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谁知道这是什么游戏？（宝石消除类）
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青苹果, 积分 137, 距离下一级还需 63 积分
前两天在地铁上见一小伙玩儿一款ipad宝石消除类游戏，画面很火爆，感觉还有些RGB的意思，正要问人家是什么游戏，结果到站了，急匆匆的下车了，不知哪位网友知道一二？
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真的就没人知道吗？
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diamond dash
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你说得太好了。。没人知道。。。是不是祖玛的宝藏
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A梦你太销魂了
楼主是祖玛吗
thank you各位大叔大婶大姨大妈大驾光临
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加油！做什么都加油！
是不是 逆转三国 啊
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在app store中搜宝石，挨个看图片
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钻石迷情/宝石迷阵，这个可能性最大，关卡通过的时候画面色彩挺绚丽的。
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Powered by Discuz!　　打通你最喜欢的游戏后，你可能会停下来想道：“多么令人惊叹的游戏啊!我希望自己能够做出与它同样令人惊叹的游戏!”为什么不开始行动呢?但是，我要如何成为游戏设计师?我需要具备哪些技能和素质?游戏设计师究竟在做什么工作?成为游戏设计师之前，需要回答的重要问题很多。我们来讨论第1部分：游戏设计师的任务是什么?
　　职责1：创造体验
　　游戏实际上是种体验，比如体验变成中世纪应用和体验变成士兵等。即便是最基本的游戏，也是由一系列体验组成。以《吃豆人》为例。你体验身为收集者的感觉，在被追逐和成为追逐者的体验间转换(注：这两种体验都很令人兴奋)。玩家之所以感受到乐趣，是因为他正在体验某些自己喜欢的东西，而确保体验的高质量便是你的工作!应当注意的是，你不一定会是提出游戏核心体验的人。如果你提出制作一款泥鳅冒险游戏的想法，而有个技术人员提出的是让玩家扮演巫师的绝妙RPG想法，那么团队很可能会选择后者。那 么，你的任务就是确保玩家能够感觉到自己是个令人害怕且强大神秘的巫师。
　　假设我们正在制作一款玩家扮演超级英雄的游戏。这是个富有吸引力的体验!每个人都想知道成为超级英雄是什么感觉。你的想法吸引了玩家的注意力，但这并不意味着体验已经实现。你起码要满足几个点,设置完善的控制方式,富有挑战性的坏人,暴徒来满足万家的体验.
　　要点在于，你负责创造体验。你要努力让呈现的体验仅可能令玩家相信并感受到，利用机制、时机、故事、可能性、控制 、游戏资产、奖励、惩罚以及些许美术风格、动画和音效手段(注：这部分更像是美术人员和音效设计师的工作)。
　　职责2：表达和交流
　　你有了游戏想法，现在到了该同整个团队分享的时候了!这个层面似乎很简单，只要将想法告诉他们，不是吗?事实上，你还有更多的事情要做。你必须说服团队，这个想法会提 升游戏体验，值得付出时间和精力来执行。我们来分解阐述这句话。
　　“你必须说服团队……”这意味着你需要花时间来准备与团队进行交谈。组织内容、预想问题同时确保所有内容都清晰明了。优秀的游戏设计师应当能够设计自己的表述。
　　“……这个想法会提升游戏体验……”你不是要告诉团队需要去做什么，你要努力让他们能够感受到自己构想出的体验。以Martian Flytrap工作室为例，程序员Bas往往会批判性 地思考我提出的想法。他应当这么做，因为如果这些想法很糟糕，会让他浪费时间和金钱!我必须向他展示想法的背景和使用，这样我们才能在真正的执行上达成一致意见。有时 ，对想法做出的只是叙述层面上的修改。“不，角色不是跳跃，而是使用火箭飞行器”，这也算是对游戏设计的不同观点，但机制保持不变。
　　“付出时间和精力来执行”这个层面较为简单。了解你的团队，探索你的想法执行起来的困难程度。你不是专家，但是你可以有良好的直觉。如果你知道想法执行的成本，就会明 白自己的想法是否值得执行。
　　通常情况下，执行想法可以通过多种方法来实现。你也必须认真听取整个团队的意见!如果你与团队讨论起想法时，他们觉得这个想法很差劲，可能有以下两个原因：要么是你的 表述不够良好，要么是你的想法确实很糟糕。
　　后者的可能性是前者的100倍，尤其当你的合作者是开放且善于倾听的人。记住，你的想法很可能并非如你想象的那样好!它只是游戏开发过程的一部分而已!
　　顺便提下，编写游戏设计文件也是种交流的形式!
　　职责3：测试和修改
　　体验得到团队认同后，你让美术人员和程序员执行游戏想法。但是，游戏开发的完成并不意味着你的工作就此结束。重要的工作才刚刚来临。游戏设计师应当寻找玩家来测试游戏 ，根据他们的反馈对游戏进行修改。这个过程需要大量的工作，会耗费大量的时间。尤其是在开发过程的润色阶段，你需要不断循环测试和修改这个循环。修改的幅度从改变些许参数到完全改变玩家获得体验的方法不等。有 时候，你会回到职责1中的工作，也就是制造体验。在这种情况下，应当称为“重新制造”。而且，应当大胆舍弃无用的内容。对于那些无法修改的内容，我们应当将其取出，然后努力修改剩余内容的问题。不要对内容舍弃感到担忧，这也是开发过程中的重要环节。我们鼓励你尽快和频繁进行游戏测试，这样你就能更早且更容易地修改游戏中的不当内容。
　　寻找合适的人来测试游戏也很重要，邀请测试者也是游戏设计师的工作。你必须了解测试者、了解游戏体验且了解你的游戏。有时在同一个人身上多次测试游戏比较好，有时用新 对象来测试游戏比较好。
　　优秀谈论者/写作者
　　显然若你想要进行广泛交流，首先要有沟通技能。你需要同其他设计师、程序员、美工、商业人士、发行商，有时甚至是自己的目标用户进行沟通。假设你需要开个小组会议，在会上向团队成员介绍某个游戏机制。若你的讲话缺乏热情，索然无味，那么成员多半会转移注意力。他们会曲解你的看法，或者甚至会觉得你的内容枯燥乏味，因为你的讲话很沉闷。若你的表达含糊不清，那么听者将一头雾水，会曲解内容。和团队成员沟通要像撰写游戏设计文稿一样，确保内容简洁明了。若读者能够准确把握内容，那么整个试验过程就 会缩短很多。
　　能够用话语打动他人对游戏设计师来说是项很重要的技能。你是唯一能够向团队成员解释执行内容的人员。所以你得确保这项工作顺利完成。若游戏构思没有得到合理的执行，那么原因应该是内容有欠妥当，而不应是你的表达令人丧失兴趣。同样，若游戏构思执行有误，那么你的表达工作就做得不到位。
　　一个额外加分点是，进行良好的沟通和创造出优秀的作品存在很多共同之处。如果你能够通过语言打动人，那么你多半也能够通过游戏吸引他人眼球。
　　创造性
　　当然你还得富有创造性。你要设计的是富有趣味的新体验。创作出高质量的新体验就是创造性的定义所在。这就是全部内容?
　　不是的。大家通常会说：“我有个很棒的游戏构思或机制设想!”这似乎就是体现创造性的地方。虽然创造新游戏构思是创造性的有效运用，但这是鲜少出现的情况。下面就来看看创造性的运用过程：
　　* 创造机制和构思：假设你想要创造的是款超级英雄游戏。关于超级英雄应如何在游戏中前进，及如何将boss战斗变得精彩非凡，你有很棒的想法。这非常不错。有效运用创造性 ，这是个有趣的过程，遗憾的是，这只是游戏设计过程的一部分。
　　* 提出问题：这听起来有点可笑，但你越擅于就游戏机制和构思提出问题，你的构思和机制就会越完善。这是利用创造性形成新视角，发现新问题。和糟糕设计师的沟通通常呈现 如下模式：
　　—游戏设计师：我有个很棒的构思X!
　　—你：听起来很酷!但玩家会如何操作Y内容!
　　—游戏设计师：呃……我还没想过这种情况……
　　而和优秀设计师的沟通则会以此收尾：
　　—游戏设计师：我也想过这个问题，玩家只需要进行Z操作!
　　转变视角是游戏设计的重要组成部分，这促使富有创造性的人员能够提出新看法，基于这个角度发现问题。你的原始机制定存在不足，我们需要反复地去粗取精，方能呈现出优秀 的设计。运用创造性思维发现设计新视角及新问题能够有效提高你的“蒸馏”速度，进而让你能够进行更多次的迭代操作。根据循环规律，更频繁的迭代过程意味着我们将得到更 杰出的产品。
　　* 创造合理的解决方案：既然你已通过自己的创造性发现新问题，我们是时候该运用创造性想出合理的解决方案。我所指的合理解决方案是指不会提高游戏复杂性的方案。你的游 戏可以很复杂，但应该是因为游戏原本就以复杂性作为设计目标，而不应是：“这里存在某个问题，我们唯一的解决方案就是添加更多规则，应对此异常情况。”这听起来很简单，但要找到不会带来更多奇怪异常问题的解决方案要比表面上看起来困难很多。若你能够创作出不受视角变更影响，同时又不会显得特别臃肿的设计，那么你就将创造性技能发挥 得很好。这是相当于程序员“整齐编码”的游戏设计。
　　所以设计师要保持富有创造性，但不要忘记在想出构思后充分发挥创造性。
　　换位思考
　　我们又不是要安慰他人，为什么设计师需要比其他人更懂得移情，换位思考?
　　当若仔细进行思考，你就会发现这合情合理。下面就来看看字典中“移情”的定义：
　　能够理解及通过想象深入他人的情感
　　当玩家在体验游戏时，他们接触的是能够赋予其某种情感的内容。例如，变成超级英雄的强大感觉，扮演邪恶霸主的孽待乐趣。有什么比进入玩家角色状态更能够深入把握玩家的 体验内容?若你在游戏测试过程中发现玩家没有享受其中，那你就得探究原则所在。若你能够走出自我，将自己同角色融为一体，作用将非常显著。
　　我们会通过很多方式“训练”移情技能。首先，他们进行提问和倾听，进行仔细倾听。若玩家在游戏的跳跃过程中受挫，那么他会说：“此跳跃内容糟透了”这和“我似乎无法顺 利完成此跳跃操作”截然不同。你也许会认为，二者都代表跳跃机制不够顺畅。但在第一种情况中，玩家责备的是游戏。而第二种情况中，玩家责备的是自己。若玩家觉得跳跃内 容糟透了，那么他就会形成和目标体验相抵触的消极游戏过程。但在第二种情况下，游戏不见得就是个糟糕体验，因为玩家觉得自己处在控制地位。有些游戏采用逐步提高玩家操 作水平的模式，即便控制装置处于一流水平(注：设计师要仔细倾听玩家的意见，识破他们的语言).
　　理解他人情感的另一方式是，查看他/她的肢体语言、面部表情、姿势及注意力：这些都能够表现出连玩家自己都没有察觉到的动机和情感。游戏设计师常常会记录游戏测试过程， 以便随后投入更多时间仔细分析玩家的肢体语言。理解及进入玩家的游戏体验中对设计师来说是项非常重要的技能。
　　就此来看，移情技能似乎主要用于测试目的，但在我看来，它可以运用至游戏设计过程的各个方面：
　　* 体验塑造过程：还记得前面提到的，运用自己的创造性探索新视角?移情技能能够帮你感受这些新视角。从根本上说，你是在同另一个自己形成共鸣，试着体会不属于自己的情 感。
　　* 沟通：移情是沟通的核心。理解他人的观点及动机对于进行有效沟通至关重要。同样，若你能够进行仔细倾听，同团队成员形成共鸣，你们你将发现自己从未遇过的新视角、新 问题及新解决方案。倾听团队成员的看法与同他们进行沟通一样重要。
　　* 测试&调节：和上面谈到的内容类似。
　　无法感受他人游戏动机及体验情绪的设计师将很难创造出吸引玩家眼球的内容。设计师所需要的品质很多，但我觉得上述3点尤其重要。
　　游戏知识
　　你知道这一行的前辈常说的一句话是什么吗——游戏开发与玩游戏一点关系都没有!但是这却是最大的谎言啊!这是你的对手们为了防止你这名优秀的游戏玩家超越他们而使用的手段。那么真相到底是什么呢?是否制作游戏与玩游戏具有深刻的联系?如果你曾经尝试过各种不同的游戏，你便会发现游戏中存在各种不同的机制。这时你便会好奇游戏是如何运作的?为何有些游戏具有乐趣，有些游戏却很无趣?游戏的主题是什么?其它游戏内容是如何支持这一主题?还有哪些内容需要提高?如果你喜欢玩那些时间段较长的游戏，如 大型多人在线角色扮演游戏或竞技游戏，你就需要学会保持游戏的平衡。尝试各种游戏并学会分析它们能够帮助你更好地解决自己在游戏中所遇到的问题。如果你正在制作一款与 现有游戏类似的游戏，你便可以有效地避开现有游戏所遇到过的陷阱;如果你现在所面临的问题已经被其它游戏所解决了，你就无需自己再趟一次浑水了。只要你能够重视别人的进步，你自己定能够获得更加快速且稳步的进步。
　　你需要记住，你为自己的游戏定位的体验可能与你玩过的游戏体验不同，所以不要只是出于喜欢而盲目地复制那些你不需要的内容，更不要复制别人的经验!就好比《魔兽世界》 吧，这是一款极具名气的游戏，其开发者拥有游戏开发经验并且也享有优越的开发时机(如果他们遗漏了其中一点优势，特别是名声，那就真的只能说明他们拥有绝对强大的商招 )。你需要好好分解任何一款你所玩过的游戏，修改并使用游戏中的解决方法使之适合自己的游戏。每个人都在这么做(注：就像现在大家都在使用方向键机制一样)，你 又何必“拘谨”。
　　数学和计算机科学
　　你是否希望得到团队中的开发者的青睐?那就努力学习数学和计算机科学吧!数学将帮助你更好应对游戏开发中的众多难题，因为大多数游戏都需要牵扯到经济，而经济中的某些 内容又是以数学形式呈现出来。角色扮演游戏和策略游戏最为明显。任何游戏都拥有自己的均衡点以及特定的数学模式，它们的开发团队也知道如何基于这些内容去加速自己的开 发过程。除此之外，机会也是不容忽视的一点，它是游戏中一大基本内容。机会就像是一种纯粹的数学魔法，正因为我们喜欢魔法，所以我们便选择使用它。掌握了数学的基本原 理你便能够快速且轻松地创造出平衡的游戏。数学原理同样也能够有效地帮助你进行编程。
　　了解如何编写脚本和程序对于设计师来说很有帮助。这样你便能够较容易地修改任何内容，并进一步明确游戏中的任何发展潜能。同时，这也能够缓解程序员的压力避免他们花费 更多时间去解释事情的发展，并让你不会觉得自己像个傻瓜似的。同时你也需要记得，清楚自己团队的工作事项能够帮助你更好地进行定位与讨论。就像你需要知晓团队中的开发 者在做些什么，如此才能够加速你的修改过程并推动你们之间进行更好的交流——这是游戏设计师工作中最重要的两大内容。
　　数学和计算机科学是这个列表中最不重要的一点内容。所以你大可不必因为自己糟糕的数学而沮丧。而我之所以提及这一点是因为：如果你知道如何编写脚本或程序，你就不能以 “啊，但是我不知道如何编写计算机程序”为自己找借口了。这是任何有抱负的游戏开发者最不能容忍的一点。
　　1万个小时
　　你也许知道这是Malcolm Gladwell所提出的理论(注：即1万小时成功理论)：花费1万小时去实践某件事，你便能够成为这个领域的专家。我并不想在此详细讨论这一理论 ，只是想证明，它完全适用于游戏设计。游戏设计是一个广泛的领域，伴随着人们所创造或经历过的体验而不断发展;并且人们需要在此面对各种观点，问题以及人员。所以不存 在任何能够帮助你“半路出家”的理论。我知道，“实践”并不属于一种技能，但是游戏设计又太过广泛，所以仅依靠3种技能还不足以帮助你征服这一领域。
　　所以你需要继续创造游戏!创造更多游戏。创造各种不同类型的游戏。如果你不知道如何创造游戏图像或编写程序，你就需要先学会这些基本技能或先尝试着制作一款桌面/纸牌游 戏。你将能快速了解到机制样式，设计陷阱，以及各种你需要与之交流的人。除此之外你也能够学习到那些对你所选择的游戏类型有帮助的技能(也许是生物学或历史等知识); 并且你将更加明确哪些技能能够真正推动自己游戏设计的不断进步。
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日，又是人工智能历史上的一个大日子。这天著名国际科技期刊《自然》杂志的封面论文《通过深度神经网络和搜索树精通围棋》如一石激起千层浪，同时在计算机界和围棋界掀起轩然大波： Google DeepMind开发的人工智能程序AlphaGo（顺带一提，围棋是英文就是&Go&，从日语翻译过来的）以5:0吊打了欧洲围棋冠军樊麾。虽然说欧洲作为围棋荒漠，其冠军也不过是职业二段，而且事后中国棋院的职业选手也认为：主要是樊麾久疏战阵下得不好、AlphaGo的实际水平大概相当于职业入门的水平。但这围棋AI的恐怖之处在于，哪怕不升级算法，也能在不断的对弈中提升实力，遇强愈强。类似于人&&或者说更类似于玩家们很熟悉的虫族：吞噬，进化。即便人类当前还有抵抗之力，围棋AI从人类身上碾过，不过是时间问题而已。
那么，为什么在围棋上计算机战胜人类会引起这么大的轰动？这项成果又能用到哪些方面？
人类智慧的皇冠
让我们回到19年前，日，随着手持长枪短炮的记者们的一阵骚动，IBM公司研发的超级国际象棋电脑&深蓝&在连续三盘和棋后，终于在第六局取胜，以总分3.5:2.5战胜了当时在国际象棋领域独孤求败的卡斯帕罗夫，宣告计算机在国际象棋项目上完成对人类的超越。
计算机的崭露头角在当年轰动一时，也引起不少人对于AI取代人类的恐慌，甚至在随后的几年衍生出了大批电影和文学作品。尽管在深蓝与卡斯帕罗夫之战后一段时间内还有人类战胜或者打平电脑的事例，但随着计算机性能的快速提升，终于在2006年之后，便再也没有人下得过电脑了。自此，人类在棋类游戏中的堡垒，仅剩围棋一座。
为什么是围棋而不是象棋，也不是陆战棋？围棋到底有何特别之处？
一点是围棋有着极为丰富的下法，随着中国古代围棋在四个角星位放四个棋子限制局面的&座子制&被废除，今日围棋19&19的棋盘上没有任何的限制，不似象棋有着规定的排兵布阵，棋子也不需受到只能在某个特定的方向走特定的步数之类的限制，只要你喜欢（以及对手配合），甚至用棋子拼几个字母打广告照样在规则准许范围之内。
极为自由的下法带来的是恐怖的局面可能性：只从明面上看，就有3的361次方种下法，远超宇宙的原子总数，再加上打劫和提子等技巧，围棋的局面走势可以用&无限&来形容，因此围棋素有&千古无同局&的美誉，这也就让&算出所有的局势并挑选最佳路线&的计算机下棋方式在围棋面前一筹莫展。
当然，电脑下棋也往往不会将所有可能的路径列出来再挑选，这样太浪费机能和时间了。一般会用算法排除掉明显没用的路线，在剩下的可能性中选择最佳方式走棋。这里就体现出围棋的另一个精巧之处：一般的棋类只要干掉对方的国王/将军/司令之类，因而可以轻松排除掉无用的路线，围棋却没有明确的目标和结构，一子之差就能让盘面上的局势天翻地覆：每一步棋都可能是有用的，导致不仅每一步棋都有着数百种下法，而且还无法排除，计算机也就迟迟不能攻占这人类智慧的最后堡垒。
但是，既然人可以下好围棋，也就证明，围棋虽然没什么易于直接总结的规则，但冥冥之中还是有规律可循，只是不容易总结而已。于是研究人员就想到，只要让计算机也学会人类的思考方式，照样可以下得好。DeepMind 的研究人员就祭出了&深度学习&技术，即是让计算机用人类的方式来下棋，在不断下棋中评估局面，抛弃那些送子的自杀式下法，同时估计在未来20步中下在哪里取得优势的概率更高，每局下来都可以积累更多的经验，从而让自身的概率估计更为精准。
在经过无数高手棋局的训练和自己跟自己对弈500万局之后，AlphaGo 的实力就达到了职业水准，而且还可以进一步提高。
今日的智能
啊，好像是扯得有点远了，我也不是来播报新闻的，既然是游戏网站，那接下来就该说一下这项技术除了用来下围棋以外，还能跟游戏扯上什么关系。
要理解这点，我们就首先要知道现在我们玩的游戏里的AI是什么机制，这样我们才能知道深度神经网络能让AI发生什么改变。今天我们玩的电子游戏，无论是星际2、War3、老滚4、文明5，不管游戏方式再千奇百怪，其AI用的都是同一套行为逻辑&&&有限状态机&。
听起来很高大上的样子，不过实际上我们也用不着深入剖析，简单而言，就是让游戏AI对于一定的情况选择一种应对方式。比方说，LOL和Dota的电脑AI会设置为，当其血量低于玩家一套技能伤害时就会自动往后退或者回城，FIFA的AI会自动传球给当前状况下得分成功率最大的球员。如果说一场游戏里可能出现的所有状况就是一张试卷的题库，那么有限状态机就是参考答案库，一旦出现某种&题型&，就挑选出相应的&答案&。虽然实际情况复杂得多，要用上很多层的状态机环环相扣，不过究其本质，都是这个机制。
这套机制的确实用又好用，以至于电子游戏业界数十年如一日地坚持使用，一路欣欣向荣，在这套原理的基础上发展出更多更好更复杂的AI。然而，盛世之下也潜伏着危机，有限状态机始终有几个与生俱来的缺陷并限制了游戏内容的发展。
前面提到，如今的游戏内容跟AI策略就是题库与答案的关系，那么这里就有几个问题：要是题库太大呢？要是答案有错漏呢？都是标准答案的AI怎样才能看起来像真实玩家？
事实上&题库&确实是在不断地扩大。机能的提升、玩家对游戏要求的提高、沙盒游戏的盛行等原因都使游戏世界渐趋宏大，可以与玩家互动的环境与角色数量都在大幅上升，这就导致交互内容、也就是游戏中可能出现的情况越来越多。为了应对更为复杂的游戏环境，游戏AI的制作者必须事无巨细地将任何时间任何情况任何人物所做的任何事情都写入&题库&，并且让AI对这里的所有情况都作出回应，这就致使哪怕是优化得再好的AI，其程序代码也是长得令人头晕目眩，编写和维护的难度极高，开发成本上涨的同时花样繁多的bug也是接踵而至，而复杂的构成使得为游戏AI查缺补漏的周期甚至可能长达数月，对很多游戏而言，几个月便意味着生命周期已步入尾声了，任何的改善都是为时已晚（别看了，育碧，说的就是你）。
任何复杂的AI程序设计，都不足以概括所有的情况，对RPG游戏而言，能维持好剧情里出现的角色不出问题就很好了，路人也就是路过打个招呼的级别，于是在当今的&沙盒游戏&中，大部分的路人完全不像是活物，不过是在街上游荡的空壳，是充实背景的材料。
再说到&答案库&的错漏，就不得不提及下面这位：
《文明》系列玩家们都不会对核弹狂魔甘地这个梗感到陌生：《文明》的AI行为倾向是简单地用1-12的数值来代表的，在初代《文明》中，在现实世界一直提倡&非暴力&的甘地的&侵略指数&被设定为最低的1，几乎不会对别的国家发动战争。然而在游戏中采用&民主政体&后&侵略指数&会下降2点，对别的领导人来说没什么问题，只是甘地本来就是1，再下降2点后就变成了-1，数据溢出导致侵略指数变为了数值设置的上限255，圣雄甘地一跃变为战争狂人大炸逼。这反差莫名地产生了喜剧效果，于是开发组为了致敬这一事件，在后来的文明系列中也照样将甘地塑造为一个核弹狂。这虽然是一个个例，却也折射出由简单数值控制的AI很可能会因为小疏忽导致严重的问题。
明日的曙光
如果说别的问题都可以通过投入更多的人力物力还是可以在很大程度上解决的话，那也还有个悬而未决的问题：游戏AI实在是太不像人了。用回前面的比喻，AI解决问题的方式就像是在试卷上每题都用标准答案写就，哪怕有问题也类似于其他每题都全对却有一题直接空白，这很明显不是人类的手笔。AI只能简单地应对状况，要是情况超出设计者的设计，就会莫名其妙地犯蠢：在围棋中是下出一步瞎棋白白送子、在体育游戏中是队友突然挡在玩家的去路上、在MOBA游戏中则是一味遵循逃跑的指令而忽视半途杀出的玩家，这些都是很影响玩家体验的情况。传统AI设计得再好，也模仿不出人类的感情（此处应有BGM：画着你，画不出你的骨骼&&）。
有没有可能让AI表现得更像人呢？本文开头说到的围棋程序正是解决这一困境的曙光：AI用人类的方式来学习，从而表现自然更接近人类，其结果同样是相当成功的。可以看看中国围棋等级分排名第一的柯洁对于AlphaGo与樊麾棋局的评价：
&这五盘棋我也仔细地看了一眼，但我没看名字，不知道谁执黑谁执白，完全看不出谁是AI。感觉就像是一个真正的人类下的棋一样。该弃的地方也会弃，该退出的地方也会退出，非常均衡的一个棋风，真是看不出来出自程序之手。因为之前的ZEN那样的程序，经常会莫名其妙的抽风，突然跑到一个无关紧要的地方下棋。它这个不会。它知道哪个地方重要，会在重要的地方下棋，不会突然短路。这一点是非常厉害的。&
既然这种方法能让AI表现如同人类，那有没有可能把这种方式移植到游戏上来呢？答案是：有，而且已经有人试过了。无独有偶，进行这次尝试的不是别人，正是开发AlphaGo的DeepMind公司。
这帮人没有用以往的AI开发方式玩简单的雅达利游戏，而是让他们的AI通过神经网络，跟人类一样&阅读&屏幕上的像素，然后用游戏自带的奖励向AI反馈，简而言之，就是跟人类玩游戏是完全相同的模式。在一段时间的学习之后，他们的AI在7个游戏中有6个取得了比过往的AI更好的成绩。最为惊人的是，玩这7个游戏的是同一个AI，丝毫未改，真的就像是创造出了一个&人&。
受此启发，2014年一名斯坦福大学的博士，也开发出了一个类似的《星际争霸2》AI：它通过接收渲染器正在渲染的数据来分辨单位和建筑等信息，例如渲染器调用了战巡舰的材质，这个AI也就得知那个位置的是个战巡舰，也就是说，这个AI能看到的信息跟人眼看到的信息是完全一致的。
在以&人类的方式&玩游戏的前提下，这款AI做到可以战胜疯狂以下难度的电脑AI的程度，虽然只取得了初步的成就，但也提供了一种RTS游戏AI的新思路。
未来的畅想
神经网络算法虽然在今天只是个雏形，但可以大胆预测，运用神经网络的AI在游戏中超越人类也不过是时间问题，人一年可以打几千把LOL，而AI完全可以打千万把，在相近的学习速度情况下，AI玩得更好是理所当然。然而， 在游戏中引入神经网络可不是为了找到最佳玩法，要是AI能轻松吊打每个玩家，那这款游戏就没必要存在了。新技术的使用，是为了让游戏AI更加&人格化&，减少玩家对AI的隔阂感，增添游戏乐趣；也可以和传统的AI设计相结合，让AI的决策更加聪明，减少&猪队友&现象，也再不用怕玩《文明》的时候别的国家放弃自身利益也要来干你了。
深度学习算法还可用于自然语言的处理，也就是说，在遥远的未来可以让游戏AI像人类一样和你正常交谈，到那时候，玩家们终于可以农奴翻身当主人，不再是电脑滔滔不绝而玩家只有几个固定的选项，而变成玩家滔滔不绝让电脑自己来理解了。
再进一步地想象，深度学习也可用于&人格&的构成，足够多的事件训练有可能让AI如人类一样有着特定的选择偏好，正如人类的&性格&一样。要是AI学会了正常交谈，也有自身的&性格&，真到那时，说不定可以让玩家透过虚拟现实设备，和历史人物谈笑风生，体验一把穿越剧的感觉。
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