我真的对人工智能很感兴趣，但我很困惑；我读了这篇文章：
它将复杂的 AI 算法分解为简单的 FSM，但不是应该学习的 AI，在本文中，从状态到状态的转换是简单的条件，我看不到这个 IA 应该学习的地方，这种转换是硬编码的，为什么作者称它为AI？
与行为树相同，它基本上是相同的概念但不同的、独立的状态集合，例如这篇文章：
http://blog.renatopp.com/2014/09/24/implementing-a-behavior-tree-part-1/
我认为唯一能学习的是神经网络，或者不是？
神经网络是人工智能，人工智能是神经网络，还是不一样？
我认为 AI 是一个“类别”，而神经网络是一个更具体的 AI
这是语义问题。人们通常所说的“游戏AI”与计算机科学领域的AI并不相同。
来自维基百科：
“在视频游戏中，人工智能主要用于在非玩家角色中生成智能行为（......）但是，游戏 AI 一词通常用于指代广泛的算法集，其中还包括控制理论、机器人技术，计算机图形学和一般计算机科学。（...）由于 NPC 的游戏 AI 以智能外观和环境限制内的良好游戏玩法为中心，其方法与传统 AI 的方法非常不同；变通方法和作弊是可以接受的，并且，在许多情况下，必须降低计算机能力以给人类玩家一种公平感。例如，在第一人称射击游戏中就是如此，NPC 否则完美的瞄准将超出人类的技能。
因此，大多数游戏 AI 并不是真正的智能，也不需要学习。
顺便说一句，神经网络并不是唯一可以学习的。