USAREM-02CS2K

遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進(jìn)化機(jī)制 ，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動(dòng)物大腦中神經(jīng)細(xì)胞的活動(dòng)方式。為 了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需 要人工詳細(xì)規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡(jiǎn)單，還是方便的。如果游戲復(fù) 雜，角色數(shù)量和活動(dòng)空間增加，相應(yīng)的邏輯就會(huì)很復(fù)雜（按指數(shù)式增 長(zhǎng)），人工編程就非常繁瑣，容易出錯(cuò)。而一旦出錯(cuò)，就必須修改原 程序，重新編譯、調(diào)試，最后為用戶提供一個(gè)新的版本或提供一個(gè)新 補(bǔ)丁，非常麻煩。

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符號(hào)處理 主條目：GOFAI 當(dāng)20世紀(jì)50年代，數(shù)字計(jì)算機(jī)研制成功，研究者開始探索人類智能是否 能簡(jiǎn)化成符號(hào)處理。研究主要集中在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)， 斯坦福大學(xué)和 麻省理工學(xué)院，而各自有獨(dú)立的研究風(fēng)格。JOHN HAUGELAND稱這些方法 為GOFAI(出色的老式人工智能)。[33] 60年代，符號(hào)方法在小型證明程 序上模擬高級(jí)思考有很大的成就。基于控制論或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法則置于 次要。[34] 60~70年代的研究者確信符號(hào)方法最終可以成功創(chuàng)造強(qiáng)人工 智能的機(jī)器，同時(shí)這也是他們的目標(biāo)。 USAREM-02CS2K

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