂，就算是我懂，说了你也不懂，除非你学C++3年4.现在单机游戏有没有能改AI的通用软件呢？网游的AI是不是都保存在游戏的服务器上面呢？没有这个软件，网游的AI是保存在游戏服务器上5.能简单介绍下AI是怎样工作的么？主要是都是一些游戏里的判断，根据各种因素进行对应的操作比如电脑的血不够了，他会自己补血，这是一种简单的AI6.AI是不是都用的一种语言写的呢？是不是得需要学会C++才能学这个呢？ AI指的是智能，不是语言，不管是什么游戏，网页，网游，单机，GBA也好，家用机游戏也好，都是一样的意思7.要是学AI的编写，有没有很好的知识资料呢？买一些游戏AI编程的例子的书8.AI的编写是不是也是一种职业呢？一般像红警啊魔兽啊都是几个人来做的呢，拳皇这样的是不是要比这个少呢？这个就没人知道了。9.AI达到什么效果才算好呢？是不是没有玩家玩过去就是AI的最高境界？ AI就是指电脑的判断力计算方法，上面的都说了，这个你自己应该能理解了请采纳答案，支持我一下。

寻路是有专门的寻路算法的，如dijkstra算法，或者直接用广度优先搜索算法也行。电脑ai其实就是判断形势，然后根据形势来决定做什么，不过一般还要加一点随即因素，要不然就没什么意思了。电脑判断形势也有很多方法，例如可以ai设定一个目标，例如，把自己变强大，也就是说，发现可以”欺负“的对象，就去欺负他，不同的ai有不同的”欺负“的欲望等等，这样可以设计出各个ai各自为战的游戏。如果想要更有挑战性，那就需要做一个简单的逻辑分析和搜索的程序了，例如电脑可以根据玩家和附近npc的情况来计算他做每一种行动的代价，然后选择代价最低的行动来实际执行。但是这个就要求更高了。至于ai用c++写，应该是可以的，不过需要注意的是dll里面函数的调用方式约定，我也记不清楚vb是用pascal还是stdcall还是什么了，反正这个你需要查一查。另外，对于你这种计算量不太大的程序，也完全可以考虑就用vb来写ai。

关于AI编写

3，什么是人工智能百度知道

人工智能计算机科学的一个分支，人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）指的是一门研究和开发使机器能够模拟和执行人类智能活动的科学和技术领域。它涵盖了一系列的技术、方法和应用，旨在使计算机系统能够感知、理解、学习、推理、决策和交互，以完成各种任务。人工智能的目标是使计算机能够模仿人类的认知能力，包括感知、理解、推理、学习和解决问题等。这可以通过多种方式实现，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统和强化学习等技术和方法。人工智能的应用非常广泛，涵盖了诸多领域，如自动驾驶汽车、语音助手、机器翻译、金融风险分析、医疗诊断、智能机器人等。人工智能的发展已经对社会产生了深远的影响，并在许多领域取得了重大的突破和进展。

1、人工智能包括五大核心技术：计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。2、机器学习（MachineLearning）：通过让计算机自动从数据中学习和提取规律，机器学习使计算机具有解决问题和做出预测的能力。3、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。4、工智能（ArtificialIntelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。5、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。

你知道人工智能是个什么概念么— —！！你以为是小孩子过家家呢！它只是有人编程设定的一系列代码而已，会出错那是正常的，所以也就有你所说的“抽风”现象，毕竟一个编程下来或多或少会有点小问题，所以像这种东西是要经常维护和更新的。

什么是人工智能百度知道

4，人工智能编程可以做什么方向除了机器人

机械，作为形容词，是指按照某一固定模式进行运作，同时它也可以作为名词，泛指任何按照固定模式运作的系统。本文的标题有两层意思，一、自我意识实际上是机械的。二、机械系统也可以产生自我意识。自我意识，就特征而言是系统对自身的认知，同时也是区别于外界的认知与应用。在自身与外界的交互作用中，显示出的就是系统的主观能动性。人体本身就是一个系统，一个运作着的系统，以分子、原子的角度来看这个系统，任何一处无不都是机械的。那么这个机械的系统又是如何认知自身的呢？认知本身就包含着区分，是将认知对象区分出其所处环境，所以但凡有认知能力的系统，认知其自身也是很容易实现的，也就是说很容易产生自我意识。认知是抽象词汇，对应的是对各种认知对象的了解（或者说是理解）的过程的概括。了解对象，除了将对象独立出来外，也伴随着符合规律的、正确的运用，至少是在一定适用范围内的正确运用。独立的、按照规律运作的对象，参考时间因素，可以称之为事物。对象可以是客观的，也可以是主观的产物，所以事物也分客观事物与主观事物，。客观世界是一个运动着的世界，其中的任何物质都受到时间与空间规律的约束，我们说客观事物中的“物”指的就是这个物质，可以是单个的，可以是群体的，也可以是任意规模的不同元素构成的组合体，只要是客观世界中真实存在的实物，都属于此列。而事物中的“事”指的是事件，强调的是时间段，可以指一段时间内物质变化的过程，或者没有变化就单指物质所处的一段时空。主观事物中的“物”由于是抽象于客观物质世界，在一定程度上等同于客观对象。此外，主观产物也是由特定的物质结构来表达，所以可以将客观的与主观的同等对待，统称为事物。例如“苹果”这个概念就是主观产物，抽象于客观世界中的苹果，但不特指某一个实物。同时这个概念也是由特定结构的神经网络来表达以及参与运用的。时空是连续的，虽然我们可以人为的划分出一个个事物，但是事物与事物之间以及事物的内部运作都可以再次聚合或分解成为一个个新的事物。一个系统认知一个事物，就是能通过事物的属性、特性等要素以相同或相似的运作方式加以再现。如果整个过程不与其它认知相冲突，那么就等同于认知了对象。那么一个系统或者说一个事物又是如何去认知另一个事物的呢？自然界中，任何事物与事物之间或事物内部都会遵循一个最基本的自然规律，就是因果循环（找不到更合适的词汇了，将就着用吧），任何因的果都可以演变成为其它果的因，形成一条条时间链，或发散或聚合或影响，错综复杂、无处不在的编织着我们的世界。举个例子，取任意一个在宇宙参照系中移动的粒子，它的直线运动轨迹中必定会存在有其它的力场（或者是某一粒子或某一星球散发的等等），从而发生改变。这是一个互为因果的例子，粒子影响力场或者说力场影响了粒子，其结果两者都会发生改变，而且这个改变的结果还会再次作为因去继续影响其它。至于因果的其它例子可以自己想想，这不仅局限于客观世界，主观世界也同样适用，比如说，勤能补拙、兔死狗烹等等，也比如说内政外交，法律法规的制定等等。由于时间的单向连续性，任何一条因果循环链都存在过去、现在与未来，已经过去的因果是不能改变的，能变的只有现在，对链中任何一个环节的改变都相当于有新的因介入（这相当于有其它的因果链参与了进来），并且只能对未来的果产生影响，当前一个事物的结束就意味着未来一个事物的开始，只要时间还在流逝，这个过程就不会停止。在任意因果链中摘取三个相连的事物，按先后发生顺序分别命名为A、B、C。在A演变为C的过程中，B是必然存在且不可能被改变的环节，那么可以说A认知了B，所以才能得到C。前面说过，认知一个事物，就是能通过事物的属性、特性等要素以相同或相似的运作方式加以再现。显然B符合这个条件，因为当要素泛化到全部元素时，B将是唯一的要素**，其次，如果能再次从A开始演变，那么过程与结果也一定是相同的。

5，人工智能设计语言是什么

人工智能语言　　人工智能（AI）语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。　　典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。　　一般来说，人工智能语言应具备如下特点：　　?具有符号处理能力（即非数值处理能力）；　　?适合于结构化程序设计，编程容易；　　?具有递归功能和回溯功能；　　?具有人机交互能力；　　?适合于推理；　　?既有把过程与说明式数据结构混合起来的能力，又有辨别数据、确定控制的模式匹配机制。　　人们可能会问，用人工智能语言解决问题与传统的方法有什么区别呢？　　传统方法通常把问题的全部知识以各种的模型表达在固定程序中，问题的求解完全在程序制导下按着预先安排好的步骤一步一步（逐条）执行。解决问题的思路与冯.诺依曼式计算机结构相吻合。当前大型数据库法、数学模型法、统计方法等都是严格结构化的方法。　　对于人工智能技术要解决的问题，往往无法把全部知识都体现在固定的程序中。通常需要建立一个知识库（包含事实和推理规则），程序根据环境和所给的输入信息以及所要解决的问题来决定自己的行动，所以它是在环境模式的制导下的推理过程。这种方法有极大的灵活性、对话能力、有自我解释能力和学习能力。这种方法对解决一些条件和目标不大明确或不完备，（即不能很好地形式化，不好描述）的非结构化问题比传统方法好，它通常采用启发式、试探法策略来解决问题。　　人工智能程序与传统程序之间的差别　　在处理一些简单问题时，一般传统方法和人工智能用的方法没有什么区别。但在解决复杂问题时，人工智能方法与传统方法有差别。　　(人工智能程序与传统程序的差别)——传统方法：把问题的全部知识以各种的模型表达在固定程序中，问题的求解完全在程序制导下按着预先安排好的步骤一步一步（逐条）执行。这种方法解决严格结构（Well Structured）问题非常有效。如果把这类问题形式化为三元组（x,->,y）,“x”是给定的信息，“->”为求解途径，“y”是目标。传统方法的特点：“x”、“y”是明确的、完备的；“->”有着固定的明确的程式。这个方法之所以有效，主要是因为这个思路与冯.诺依曼式计算机结构相吻合。当前大型数据库法、数学模型法、统计方法等都是严格结构化的方法。　　人工智能方法：人工智能要解决的问题，无法把全部知识都体现在固定的程序中。它要建立一个知识库（包含事实和推理规则），程序根据环境和所给的输入信息以及所要解决的问题来决定自己的行动，所以它是在环境模式的制导下的推理过程。这种方法有极大的灵活性、对话能力、有自我解释能力和学习能力。这种方法对解决一些弱结构（ill structured）问题比传统方法好。弱结构指“x”、“y”不大明确或不完备，即不能很好地形式化，不好描述。“->”用试探法。AI也尚未发展到完全能解决这类问题的全部问题。这类问题是AI研究要解决的问题。随之而来也希望计算机硬件结构也来一个革命，突破冯.诺依曼体系结构。　　人工智能语言的特点　　由于人工智能研究的问题的特点和解决问题的方法的特殊性，为了能方便而有效地建立人工智能系统，需要发展专门的人工智能语言。人工智能语言的特点是什么，亦即人工智能语言应具备的特征是什么？　　一般来说，人工智能语言应具备如下特点：　　1.要有符号处理能力（即非数值处理能力）；　　2.适合于结构化程序设计，编程容易；（要把系统分解成若干易于理解和处理的小单位的能力，从而既能较为容易地改变系统的某一部分，而又不破坏整个系统。）　　3.要有递归功能和回溯功能；　　4.要有人机交互能力；　　5.适合于推理；　　6.要有把过程与说明式数据结构混合起来的能力，又要有辨别数据、确定控制的模式匹配机制。　　函数型语言LISP和逻辑型语言PROLOG都适合作符号处理，都适合于结构化程序设计(LISP提供了函数定义，prolog提供了谓词定义)，都具有递归功能(prolog还具有自动回溯功能)，都具有人机交互能力(prolog还特别适合于推理)，也都具有把过程与说明式数据结构混合起来的能力以及辨别数据、确定控制的模式匹配机制(LISP将程序与数据均表示为表，因此可以把程序作为数据处理，也可将数据当作程序来执行。Prolog用一致的数据结构“项(term)”来构造数据和程序，事实、规则和询问的表现形式都为Horn子句，执行时作统一的操作匹配。LISP的匹配函数、prolog的合一运算自动匹配、自动搜索都具有很强的模式匹配机制。)因此可以说LISP和prolog是两种较为典型的人工智能语言。　　人工智能语言　　在人工智能的研究发展过程中，从一开始就注意到了人工智能语言问题。人工智能发展的初期，人工智能语言就得到了研究和开发。实际上四十多年来有一百来种人工智能语言先后出现过，但很多都被淘汰了。它们大抵有三个来源。第一个来源是计算机科学家们对可计算性理论的研究。例如，LISP语言是为处理人工智能中大量出现符号编程问题而设计的，它的理论基础是符号集上的递归函数论。已经证明，用LISP可以编出符号集上的任何可计算函数。Prolog语言是为处理人工智能中也是大量出现的逻辑推理问题(首先是为解决自然语言理解问题)而设计的。它的理论基础是一阶谓词演算(首先是它子集Horn子句演算)的消解法定理证明，其计算能力等价于LISP。OPS5面对的问题也是逻辑推理。不过PROLOG是向后推理，OPS5是向前推理。OPS5的理论基础是Post的产生式系统，其计算能力也等价于LISP。第二个来源是认知科学的研究成果。人们研究出各种各样的认知模型，并为这些模型设计相应的知识表示语言。例如产生式表示、框架表示、语义网络表示等实际上都有其认知模型作为背景。如上所述的OPS5是产生式表示的语言，SRL、FRL、FEST等是框架语言，概念图和SNetI都是语义网络表示语言。面向对象的程序设计是在SIMULA中的类程和Minsky的框架表示两种思想融合的基础上发展起来的(它适用于计算机软件的所有领域，不只是人工智能)。　　近年来出现了具有人工智能特色面向对象程序设计，称为面向主体(Agent,亦称活体)程序设计。往一个对象中增加更多的智能，使它能根据环境的变化进行推理并规划自己的行为，就得到主体(Agent)。主体概念符合Minsky提出的“意念社会”认知模型，特别适用于分布环境。经典的面向对象程序设计语言是Smalltalk,面向主体的程序设计语言也已经有了一些，如OZ等，但还没被大家公认和普遍采用。也有基于PDP认知模型(Parallel Distributed Processing)的神经网络语言。第三来源是知识工程的实际需要。例如，为了开发各种领域的专家系统而设计的包含不精确推理或不确定推理功能，甚至包含多种不同推理机制的AI语言，例如Loops和TUILI。还有的是看到某一个专家系统做得比较成功，干脆抽去它的领域知识，留下它的表示方法，也成为一种语言，俗称专家系统外壳。例如，抽去医学专家系统MYSIN的领域知识就得到一个外壳语言Emycin。　　在人工智能手册中介绍了七种人工智能语言：　　LISP,PLANNER,CINNIVER,QLISP,POP-2,SAIL,FUZZY。近百种人工智能语言中，只有LISP和后起之秀Prolog是人工智能研究和应用中占重要地位的两种人工智能程序设计语言。虽然国内外对这两种AI语言曾有争议，褒贬不一，但LISP和PROLOG的重要性是都不可否认的。　　谈到LISP和PROLOG两种AI语言的重要性，我们可以从美国AI界的权威学者、麻省理工学院教授P.H.Winston(温斯顿)所说的三段话来体会：　　(1)温斯顿认为，LISP 语言是AI的数学，不仅对AI的机器实现有重要意义，而且是AI理论研究的重要工具。　　(2)“在中世纪，拉丁文和希腊文的知识对所有学者来说，都是必不可少的。只懂一种语言的学者必然是一个残缺不全的学者，他缺乏从两个方面来观察世界所获得的那种理解力。同样地，现代的AI专业人员如果不能同时大致通晓LISP和Prolog，也犹如一个残疾人,因为就广义来说,这两种人工智能的主要语言的知识都是必不可少的。”　　“我一直热衷于Lisp，Lisp是在MIT被制造并且在那儿成长起来的。”　　(3)概括地说,计算机语言的发展正是一个从HOW型低级语言向WHAT型高级语言进化的过程.在HOW型语言中,程序编制者必须详细说明运算是怎样(HOW)一步一步进行的;而在WHAT型语言中,程序编制者只需简单说明要做的事情是什么(WHAT) 。 …现代的LISP语言是这些语言的佼佼者,因为采用Common Lisp格式的Lisp具有非凡的表现力,但是如何做某件事情仍然是有待于Lisp程序编制者来表达的东西.相反,Prolog是一种明显地冲破了HOW型语言陈规的语言, 它鼓励程序编制者去描述情况和问题,而不是那些用来解决问题的详细步骤。”　　由以上论述可以看出LISP语言和Prolog语言对人工智能学科和人工智能学者的重要性。　　一般来说,LISP可以称为人工智能的汇编语言, Prolog是人工智能更高级的语言。

强人工智能又称通用人工智能或完全人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。一个可以称得上强人工智能的程序，大概需要具备以下几方面的能力：存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力。知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力。规划能力。

人工智能程序设计语言,英文AI programming language,包括C语言,Visual Prolog语言,VB等等都是人工智能语言,你想详细了解这方面的,我推荐你买一本由清华大学出版的这本书,看完这书你就可以全方位的了解.

典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。