哪类游戏 AI 难度更高？
判断一款游戏 AI 难度高低，并非一蹴而就，需要从多个维度去审视。很多时候，我们感觉 AI 难，并非其“智商”有多高，而是它在特定方面的“狡猾”和“不择手段”。而真正意义上的高难度 AI，往往体现在其对玩家策略的理解、实时适应能力，以及在复杂局面下的决策质量。
首先，我们来谈谈那些让人抓狂的“高难度” AI，它们往往在信息获取和处理上拥有天然优势，并且能够利用这些优势来压制玩家：
即时战略游戏 (RTS) 类的 AI：在很多 RTS 游戏中，尤其是早期的作品，AI 往往能“看到”地图的任何角落，即便玩家的单位并没有侦测到。它们会瞬时获得敌方单位的生产信息、兵种构成，甚至知道玩家的兵力调动。这种“全知全能”的优势让玩家难以隐藏战术，也难以进行偷袭或迂回。比如在经典的《星际争霸》中，电脑 AI 的操作速度和经济管理能力往往远超人类玩家，它们能瞬间完成单位生产、科技研发和兵力编集，并在地图上部署多个同时进攻的点，让玩家疲于应对。它们的“经济”也仿佛取之不尽用之不竭，资源采集和单位生产速度远超正常水平。
模拟经营/策略游戏 中某些设定：在一些模拟经营或复杂策略游戏中，AI 可能会拥有特殊的加成，比如更高的资源获取率、更低的建筑/单位成本，或者更快的科技发展速度。这使得它们在初期就能迅速建立起优势，玩家即使策略得当，也可能因为资源上的劣势而步履维艰。这并非是 AI 真的聪明，而是游戏规则赋予了它更公平的起跑线，甚至是“主角光环”。
然而，如果我们要谈论的是真正具有挑战性的、能与人类智慧匹敌甚至超越的 AI，那么游戏的类型和 AI 的设计理念则会更加复杂和精妙：
格斗游戏 (Fighting Games) 的 AI：好的格斗游戏 AI 不仅仅是机械地重复某个连招。它们会尝试理解玩家的习惯性动作，比如玩家在躲避某个招式后是否倾向于反击？玩家是否总是用同样的起手式？更高级的 AI 会学习玩家的格挡模式、择（包括猜对策）和出招时机。它们可能会在你使用某个技能后，立刻预判你的下一步行动并作出反应，甚至在你攻击的间隙中找到反击的机会。比如某些格斗游戏中的高难度 Boss，它们会在你出招的僵直期进行精准的打击，或者在你尝试压制时给出出其不意的反击。它们的“学习”能力让玩家感到自己的一举一动都被洞悉。
射击游戏 (FPS/TPS) 的 AI：虽然很多射击游戏 AI 的难度提升主要体现在“枪法更准”和“血量更高”上，但真正高难度的射击游戏 AI 会展现出对战术的理解。它们会互相配合，进行交叉火力压制，会利用掩体进行高效的射击，会侦测玩家的火力来源并转移火力，甚至会进行侧翼包抄或迂回突袭。例如，在一些战术射击游戏中，AI 小队会尝试包围玩家，让你在多个方向受到攻击。它们会根据玩家的火力选择隐藏或推进，并且会有效利用手榴弹等道具来驱赶或伤害玩家。有些游戏甚至会让 AI 拥有“战术意识”，它们知道何时撤退，何时集火，何时使用特殊技能。
复杂策略/模拟游戏 中真正学习型 AI：随着技术的发展，一些游戏开始尝试引入更具学习能力的 AI。这类 AI 不仅仅依靠预设的脚本或规则，而是通过大量的对局进行自我迭代和优化。它们可能会在游戏中学习到人类玩家的各种策略，并从中找出应对方法。例如，在一些围棋 AI（如 AlphaGo）的领域，它们已经超越了人类顶尖水平。虽然围棋游戏本身不算传统意义上的电子游戏，但其背后的 AI 技术为游戏 AI 提供了巨大的启示。而在一些策略游戏中，AI 可能会通过“强化学习”等技术，在无数次的模拟对抗中摸索出最优的战术和策略组合。这种 AI 的难度体现在其不可预测性和对新战术的适应能力，玩家很难找到一个万能的应对方法。
回合制策略游戏 中的 AI：这类游戏的 AI 难度更多体现在其决策质量上。在高难度下，AI 会做出最优的单位移动、攻击选择和技能释放。它们会计算伤害、考虑地图上的各种因素（地形、视野、队友位置等），并做出长远的战略规划。例如，在《文明》系列游戏中，高难度下的 AI 会更早地进行科技研发，更积极地扩张领土，更懂得如何利用外交手段来孤立玩家，并且会更有效地组织军事力量来攻击玩家的城市。它们的“耐心”和“远见”是其难度的重要来源。
总的来说，高难度 AI 游戏不仅仅是考验玩家的反应速度和操作技巧，更考验玩家的策略规划、战术执行、信息分析以及临场应变能力。那些能够深入理解游戏机制，并能灵活运用各种策略来应对玩家行为的 AI，才是真正意义上的“高难度”AI。而“作弊”式的优势，虽然能让玩家感到困难，但往往缺乏游戏的乐趣和挑战性，更多的是一种“数字碾压”，而非真正意义上的智能对抗。
首先，我们来谈谈那些让人抓狂的“高难度” AI，它们往往在信息获取和处理上拥有天然优势，并且能够利用这些优势来压制玩家：
即时战略游戏 (RTS) 类的 AI：在很多 RTS 游戏中，尤其是早期的作品，AI 往往能“看到”地图的任何角落，即便玩家的单位并没有侦测到。它们会瞬时获得敌方单位的生产信息、兵种构成，甚至知道玩家的兵力调动。这种“全知全能”的优势让玩家难以隐藏战术，也难以进行偷袭或迂回。比如在经典的《星际争霸》中，电脑 AI 的操作速度和经济管理能力往往远超人类玩家，它们能瞬间完成单位生产、科技研发和兵力编集，并在地图上部署多个同时进攻的点，让玩家疲于应对。它们的“经济”也仿佛取之不尽用之不竭，资源采集和单位生产速度远超正常水平。
模拟经营/策略游戏 中某些设定：在一些模拟经营或复杂策略游戏中，AI 可能会拥有特殊的加成，比如更高的资源获取率、更低的建筑/单位成本，或者更快的科技发展速度。这使得它们在初期就能迅速建立起优势，玩家即使策略得当，也可能因为资源上的劣势而步履维艰。这并非是 AI 真的聪明，而是游戏规则赋予了它更公平的起跑线，甚至是“主角光环”。
然而，如果我们要谈论的是真正具有挑战性的、能与人类智慧匹敌甚至超越的 AI，那么游戏的类型和 AI 的设计理念则会更加复杂和精妙：
格斗游戏 (Fighting Games) 的 AI：好的格斗游戏 AI 不仅仅是机械地重复某个连招。它们会尝试理解玩家的习惯性动作，比如玩家在躲避某个招式后是否倾向于反击？玩家是否总是用同样的起手式？更高级的 AI 会学习玩家的格挡模式、择（包括猜对策）和出招时机。它们可能会在你使用某个技能后，立刻预判你的下一步行动并作出反应，甚至在你攻击的间隙中找到反击的机会。比如某些格斗游戏中的高难度 Boss，它们会在你出招的僵直期进行精准的打击，或者在你尝试压制时给出出其不意的反击。它们的“学习”能力让玩家感到自己的一举一动都被洞悉。
射击游戏 (FPS/TPS) 的 AI：虽然很多射击游戏 AI 的难度提升主要体现在“枪法更准”和“血量更高”上，但真正高难度的射击游戏 AI 会展现出对战术的理解。它们会互相配合，进行交叉火力压制，会利用掩体进行高效的射击，会侦测玩家的火力来源并转移火力，甚至会进行侧翼包抄或迂回突袭。例如，在一些战术射击游戏中，AI 小队会尝试包围玩家，让你在多个方向受到攻击。它们会根据玩家的火力选择隐藏或推进，并且会有效利用手榴弹等道具来驱赶或伤害玩家。有些游戏甚至会让 AI 拥有“战术意识”，它们知道何时撤退，何时集火，何时使用特殊技能。
复杂策略/模拟游戏 中真正学习型 AI：随着技术的发展，一些游戏开始尝试引入更具学习能力的 AI。这类 AI 不仅仅依靠预设的脚本或规则，而是通过大量的对局进行自我迭代和优化。它们可能会在游戏中学习到人类玩家的各种策略，并从中找出应对方法。例如，在一些围棋 AI（如 AlphaGo）的领域，它们已经超越了人类顶尖水平。虽然围棋游戏本身不算传统意义上的电子游戏，但其背后的 AI 技术为游戏 AI 提供了巨大的启示。而在一些策略游戏中，AI 可能会通过“强化学习”等技术，在无数次的模拟对抗中摸索出最优的战术和策略组合。这种 AI 的难度体现在其不可预测性和对新战术的适应能力，玩家很难找到一个万能的应对方法。
回合制策略游戏 中的 AI：这类游戏的 AI 难度更多体现在其决策质量上。在高难度下，AI 会做出最优的单位移动、攻击选择和技能释放。它们会计算伤害、考虑地图上的各种因素（地形、视野、队友位置等），并做出长远的战略规划。例如，在《文明》系列游戏中，高难度下的 AI 会更早地进行科技研发，更积极地扩张领土，更懂得如何利用外交手段来孤立玩家，并且会更有效地组织军事力量来攻击玩家的城市。它们的“耐心”和“远见”是其难度的重要来源。
总的来说，高难度 AI 游戏不仅仅是考验玩家的反应速度和操作技巧，更考验玩家的策略规划、战术执行、信息分析以及临场应变能力。那些能够深入理解游戏机制，并能灵活运用各种策略来应对玩家行为的 AI，才是真正意义上的“高难度”AI。而“作弊”式的优势，虽然能让玩家感到困难，但往往缺乏游戏的乐趣和挑战性，更多的是一种“数字碾压”，而非真正意义上的智能对抗。
网友意见
跟什么类型、什么游戏关系不大吧，本质上答案都是一致的----【蠢得不明显的AI】
最优解很容易写出来，但玩家体验贼差，大多数人会被电脑虐得死去活来；完全靠“随机”写的AI也很容易，但体验也非常不好，玩家很快会发现电脑是个智障，没什么意思。最好玩的AI就是它能让你赢，但你赢得并不轻松，这样的体验是最爽的，要写出这样的AI非常难，最常见的做法是分级别并把级别隐藏，就是对玩家来说打的似乎是同一个AI，实际上AI却在根据玩家的胜率调整自己的级别，这种做法虽然最常见，但体验并不是最好的，第一它很“僵硬”，有可能同一个玩家使用同一种战术会连续打赢n个级别的AI（甚至是全部），这时候玩家体验就会觉得电脑很弱智；第二它需要一定的对局次数才能修正出比较合理的难度，倘若在过程中，设备借给了别人，整个游戏体验又崩了....
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