决策生成式智能适用于生成式建模和数据生成任务，通过学习数据的分布，能够生成具有多样性和不确定性的新数据样本。因此，需要使用概率建模来处理推断、预测和决策问题。为了描述和设计复杂系统行为，决策生成式智能需要在模型中引入层次化的方式来组织和描述系统的行为，以控制系统指令的执行顺序和逻辑关系。而决策生成式智能深度学习框架使得其参数更新基于梯度优化。
6.1 概率编程语言
概率编程语言（probabilistic programming language,PPL）设计用于描述和执行概率模型[58]。与传统的编程语言不同，概率编程语言允许开发者在程序中直接表示随机性和不确定性，以及随机变量之间的关系。这使得概率编程语言成为概率建模和推理的强大工具。
PPL允许开发者直接在代码中表示概率模型，包括定义随机变量、概率分布和条件概率等。通过这种方式，开发者可以用代码清晰地表达出模型中的随机性和不确定性。PPL提供了丰富的随机变量和概率分布类型，例如连续分布（如正态分布、指数分布）和离散分布（如伯努利分布、多项分布）。开发者可以根据模型的需要选择合适的分布类型，并对随机变量进行操作。
PPL集成了各种推断算法，用于从数据中推断模型的参数或进行预测。这些推断算法可以是经典的概率推断方法（如Bayes推断、最大似然估计），也可以是现代的机器学习方法（如变分推断、Markov链）。PPL具有高度的灵活性和表达能力，能够处理各种复杂的概率模型和推断任务。开发者可以使用循环、条件语句等结构来构建复杂的模型，并根据需要组合不同的推断算法。PPL提供了一系列工具和技术，用于评估和验证模型的性能，包括模型比对、后验预测检验等方法，帮助开发者检查模型是否与观测数据一致，并识别潜在的模型缺陷。
6.2 可微分编程
可微分编程是一种编程范型，在其中数值计算程序可通过自动微分来求导数。这允许了对程序中的参数的基于梯度优化，通常通过梯度下降。可微分编程广泛用于各种领域，特别是科学计算和人工智能。自2014年首次出现以来，可微分编程一直是一个引人注目的概念，有时被描述为“可微分函数式编程”。许多人工智能领域的研究者将其视为深度学习的一种泛化形式，甚至认为这种类型的编程代表了软件工程的未来，有时被称为软件2.0。
在传统的编程方法中，通常需要显式地给出CPU需要执行的指令集来创建算法。程序在运行时必须具有足够的知识来实现其预期的目标。通过可微分编程，可以使用加权参数网络构建一种全新的程序，并通过基于梯度的优化进行样例训练。这些程序能够以更优化的方式沿着梯度重写自身的某些部分。
微分编程的程序可以被视为对输入和输出进行复杂组合的连续可微函数。由于每个表达式都是可微的，因此可以利用链式法则来传播模型的优化。与经典的监督学习一样，可以通过反向传播损失梯度相对于每个加权参数来训练模型。因此，每个表达式应该实现一个前向行为，即解决问题所需的实际计算，以及一个后向行为，其目标是更新用于计算前向传递的权重。
早期方法的局限性在于它们只能区分以适合框架的方式编写的代码，从而限制了它们与其他程序的互操作性。较新的方法通过根据语言的语法或中间表示构造图来解决这个问题，从而允许对任意代码进行区分。目前，大多数可微分编程框架的工作原理是通过构建包含程序控制流和数据结构的图来实现的。这些尝试通常可以归为以下两组。
静态、编译的基于图的方法，如TensorFlow、Theano和MXNet，通常具备良好的编译器优化能力，并更容易扩展到大型系统。然而，它们的静态性质限制了交互性和易于创建的程序类型，尤其是那些涉及循环或递归的程序。此外，这种静态性质也使得用户更难有效地理解其程序逻辑。一个名为Myia的概念验证编译器工具链使用Python的子集作为前端，并支持高阶函数、递归和高阶导数。
运算符重载、基于动态图的方法，如PyTorch和NumPy的autograd包，动态交互使得大多数程序的编写和推理变得更加容易。然而，它们可能会导致解释器开销增加（尤其是在组合许多小操作时），并且通常具有较差的可扩展性和减少编译器优化带来的好处。Julia编程语言的Zygote包直接在Julia的中间表示上运行，因此可以通过Julia的即时编译器进行优化。
6.3 行为树语言
行为树语言的历史可以追溯到20世纪90年代，最早是在计算机游戏开发中被引入的，作为一种用于描述非玩家角色（NPC）行为的方法。1999年，电影TheMatrix的计算机游戏TheMatrix:PathofNeo首次引入了类似于行为树的概念，用于定义虚拟人物的行为和决策。随后，行为树被广泛应用于许多游戏引擎中，如UnrealEngine和Unity。
行为树被广泛用于描述游戏中的NPC行为。通过行为树，游戏开发人员可以轻松地设计和管理NPC的行为逻辑，使其看起来更加智能和自然。行为树被应用于各种类型的游戏，包括角色扮演游戏、策略游戏等。随着行为树在游戏开发中的成功应用，它也开始在其他领域得到应用，如机器人控制、虚拟现实、仿真系统等。行为树被用于描述和控制机器人的行为，使其能够智能地执行各种任务和动作。语言和工具的发展如下。
随着行为树的应用范围不断扩大，相关的行为树语言和工具也在不断发展和完善。现今，有许多行为树编辑器和工具可供开发人员使用，如BehaviorDesigner、BtEditor、Schematyc等。行为树的理论基础可以追溯到计算机科学和人工智能领域的相关研究。其中，行为树最早的理论基础之一可以追溯到由RodneyBrooks等人在20世纪80年代提出的“行为模式”（BehaviorPattern）和“行为树”（BehaviorTree）的概念。随着行为树理论的发展和相关技术的进步，行为树语言已成为描述和设计复杂系统行为的重要工具之一。
行为树语言是一种用于描述和设计复杂系统行为的形式化建模语言。它主要用于游戏开发、机器人控制、智能体行为建模等领域。行为树提供了一种层次化的方式来组织和描述系统的行为，并且具有直观易懂的图形表示，这使得用户能够直观地了解系统的行为结构和逻辑关系。图形化的表示方式也使得团队成员之间更容易沟通和协作。
行为树语言的组成部分包括节点类型，每种节点代表了不同的行为或控制逻辑。常见的节点类型包括：行为节点（Action），执行具体的操作或动作，例如移动、攻击、跳跃等；条件节点（Condition），根据条件判断来决定执行路径的分支；组合节点（Composite），用于组织和控制其他节点的执行顺序和逻辑关系，常见的有序列节点、选择节点、并行节点等；修饰节点（Decorator），用于修改或扩展其他节点的行为，例如重复执行、延迟执行等。
行为树具有层次结构，节点可以以树状形式组织起来，形成从根节点到叶子节点的层次关系。这种层次结构使得系统的行为可以被分解和组织，从而更容易理解和管理。行为树的执行流程从根节点开始，根据节点之间的连接关系逐级执行，直到到达叶子节点。每个节点的执行结果会影响到其父节点或者整个树的执行流程，从而实现了复杂的行为逻辑控制。行为树语言提供了丰富的节点类型和组合方式，使得用户可以根据实际需求灵活地设计和定制行为逻辑。同时，行为树的结构也支持动态调整和扩展，使得系统的行为能够适应不同的环境和场景变化。