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完整评论 - 彼得·伯恩（Peter Byrne）
猜测您的邻居在思考纠缠（因此非局部性）是量子信息几乎所有内容的核心。无信号定理可防止我们利用它以比光速更快地传输信息，因此（据称）保留因果关系。所以现在想象n人围成一圈。每个玩家都会收到一些（0或1）以开始。然后，每个玩家都会猜测他们的右边收到了什么邻居，并发出了匹配位。一开始就知道了可能的输入位的分布，但否则，玩家之间没有通信。赢得比赛的速度相当于在一定次数之后拥有最多的正确猜测。清楚地发出了某种形式的信号（其中一个玩家将他或她的位传达给另一个玩家）将使这场比赛变得容易得多。
游戏开发中的生成式人工智能研究：一项调查 - ijrpr
Moon、Hee-Seung 等人的研究 [14] 调查了如何使用生成式人工智能，特别是生成对抗网络 (GAN) 来定制玩家的游戏难度。许多玩家的技能组合和偏好很难通过传统的 DDA（动态难度调整）来适应。为了根据玩家行为分析修改内容和复杂性，这项研究建议使用 GAN。设想一个游戏环境或游戏功能，它会根据您的熟练程度实时调整，从而生成一个让您感兴趣的定制挑战。但这也存在困难。人工智能训练需要大量的玩家数据，而且结果可能是不均衡的游戏玩法或偏离游戏主旨的内容。总的来说，这项研究着眼于如何使用生成式人工智能来定制挑战，让游戏对更广泛的玩家更有趣。
通用 fuzion 规则 - R. Talsorian 游戏
什么是角色扮演游戏？角色扮演游戏让您假装自己是故事中的角色，就像在戏剧中一样。每个玩家都扮演故事中的角色，做出决定并说出角色在沿途发生的情况下会说的话。一名玩家，游戏管理员 (GM) 充当戏剧的作者或导演；他“设置舞台”，告诉玩家他们在哪里，发生了什么，以及故事中的其他角色（称为非玩家角色或 NPC）在说什么和做什么。GM 指导行动，但不控制行动；游戏的结果取决于玩家和 GM。更简单地说，角色扮演就像你小时候玩的“警察和强盗”或“过家家”游戏，只是这次有规则来帮助指导你，情况也更复杂、更有趣。我怎么玩？在 Fuzion 游戏中，一个玩家成为 GM，并决定冒险的背景、要使用的规则、角色的起点以及 Fuzion 规则中提出的所有选择和选项。其他玩家根据 GM 告诉他们的规则准备好他们的角色。GM 可以给你一个角色，让你选择一个已经写好的角色，或者让你创建一个角色。裁判/GM 还做什么？GM 准备一个故事（或使用已在预先出版的冒险书中为他写好的故事），并开始告诉玩家他们的角色看到和听到的内容，并开始询问玩家他们的角色接下来会做什么。当出现结果不明显的情况时（例如您是否击中某人或是否可以撬锁），他还会根据您现在正在阅读的规则判断结果是什么。我如何担任 GM？最好的方法是亲自尝试。通读规则，并通读提供的战役设置。我们还始终包含角色扮演会话的示例和一些有关如何创建良好冒险的提示。最重要的是要成为一名优秀的讲故事者——尝试生动地描述你引导人们经历的世界，并提出问题或情况来挑战你的玩家做到最好。同样重要的是，GM 需要公正地判断游戏规则和游戏对玩家的影响。记住；如果你不有趣，不公平，没有人会想在你的“电影”中担任主角。祝你好运！
对游戏技术中人工智能 (Ai) 的影响
Avadi，印度泰米尔纳德邦钦奈 电子邮件：durwinas114@gmail.com 摘要 - 人工智能 (AI) 的快速发展深刻影响了各个行业，游戏行业也不例外。本文探讨了人工智能在游戏技术中的变革性影响，阐明了它给游戏领域带来的重大变化。本文深入探讨了人工智能带来的增强游戏体验，其中改进的图形、角色动画和物理模拟提升了游戏的沉浸感。由人工智能驱动的程序化内容生成技术引入了动态和广阔的游戏世界，增强了可重玩性并以新颖的方式吸引玩家。此外，人工智能驱动的非玩家角色 (NPC) 和敌人的整合彻底改变了游戏体验，为玩家带来了更具挑战性和反应能力的对手。个性化是受人工智能影响的另一个关键领域，因为算法会分析玩家的行为和偏好，根据个人品味定制游戏，从而提高玩家的参与度和满意度。本文还强调了人工智能对简化游戏测试和质量保证流程的影响，从而提高游戏质量并缩短开发周期。从创新的游戏设计理念到实时决策能力，人工智能在游戏技术中的潜力仍然很大，模糊了虚拟与现实之间的界限，推动游戏行业向令人兴奋和未知的领域发展。关键词：人工智能、游戏技术、影响 简介 人工智能彻底改变了游戏技术，对游戏行业产生了深远的影响。最明显的变化之一是人工智能通过改进的图形、角色动画和物理模拟带来的增强的游戏体验。由 AI 驱动的程序化内容生成技术使开发人员能够创建广阔而动态的游戏世界，从而带来更具可玩性和吸引力的游戏体验。此外，AI 驱动的非玩家角色 (NPC) 和敌人表现出更复杂的行为并适应玩家的动作，为玩家提供更具挑战性和沉浸感的游戏体验。此外，AI 的影响还扩展到通过分析玩家的行为和偏好来个性化玩家的游戏体验，根据个人喜好定制游戏。游戏中集成的自然语言处理允许使用自然语言进行交互式和无缝的玩家互动，进一步丰富沉浸感。AI 在检测作弊方面的作用
通过脑电图诱导的机械臂自主游戏教学...
摘要 — 本文讨论了一个简单的室内游戏，玩家必须将球穿过固定在可变云台平台上的环。这项研究的动机是通过机械臂学习有经验的玩家的游戏动作，以便随后由机器人训练年幼的儿童（受训者）。机器人学习玩家在不同游戏状态下的游戏动作，这些动作由环的云台方向及其相对于玩家的径向距离决定。有经验的玩家/专家的动作由六个参数定义：玩家右臂的三个连接坐标和给定投掷中球的三维速度。这里采用强化学习来调整概率学习自动化的状态动作概率矩阵，该矩阵基于玩家因成功（或失败）将球穿过给定环而获得的奖励（或惩罚）分数。混合脑机接口 (BCI) 用于检测玩家游戏动作中的失败，通过在运动执行后自然唤醒错误相关电位 (ErrP) 信号，由运动想象指示。在运动想象后没有 (存在) ErrP 的情况下，系统认为玩家的尝试是成功 (失败)，从而根据各个游戏实例的成功/失败调整学习自动机中的概率。在状态动作概率矩阵收敛后，将其用于规划，其中选择与自动机中给定状态下最高概率相对应的动作进行执行。机器人可以使用具有收敛概率分数的学习自动机自主地训练儿童游戏。进行的实验证实，当环放置在距离机器人 4 英尺的中等距离时，机器人手臂在运动执行阶段的成功率非常高 (超过 90%)。索引词——脑机接口、强化学习、游戏、事件相关电位、事件相关去同步/同步。
人工智能简介 - FER - UNIZG
3 (C) 考虑一个双人零和游戏。该游戏的每个状态 s PS 都可以紧凑地编码为 111 到 999 之间的一个 3 位自然数。s 的后继状态定义为可以通过将 s 的每个数字递增 1 而获得的所有状态，例如 succ p 235 q “ t 335 , 245 , 236 u 。但是，包含数字 9 的状态是终止状态，因此没有后继状态，例如 succ p 932 q “ H 。在终止状态下，第一个玩家的收益（MAX）等于第一位和第三位数字之间的差，例如 utility p 932 q “ 9 ´ 2 “ 7。第二个玩家的收益（MIN）是第一个玩家收益的负数。游戏采用两种极小极大算法进行，A 1（MAX 玩家）和 A 2（MIN 玩家）。两种算法都提前两步搜索，也就是说，极小极大算法的深度限制设置为 2。但是，这两个算法使用不同的启发式方法。A 1 使用的启发式方法 h 1 返回 s 中的第一位数字，而 A 2 使用的启发式方法 h 2（从该算法的角度定义）返回 s 中的第三位数字。例如，h 1 p236 q = 2 和 h 2 p236 q = 6（计算以 MAX 为根的游戏树中的极小极大值时，必须对 h 2 的值取反）。让初始游戏状态为 s 0 = 175。算法 A 1（MAX 玩家）将迈出第一步。如果两个玩家都采用极小极大策略，游戏将经历什么样的状态序列？
同时行动博弈：离散策略
回想一下第 2 章，如果玩家必须在不知道对手选择做什么的情况下采取行动，则称游戏具有同时行动。如果玩家在完全相同的时间选择行动，则显然如此。如果玩家孤立地选择行动，即使选择是在不同的时间做出的，也不知道其他玩家已经做了什么或将要做什么，游戏也是同时的。（出于这个原因，同时行动游戏具有我们在第 2 章第 2.D 节中定义的不完全信息。）本章重点介绍玩家之间具有这种纯同时互动的游戏。我们考虑各种类型的同时游戏，为这些游戏引入一个称为纳什均衡的解决方案概念，并研究具有一个均衡、多个均衡或根本没有均衡的游戏。许多熟悉的战略情况可以描述为同时行动游戏。电视机、立体声音响或汽车的各种生产商在不知道竞争对手公司对自己产品做什么的情况下就产品设计和功能做出决策。美国选举中的选民同时投出各自的选票；没有选民在做出自己的决定时知道其他人做了什么。足球守门员和对方前锋在罚点球时之间的互动要求两名球员同时做出决定——守门员不能等到球真正被踢出后才决定往哪个方向走，因为那时就太晚了。当同步移动游戏中的玩家选择自己的行动时，她显然不知道其他玩家的选择。她也
策略元素 - 游戏设计
• 这类权衡在带有骰子、纸牌或其他随机机制的棋盘游戏中很常见。• 玩家通常可以选择采取更安全但奖励较少的行动，或者采取冒险但成功时奖励较多而失败时受到惩罚的行动。• 在这些游戏中，通常落后的玩家倾向于冒更多风险以赶上，而领先的玩家则倾向于谨慎行事以保持领先。
博弈论 博弈的解决方案
回答：最大最小和最小最大最优标准基于以下原则：“如果玩家列出所有潜在策略中最坏的结果，那么他将选择与这些最坏结果中最好的结果相对应的策略。最大最小最优标准：最大最小标准涉及选择使可实现的最小收益最大化的替代方案。玩家会查看每个策略或行动方案中最坏的结果，然后从中选择最高的结果。因此，玩家从所有最小利润中选择最大值。因此，最大最小代表最大化你的最小利润。双人游戏中的获胜玩家会采用这种策略。在双人游戏的收益矩阵中，最大最小是行最小值的最大值。最小最大最优标准：最小最大标准涉及选择使可实现的最大收益最小化的替代方案。玩家会查看每个策略或行动方案中最坏的结果，然后从中选择最低的结果。因此，玩家从所有最大损失中选择最小值。因此，minimax 代表最小化你的最大损失。双人游戏中的失败者采用这种策略。在双人游戏的收益矩阵中，Minimax 是最大值列的最小值。4. 什么是鞍点？