基于卷积神经网络的《黑暗之魂》游戏AI设计

摘要：

近年来,电子游戏成为受广大年轻人喜爱的娱乐方式,而游戏开发者们也试图将人工智能,机器学习的研究成果应用于游戏产业.具体就体现在游戏人物的行为逻辑、游戏难度曲线自适应等方面.让虚拟角色的行为看起来更加接近于智慧生物.从而为玩家带来更好的代入感和成就感.对于游戏中画面数据的训练,我们使用了对于图像数据效果好的卷积神经网络模型,并改进了数据科学领域广泛应用的AlexNet.从而实现了模型训练效果的高效准确.通过FROM SOFTWARE开发的广受好评的动作角色扮演游戏《黑暗之魂》为例,展示如何利用深度学习技术让角色实现自动化和自适应的攻击与防御,塑造更加接近于人类行为的虚拟角色.

关键词：机器学习;神经网络;游戏;人工智能

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2022-03-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：184-186