人工智能未来的相关论文
人工智能未来的相关论文
游戏中的人工智能(下文简称AI)在过去的十年里突飞猛进。如今对游戏开发者来说，创造出一个高效的AI系统已经与游戏的核心游戏性以及震撼的视觉效果同等重要了。以下是学习啦小编整理分享的人工智能未来的相关论文的相关文章，欢迎阅读!
人工智能未来的相关论文篇一
游戏人工智能的未来
游戏中的人工智能(下文简称AI)在过去的十年里突飞猛进。如今对游戏开发者来说，创造出一个高效的AI系统已经与游戏的核心游戏性以及震撼的视觉效果同等重要了。开发商们已经开始将AI的开发作为游戏开发中的重要环节来对待，并花更多的时间和资源去制作出变化多端、无所不能的NPC。越来越多的开发商还利用AI上的优势将自己从早已强者林立的市场中凸现出来，而在游戏业界里关于重新定义游戏类型的探讨声也逐渐高涨起来。有关前沿游戏AI的智囊讨论会已经成为每年“游戏开发者大会”(GDc)的经典议题，而“巴黎游戏AI大会”(Parls Game AI Conference)这类较小的AI相关会议，以及AiGameDev cam这样的开发者自主创办的网站同样正在凝聚起一个强大的产业和随之而来的群体。整个产业都意识到AI在游戏中越来越高的重要性，GameSpot特邀来自Monolith Games公司的MatthewTitelbaum，Guerrilla Games公司的Remco Straatman，以及AiGameDev cam网站的Alex JChampandard三人一起分享他们对未来和游戏AI的看法。
畅想无限可能
尽管AI上的Bug很容易发现，可是个正常运转的AI系统却不太引人注意没有玩家会玩到一半就停下来欣赏一个NPC所表现出来的特质，除非这个NPC的行为违反常理——一个AI越不显眼才越优秀。大多数开发商都在努力实现上述结果，但如要对AI系统进行进步革新，却鲜有人愿意涉足：很少有开发商愿意在这种可能越来越不起眼的技术领域中投下大量的人力财力。当然，还是有些例外的，2007年，AiGameDev，com开始举办首届年度AI大奖，该大奖由网站社区负责投票和提名。这个大奖的目的是为了将那些敢于尝试创新或有独创技术的游戏展现在公众眼前。2009年，“最佳战斗AI”和“最佳游戏AI”两大奖项都颁给了《杀戮地带2》的GuerrillaGames公司Guerr…a的首席AI程序员Remco Straatman表示，存过去的5到10年中，游戏AI发生了翻天覆地的变化，游戏开发商用高端NPC抉择系统替换掉了低端的程序脚本。
“总的来说，以前，游戏AI只要不是很不起眼，那就是一项成就，而如今在绝大多数游戏中，AI已经不可或缺了，甚至很多游戏已经了开始全新的尝试，”Straatman说道，“许多开发团队都已经从简单的状态机想行为树乃至NPC的AI系统”
要创造一个过硬的游戏AI系统，还包括将较小的系统结合到起。比如说，将个负责个体NPC解决问题能力的系统，和个负责游戏世界参数的合理化并为NPC做出相关决定的系统整台到一起。好在，开发者不必从零开始做这些系统了，他们可以利用特定的T具来生成不断成长的复杂 网络。
Guerrilla Games正在使用一种特殊种类的工具来控制NPC的行为，这种工具叫“分层任务网络”(HTN)。Straatman说，“这种工具能够生成比《杀戮地带2》之前更多的复杂 计划。我们同时还在改进CPU性能，这样就能把更多的NPC加入到《杀戮地带3》中。而‘地形推断系统’也随着我们产品的增加而不断改进。我们现在已经比原先掌握了多得多的动态地形技术(例如物体自动移动或者改变形状)，而在遮挡物方面的数据也更加细节化，已经能够做到允许NPC适应更复杂的 环境，例如多层 建筑等等。
回到当初Straatman在Guerrilla公司开始制作《杀戮地带》和《弹震症》的时候，制作团队的目标是让AI系统实现自主判断，从而能让玩家感到游戏的一切都很有趣。然而，团队越发觉得心有余而力不足，尤其是在处理战斗AI的时候：当要让AI模拟特定的某种身份(例如：医生、店主等)的举止时，战斗AI的表现是完全不同的。首先，它的主要目标要让游戏越有趣越好，有时这意味着玩家的爽快感：而有时又意味着提醒玩家即将发生什么事情而故意做出的“过度反应”。
“当一个AI试图模拟个 医学专家或者一个国际象棋冠军的时候，游戏战斗AI会更像是个演员。”Straatman说，“在《杀戮地带2》接近尾声的时候，我们发现NPC正在做的事完全出乎我们意料，令所有人大吃一惊。玩家评价和论坛反馈都已证实，我们实现了多年前的愿望，至少实现了一部分吧，玩家们也都看出来了，而且都很喜欢
在《杀戮地带2》AI方面最受热议的部分就是游戏的遭遇战模式了。由于这个模式比单人战役更依赖于战术和团队作战，早面的AI机器人需要做的远比简单地跑来跑去滥杀一气要多Guerrilla将《杀戮地带2》的遭遇战AI建立在实时战术模式上，为每个机器人个体设定了两个等级的AI。第一个是指挥官AI，控制总体的战略决策：第二个是小队AI，负责将指挥官AI的指令翻译成针对机器人个体的命令随后，制作团队教机器人如何执行小队下达的命令，举例来说：如果一个工程师机器人接到防守命令，他会在开始巡逻之前首先在战略要点建造一座炮塔。有玩家可能会认为AI机器人在多人游戏中不再那么重要了，但Straatman认为机器人能有助于提高游戏性，同时还能给玩家在与真人对抗之前有一个测试自己多人游戏战略部署的机会
Straatman认为，在AI领域最需要改进的是友军AI，因为友军AI系统经常出现一些自相矛盾的约束，要让这个系统回到正轨并非易事：友军伙伴应该是呆在玩家视线以内，并紧挨着玩家，可又不应该挡住玩家的火力：他们应该随时对玩家的行动做出相应的反应，但是又不能到处乱跑，诸如此类。同时，友军AI始终贴身跟随，比任何敌人AI都更靠近玩家，所以友军AI一旦发生错误都更容易被玩家察觉。
“敌方NPC很清楚己方NPC要做什么，因为它们全部都是由电脑控制的，并能相互告知自己下一步要做什么。可相比之下，玩家的下步行为就要难预测得多了——要是你刻意观察一下玩家，你会发现他们的行为有时候非常荒诞古怪，因为玩家们的转身频率、移动速度和突然加速等等都完全无法预测。还有，玩家的预期也至关重要：敌人就该没命地朝你喷子弹，而伙伴或战友则该在不影响你的情况下与你互动或者并肩作战。我们正努力把战友做得更好，因为我们觉得要是玩家身边的伙伴表现不错，会让玩家体验大幅提升，”
Straatman认为，我们对游戏互动的观念注定会改变，所以目前多数AI程序员仍以“把NPC做得更像真人”作为自己的首要任务。
“好游戏总是有着强烈的带入感：NPC应该给人活灵活现的感觉。在个相对受限的游戏互动环境中，缩小AI与现实的距离是不难的，但同时我觉得人类的互动行为是非常有趣的，像‘对话’这样的高级而微妙的互动对AI来说还无法实现完全自主，这就要依赖于灵活的脚本和剧情动画来实现过渡了。如果这
类的互动能够被彻底掌握灵活运用，那随之而来的就是全新的游戏类型。”
“我认为这能让游戏更具亲和力，也更富有带入感。如果我们能靠在游戏中的互动环节增加真实的角色行为来保持游戏的带入感，那你就能体验到从剧情到战斗之间完全无缝的过度。我还认为，我们现在已经可以将AI扩展到个体NPC之外了——《求生之路》的寻路系统就是朝这个方向跨出的第一步。将来我们也许会看到那些曾经仅限于即时战略游戏的AI系统更多地融入到第一人称射击游戏中来：而大型多人在线游戏也可以用到更加复杂的AI，甚至能让玩家控制一群NPC。”
充分挖掘多人游戏
AiGameDev.com的头儿AIex J.Champandard几乎吃透了所有游戏AI在Rocksta rGames以高级AI程序员身份参与开发RAGE引擎后，来到了GuerrillaGarues开发《杀戮地带2》，并制作了多人游戏机器人的战略AI。随后便创立了AiGameDev.com游戏AI社区。在搞网站期间，Champanda rd继续为2K Czech和cryek等知名游戏公司担当AI技术顾问，并合作 组织了巴黎游戏AI大会。
《求生之路》系列、《杀戮地带》系列、《光晕》系列、《侠盗猎车手》系列、《刺客信条》系列以及《孤岛惊魂2》等游戏都是AI领域的典范，ChamDandard说，过去的十年里，游戏开发者都深刻认识到修正那些陈旧过时的AI问题的重要性。
“我们早已意识到，仅仅是借用传统的人工智能并不是出路，那么，从那些枯燥的算法中提取出有趣而又真实可信的东西就成了个项重要课题”Champandard说，“要解决这个问题，首先就是要考虑对玩家的影响以及在游戏中的实际表现。于是我们完全可以这么去理解：不要再拘泥于‘游戏人工智能’，而是把注意力集中在创造种NPC的‘ 计算机行为’上：这不再是说一种束缚下的‘智能’，而是种外在的表现，比如友好、真实可信、令人愉悦等。”
这充分说明，游戏AI不再是游戏开发最薄弱的环节。有的 工作室视AI为必需品，而有的则试图玩出点新花样。Champandard觉得最好的例子就是沙盘类游戏的AI寻路工具。
“沙盘游戏的整个理念是与AI密不可分的。你要在这个世界里为所欲为，而世界里的NPC还要对你做出反应，这切离开AI是不可能实现的我认为业界已经发现，AI寻路能让沙盘游戏妙趣横生，否则的话就会枯燥乏味。使用AI程序可以帮助确保你做的游戏能如设计师当初所设计的那样展现出最好的一面。这种技术为全新的游戏类型敞开了大门，游戏故事会随着你的行为而自动发生。不过必须承认，这方面的进步是缓慢的。”
Champandard认为，由于AI系统的进步速度十分缓慢，未来的游戏AI将更多地出现在多人游戏里。
“现存越来越多的游戏利用机器人来提高多人游戏的可玩性。在 网络上，如果不是和熟人对战的话，那游戏会变得很难预测。 统计显示，玩家更倾向于和机器人对战而不是和随机的玩家对战。”
和Straatman一样，Monolith Games的Maffhew Titelbaum认为未来的AI系统将更具带入感，从而产生一种全新的游戏体验。然而，关于他在制作《极度恐慌》系列方面的 经验，Titelbaum不认为把NPC做得更像人类对增强游戏体验有什么帮助。
“多数游戏都是将玩家从A点带到B点。在这段旅程之中，玩家会需要解开一系列的谜题。有些是寻路导向方面的(比如：我该怎么跨过这道路障?)，有些是逻辑组织方面的(比如：我该用什么顺序扳动开关?)，但绝大多数谜题，都建立在其他角色想要杀死或者帮助玩家的基础上。要是没有与这些角色的互动，旅程都将变得沉闷乏味。”Titelbaum说道，“以前，一般AI对 环境都有着100%的认知，但现在，我们已经拥有传感系统等工具来让AI对环境的认知程度更真实可信。我们还用包括分层状态机、行为树等工具来实现这些效果。从最初的死板构想成型到游戏最终上市之间这漫长的过程中，都不断有新的理念在冒出来，”
和Guerrilla公司一样，Monolith利用了数个系统来制作常规和战斗AI。两者之间的共同点就是“目的驱动动作AI”，《极度恐慌》和《极度恐慌2》都使用了这个系统来实现前后有关联的行为。首先团队的关卡设计师负责用AI能够理解的信息来对每个关卡进行注释，例如，把一张“桌子”设定为个“掩体”，但前提是必须先把“桌子”弄翻如此的设定完成后，就靠AI自己去正确地将这一注释进行解析，并套入自己的行为前提：当AI决定隐蔽起来，就去选择这张桌子，而注释告诉它，应该先掀翻桌子。这些系统同时起作用后，就能提供AI对世界的认知，从而给了玩家种“这些NPC能看到玩家自己的行动，并作出了正确的决定”的印象。
那如果NPC的目的是为了让玩家们相信它们的行为和其他真人玩家一样，那Titelbaum为什么认为，今后的AI系统努力将真实人类行为完美复制到NPC上并不是个好主意呢?
“总得来说，我认为在一个PvE游戏中使用模拟真人的AI并不合适。A1角色是为了扮演某个特定角色或者谜题的一部分而存在的它们可以很难对付，可以无法预测，甚至可以对玩家行为做出适当的反应，然而，比那些都重要的是，它们必须好玩，我不认为‘人性’和‘好玩’之间有什么必然 联系，宫本茂可没有把太多时间花在研究如何把库巴(马里奥的死对头)做得像个真人上。
有些游戏类型确实适合模拟真人的AI，在即时战略这类PvP的游戏中，所有真人玩家和非真人玩家都有着完全一样的条件和资源的情况下，模拟真人的AI才有那么点存在的意义，可是即便如此，我们真的需要和真人样那么难对付的AI吗?”
Titelbaum的目的是为了将AI 应用到更广的游戏领域。例如，要是AI可以在游戏中替代真人来玩游戏，那么也就是说，开发者们应该能有办法让AI取代人类来制作游戏。
“《极度恐慌》的关卡设计师们花了大量的时间来对应该藏哪儿?’作注释，但只要充分利用地形分析技巧，那么让电脑自动完成许多基础的设计工作将成为可能。当关卡布局有大变动时，自动化就能免去大量的 机械重复的手动工作，于是，关卡中越多的部分实现自动设计，就能省出越多的时间给设计者来润色和提升游戏体验了”
Titelbaum认为，随着游戏逐渐成熟，随着玩家开始不再满足于“杀光看到的一切”，开发商将创造出种更丰富，更具带入感的NPC行为，让它们不仅通过对话，还能通过与玩家和环境的互动来表达动机甚至感情，
“我认为AI不仅仅是像不像真人这么简单。不管可不可能，我都觉得那绝不是最终的目标。AI工程师们真的必须在‘真人般的行为’上浪费时间吗?这真的是玩家想要的吗?
“我坚信，任何身份的AI应该始终保持一种令人看似有逻辑的行为，而在任何时候，它们的这种看似可信的特质都应该有无限的变化和可能性，这才是优秀的互动效果。，它们或许能做到真人能做的任何事情，但当一个真人会这么处理一件事的时候，它们不必也那么去做。”
下一页分享更优秀的>>>人工智能未来的相关论文