单词争霸使用教程
星际缩写？
星际缩写？
SC
SC”是“StarCraft”的缩写,意思是“星际争霸
”中文表示：“星际争霸”。本文将详细介绍英语缩写词SC所代表英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度。此外，还有关于缩略词SC的分类、应用领域及相关应用示例等。
以上为StarCraft英文缩略词SC的中文解释，以及该英文缩写在英语的流行度、分类和应用领域方面的信息。
魔兽争霸3新手教程？
回答魔兽争霸3新手教程如下：
1：玩法就是刚开始的时候推荐从单人模式的战役开始，战役的难度是由易到难的。如同新手教程教进行操作。
2：在单机模式下场用到一些单机秘籍作为娱乐。输入前面的英文单词在回车就是输入秘籍了 比较常用的秘籍如下：WarpTen 快速建造，LeafItToMe 数量，得到黄金＋木头，得到魔力 ISeeDeadPeople。
3：然在单人游戏中可以选择地图，选择不同的地图会有不同风格的游戏。
4：技能栏基本可以用键盘代替，物品栏可以用小键盘代替。小地图，操作栏，基本可用鼠标代替。
如何利用人工智能通过游戏学习单词？
可以了解一下用到了增强学习，曾斩获不少学院派游戏大奖的《黑与白》（Black and White）。
《黑与白》围绕增强学习的特点打造核心玩法，让玩家扮演反馈提供者的角色，通过上帝视角的扇巴掌和戳怪物等反馈，来影响游戏中各个生物的表现，从而培养出有复杂行为能力的智能生物。游戏中的生物使用一种围绕信念-欲望-意图设计的行为框架，把游戏物件、生物要达成的目标、以及达成目标所需的行为树联系起来，产生出复杂的生物表现。
总的来说，一般游戏使用机器学习技术的思路有两种，一种是利用“学习”能力，即让AI适应玩家或者模仿玩家，也是这里《黑与白》所使用的，但玩家能给出的学习样本是非常有限的，很难保证效果到位；另一种是利用学习后得出的“成果”，即得到能解决某一特定问题的强力AI，但未必能给游戏本身的娱乐性带来太大的提升。
单纯使用机器学习的“成果”部分来提升游戏AI水平的学术研究已经有很多了，但一般而言一个模型只能用来解决复杂游戏中的一个子问题，比如《文明》中的城市选址，《Quake》中特定模式的最佳团队策略等。各方面都采用机器学习技术来打造AI也不是不可能，但是相比传统的状态机行为树等做法，提升的只是AI的实力，服务的只是少部分核心玩家，付出的开发成本（时间、技术人才、试错）却一定不少。
传统游戏AI的一个特点是强调可预测性(predictable)，一方面是让玩家能够通过AI的表现很容易地倒推出AI的行为准则，然后在了解其规律的基础上找寻更好的解法，从而提升自己的游戏水平；另一方面具备强可预测性的AI能保证在动辄以十万为基数的玩家群体中，不会出现难以预料的极端情况破坏体验，比如无限关卡马里奥就需要保证不会因为随机组合而出现玩家理论上不可能通过的障碍。游戏希望的是，玩家败给AI是因为没找到它的弱点，而不是单纯因为AI不可战胜，这点与提升AI实力的做法是背道而驰的。
机器学习做游戏AI也不是唯一出路，有在游戏的迭代检验部分运用相关技术的可行性。比如我做一款类似星际争霸的游戏，里面存在游戏策略的相互克制关系，那我可以通过多个机器学习模型之间的竞争去提前演算出“天梯环境”的变化，对游戏平衡有一个直观的感受；比如上面提到的无限关卡马里奥等用到过程内容生成技术的时候，结合机器学习技术来进行动态难度调整（DDA），而非设计师的脑补。在这些方向上，机器学习更像是设计师的一种工具，运用在生产过程中，而不是游戏本体中，用来减少设计偏差，从而控制游戏质量。
既然用机器学习提升AI的实力没有多少实际运用的意义，真正能让机器学习技术在游戏中作为核心地位来使用的，还是要靠游戏玩法上的突破性和不可替代性来支持。利用机器学习本身的“学习”能力而不是学习成果，去彻底改变玩家与游戏的互动方式。
《黑与白》已经是一个很具开创性的方向了，但现在游戏圈大环境浮躁保守，外加本身的技术门槛，这部作品后数十年都没有值得一提的后来者出现了。等传统玩法消磨殆尽，机器学习的技术进一步普及以后，或许游戏行业会往这上面去做突破吧。
而至于你所说的英语学习，游戏AI过程中很多时刻你就无形中在学习英语，除此之外你也可以通过其他途径以打到英语学习的提高，觉得有用点个赞吧
不算参考资料的参考资料：
（机器学习给PCG做DDA）Jennings-Teats, M., Smith, G., amp Wardrip-Fruin, N. (2010, October). Polymorph: A model for dynamic level generation. In Proceedings of the Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (pp. 138-143). AAAI Press.
（增强学习-文明4城市选址）Wender, S., amp Watson, I. (2008). Using reinforcement learning for city site selection in the turn-based strategy game Civilization IV. 2008 IEEE Symposium On Computational Intelligence and Games. doi:10.1109/cig.2008.5035664
（遗传算法迭代FPS团队策略）Liaw, C., Wang, W. H., Tsai, C. T., Ko, C. H., amp Hao, G. (2013). Evolving a team in a first-person shooter game by using a genetic algorithm. Applied Artificial Intelligence, 27(3), 199-212.