※ 引述《ddavid (谎言接线生)》之铭言： : : → lovesnake:其实我不是很喜欢线上游戏，虽然赚得钱很多。 07/12 15:14 : : → lovesnake:但没有办法像单机游戏那般，做好一个封闭而完整的世界 07/12 15:14 : : → lovesnake:好像跟文没关联 XD AI在游戏中的利用像是NPC跟玩家的 07/12 15:15 : : → lovesnake:互动。 一切也只是构想，还没个底。 07/12 15:16 : : → lovesnake:关於赛局理论部分的AI我就比较没兴趣了。像深蓝靠得还是 07/12 15:17 : : → lovesnake:资料库阿 囧" 07/12 15:17 : 其实包括看了第一篇的几个提问以至接下来的回推文，我是有点好奇你具有哪些 : 方面的背景知识（包括游戏面跟资讯科学方面），因为有些部分你好像有点似是而非 : 的误解。 : 比如说Learning。你说想要写单机不想写线上游戏，可是其实你知道Learning往 : 往很需要的Training Data其实是线上游戏比较充足吗？单机游戏的Learning是很没 : 效率，C/P值又低的东西，讲得夸张一点，一个有学习机能的单机游戏可能到玩家全 : 破不玩了都还没能获取足够学到不错程度AI的资讯量。（当然，就算是线上游戏有这 : 样的资讯量，它还是往往不具备那个C/P值让人想去做） : 比如说你讲「私心的论文不想写学界题材」。不过其实你知道其实就算游戏界的 : 论文，看起来八成也长得跟你所谓学界的论文差不了多少吗？就算是你所谓的学界论 : 文，重点还是後续的Implement、实用方式，尤其是Data Mining/Machine Learning : 方面的研究不少其实是方法弄出来，套什麽领域都很简单，因为只要Training Data : 格式处理好塞进去，最多微调一下参数就可以用了。 : 比如说FSM其实并不太Learning，它只是表现一套既定思考方式的架构，如果真 : 的要Learning比较需要像hidden Markov models之类的东西。 谢谢指教!! 我对AI的确没有深入钻研就来问了... 就是我一开始说得没有做足功课就来问 OTZ 抱歉 我目前具备的知识仅有最基本的程设(OOP、演算、资结、软工) 跟图学Plus一堆数学 游戏面的知识只有靠自己常常乱逛国内外游戏设计论坛汲取来的杂乱讯息。 因为时间有点不足，有点急於就义。 学界AI仅有看过简介跟少数几篇论文。 很怕自己如果走错方向，这方向在游戏界已经没甚麽好发展了，却还花很多时间 在钻研AI的部分，会浪费时间。 所以会有一些比较非专业+愚蠢的发言 OTZ 抱歉 私心不想写学界题材的部分是指，不想直接针对现有的学界问题做解决跟论文的部分。 写出来的论文长得一样也是清楚的。都是一堆理论+演算法跟一堆数学。 只是想让别人一看就知道"这就是针对制作游戏时，会碰到的问题在写的论文"。 算是有点反骨，不想直接接上头丢下来的题目。 或许一开始上来就该挑明问题，不该问些似是而非的问题XD 不过从各位前辈的回覆，大概也了解了一些现况。 谢谢各位的指教 :D --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 140.121.198.85 ※ 编辑: lovesnake 来自: 140.121.198.85 (07/13 16:51)