11.1.2 两种实现人工智能的方法

在当前技术条件下，人工智能在计算机上主要有如下两种实现方式

（1）工程学方法

工程学方法（Engineering Approach是指采用传统的编程技术使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或其他动物机体所用的方法相同。工程学方法已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。(https://www.daowen.com)

（2）模拟法（Modeling Approach）

模拟法不仅要看执行效果，还要求实现方法和人或其他动物机体所用的方法相同或相似例如遗传算法（Generic Algorithm，GA）和人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人或其他动物的遗传进化机制；人工神经网络则是模拟人或其他动物大脑中神经细胞的活动方式。为得到相同的智能效果，两种方式通常都可使用。

如果采用前一种方法进行游戏开发工作时，需要人工详细规定程序逻辑，应对简单游戏时，还是非常方便的。但是如果游戏复杂，随着角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会变得很复杂（按指数式增长），这时人工编程就会非常烦琐，容易出错。而一旦程序出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，整个过程非常麻烦。

当采用后一种方法时，编程者需要为每一个角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，不需要发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一些。但一旦入门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，所以能够解决比较复杂的问题，通常会比工程学方法更省力。