人工智能为游戏带来提升
1提升游戏体验 提高吸引力
游戏中的****NPC
首先，出现和玩家相同水平（甚至超越人类的）的电脑玩家就已经足够吸引人了，尤其是一些游戏中如果可以产生一个和人类更加相似的NPC，无疑可以让玩家更好的沉浸到游戏中。
其次，如今游戏设计者和开发商能使用人工智能技术更好的理解玩家和了解游戏状况，从而方便其提升游戏的体验。在没有数据和AI的时代，设计者和开发商只能依靠经验和直觉来判断游戏的好玩与否，推测玩家是不是得到了正反馈。而通过大数据和数据智能, 设计者和开发商可以更便捷地了解到玩家在游戏中的体验如何，并能够即时地对游戏做出提升，而且在游戏开发的时候，设计者和开发商可以更有自信判断好的方面还有需要改进的方面。
2降低游戏开发成本
需要改进使用人工智能技术也可以减轻游戏开发的成本。比如说，现在GAN和Untiy3D的发展，可以方便快捷地生成众多不同类型的游戏场景，NPC角色和游戏道具等，这无疑减轻了在游戏公司中美术部门的人力成本。而有一些含有关卡的游戏，如果可以自动且随机地生成关卡，将可以既不单调还无穷无尽的玩下去。这相比原来无疑降低的成本还提升了体验。
3****玩家建模为游戏公司带来收益
玩家建模*
“如何理解用户，分析用户，从而改进自己的产品和服务”，在所有领域中都十分的重要，对游戏设计者和开发商也不例外。玩家的行为与游戏中的反馈能推动游戏设计者更好的优化产品设计。对公司运营而言，通过对玩家行为的预测，可以进行用户生命周期的管理。比如说，“预测模型”可以根据玩家历史数据，预测玩家未来的行为，譬如是否会流失、是否能够成长为付费用户等，进而实现针对目标用户进行精细化的干预，以提升游戏活跃和商业化的表现。
人工智能的发展历史： 大事记
“一台会思考的机器”这一构想最早可以追溯到古希腊时期。 而自从电子计算技术问世以来（相对于本文中讨论的某些主题而言），人工智能进化过程中的重要事件和里程碑包括以下内容：
1950：艾伦·图灵发表了论文“计算机械和智能”。图灵因为在二战期间破译纳粹德国的 ENIGMA 码而闻名于世。在这篇论文中，他提出了问题“机器是否可以思考？”并进行回答，推出了图灵测试，用于确定计算机是否能证明具有与人类相同的智能（或相同智能的结果）。 自此之后，人们就图灵测试的价值一直争论不休。
1956：John McCarthy 在达特茅斯学院举办的首届 AI 会议上创造了“人工智能”一词。（McCarthy 继续发明了 Lisp 语言。）同年晚些时候，Allen Newell、J.C.Shaw 和 Herbert Simon 创建了 Logic Theorist，这是有史以来第一个运行的 AI 软件程序。
1967：Frank Rosenblatt 构建了 Mark 1 Perceptron，这是第一台基于神经网络的计算机，它可以通过试错法不断学习。 就在一年后，Marvin Minsky 和 Seymour Papert 出版了一本名为《感知器》的书，这本书既成为神经网络领域的标志性作品，同时至少在一段时间内，成为反对未来神经网络研究项目的论据。
1980 年代：使用反向传播算法训练自己的神经网络在 AI 应用中广泛使用。
1997：IBM 的深蓝计算机在国际象棋比赛（和复赛）中击败国际象棋世界冠军 Garry Kasparov。
2011：IBM Watson 在《危险边缘！》节目中战胜冠军 Ken Jennings 和 Brad Rutter。
2015：百度的 Minwa 超级计算机使用一种称为卷积神经网络的特殊深度神经网络来识别图像并进行分类，其准确率高于一般的人类。
2016：由深度神经网络支持的 DeepMind 的 AlphaGo 程序在五轮比赛中击败了围棋世界冠军 Lee Sodol。 考虑到随着游戏的进行，可能的走法非常之多，这一胜利具有重要意义（仅走了四步之后走法就超过 14.5 万亿种！）。 后来，谷歌以四亿美元的报价收购了 DeepMind。
总结
综上，不论是从游戏角度还是人工智能角度看，两者的结合都带来了许多机遇与挑战，同时两者也在互相影响中不断向前发展，可谓“天作之合”，我们有理由也有信心期待两者在未来的发展中取得更大的突破，为人类带来更多的欢乐。
