一般游戏AI都用行为树或状态机
更高级的机器学习，遗传算法，mDeep learning这些可能会导致性能问题，开发成本和学习成本也是个问题
!!! 根据游戏类型去选择AI设计和开发的侧重点
!!! AI模块最终的品质一般由 设计的好坏 以及 开发这个模块的程序的自我约束维护 来决定
个人认为AI分为【可能不全或者有误】
1.敌人型AI：
一般出现在fps，moba，动作游戏中，这类ai需要的不是用各种高级算法去使得ai不可战胜，一般是类似黑暗之魂，只狼，仁王等动作游戏中的boss和精英怪那样，有一定的规律，且规律有一定的变数
这类AI重点在于要不就是ai比较弱，让玩家有割草无双的感觉。
要不就是比较强，但又一定的规律，这个规律让玩家能够摸透，成为一种攻略玩法，玩家利用对于AI的理解，安排打法战术，通过训练最后战胜AI甚至无损挑战等，需要让玩家即便是在挑战失败后也还能有再次挑战的欲望的
ai被击打时的表现力很重要，参考战神的对战
2.交互型AI
游戏培养用户习惯，最典型的就是二次元类型的游戏，或者是换装暖暖
或者是具有养宠物元素类的游戏
【这类AI重点在于卖萌可耻，但是有效~~】
3.模拟仿真型路人型AI：
比如看门狗，刺客信条，GTA5 里的路人甚至是动物，需要结合复杂的任务系统，复杂的ai决策，去模拟整个世界路人的真实性
通过大量的ai随机性让玩家沉浸在游戏世界的交互中
估计这些3A游戏的实现方案是基于行为树去做的，方便扩展以及维护
最为复杂和繁琐，成本也高
综上
好的游戏AI需要好的玩法和行为设计，行为之间的低耦合，行为可复用，代码可维护，AI行为逻辑需要更多的注释，
动画的优良过渡表现，以及有趣的AI交互玩法
若是对游戏的品质有较高的要求，那么去实现一个对游戏有正面影响的好的AI就是必不可少的了【当然这个得看游戏的类型了】