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如何使用各种算法解开游戏谜题？如何使游戏AI更加智能、类人化？
内容简介
本书是一本关于游戏和谜题AI的书籍，对AI基础理论、深度学习、强化学习以及使用进化计算的新方法进行了介绍，并通过具体示例进行了详细的解释说明。
此外，本书不仅涵盖算法，还涵盖与AI相关的主题、历史背景和数学主题的诸多内容，其中包含如何让游戏AI表现得像一个人类玩家。
实际上，对游戏AI的研究不单纯是针对游戏，它还有助于解决许多与优化理论和系统工程相关的问题。
通过本书，你将了解：游戏AI的历史和背景。如何使用各种算法解开游戏谜题。游戏AI如何与人类对弈。如何使游戏AI更加智能、类人化。
作者简介
作者伊庭齐志（Hitoshi Iba），工学博士，东京大学大学院情报理工学系研究科电子信息学专业教授，也是Genetic Programming and Evolvable Machines（GPEM）的副主编。他从事人工智能和人工生命的研究，主要研究领域包括进化系统、基因组信息处理、金融工程和复杂系统。
章节目录
版权信息
作者简介
译者简介
译者序
前言
第1章 谜题与游戏AI的过去和现在
1.1 关于AI的预言成真了吗
1.2 游戏AI的历史和背景
1.3 游戏AI是否会剥夺人类的乐趣
1.4 游戏AI的意义
1.5 游戏的深奥程度与“先下手为强”定理
第2章 解谜的AI
2.1 搜索树
2.1.1 树的构造和图形表达
2.1.2 深度优先搜索
2.1.3 宽度优先搜索
2.1.4 A*搜索
2.2 推箱子
2.3 数字连线
2.4 日式华容道
2.5 孔明棋
2.6 尝试用数学知识解决数独问题
第3章 依赖约束的谜题和非单调推理
3.1 纵向搜索与回溯
3.2 数学家弄错的国际象棋谜题
3.3 线条图的解释与错觉画
3.4 ATMS与四色问题
3.5 解开国际象棋谜题
3.5.1 尽可能放置多个棋子
3.5.2 尽可能攻击多个区域
3.6 Knuth的谜题与位棋盘
第4章 会玩游戏的AI
4.1 井字棋与树
4.2 游戏的树搜索
4.3 黑白棋与Fool's mate
4.4 A*马里奥
4.5 蒙特卡罗树搜索
4.6 立体四子棋
4.7 黑白棋的蒙特卡罗算法和NegaScout算法
4.8 如何赢得博弈
4.9 消灭幽灵：AI吃豆人
第5章 学习、进化和游戏AI
5.1 来自AlphaGo的震撼
5.2 DQN和街机游戏
5.3 进化的马里奥
5.4 神经进化
5.5 吃豆人的神经进化
5.6 充满好奇心的马里奥
第6章 游戏AI与类人化
6.1 为什么需要类人化的AI
6.2 通用游戏是什么
6.3 图灵测试和最类人化的AI
6.4 不使用“类人化”函数的类人化游戏AI
6.5 使用“类人化”函数的类人化游戏AI
AI游戏开发和深度学习进阶是2021年由机械工业出版社华章分社出版,作者[日] 伊庭齐志。
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