Fundamental AI Teknologi
"Saya tidak hanya menggunakan semua otak yang
saya miliki, tetapi semua yang bisa
saya pinjam."
-Woodrow Wilson
TOPIK UTAMA
- Konteks
- Struktur Sistem AI
- Teknologi Spesifik
- Pada penutupan
Kecerdasan buatan yang menarik adalah komponen utama dari setiap permainan yang sukses. AI membuat game menantang dan adiktif, dan dengan demikian menghasilkan sebagian besar dari nilai gameplay. AI adalah
sangat berevolusi sains dengan lebih dari 50 tahun sejarah. Ini
berarti metode yang sangat terkenal
ada untuk menutupi luas berbagai skenario dan tujuan, apakah itu komandan tentara
di Age of Empires atau piloting seorang
pejuang dasi sebuah game Star Wars. Dalam bab ini, kita akan mempelajari
bagaimana permainan AI hanya aplikasi tertentu konsep umum dari klasik AI.
Ini berarti teknik
yang paling tradisional AI
akan sangat valid
untuk digunakan dalam game. Di
sisi lain, kami kerajinan akan memerlukan
beberapa trik khusus dan tikungan, seperti menambahkan memperhatikan kinerja dan fokus pada estetis hasil. Dalam
dua bab berikutnya, kita akan
survei teknik AI permainan dalam beberapa detail. Kami akan menggunakan bab pertama sebagai pengantar teknik AI tujuan umum,
sehingga kita dapat mencurahkan berikutnya dua bab untuk bertindak dan AI permainan
strategis, masing-masing. Dalam Bab 9, "Scripting,"
kita akan melakukan survei teknik untuk salah satu paradigma yang paling kuat untuk coding sistem AI.
keempat bab, secara keseluruhan, harus memberikan pemahaman yang jelas dan
menyeluruh tentang keadaan industri.
KONTEKS
Jadi, apa AI ? Apa tujuan dan kondisi yang membedakan sistem AI yang baik dari yang buruk
satu? Pada dasarnya, desain AI buruk sering dimulai dengan menetapkan tujuan yang salah.
Salah satu definisi dari AI mungkin sesuatu seperti "AI adalah simulasi komputer perilaku cerdas." ini akan berlaku kecuali untuk fakta bahwa kita benar-benar tidak tahu pasti apa intelijen. Apakah "kecerdasan" berarti "perilaku yang menunjukkan kemampuan besar untuk beradaptasi dan memecahkan masalah kompleks," atau itu "perilaku yang dekat dengan manusia "? Sejarah menunjukkan kami lagi dan lagi bahwa manusia tidak selalu brilian, namun ada adalah kualitas perilaku mereka yang membuat mereka cerdas. Seperti yang akan Anda pelajari dalam bab ini, beberapa permainan membuat kesalahan dengan mencoba untuk mengikuti definisi pertama, dan dengan demikian, menghasilkan hasil yang benar-benar realistis. Ambil, misalnya, salah satu AI klasik masalah-menemukan rute dari titik A ke titik B yang menghindari rintangan.
STRUKTUR SISTEM AI
Mari kita mulai perjalanan kita dengan mengambil mikroskop virtual dan mencari di dalam sebuah entitas tunggal AI. Ini bisa menjadi Quake musuh, Zaman tentara Empires, atau makhluk dari Black & White. Memahami utama blok bangunan nantinya akan membantu Anda struktur dan kode sistem Anda secara efisien. Pada dasarnya, sistem AI datang dalam dua rasa. Yang pertama dan yang paling umum adalah agen, yang merupakan virtual karakter dalam dunia game. Ini biasanya musuh, tetapi juga dapat nonplaying karakter, sidekicks, atau bahkan sapi animasi di lapangan. Untuk jenis-jenis entitas, struktur biologis harus diikuti, sehingga entah bagaimana kita dapat model perilaku mereka secara realistis. Dengan demikian, sistem ini AI yang terstruktur dengan cara yang sama ke otak kita. Sangat mudah untuk mengidentifikasi empat elemen atau aturan:
l Sebuah sistem sensor atau masukan
l Sebuah memori kerja
l penalaran / analisis inti
l Sebuah sistem tindakan / output
Beberapa AI lebih sederhana dari itu dan menimpa beberapa komponen. Tapi kerangka kerja global ini meliputi sebagian besar entitas yang ada. Dengan mengubah sifat masing-masing komponen, pendekatan yang berbeda dapat diimplementasikan. Tipe kedua entitas AI adalah pengendali abstrak. Ambil game strategi, misalnya. Siapa yang menyediakan penalaran taktis? Setiap unit mungkin sangat baik dimodelkan menggunakan aturan sebelumnya, tapi jelas, strategi permainan membutuhkan tambahan entitas yang bertindak seperti kontroler master dari sisi CPU dari pertempuran. Hal ini tidak karakter diwujudkan tapi kumpulan rutinitas yang memberikan dinamika kelompok yang diperlukan untuk keseluruhan sistem. Pengendali abstrak memiliki struktur sangat mirip dengan yang dijelaskan sebelumnya, tetapi masing-masing subsistem bekerja pada tingkat yang lebih tinggi daripada individu.
MERASAKAN DUNIA
Semua AI perlu menyadari lingkungan mereka sehingga mereka dapat menggunakan informasi tersebut dalam penalaran / analisis fase. Apa yang dirasakan dan bagaimana sebagian besar bergantung pada jenis permainan yang Anda buat. Untuk memahami hal ini, mari kita bandingkan AI tingkat individu untuk permainan seperti Quake ke abstrak controller dari Age of Empires.Dalam Quake, musuh individu perlu tahu:l Di mana pemain dan di mana dia mencari?l Apa geometri lingkungan?l Kadang-kadang, yang senjata yang saya gunakan dan yang dia gunakan?Jadi model dunia adalah relatif mudah. Dalam game tersebut, sistem visual adalah kotorpenyederhanaan satu manusia. Kami berasumsi kita melihat pemain jika dia dalam jarak tertentu, dan kami menggunakan algoritma sederhana untuk menguji tabrakan dengan dunia game. Tahap sensorik sangat penting untuk mengumpulkanInformasi yang akan mendorong semua analisis selanjutnya.http://www.tar.hu/gamealgorithms/ch06lev1sec2.html (1 dari 3) 2/9/2009 17:50:34http://www.tar.hu/gamealgorithms/ch06lev1sec2.htmlSekarang mari kita lihat pada data sensoris yang digunakan oleh master controller dalam strategi permainan, seperti Age of Empires:l Apa keseimbangan kekuasaan di setiap subarea dari peta?l Berapa banyak dari setiap jenis sumber daya yang saya miliki?l Apa adalah rincian jenis unit infanteri, kavaleri, dan sebagainya?l Apakah status saya dalam hal pohon teknologi?l Apakah geometri dari dunia permainan?Perhatikan bahwa ini bukan tes sederhana. Misalnya, kita perlu mengetahui geometri dari seluruh permainan dunia untuk memastikan bahwa jalan temuan bekerja seperti yang diharapkan untuk semua unit. Bahkan, sebagian besar dari AI waktu dalam permainan tersebut dihabiskan dalam menyelesaikan perhitungan jalan-temuan. Sisa dari tes tidak jauh mudah. Menghitung keseimbangan kekuasaan sehingga kita tahu mana musuh dan distribusi spasial nya adalah masalah yang kompleks. Hal ini sangat kompleks sehingga kita hanya akan menghitung ulang solusi setiap frame N sekali untuk mempertahankan kinerja yang layak. Dalam banyak skenario, merasakan dunia permainan adalah bagian paling lambat dari AI. Menganalisis peta dan penggalian informasi berharga dari data mentah adalah proses yang memakan waktu.
MEMORI
Menyimpan data AI sering kompleks karena konsep yang disimpan tidak mudah. Dalam individu tingkat AI, ini akan menjadi kurang dari masalah. Kita dapat menyimpan poin dan orientasi dan menggunakan numerik nilai untuk menggambarkan "negara" AI adalah masuk Jika karakter berjalan, negara sama dengan satu, jika dia berjalan, negara sama dengan dua, dan seterusnya. Sekarang, bagaimana kita menyimpan informasi lebih abstrak, seperti saldo daya dari paragraf sebelumnya? Dan bagaimana jalan? Bagaimana kita menyimpan jalan sehingga karakter memiliki mini-peta di memori dan ingat bagaimana untuk pergi dari A ke B? Beberapa struktur data trivial, dan kami akan sering berakhir dengan solusi kasus per kasus, terutama ketika coding master controller.Analisa / Penalaran IntiAnalisis / penalaran inti adalah apa yang orang sering berpikir tentang ketika mereka berbicara tentang AI. Ini adalah bagian yang benar-benar menggunakan data sensorik dan memori untuk menganalisis konfigurasi saat ini dan membuat keputusan. Metode yang populer untuk tugas-tugas seperti mesin negara yang terbatas dan sistem aturan, baik yang dibahas dalam bab ini. Membuat keputusan bisa cepat atau lambat tergantung pada jumlah alternatif dan data sensoris untuk mengevaluasi. Bermain catur adalah proses yang lambat, sedangkan bergerak karakter dalam Quake benar-benar langsung. Jelas, tokoh dalam Quake memiliki berbagai pilihan terbatas (biasanya, bergerak dalam empat arah, melompat dan menembak), sedangkan 20 sampai 50 langkah dapat dilakukan pada papan catur, diberikan awal konfigurasi. Untungnya, banyak permainan hanya membutuhkan sederhana proses pengambilan keputusan yang melibatkan beberapa pilihan, dan besarhasilnya sering datang pada harga yang relatif rendah. Seperti yang Anda akan segera melihat, banyak permainan dipuji karena AI besar mereka telah dibangun dengan algoritma yang relatif sederhana.
AKSI/OUTPUT SISTEM
Intelijen, tidak peduli seberapa canggih, harus meresap tindakan dan respon, sehingga kita menyadari sesuatu yang terjadi di dalam otak virtual makhluk itu. Dengan demikian, adalah penting untuk beberapa rutinitas AI kami dengan aksi pintar subrutin, jadi kami mendapatkan perasaan kecerdasan yang sebenarnya. Bahkan, banyak permainan membesar-besarkan ini sistem tindakan banyak seperti di sebuah drama teater, sehingga niat karakter yang jelas dan kepribadian disampaikan. Dengan melakukan demikian, tingkat kecerdasan dirasakan oleh pemain bisa jauh lebih tinggi daripada kompleksitas sebenarnya darihttp://www.tar.hu/gamealgorithms/ch06lev1sec2.html (2 dari 3) 2/9/2009 17:50:34http://www.tar.hu/gamealgorithms/ch06lev1sec2.htmlinti AI rutinitas. Sebagai contoh, mengingat Super Mario Bros game. Semua jenis makhluk gila mengisi dunia permainan, dari kura-kura untuk kadal dan banyak makhluk lainnya. Jika Anda memisahkan logika dari tindakan aktual, Anda akan menemukan bahwa AI ini semua sangat mirip. Mereka adalah baik musuh sederhana mengejar AI atau koreografer AI. Tapi dengan menciptakan "signature" gerakan untuk masing-masing dari mereka, kepribadian dan intelijen dirasakan ditingkatkan.
