【正文】 這樣，你至少能把你的AI中不可預測的和更難以開發(fā)、測試和調(diào)試的那些部分分離開來，同時理想地以傳統(tǒng)的形式保持你的AI系統(tǒng)的大部分。These successful games use nondeterministic methods in conjunction with more traditional deterministic methods, and use them only where they are needed and only for problems for which they are best suited. A neural netwoek is not a magic pill that will solve all AI problems in a games。這些因素已被證明是廣泛使用和學習AI技術的嚴重障礙。游戲更應是在玩的時候進化、學習和適應。這些行為作為一底層算法的綜合效應的新興和發(fā)展的結果。這種腳本情節(jié)是非常多的，難怪AI開發(fā)人員對尋路算法給予了極大關注。s no wonder that AI developers give pathfinding tremendous attention. These are only a few of the established game AI techniques。優(yōu)先狀態(tài)機是一個無處不在的游戲AI技術，但其基本上的思想是枚舉一系列可控制游戲角色的動作或狀態(tài)然后使用ifthen條件語句來對這些狀態(tài)進行轉(zhuǎn)換。在這里，如果玩家看到他的努力是徒勞的便有可能失去對游戲的興趣。這種形式的欺騙是非常常見的，這樣有助于電腦智能與游戲玩家進行對抗。事實上，隨著生產(chǎn)下一代可玩性更高的游戲的壓力不斷增加，促進游戲開發(fā)者更徹底地去探討與研究非定性的技術。非定性AI所產(chǎn)生的不確定性是難以測試和調(diào)試的你怎么確定玩家的各種操作不會讓游戲在某些情況下產(chǎn)生愚蠢的行為呢？游戲開發(fā)者們面臨不斷縮短的開發(fā)周期，這樣不斷縮短的開發(fā)周期使開發(fā)和測試產(chǎn)品就緒標準新技術特別困難。非定性方法也可以獨立的學習和推斷，他們可以能夠自行生產(chǎn)處理突發(fā)狀況的即時行為，或者自行產(chǎn)生沒有明確被指令指示的行為。Nondeterministic methods facilitate learning and unpredictable gameplay. Further, developers don39。s playlife, so to speak.定性AI技術是游戲AI的基礎。機器方學習并適應玩家的戰(zhàn)斗策略就是一個非定性行為的例子。一個簡單的追逐算法就是定性行為的一個例子。Deterministic behavior or performance is specified and predictable. There39。The bottom line is that the definition of game AI is rather broad and flexible. Any thing that gives the illusion of intelligence to an appropriate level, thus making the game AI more immersive ,challenging,and most importantly,fun,can be considered game AI.Just like the use of real physics in games, good AI adds to the immersiveness of the game, drawing palyers in and suspending their reality for a time.游戲AI底線的定義是相當廣泛和靈活的。t always interested in giving nonplayer characters humanlevelintellect. Perhaps we are writing code to control nonhuman creatures such as dragons, robots, or even rodents. Further, who says we always have to make nonplayer characters smart? Making some nonplayer characters dumb adds to the variety and richness of game content. Although it is true that game AI is often called upon to solve fairly plex problems, we can employ AI in attmepts to give nonplayer characters the appeatance of having different personalities, or of portraying emotions or various dispositions for example, scared, agitated, and so on.在游戲中，我們不一定對給參與游戲的機器方以人水平的智能感興趣。顯然，廣泛的游戲AI解釋是存在的。各種各樣的游戲類型和游戲人物對什么事游戲AI給出了一個相當廣泛的解釋。在這個過程中，我也深刻地認識到了自己在英語上有哪些不足之處。專業(yè)英語的學習不但可以在我們代碼編輯和軟件應用中有很大的幫助，并且對我們學習和閱讀一些外文的文獻也是很有幫助的。畢竟我們學的英語基本上都是一些基礎的、常用的表達，以及一些基礎、常用的語法。v 第三部分對AI技術在現(xiàn)有的AI游戲中的應用進行介紹。這樣，你至少可以在你的AI系統(tǒng)中分離出那些非定性的方法因為他們是不可預測而且難于測試或者調(diào)試的，然后確保你AI系統(tǒng)其余大部分可以用傳統(tǒng)的方法開發(fā)。 這些成功的游戲?qū)⒎嵌ㄐ苑椒ㄅc傳統(tǒng)的定性方法結合起來，并將這些方法用在最適合的地方來解決問題。這些因素已被證明是廣泛應用和學習AI技術的嚴重障礙。在游戲的進行中，機器方還需要去發(fā)展、學習和適應。舉幾個例子，Alife技術常見于機器人應用領域，并且在視頻游戲領域也取得了極大的成功。在一個戰(zhàn)爭策略游戲中，一個機器方單位需要完成越過地形和躲避障礙物去接近敵人的一個行為。優(yōu)先狀態(tài)機是一個無處不在的游戲AI技術，但其基本上的思想是枚舉一系列可控制游戲角色的動作或狀態(tài)然后使用ifthen條件語句來對這些狀態(tài)進行轉(zhuǎn)換。此外，不平衡的欺騙將使電腦過于強大，使玩家無法擊敗電腦。例如，在一個戰(zhàn)爭策略型游戲中，電腦控制的軍隊不用像游戲人必須做的那樣放出偵察兵，就能夠知道其對手也就是玩家操作的軍隊的位置、數(shù)量兵種等一系列信息。 至少直到最近，另一個限制了游戲AI發(fā)展的因素是，即開發(fā)商將大部分注意力集中到了圖形圖像的質(zhì)量上。我們將在本書考慮的簇擁算法和神經(jīng)網(wǎng)絡算法是即時行為的好例子。此外，定性方法不利于學習和發(fā)展，并且玩家在玩過一段時間后很容易找到游戲的規(guī)律，從而影響游戲的可玩性。這種學習方法可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡算法、貝葉斯算法，或遺傳算法完成。您可以在代碼中設定機器方角色朝某一目標點沿x和y坐標軸推進，直到角色的X和Y坐標與目標位置一致。定性與非定性的AI 游戲AI技術一般有兩種形式：定性和非定性。雖然游戲AI經(jīng)常被呼吁解決相當復雜的問題，但我們可以利用AI去嘗試給機器方以個性模樣、不同的性格，或塑造情感和各種性情，如，害怕，焦慮，等等。游戲AI屬于弱AI的范疇是最適合