而同樣的道理，在一個敵方角色的攻擊範圍之內，如果存在一個己方的瀕死角色，那麼敵方就會自然而然的忽略一切其他的行動，只會選擇發動這最後的致命一擊……

也就是說，能夠殺死敵人的情況下，絕大多數的ai是不會去進行任何程度上的治療的！

簡單來說，一個高階的ai本身，其實本身就有判斷戰局的能力，他們會根據戰局的不同，讓角色採取最符合利益的行動……

當然，在一般的戰棋類遊戲之中，因為本方角色的數量，往往是遠遠少於敵人的，所以在這種敵眾我寡的前提之下，絕大多數的敵人的行為模式優先順序之中，擊殺往往都是會放在第一位的……

事實上，這也就是ai的特點所在，一個角色在什麼樣的局面之下采取什麼樣的行動，其實本質上來說。就是看一個ai操控的角色。他們做出行動的優先順序排序。優先順序越高的行動，在能夠被執行的情況下，往往就會被第一時間執行……

而優先順序的設定越是合理，那麼電腦角色的行動，也就會越是傾向於是正常的思維模式……

而如果將優先順序設定的足夠細緻，那麼電腦的ai甚至可能呈現出高於絕大多數普通人的行為模式……

當然，一般來說，這種情況是很少會出現的……

絕大多數的戰棋遊戲之中。難度的體現往往都是敵人的數量和強度，而不會是電腦的戰略水平，畢竟相比起電腦的ai來說，設定更多的敵人和更強大的敵人，實際上無疑要簡單得多得多……

而只有在傳統的棋類專案之中，才會出現那種純粹的高智慧超級計算機，這種計算機其實就是屬於程式邏輯的巔峰之作了，不過，本質上來說，即使是此類的超級計算機。本質上來說，無非也就是將所有的可能性排序。然後找出最最佳化的選擇而已……

舉一個簡單的例子來說，所有棋類遊戲的ai之中，位於第一序列的行動，必定是所謂的殺死對方的主將，又或者是殺死對方的國王，總而言之，必然是一個能夠獲取遊戲勝利的行為模式……

在能夠滿足直接獲勝的基礎之下，電腦是不會考慮做出任何其他的行為的，這就是行為的優先順序所在了……

而除了直接吃掉對方的國王又或者是主將直接獲勝之外，位於第二系列的，則會是那些顯而易見的無解手段，比如說象棋之中的馬後炮，象棋之中的雙炮將，這一類手段，雖然不能夠直接獲勝，但是卻必定能夠在接下來的一步棋獲勝，並且對方無法可解……

而在第二序列之後的第三序列的行動，則是判斷自己有沒有再下一回合直接被將殺的又或者是以其他方式輸掉遊戲的可能，如果存在這樣的可能性，則選擇透過某一種方式進行規避，使得自己不會在下一回合被直接判負……

而在沒有第三序列的行動可以被選擇的時候，電腦則會傾向於盤面之上的子力交換，如果有某一個棋能夠被白白的吃掉，又或者是被以一種相對合算的方式進行交換，那麼電腦就會在無法直接獲勝的情況下，偏向於去進行這樣的有利於自己的交換……

而如果這種情況也無法達成的話，那麼電腦的智慧程式，就會偏向於執行在接下來的一步或者幾步之中，能夠讓自己賺取到便宜的下法，又或者是防範那些可能讓自己承受損失的下法……

簡單來說，如果概括一下的話，棋類遊戲之中的智慧程式，他們的思維模式就是，在保證自己不會在下一步輸掉棋局的前提之下，儘可能的在棋盤之上�