AI en yaygın olarak popüler oyunlarda nasıl uygulanır?

Ben gamedev değilim, sadece meraklı bir oyun değil kodlayıcıyım. Merak ediyorum, AI popüler modern oyunlarda nasıl çalışıyor, örneğin, FPS'ler? Sabit kodlu kurallara dayanıyor mu? Diğer AI türleriyle (otonom arabalara güç veren gibi) ne kadar ortak noktası var? Geliştiriciler AI'nın doğal davranmasını ve oynaması eğlenceyi nasıl sağlar?

Google'da kullandığım şeyler MinMax'ın farklı türevlerinden bahsetti, ancak AI'nın sürekli, değişken dünyayla nasıl başa çıktığı, AI'nın hangi eylemler / eyaletler tarafından ödüllendirildiği ve farklı eylemlerin başarı şansını nasıl anladığı konusunda cevap veremedi. Orada burada Makine Öğrenimi'nin de bahsettiğini gördüm, ancak ciddi bir oyunda kullanılmadığı anlaşılıyor mu?

Birçok yöntem var. FPS'lere cevap vereceğim çünkü her türün kendi sorunları var ve AI yaklaşımları büyük ölçüde problem alanına ve onu en iyi nasıl temsil edeceğine bağlı.

Ortak FPS yaklaşımları şunları içerir:

• sabit kodlanmış kurallar (aşağıdakilerden herhangi birine mantıksal olarak eşdeğer olabilir)
• sonlu durum makineleri
• hiyerarşik sonlu durum makineleri
• davranış ağaçları
• Karar ağaçları
• hedefe yönelik eylem planlaması

Ve yukarıdaki çeşitli permütasyonlar ve varyasyonlar.

Minimax genellikle FPS gibi sürekli durumdaki oyunlar için değil, daha çok Satranç vb. Ayrı oyun alanlarındaki sıra tabanlı oyunlar için kullanılmaz. Yüksek düzeyde planlama için kullanılabilir, ancak genellikle daha iyi sistemler (yani (yukarıda) birden fazla düşmanla, eksik bilgilerle, ancak basit planlarla karşılaştığında.

Oyun test ederek yapay zekanın eğlenceli olmasını sağlıyorlar. Çok zorlayıcıysa, herhangi bir karar sezgiselliğine hata verebilir veya tepkilerini geciktirebilir veya hedeflerine vb. Rastgele bir faktör uygulayabilirler. Yeterince zor değilse, algoritmaya sağlanan verileri iyileştirmeleri gerekir. .

Çeşitli AI'ların nasıl çalıştığına dair kağıtlar var, en çok tanıdığım şey KORKU

İki daha yaygın yöntem

UCT araması. Bir biçimcilik var, ancak fikir, oyun bitene kadar rastgele bir playout yapmak, kazanan oyunları kaybetmekten daha ağır bir şekilde geri bildirimle. Bunun saf haliyle ilgili güzel olan şey, AI'nın daha iyi veya daha kötü bir hamle neyin olabileceği hakkında hiçbir bilgiye ihtiyaç duymamasıdır.

Genellikle alfa-beta ağacı budaması ile birleştirilen Minmax araması, temelde oyun alanını belirli bir derinliğe kadar tam olarak arar ve her terminal düğümünü sayısal bir değer atayan statik bir değerlendiriciyle değerlendirir. Bu, bir kazanmaya doğru ilerlemeyi ölçen belirgin metriklerin olduğu oyunlar için iyi çalışır.