最先进的AI技术是什么？

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）的技术原理如下： 生成式人工智能（GenAI）：基于深度学习技术和机器学习算法，从已有数据中学习并生成新的数据或内容。通过大规模数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。典型的 GenAI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 机器学习：让机器自动从资料中找到公式。 深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络，具有非常大量参数的函数。 大语言模型：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 AIGC 工具通常以自然语言处理为基础，分析大型文本数据集，并学习如何生成风格和语气相似的新内容，从而能够生成包括文本、图像、音频、视频和三维模型等多种形式的内容。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 体验 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是一些好用的视频去重 AI 软件： Sora：相关教程可参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/S5zGwt5JHiezbgk5YGic0408nBc Hedra：工具教程见 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PvBwwvN36iFob7kqZktcCzZFnxd 视频转绘：应用教程 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZjKpwSd5hiy6ZhkiBVHcOBb6n9r 视频拆解：应用教程 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WeKMwHRTmiVpYjkVdYpcFjqun6b 图片精修：应用教程 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CfJLwknV1i8nyRkPaArcslWrnle 此外，还有以下几个视频 AIGC 工具： Opusclip：可将长视频剪成短视频 Raskai：能将短视频素材直接翻译至多语种 invideoAI：输入想法后自动生成脚本和分镜描述，进而生成视频，再人工二编合成长视频 descript：屏幕/播客录制后以 PPT 方式做视频 veed.io：自动翻译自动字幕 clipchamp：微软的 AI 版剪映 typeframes：类似 invideoAI，内容呈现中文本主体比重更多 google vids 对于 Video Battle 视频挑战赛Farewell 送别，参与方式中的视频工具建议及云端 Comfyui 出图+AI 视频软件相关内容，您可参考： https://waytoagi.feishu.cn/wi 工作流： 步骤： 打开链接的工作流：https://www.esheep.com/app/5977，点击查看工作流，会出现登录或注册界面正常注册即可。如果已经登录会自动出现下面的界面。 步骤 1：红色框选择生成图片的大模型，绿色框添加提示词，蓝色框填写反向提示词 步骤 2：红色框设置大小确保是 16:9 的比例，绿色框修改参数，参数不理解的话保持默认即可。 步骤 3：红色框上传深度图 步骤 4：点击立即生成，最下面就会出现图片，在生成历史中下载图片即可。

以下是一些可用于旧照片翻新的 AI 工具： 1. Stable Diffusion：可以通过设置颜色提示词和使用 cutoff 插件来控制颜色，使老照片上色效果更好。对于复杂的照片，可能需要逐个上色并用 PS 进行融合。相关文章： 2. Dreamina 即梦： 网址：https://dreamina.jianying.com/aitool/home?subTab= 优点：不需要🪜，每天有免费额度；注册可用抖音号或手机号，耗时约 5 分钟。 3. Sora： 网址：https://openai.com/sora 优点：发布的成果好，集成在 openai 一套里可用。 限制：需要🪜，需要 gmail 注册，需要订阅后才能使用，耗时 30 60 分钟，价格为 GPT 4 20$一个月。

以下是一些可用于旧照片翻新的 AI 工具： 1. Stable Diffusion：可以用 AI 给老照片上色，但可能存在颜色提示词相互污染、背景不统一等问题。为解决这些问题，可启用 cutoff 插件进行控制。相关文章可参考。此外，还能将低像素照片变得更高清。 2. Dreamina 即梦： 网址：https://dreamina.jianying.com/aitool/home?subTab= 优点：不需要🪜，每天有免费额度。 注册：抖音号或手机号。 时间：5min。 3. Sora： 网址：https://openai.com/sora 优点：发布的成果好，集成在 openai 一套里可用。 限制：需要🪜，需要 gmail 注册，需要订阅后才能使用。 时间：30 60min。 价格：GPT 4 20$一个月。

以下是为您规划使用 AI 开展第二职业的一些建议： 1. 深入了解 AI 领域：明确自己的兴趣点，比如是对 AI 提示词、AI 绘画、AI 智能体还是其他方面感兴趣。 2. 评估自身技能：确定自己现有的技能与 AI 领域的结合点，以及还需要提升哪些技能。 3. 学习与提升：根据职业目标，获取个性化的学习建议和资源，提升在 AI 领域的专业技能。 4. 选择研究课题：有意识地选择有潜力和市场需求的研究方向。 5. 宣传工作成果：让更多人了解您在 AI 领域的工作和成果。 6. 合作与交流：与能力强且您钦佩的人合作，学习他们的研究品味和思考方式。 7. 关注行业趋势：了解 AI 领域的最新发展和未来方向，比如更事实性不会产生幻觉的语言模型、可以使用工具与世界进行交互的多模态模型等。 8. 制定职业规划：明确短期和长期的职业目标，制定详细的发展计划。 同时，您可以利用一些职业规划服务产品，比如： 1. 对于学生和应届毕业生，可以通过产品了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估兴趣和技能，选择合适职业路径并制定规划，根据职业目标获取个性化学习建议和资源提升技能。 2. 对于职场新人和职业转换者，可根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标，获取职业转型支持和必要技能培训资源。 3. 对于企业，可利用产品评估应聘者 AI 技能水平，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才。 4. 对于教育机构，可将产品作为学生职业指导一部分，帮助了解 AI 领域职业机会和发展路径，优化课程设置提供针对性培训。 5. 对于职业咨询师，可将产品作为辅助工具为客户提供更精准规划建议和技能评估，基于产品数据提供更全面前瞻性指导。

目前比 H200 更先进的 GPU 是英伟达推出的 Blackwell B200 GPU。 Blackwell B200 GPU 具有以下优势： 1. 性能强大：拥有 2080 亿个晶体管，能提供高达 20 petaflops 的 FP4 性能，而 H100 仅为 4 petaflops，性能提升达 5 倍。 2. 效率提升：将两个 B200 与单个 Grace CPU 相结合的 GB200，能为 LLM 推理工作负载提供 30 倍的性能，同时大大提高效率，成本和能耗降低了 25 倍。 3. 训练能力：可以训练更大、更复杂的模型，一个 GB200 NVL72 机柜可以训练 27 万亿参数的模型，相当于能训练近 15 个 GPT4 这样的模型。 它采用台积电 4NP 工艺节点，其中一个关键改进是采用了第二代 Transformer 引擎，对每个神经元使用 4 位（20 petaflops FP4）而不是 8 位，直接将算力、带宽和模型参数规模提高了一倍。此外，还推出了由 Blackwell 组成的 DGX 超算，如 DGX GB200 系统，具有强大的计算和扩展能力。

目前较为先进的 AI 自动生成视频的软件有以下几种： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上直接生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，收费，年初在互联网爆火。由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司制作，其 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型，能通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频，致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验，同时也在扩展图片 AI 领域的能力。目前支持在网页、iOS 访问，网页端有 125 积分的免费试用额度（可生成约 105 秒视频），iOS 有 200 多，两端额度不同步。官方网站：https://runwayml.com/ 。Gen1 的主要能力有视频生视频、视频风格化、故事版、遮罩等，仅支持视频生视频是 Gen1 和 Gen2 的最大差异。Gen1 使用流程可参考：Gen1 能力介绍：https://research.runwayml.com/gen1 ；Gen1 参数设置:https://help.runwayml.com/hc/enus/articles/15161225169171 ；也可通过视频学习：https://youtu.be/I4OeYcYf0Sc 。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有以下一些相关软件： |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |luma||30 次免费|| |Kling|kling.kuaishou.com||支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频|| |hailuoai|https://hailuoai.video/|新账号 3 天免费，过后每天 100 分|非常听话，语义理解能力非常强|| |Opusclip|https://www.opus.pro/||利用长视频剪成短视频|| |Raskai |https://zh.rask.ai/||短视频素材直接翻译至多语种|| |invideoAI |https://invideo.io/make/aivideogenerator/||输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频|| |descript |https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com|||| |veed.io|https://www.veed.io/|一次免费体验|自动翻译自动字幕|| |clipchamp |https://app.clipchamp.com/|免费，高级功能付费|| |typeframes |https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn|有免费额度|| 更多的文生视频的网站可以查看这里： 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前较为先进的算法模型包括： 1. GPT4：是 OpenAI 最新且最强大的模型。 2. GPT3.5Turbo：为 ChatGPT 提供支持，专为对话模式优化。 大模型具有以下特点： 1. 预训练数据量大：往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，先进的大模型通常用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数众多：如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。 在模型架构方面： 1. encoderonly 模型：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 2. encoderdecoder 模型：结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 Google 的 T5。 3. decoderonly 模型：更擅长自然语言生成任务，如故事写作和博客生成，众多熟知的 AI 助手基本采用此架构。 在模型部署方面： 由于大模型参数众多，如 GPT2 有 1.5B 参数，LLAMA 有 65B 参数，因此在实际部署时会进行模型压缩。在训练中，CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈，减小内存使用是首要优化点，可使用内存占用更小的数据类型，如 16 位浮点数，英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。

以下为您推荐 3 个中国可以使用的相对较先进的 AI 音乐制作网站： 1. UDIO.com：目前最先进的 AI 音乐生成平台之一，音质优异，人声和器乐质量极高，功能全面。支持上传音轨、REMIX、INPAINT 等高级功能，允许细致地控制音乐生成过程，但有一定技术门槛。 2. SUNO.ai：用户数量众多、广受欢迎的 AI 音乐生成平台。操作方便，支持多语言，能够一次生成完整曲长的音乐，但音质相对较差。 3. Microphonestudio.app：无需昂贵的录音设备即可进行多轨录音。

目前较为先进的提示词技术包括以下几种： 1. 思维链（Chain of Thought, CoT）：能够引导 AI 进行更深入的分析、探索多种可能性，并处理复杂的推理任务。 2. 思维树（Tree of Thoughts, ToT）：可以应对复杂的商业问题，充分利用 AI 的潜力。 3. 思维图（Graph of Thoughts, GoT）：帮助 AI 处理复杂推理。 4. 自生成上下文学习提示（SelfGenerated In1context Learning Prompt）：核心在于自动生成示例，辅助模型更准确地理解和处理信息，输出更丰富和精准的内容。 5. 分解提示（Decomposed Prompting）：把复杂任务或问题分解成更小、更易于管理和理解的部分，分别处理以提高模型执行指令的准确性。 6. 助产式提示词（Maieutic Prompting）：灵感来源于苏格拉底的助产术教育模式，强调通过提问而非直接给出指令的方式来引导思考和学习。 7. 元提示（Meta Prompting）：通过元模型向各个领域的专家模型发起咨询，获取深入的见解和知识。 8. 演绎验证（Deductive Verification）：避免在使用 CoT 推理过程中出现逻辑漏洞和缺少逻辑推理链条的问题，确保推理过程合理且连贯，提高推理结果的可靠性。 9. CCoT：通过正反力矩的机制，指导模型识别正确与错误，方法简洁直观。 10. PoT：是思维链技术的衍生，特别适用于数值推理任务，引导模型生成一系列代码，通过代码解释器工具进行最后运算，提升模型在数学问题求解上的表现。

ChatGPT 4.0.1 相较于 ChatGPT 4 具有以下新功能和先进之处： 1. 大大减少了幻觉，在内部对抗性设计的事实性评估中得分更高，比最新的 GPT3.5 高 19 个百分点。 2. 在遵循用户意图的能力方面有很大改进，在 70.2%的提示中，产生的响应比 GPT3.5 更受欢迎。 3. 在各种语言中的表现更优，包括低资源语言。 4. 知识更新方面，ChatGPT 4.0.1 知识更新到 2023 年 12 月，而 ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月。 需要注意的是，尽管 ChatGPT 4.0.1 有这些优势，但它仍存在与早期 GPT 模型类似的局限性，如对事实产生“幻觉”和出现推理错误等，在使用其输出时应谨慎。

以下是为您提供的一些关于 AI 的研究报告： 《》：Kimi 发布视觉思考模型 k1，在最新版 App 和 Web 端上线。k1 模型基于强化学习技术打造，原生支持端到端图像理解和思维链技术，并将能力扩展到数学之外的更多基础科学领域。 《》：由量子位智库发布，聚焦 AI 技术及其在各行业的应用趋势。报告指出 AI 已成为科技发展的主旋律，对全球产业产生深远影响。内容涵盖技术、产品、行业篇，探讨了大模型创新、AI 应用格局、产品趋势、行业渗透率等十大趋势。报告还分析了 AI 在千行百业中的落地情况，包括智能驾驶、具身智能、智能硬件、游戏、影视、营销、教育和医疗等行业，展现了 AI 技术如何推动行业变革和增长。 关于 AI 产业的产业链结构，大致可分为：上游的基础设施层（数据与算力）、中游的技术层（模型与算法）、下游的应用层（应用与分发），详细内容参见图 5 和图 6。 此外，还有以下相关的课件和内容供您参考： 【创新公司观察】 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析：https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析（三期）：https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察（2024.1）：https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu 【AI 产品/功能构建】 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】：https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】：https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】：https://gamma.app/docs/AIcjqug2f9vtw5m8i 【商业观察】 AI 变革公司/产业实践探索 02：2023 年年报，看中国上市公司怎么使用生成式 AI：https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AI 变革公司/产业实践探索 01：安克创新的 AI 实践分析：https://gamma.app/docs/AI01AI5to7cl1o2ebvhrn 【AI 生存探索】

利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命主要体现在以下几个方面： 1. 降低开发成本：AIGC 技术能够极大程度地减少游戏开发过程中的人力、物力和时间投入。 2. 缩减制作周期：加快游戏的制作速度，使游戏能够更快地面向市场。 3. 提升游戏质量：例如生成新的高质量游戏内容，如地图、角色和场景，改进游戏的图像和声音效果等。 4. 带来新的交互体验：为玩家提供更加丰富和独特的游戏体验。 游戏人工智能技术的未来发展方向还包括： 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界：电子游戏作为人工智能算法的测试场，为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所，但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战，需要进一步研究和发展。 2. 为通用人工智能的孵化给予帮助：经多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体，将为通用人工智能的发展提供支持。 随着游戏中生成式人工智能革命的进展，它将彻底重塑用户生成内容（UGC），创造一个任何人都可以构建游戏的世界，并将游戏市场扩大到超出许多人的想象。在未来几年，深厚的技术知识或艺术掌握将不再是开发游戏所需的基本技能，创作者只会受到他们的精力、创造力和想象力的限制。生成式人工智能将通过使游戏创作民主化来改变和颠覆 UGC 游戏领域，让数百万人能够制作他们的第一款游戏，新一代游戏开发者将释放出一波游戏设计创造力浪潮，从而永远改变游戏行业。

目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 降低开发成本：借助人工智能的内容创作工具，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等，能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期：例如通过程序化内容生成，包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等，从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验：AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验，甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成： 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司，基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%，降低 20%80%的成本。 文生图：通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图，适配度高。 图生图：原画师或美术可以使用，用一个线稿或原画，在原画基础上加一些 Prompt 和参数，就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染：用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染，例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营： 智能 NPC 互动：保持长期记忆，保持人物个性和对话表现形式，同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营：如海外的 Discord，国内的 Fanbook，让更多玩家在游戏之外，在社群里面很好地互动，基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下： 1. AIGC 技术：基于大语言模型和扩散模型，通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练，能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成：利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析，从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面：通过构建智能模型，对玩家的行为和需求进行分析和预测，从而提供个性化的服务和互动。

目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界：电子游戏作为人工智能算法的测试场，为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所。但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战。 2. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 借助人工智能的内容创作工具，降低开发成本、缩短制作周期、提升游戏质量和完成度，带来新体验，创造新游戏类型和交互方式。 应用于电子游戏开发的多个方面，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等。 3. 为通用人工智能的孵化提供帮助：经过多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体。 4. 借助人工智能完成大型游戏的制作：如《微软模拟飞行》通过与 blackshark.ai 合作，利用人工智能从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界，且模型可随时间改进。 5. 生成式人工智能模型在游戏资产中的应用：出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型，包括 3D 模型、角色动画、对话和音乐等。 6. 降低游戏制作的内容成本：整合生成式 AI 可大幅降低制作游戏的时间和成本，例如为一张图片生成概念图的时间从 3 周下降到 1 小时。

目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点包括以下方面： 1. 生成式 AI：这是一种机器学习类别，计算机能根据用户提示生成新内容，在文本和图像方面应用较为成熟，甚至可用于创造具有完整性格的虚拟角色。 2. 智能对手的进化：早期游戏中的虚拟对手只是简单脚本程序，如今借助更快的微处理器和云技术，可构建大型神经网络，实现更复杂的模式识别和表示，使对手具备学习能力。 3. 未来发展方向： 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界，虽然在特定游戏环境中成果显著，但推广到现实世界仍面临诸多挑战。 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命，如生成新的游戏内容、驱动非玩家角色、改进图像和声音效果等。 为通用人工智能的孵化提供帮助，经复杂游戏训练后的人工智能体有望在通用人工智能领域发挥作用。 此外，狭义的游戏人工智能研究致力于创造类人水平的智能体在多种游戏中战胜人类玩家，广义的还包括探索用于设计和开发游戏的人工智能技术，如游戏图像生成、关卡生成等。随着深度学习技术的发展，人工智能不仅用于“玩游戏”，还用于游戏的设计、开发和测试等多个方面。