Karmaşık yapay zekayı nasıl yönetilebilir hale getiririm? [kapalı]

11

Geçmişte, AI davranışını kontrol etmek için sonlu durum makineleri (FSM'ler) ve hiyerarşik FSM'ler gibi basit sistemler kullandım. Bu model çok hızlı bir şekilde parçalanır veya herhangi bir karmaşık sistem.

Davranış ağaçlarını duydum . Bir sonraki bariz adım gibi görünüyorlar, ancak çalışan bir uygulama görmedim veya henüz gerçekten denemedim.

Başka hangi modeller karmaşık AI davranışlarını yönetilebilir hale getirebilir?

architecture ai behavior

— dörtlü
kaynak

Ayrıca devlet makinelerini yönetmenin birkaç yolu olduğunu duydum

— jokoon

1

Bu oldukça belirsiz bir soru. "Karmaşık" yapay zekayı yönetmek için birçok teknik vardır, ancak herhangi bir durum için en iyisi başka bir durumdan farklı olabilir. Davranışsal eylem listelerinden başka bir şey kullanarak oldukça karmaşık AI uyguladım, ancak bu çözüm bir RTS için işe yaramaz; RTS oyunlarında kullandığım teknikler inanılmaz derecede karmaşık ama yine de zarifti, ancak diğer tüm oyunlarda değersizdi. Aklınızda belirli bir oyun türü veya yapay zeka varsa, bunun ne olduğunu açıklarsanız daha alakalı ve anlaşılır yanıtlar alabilirsiniz.

— Sean Middleditch

3

Davranış ağaçları AI'yı yönetmenin gerçekten harika bir yoludur ve Ai Game dev onlar hakkında bilgi edinmek için en iyi yerdir! Codeplex, hatta AIGD'nin kendi Sandbox motorları uygulaması (ki bu oldukça karmaşık ve takip edilmesi zor olabilir) gibi yerlerde tonlarca örnek uygulama var.

Geçen yıl yapay zeka güvencesinde, planlamacılar hakkında bir sürü heyecan vardı, ancak bu yıl bir sürü düştü. En iyi ipucu sadece basit başlamak gibi görünüyordu. Sizi% 80 oraya götüren işin% 20'si, çoğu durumda tamamen doğru gibi görünüyor

— Cubed2D
kaynak

2

Önemli olduğunu düşündüğüm bir şey, bir ajanın neden bir şeyi başarmak istediğini ayırmaktır. Hedefe Yönelik Eylem Planlayıcıları bunu iyi yapıyor, ancak başka çözümler de var. Bu, bir grup hedef ve bir grup eylem arasından seçim yapabileceğiniz için ajanlar oluşturmak için büyük esneklik sağlar.

Davranış ağaçları, tüm çözümü - karar verme ve eylemleri - kapsayacak şekilde tasarlanmıştır ve bu nedenle bakımı zor olabilir.

— tenpn
kaynak

2

Her durumda bilmeniz gereken bir teknik, eylem listesi yaklaşımıdır. En basit düzeyde, her eylem nesnesinin her kare adı verilen update () yöntemine sahip olduğu eylem nesnelerinin bir listesidir. Bununla birlikte, engelleme eylemlerine, birden çok eylem şeridine, çocuk gruplarına vb. İzin vermek için bunu hızla genişletebilirsiniz. Üst düzey bir FSM ile oluşturabileceğiniz hemen hemen her şey, bir eylemle daha modüler, esnek ve hata ayıklanabilir bir şekilde uygulanabilir. davranış eylemlerini kullanarak listeler.

Karakterlerinizin yapabileceği tüm animasyon, yol bulma ve diğer çeşitli "şeyleri" yönetmek için yararlı bir teknik olmasının yanı sıra, davranış eylemleri oluşturarak öncelik tabanlı bir karar verme sisteminin uygulanmasını önemsiz hale getirir.

Bunların nasıl kullanılacağı hakkında birkaç not bu slayt güvertesinde bulunabilir: http://sonargame.com/2011/11/01/new-game-slides/

AI Programlama Bilgelik serisinde de bu konuda makaleler olduğuna eminim.

— Sean Middleditch
kaynak