对人工智能的困惑

Question

我真的对人工智能很感兴趣，但我很困惑；我读了这篇文章：

https://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/finite-state-machines-theory-and-implementation--gamedev-11867

它将复杂的人工智能算法分解为简单的有限状态机，但人工智能不是应该学习的吗?在这篇文章中，状态到状态的转换是简单的条件，我看不到这个智能算法应该学习的地方，这种转换是硬编码的，为什么作者称之为人工智能？

与行为树一样，它基本上是相同的概念，但不同的，自包含的状态集合，例如本文：

http://blog.renatopp.com/2014/09/24/implementing-a-behavior-tree-part-1/

我认为唯一可以学习的是神经网络，还是不？

神经网络是人工智能，人工智能是神经网络，还是不一样？

我认为人工智能是一个“类别”，而神经网络是一种更具体的人工智能。

Answer 1

这是一个语义问题。人们通常所说的“游戏AI”并不等同于计算机科学领域的AI。

从Wikipedia

“在视频游戏中，人工智能主要用于生成非玩家角色的智能行为(...)然而，术语游戏AI通常被用来指一系列广泛的算法，这些算法还包括来自控制理论、机器人学、计算机图形学和计算机科学的技术。(...)由于NPCs的游戏AI以环境限制内的智能外观和良好的游戏性为中心，其方法与传统AI非常不同；变通和作弊是可以接受的，并且在许多情况下，必须降低计算机能力，以给人类玩家一种公平感。例如，在第一人称射击游戏中就是如此，在这种游戏中，NPCs原本完美的瞄准能力将超出人类的技能。

因此，大多数游戏AI并不是真正智能的，也不需要学习。

顺便说一句，神经网络并不是唯一可以学习的。