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机器学习和深度学习：这是一种研究、开发机器能够模仿人类大脑模式，自动学习和改进自身性能的技术，机器学习可用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务，例如图像分类器能够检测和标记图片中的物体；语音识别系统可以帮助语音识别设备理解和回应人类语言指令。
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机器翻译：利用机器学习模型，将一种语言自动转换为另一种语言，使得跨语言沟通变得可行，机器翻译不仅可以用于文字翻译，还可应用于多语种社交媒体、商业文本翻译、翻译教育等领域。
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智能推荐：通过分析用户的历史行为和兴趣，智能推荐系统可以为用户提供个性化的产品或服务，以提高用户的满意度和忠诚度，电影推荐系统可能会依据用户观看过的影片、评分、分享情况等因素为用户推送可能感兴趣的电影。
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智能客服：使用自然语言处理技术，当用户向网站或应用程序提出问题或请求时，机器人可以迅速响应、解答和转达，提高客户服务效率，该技术可应用于电商网站、在线银行、智能旅游应用等多个场景。
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智能家居：通过语音控制或手机应用远程控制家庭电器，实现智能家居的自动化控制，简化日常家居生活，通过手机应用设定定时开关空调、调节室内温度等功能。
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自动驾驶：自动驾驶系统通过感知、决策和控制等技术，使汽车实现自主导航和行驶，无需人工干预，减少人为误操作风险，提高行车安全性，在驾驶过程中，自动驾驶汽车通常配备智能传感器，如激光雷达、摄像头、GPS、雷达等，用于实时获取路况信息,做出相应的道路决策。
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医疗诊断：通过图像识别技术和数据分析，医生能够快速、准确地进行医学影像检查和病历记录，为患者提供个性化的诊疗建议，预防疾病的发生和发展,AI辅助的医学影像分析软件能够帮助医生识别人体的病变部位和性质。
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金融风控：运用大数据分析和机器学习技术，金融机构通过评估客户的信用历史、经济状况以及市场风险偏好，从而制定更为审慎的投资策略，保障金融市场的稳定运行和客户权益，金融风控系统可以根据客户的消费习惯、投资风险承受能力等因素，预测客户未来可能面临的违约风险,并提前采取措施防范损失。
在这些建议中，人工智能应用场景主要包括机器学习和深度学习，其中的游戏类和服务类应用尤为广泛，如《反恐精英》、《模拟山羊》等系列游戏中的AI系统、《头号玩家》中的AI系统以及金融机构的智能风控系统等，不同类型的游戏AI系统因其目标应用场景的不同，采用的技术路线、训练方式、交互方式等方面也有所不同,因而AI难度也会有所差异。
对于拳击游戏《斗神联盟》，由于AI的功能主要是针对一系列打击技能的设计，所以它的AI难度相对较低，操作简单易学，但对于以策略性和决策性著称的卡牌游戏，《英雄联盟》等RPG类型游戏，就需要玩家具备较高的智力和策略规划能力,同时对游戏环境的理解和应对能力也有着较高的要求。
游戏AI的难度取决于游戏的具体玩法、战略和目标，不同的游戏往往需结合各自的特点和需求来优化和提升AI系统的难度，随着科技的发展和人工智能应用领域的拓展，未来的游戏将会更具创新性，AI在游戏中的作用也将更加显著,期待更多出色的游戏AI系统出现在我们的眼前。