7个决策模型是关键

── 角色AI是如何运作的？

人类决策是一个非常复杂的过程。因此，博弈被组织为以下七个决策模型。它们是基于规则的人工智能、基于状态的人工智能、基于行为的人工智能、基于目标的人工智能、基于任务的人工智能、基于效用的人工智能和基于模拟的人工智能（图2）。

【图2】七种决策模型
来源：史克威尔艾尼克斯有限公司

例如，基于状态是一种使用角色状态之间“转换”的控制方法。状态是角色的行为状态，例如“行走”或“奔跑”。每个状态定义了“角色应该采取什么动作”，当情况发生变化（满足转换条件）时，当前状态将转换到满足转换条件的状态。例如，如果你没有发现敌人，你就处于“警戒”状态，但当你发现敌人时，你就处于“跟踪”状态。

除此之外，基于目标和基于任务的思维也用于规划思维，即您首先决定一个目标，然后再决定如何实现它。此外，在效用的基础上，如果有敌人A和B，我们会评估应该先击败哪一个。 A看起来很强，所以我给它90分，B稍微弱一点，所以我给它80分，我先和80分的B打。基于模拟的场景是，例如，在一场足球比赛中，您想象一个故事，其中中心已经上升并且您向它跑去，但随后决定您将无法在中途完成并考虑不同的场景。

对于小型游戏，请选择其中之一来创建您的角色 AI。对于较大的游戏，我们可以结合两种或三种类型。

使用行为树确定操作

基于行为创建一个称为行为树的结构并按顺序执行。例如，如图3所示，如果从树形结构的根开始，依次经过优先层、序列层、随机层，如果在优先层中选择“战斗”，则在序列层中会依次执行“攻击”和“隐藏”。选择“攻击”，然后依次执行“发射弓”、“攻击魔法”和“挥剑”。如果选择“攻击魔法”，随机数会决定随机层中是“水系”还是“风系”。现在让我们继续讨论行为。这棵树是由游戏设计师创建的。

[图3]基于游戏行为的AI
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在我们创建工具之前，这取决于我们工程师，但游戏设计师创建的是角色 AI 头脑中的内容。例如，士兵头部的内部是根据状态转换来表达的。例如，第一层是基于状态的，第二层是基于行为的，第三层是基于状态的，等等。

游戏AI与其他领域的AI的区别在于它有实体。一般人工智能没有身体。另一方面，具有物理身体的游戏人工智能像机器人或机器人一样实时移动，对对手和周围的情况做出反应。它的运行速度为60帧/秒，因此可以称为实时。

── 角色AI如何自主决策？

人类知道自己的步幅和跳跃高度。但新角色AI不明白这一点。你甚至不知道自己的身体尺寸，所以你需要告诉你的角色。创建角色后，我们会教他们动作范围，例如他们如何移动以及右臂可以到达多远。画一条红线表示行驶的距离并记录下来以帮助孩子记住。

我不能说这是否是传统学习，但结果是游戏AI变得像人类一样。这是因为它记住了身体的运动范围。

身体在某种程度上决定了智力的形式，所以对于有尾巴的角色，我们让他们移动尾巴来记录他们走过的距离。换句话说，你应该从小就尝试一些事情，失败，然后再决定。

在将棋和围棋中，目标是找到最佳走法，但游戏的角色 AI 没有最佳走法。

在游戏的 3D 世界中，您所需要的只是某个解决方案，然后通过分层更好的解决方案来创建整体流程。目前尚不清楚正确答案是什么。除了主角和他们的朋友之外，游戏还需要配角，或者只是喝咖啡的人，他们更像是演员来娱乐玩家。他了解玩家，并且以“如果他想击败他，他就会击败他”的心态行事。这类似于人类根据不确定的信息并通过一系列模糊的试验做出决策。