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以人为本的智能游戏系统模式转变正在逐渐形成。这种嵌入机器学习算法的智能游戏系统将解释玩家动机，帮助设计更加个性化的单人和协作玩家体验，并在各个游戏之间转移和推广学习成果。游戏内和跨平台的多模态用户行为轨迹融合了异构信息和图形结构。这些游戏模态包括文本、音频、视频演示、活动重播、社交网络和心理问卷。通过观察游戏中的行为动作和挖掘异构来源来识别决策模式和策略，可以构建一个更全面的游戏社区表示。万维网上公开的人类先验将启发类人非玩家角色的建模、自适应推荐系统、自动游戏设计、测试和人机协作。我的博士研究目标是挖掘、表现和学习互动娱乐社区异构来源中存在的人类先验，并介绍对单智能体和多智能体互动行为模式进行建模的方法。
以人为本的人工智能将如何促进智能游戏系统的发展
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