游戲人工智能的發(fā)展與展望-預覽頁
【正文】 關(guān)鍵字： 人工智能 游戲AI 發(fā)展 非定性一、人工智能及游戲人工智能簡介人工智能簡介人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。有人說需要加入道德和情緒等因素才能體現(xiàn)人類的智慧，而其他人則表示光有根據(jù)人們提供的解決問題的方法去解決問題的能力是不夠的，正真的智能還需要有學習和適應能力。一般說來就是指游戲中，計算機控制的非玩家角色能夠模擬人類思維或者顯示中的其他生物，表現(xiàn)出一定的智能行為，好的AI使游戲變得更加逼真，更加接近現(xiàn)實。當然從客觀上來看NPC只需要表現(xiàn)一定水平的人工智能，它并不重視NPC的智能是如何獲得的，只要在游戲中看起來是可信的就可以了。對于策略游戲，玩家希望敵方的將領(lǐng)能更聰明，不至于太愚蠢；在角色扮演游戲中，玩家希望進入類似現(xiàn)實世界的的虛擬世界，角色的行動也要模仿真人；而在模擬人生這樣的游戲中，就不再是NPC的AI了，而是游戲本身的AI，如果AI太差，要么游戲太容易，要么和真實世界差距太大，這個游戲也就沒有什么可玩性了。增加游戲的可玩性 玩家希望游戲的AI能給自己帶來驚喜，希望游戲AI就像真人一樣具備不可確定的動作，用不可預測的方式擊敗玩家或被玩家擊敗。游戲的AI始終要給玩家以各種各樣的驚喜，吸引玩家的興趣比如一些單機游戲中的好感度，聲望值等的不同積累，排列組合，可能會對游戲產(chǎn)生眾多不同的變數(shù)，導致我方反叛，敵方被勸服之類的效果，進而影響游戲的過程及結(jié)果。盡管情節(jié)是固定的，但這樣無疑使得整個過程更加豐富飽滿。 定性的AI技術(shù)是游戲AI的基礎(chǔ)。玩家在玩過一段時間后可以很容易找到游戲的規(guī)律，從而影響了游戲的可玩性。這種機器學習方法可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡算法，貝葉斯算法或者遺傳學算法完成。 開發(fā)者一直對采用非定性AI持謹慎的態(tài)度，而如今這種情況正在發(fā)生改變。 至少直到最近，另一項限制游戲AI發(fā)展的因素是，開發(fā)者把過多的注意力放在了圖像質(zhì)量上。比如在一個戰(zhàn)爭策略型游戲中，電腦控制的軍隊不用放出偵查兵等東西就能夠知道其對手也就是玩家操縱的軍隊的位置、數(shù)量、兵種等一系列的信息。因此欺騙必須要是平衡的，來保持游戲趣味性。 開發(fā)者通常使用模糊狀態(tài)機以減小結(jié)果動作的可預見性，并減少枚舉大量ifthen規(guī)則的負擔。在一個第一人稱射擊類游戲中，被射擊的生物，需要穿越地牢或建筑以完成接近或逃離玩家控制的人物的行為。而中途在左、右或前方一段距離突然出現(xiàn)敵人后，該NPC會奔跑過去進行戰(zhàn)斗，而令人窩火的是，戰(zhàn)斗完后NPC并非從戰(zhàn)斗的地方繼續(xù)前進，而是跑回到之前走路的位置再繼續(xù)緩慢走。這使得玩家即使是在獨自游戲的時候也不會因為沒有伙伴而感到孤單。這種神乎其神的游戲AI表演帶給我們的震撼，就像我們之前聽說“深藍”戰(zhàn)勝了國際象棋冠軍是一樣的。其實，編寫最簡單戰(zhàn)棋游戲的AI比最復雜即時策略游戲還要難。戰(zhàn)棋游戲就沒有嚴格的時間限制，人類玩家有足夠的時間思考，能夠做出較好決策。我們不希望一個游戲照著攻略一步步玩，我們希望自己玩的游戲能夠變化多端，在第二次玩的時候不再單純的是第一次的重復。他們應該時刻呆在玩家周圍，對玩家的行動作出反應，但又不能總是到處亂跑。未來的游戲AI發(fā)展過去的20年里，游戲中的人工智能已經(jīng)有了顯著的進步。游戲的AI設(shè)計發(fā)生了翻天覆地的變化。對于許多AI程序員來說，盡力讓NPC的行為與真人接近仍然是首要任務，而未來將改變游戲內(nèi)的互動方式。如果能在諸如此類的互動上有所突破，那么游戲中更多的部分將有更強的互動性。也許我們所期待的、理想中的、極大擬人化的游戲AI將會很快得以實現(xiàn)，并且給我們的生活增添更多的快樂與色彩。如今對游戲開發(fā)者來說，創(chuàng)造出一個高效的AI系統(tǒng)已經(jīng)與游戲的核心游戲性以及震撼的視覺效果同等重要了。好在，開發(fā)者不必從零開始做這些系統(tǒng)了，他們可以利用特定的T具來生成不斷成長的復雜。而‘地形推斷系統(tǒng)’也隨著我們產(chǎn)品的增加而不斷改進。首先，它的主要目標要讓游戲越有趣越好，有時這意味著玩家的爽快感：而有時又意味著提醒玩家即將發(fā)生什么事情而故意做出的“過度反應”。由于這個模式比單人戰(zhàn)役更依賴于戰(zhàn)術(shù)和團隊作戰(zhàn)，早面的AI機器人需要做的遠比簡單地跑來跑去濫殺一氣要多Guerrilla將《殺戮地帶2》的遭遇戰(zhàn)AI建立在實時戰(zhàn)術(shù)模式上，為每個機器人個體設(shè)定了兩個等級的AI?！ 皵撤絅PC很清楚己方NPC要做什么，因為它們?nèi)慷际怯呻娔X控制的，并能相互告知自己下一步要做什么?！ 昂糜螒蚩偸怯兄鴱娏业膸敫校篘PC應該給人活靈活現(xiàn)的感覺。 “我們早已意識到，僅僅是借用傳統(tǒng)的人工智能并不是出路，那么，從那些枯燥的算法中提取出有趣而又真實可信的東西就成了個項重要課題”Champandard說，“要解決這個問題，首先就是要考慮對玩家的影響以及在游戲中的實際表現(xiàn)。Champandard覺得最好的例子就是沙盤類游戲的AI尋路工具。這種技術(shù)為全新的游戲類型敞開了大門，游戲故事會隨著你的行為而自動發(fā)生。在上，如果不是和熟人對戰(zhàn)的話，那游戲會變得很難預測?！ 岸鄶?shù)游戲都是將玩家從A點帶到B點?！盩itelbaum說道，“以前，一般AI對都有著100％的認知，但現(xiàn)在，我們已經(jīng)擁有傳感系統(tǒng)等工具來讓AI對環(huán)境的認知程度更真實可信。首先團隊的關(guān)卡設(shè)計師負責用AI能夠理解的信息來對每個關(guān)卡進行注釋，例如，把一張“桌子”設(shè)定為個“掩體”，但前提是必須先把“桌子”弄翻如此的設(shè)定完成后，就靠AI自己去正確地將這一注釋進行解析，并套入自己的行為前提：當AI決定隱蔽起來，就去選擇這張桌子，而注釋告訴它，應該先掀翻桌子?！ ∮行┯螒蝾愋痛_實適合模擬真人的AI，在即時戰(zhàn)略這類PvP的游戲中，所有真人玩家和非真人玩家都有著完全一樣的條件和資源的情況下，模擬真人的AI才有那么點存在的意義，可是即便如此，我們真的需要和真人樣那么難對付的AI嗎?” Titelbaum的目的是為了將AI到更廣的游戲領(lǐng)域。不管可不可能，我都覺得那絕不是最終的目
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