{"action":"closed","issue":{"url":"https://api.github.com/repos/openbu/About/issues/1","labels_url":"https://api.github.com/repos/openbu/About/issues/1/labels{/name}","comments_url":"https://api.github.com/repos/openbu/About/issues/1/comments","events_url":"https://api.github.com/repos/openbu/About/issues/1/events","html_url":"https://github.com/openbu/About/issues/1","id":99171528,"number":1,"title":"关于AI的对话","user":{"login":"openbufounder","id":9738733,"avatar_url":"https://avatars.githubusercontent.com/u/9738733?v=3","gravatar_id":"","url":"https://api.github.com/users/openbufounder","html_url":"https://github.com/openbufounder","followers_url":"https://api.github.com/users/openbufounder/followers","following_url":"https://api.github.com/users/openbufounder/following{/other_user}","gists_url":"https://api.github.com/users/openbufounder/gists{/gist_id}","starred_url":"https://api.github.com/users/openbufounder/starred{/owner}{/repo}","subscriptions_url":"https://api.github.com/users/openbufounder/subscriptions","organizations_url":"https://api.github.com/users/openbufounder/orgs","repos_url":"https://api.github.com/users/openbufounder/repos","events_url":"https://api.github.com/users/openbufounder/events{/privacy}","received_events_url":"https://api.github.com/users/openbufounder/received_events","type":"User","site_admin":false},"labels":[],"state":"closed","locked":false,"assignee":null,"milestone":null,"comments":0,"created_at":"2015-08-05T10:10:10Z","updated_at":"2015-11-16T04:59:08Z","closed_at":"2015-11-16T04:59:08Z","body":"Counting:\r\n\r\n\r\n至于在这论坛提案，一般来说要不是很拢统的一个概念而最终不了了之，不然就是很小范围的修改(有点规模的提案都被分类成未来可能会被实作的扩展包，遥遥无期)，像是上面说过的股份分割合并之类小细节才会马上被实作。跟AI修改有关的提案大概也都很难短期内被纳入考量。金融帝国目前的AI非常\"单纯\"，没有任何学习能力，也不懂得大策略，它们的行动都是局限在某边界值的触发上，像是商品定价，AI不会联系到应该提升周遭商店的交通流量，选择贩卖或购买上下游商品时，AI也单纯的被商品总评价左右，不会考虑没商标但却品质高的商品潜力。甚至可以从MOD释出的文件中，看得出AI需要某些人工添加的指标，去协助选择它该切入何种产业，或者研发何种产品。游戏内的AI也无法分析上下游关联性，做出水平产业整合或者是关联产业炼，像我整理的策略里，有些混和策略半成品间有牵连，可以让成本降低，比方香水跟酒还有护肤用品，看起来摸不着边，但是共用同一类原料，也有相近的特质，AI目前都没有分析这些的能力，它们甚至无法分析自己的财务报表，找出亏损的地方进而改善(只是很机械化的看哪一个firm有没有持续亏损，然后贴出for sale，这就是为什么常看到AI要出售R&D中心，因为它只\"看到\"R&D每个月都在烧钱)。要做到合约或者股东投票决策，金融帝国AI还有很长一段路要走。\r\n\r\n\r\nfounder@openbu.org:\r\n\r\n\r\n关于AI,我渴望的是“百人联机“，“几十个人联机“也可以。不需要AI公司，用得到AI的领域，或许是一家零售店店长是一个AI，一个工厂的厂长是另一个AI,一个研究人员是一个AI,一个工人是一个AI,在玩家控制的公司里需要很多职员，一个职员关联一个AI，(然后玩家可以从人才市场招聘这些职员,修建更多的大学，意味着人才市场有更高级的职员，玩联机的玩家会陷入人才争夺战，这太令人兴奋了）。\r\n\r\n\r\ncounting:\r\n\r\n\r\n在研究机械学习的领域以及许多用得上计算机模拟的学门，有一个名词叫作 Agent-based model (ABM) 代理人模型(翻译或许并不一致)，基本上就是利用较为单纯的模型作为一个agent，它有局部性，而且不需要太过复杂的计算复杂度，结合许多agents让它们彼此透过协定进行互动，可以展现出不少复杂混沌系统的特性，又或者整个系统可以涌现(emergence)不同于单一agent的群体行为。这在计算经济学领域里，是很重要的观念。\r\n\r\n 目前金融帝国游戏里，这几十个AI公司在制定个别商品价格彼此竞争时，就是一种体现ABM的模拟。虽然AI每个公司间彼此并不知道对方会加价或减价，品质会否变化，品牌是否会提升，但是它们及玩家间，透过商品总评与另一\"群\"消费者模型的Agent彼此互动，就产生了一个供需模型。无须我们在个体经济学上看到的供需曲线交叉，就能让市场自动均衡。(所以如果玩家有兴趣去记录各个价格总评的排列组合，是可以画出供应曲线的，而非计算出来的)。但一般而言，每个agent间的互动要有区域限制，否则运算资源会大幅提升，让游戏模拟的速度下降。玩家可以在游戏中后期很明显的感受到，因为每个AI的firm都是一个agent可以调整价格，当firm越来越多时，运算速度会平方比的下降。\r\n\r\n 这个是程式设计师需要权衡的问题，要模拟数百到数千个agent其实就很可能导致游戏运行缓慢，如果让每一个员工都成为agent，以一个公司数千员工计算，恐怕游戏没多就只能龟速前进了。除非能够有够好的机制去最佳化程式，或者多线程的平行运算，好最佳化利用现代多核心CPU的运算能力，甚至是利用GPU去加速运算。"}}