游戏人工智能的发展与展望.docx
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游戏人工智能的发展与展望
XXXX大学
人工智能专题研究
游戏人工智能的发展与展望
学院计算机科学与技术学院
学生姓名
学号
指导教师姓名
2011年12月26日
目录
课题研究背景及问题的提出……………………………………………………3
一、人工智能及游戏人工智能简介…………………………………………4
1、人工智能简介………………………………………………………………4
2、游戏人工智能简介…………………………………………………………4
二、游戏AI设计目的…………………………………………………………4
1、增加游戏的挑战性…………………………………………………………5
2、增加游戏可玩性……………………………………………………………5
3、帮助展开游戏情节…………………………………………………………5
三、定性与非定性AI…………………………………………………………5
1、定性的游戏AI………………………………………………………………5
2、非定性的游戏AI……………………………………………………………6
四、现有的一些游戏AI技术…………………………………………………6
五、从一些具体的游戏实例中看游戏AI……………………………………7
1、魔兽世界的一些小AI………………………………………………………7
2、即时战略强大的AI…………………………………………………………7
3、战棋类AI和即时战略AI的比较…………………………………………7
六、游戏AI的展望……………………………………………………………8
1、我所希望的游戏AI的改观…………………………………………………8
2、未来的游戏AI发展…………………………………………………………8
七、总结…………………………………………………………………………9
参考资料……………………………………………………………………………9
课题研究背景及问题的提出
1、游戏产业的飞速发展
游戏是一项新兴事物，但游戏的发展十分迅速。
在国外，游戏开发经历了20余年的风雨，现在已成为一个高技术，高利润和高速发展的行业。
在中国，游戏特别是网络游戏，构成了IT行业中新型的利润增长点，中国游戏产业也开始蓬勃发展。
由于中国拥有最大数量的游戏玩家和用户，使得中国游戏市场已经成为全球最关注的市场。
2、游戏离不开人工智能
我们从小就接触了电子游戏，可以说是见证了游戏业的不断发展与进步。
我们玩的游戏越来越高级，越来越精彩。
从最早的俄罗斯方块，到小霸王，到魔兽，到现在的纷繁的令人眼花缭乱的各种单机游戏以及网络游戏。
我们不禁要问：
这些游戏吸引我们的是什么，为什么有的游戏经久不衰，令人乐此不疲，一遍又一遍的玩；有的却索然无味，最多玩两遍就不去再碰？
毫无疑问，游戏人工智能是极其重要的一个方面。
我们最早开始知道游戏人工智能存在应该是在即时战略类游戏中，与电脑操纵的部队进行战斗。
在魔兽争霸出现之前，国外玩家就很热衷于与电脑进行即时战略对战，那类的游戏也是各种各样层出不穷。
但当魔兽争霸出现后立即占领了市场，因为它允许玩家进行局域网联机对战，也就是说，玩家更倾向于“与人斗其乐无穷”，而不是那些死板的，摸透了的，低级的“电脑”----它们需要进化。
可以看出，正是玩家的需求促使了游戏人工智能的前进。
3、问题的提出
在游戏业长久的发展中，游戏人工智能在不断进步，带给我们一个又一个惊喜。
作为一个电脑游戏爱好者以及计算机专业的学生，使得我对游戏人工智能在游戏中的作用，玩家需要什么样的游戏人工智能及未来的人工智能将会是什么样的产生了极大的兴趣。
因此我对这方面进行了一些简单的研究。
关键字：
人工智能游戏AI发展非定性
一、人工智能及游戏人工智能简介
1、人工智能简介
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
对有些人来说人工智能的试金石是看他有多接近人类的智慧，认为在此基础上我们必须要创造出有智慧的机器。
有人说需要加入道德和情绪等因素才能体现人类的智慧，而其他人则表示光有根据人们提供的解决问题的方法去解决问题的能力是不够的，正真的智能还需要有学习和适应能力。
能满足以上所有需求的AI被称为一个健壮的AI，而弱AI则涉及更广的应用及技术，它是为了赋予机器智能的属性。
2、游戏人工智能的简介
游戏AI是属于弱AI的范畴，是人工智能科学技术领域一个新兴的、活跃的学科分支，是计算机游戏和人工智能相结合的产物。
游戏AI的定义是非常广泛和灵活的，凡是能够产生适当水平的智能从而让游戏更加逼真，有挑战性，最重要的是使游戏变得更加有趣的东西都可以被当做为游戏AI。
一般说来就是指游戏中，计算机控制的非玩家角色能够模拟人类思维或者显示中的其他生物，表现出一定的智能行为，好的AI使游戏变得更加逼真，更加接近现实。
二、游戏AI设计目的
游戏中需要智能角色，这一点是可以理解的，因为他们可以增强游戏的体验并且改善游戏可玩性。
非玩家角色不必依赖于一个真实存在的人群，便可以使得单人游戏的实现成为可能，并能改善多人游戏的真实感。
游戏中需要用能够帮助自己的同伴、足以致命的武器、特定方式的移动、需要战胜的敌群和背景环境来增强游戏的真实感和复杂感，因此智能NPC是必不可少的。
当然从客观上来看NPC只需要表现一定水平的人工智能，它并不重视NPC的智能是如何获得的，只要在游戏中看起来是可信的就可以了。
在不同的游戏中，玩家AI的期待的目标是不同的。
那些街机游戏或者是俄罗斯方块，玩家不希望有太高AI，这种游戏的问题已经固定。
而在另外一些游戏中，情况就大不相同了。
对于策略游戏，玩家希望敌方的将领能更聪明，不至于太愚蠢；在角色扮演游戏中，玩家希望进入类似现实世界的的虚拟世界，角色的行动也要模仿真人；而在模拟人生这样的游戏中，就不再是NPC的AI了，而是游戏本身的AI，如果AI太差，要么游戏太容易，要么和真实世界差距太大，这个游戏也就没有什么可玩性了。
具体来说，游戏AI可以在以下三个方面起作用。
1、增加游戏的挑战性
给玩家提供一种合理的挑战是任何计游戏AI的首要目标，如果游戏没有任何挑战性，这个游戏就没有趣味了，就不能称为游戏，而变为一种互动性的电影
AI必须给玩家提供一种有趣的挑战，如果没有AI，那么游戏就像和小孩子下棋一样没有意思，计算机游戏的AI的目标就是为玩家提供有意义的挑战。
而基本上现在的所有的游戏都会包含不同的难度，如简单、普通、困难、史诗，可以适应不同玩家的需求，超高难度的选项也可满足高端玩家挑战极限的意愿。
2、增加游戏的可玩性
玩家希望游戏的AI能给自己带来惊喜，希望游戏AI就像真人一样具备不可确定的动作，用不可预测的方式击败玩家或被玩家击败。
当然游戏AI目前还不可能像真人一样和玩家进行交流，因此还无法代替现在的网络游戏的社会模拟功能和趣味。
如果看电影，小说的开头就能预测到故事的精确结局，那么读着体验作品的很大一部分热情就会丧失，计算机游戏也是如此。
如果AI也能使得这些东西变的不可预知，这个游戏就可以获得比其他游戏更高的耐玩性，玩家会重复玩它，直到不在有新鲜感为止。
游戏的AI始终要给玩家以各种各样的惊喜，吸引玩家的兴趣
比如一些单机游戏中的好感度，声望值等的不同积累，排列组合，可能会对游戏产生众多不同的变数，导致我方反叛，敌方被劝服之类的效果，进而影响游戏的过程及结果。
3、帮助展开游戏情节
如果只是单纯的字幕叙事将会使得游戏过程乏味单调。
利用AI可以让玩家自己体会剧情的变化，情况的转变，事态的紧急等等。
比如NPC阴郁的神情，古怪的行为、言语可以激发玩家去寻找答案的动力，带着更大的兴趣去进一步探索游戏。
尽管情节是固定的，但这样无疑使得整个过程更加丰富饱满。
三、定性与非定性AI
1、定性的游戏AI
定性：
定性的行为表现是具有指定和可预见性的，不含有任何的不确定性。
一个简单的追逐算法就是一个定性行为的例子。
你可以在代码中设定NPC将要移动到的位置，然后NPC会在坐标上移动到目标位置的X,Y坐标。
定性的AI技术是游戏AI的基础。
这些技术具有可预见，快速，易于实现、理解、测试和调试等特性。
虽然这种技术已经很成熟，开发者还是需要编写数量非常巨大的情节脚本以及各种行为。
此外，定性方法是不便于学习和发展的。
玩家在玩过一段时间后可以很容易找到游戏的规律，从而影响了游戏的可玩性。
2、非定性的游戏AI
非定性：
非定性的行为正好与定性行为相反。
这些行为具有一定程度的不确定和不可预知性（不确定性的程度取决于你是用的AI方法和这些方法的执行情况）。
NPC去学习并适应玩家的策略就是一个非定型行为的例子。
这种机器学习方法可以使用神经网络算法，贝叶斯算法或者遗传学算法完成。
非定性的方法让游戏的不可预测性和不确定性大大增加。
另外游戏开发者不用把所有可能的情况全部用明确的编码去实现。
非定性方法可以自己去学习和推理，能够自行生产处理突发状况的即时行为，或者自行产生没有明确被指令指示的行为。
开发者一直对采用非定性AI持谨慎的态度，而如今这种情况正在发生改变。
非定型AI所产生的不确定性是难以测试和调节的-----你无法确定玩家的各种各样的操作会不会让游戏产生愚蠢的行为，因为各种行为是不可预知的。
如今游戏开发的周期越来越短，让游戏开发和测试者去指定出判断开发测试是否完成的标准是非常困难的。
如此短的开发周期使得开发者没办法去全面的了解AI技术和认清AI对一个市场巨大的商业游戏的影响。
至少直到最近，另一项限制游戏AI发展的因素是，开发者把过多的注意力放在了图像质量上。
事实证明，我们不应该仅仅专注于开发包括硬件加速在内的更好更快的图像技术，还应把一部分精力放在发展更好更先进的人工智能技术。
事实上，随着生产下一代可玩性更高的游戏的压力不断增加，越来越多的开发者开始去探索与研究非定性技术。
四、现有的一些游戏AI技术
也许使用最广泛的游戏AI就是欺骗了。
比如在一个战争策略型游戏中，电脑控制的军队不用放出侦查兵等东西就能够知道其对手也就是玩家操纵的军队的位置、数量、兵种等一系列的信息。
这种形式的欺骗是非常常见的，这样有助于电脑智能的与玩家进行对抗，使得玩家感觉AI是很聪明的，拥有较强的战术性。
此外，不遵守平衡原则的欺骗将使得电脑过于强大，以至于玩家无法战胜电脑。
这种欺骗让玩家觉得他的所有努力都是徒劳，这必将让玩家失去对游戏的兴趣。
因此欺骗必须要是平衡的，来保持游戏趣味性。
当然，欺骗不是唯一行之有效的人工智能技术。
优先状态机也是一种无处不在的游戏AI技术。
，但其基本的思想是枚举一系列可控制游戏角色的动作或状态，然后使用if-then条件语句来对这些状态进行转变。
开发者通常使用模糊状态机以减小结果动作的可预见性，并减少枚举大量if-then规则的负担。
你不用去定义一个精确的规则，比如在距离=10，健康度=100的情况时然后才进行攻击，模糊状态机将允许你制定一个具有不精确的条件的规则，例如你只需规定在接近并且健康的情况下然后进行攻击，而到底多接近，健康度是多少这些可以不用精确的定义。
在各种各样的游戏中，高效的寻路是NPC要完成的一个基础的任务。
在一个战争策略游戏中，一个NPC单位需要完成越过地形和躲避障碍物去接近敌人的行为。
在一个第一人称射击类游戏中，被射击的生物，需要穿越地牢或建筑以完成接近或逃离玩家控制的人物的行为。
这种脚本情节是非常大量的，这难怪AI开发者对寻路算法给予了极大的关注。
这仅仅是游戏AI技术的一小部分，其他技术还包括插入脚本，规则系统还有一些智能生命技术。
五、从一些具体的游戏实例中看游戏AI
1、魔兽世界中的一些小AI
比如在魔兽世界中有护送任务，NPC往目标地点缓慢行走，玩家在旁跟随保护直至任务完成。
而中途在左、右或前方一段距离突然出现敌人后，该NPC会奔跑过去进行战斗，而令人窝火的是，战斗完后NPC并非从战斗的地方继续前进，而是跑回到之前走路的位置再继续缓慢走。
这应当是因为给NPC划定了一个严格固定的路线，而不是在起点和终点间自动寻路，这样可以避免不可预知的卡在障碍物等BUG。
但是，这样难免使玩家感觉，这个NPC的AI实在是傻透了。
在一些任务中，系统配给玩家一些同伴NPC，一起去执行打败精英怪物的任务，这些NPC能够在你贫血的时候治疗你，帮助你吸引火力，还会时不时的说话，抱怨。
这使得玩家即使是在独自游戏的时候也不会因为没有伙伴而感到孤单。
2、即时战略游戏强大的AI
在即时战略游戏中，比如星际争霸，游戏AI可以表现出非常强大的能力。
星际二编辑器演示：
极限20枪兵打40毒爆虫
在这个视频中，尽管星际二选手同样完成了挑战，但是automation2000如同跳了一曲优雅的舞蹈一样，以惊异的集体边打边退的方法无损失打败了敌人。
星际二编辑器演示：
极限100小狗打20矩阵坦克
这是一个让世界级选手摇头的挑战，但是automation2000神奇的做到了，即使是不懂这个游戏的人也可以从视频中看到，每一只虫子都像是有智慧一样，但同时又富有集体精神，精确地在炮弹落下前牺牲一只虫子，其他虫子散开。
这种神乎其神的游戏AI表演带给我们的震撼，就像我们之前听说“深蓝”战胜了国际象棋冠军是一样的。
3、战棋类AI和即时战略类AI的比较
战棋类游戏（如火焰纹章）的AI的一些表现是它会集中兵力袭击你暴漏出来的最弱的一个人物，一个不小心，可能导致人物被多个敌人包围击杀。
但当你摸清楚AI的特点后，就可以有各种对策应付，玩弄其与鼓掌之上。
这会让玩家觉得战棋类的AI不如即时战略的AI聪明。
其实，编写最简单战棋游戏的AI比最复杂即时策略游戏还要难。
在最简单战棋游戏价值也就在随着双方的行动不停变化，这对AI来说实在是一个难得多的考验。
AI就面临着这样的困境，而这种困境在现有条件下几乎是无法解决的。
AI要怎么移动才能完成一次总攻击？
要怎么移动才能把远程棋子和近程棋子的数量优势最大化？
部队要放在哪里才能获得防御优势的同时又不影响下一回合的攻击移动？
即时战略游戏AI之所以比较好弄，是因为玩家的反应速度绝对没有电脑快，所以只要把即时战略中的游戏元素弄得多一点，人类玩家就忙不过来了，而对于AI来讲毫无压力。
战棋游戏就没有严格的时间限制，人类玩家有足够的时间思考，能够做出较好决策。
也就是说，只要人类玩家有足够时间操作和思考，AI基本没戏，因为AI需要庞大的数据库来支持存储战术。
这也是为什么电脑想在19*19的瞬息万变的棋盘上战胜围棋冠军特别困难。
六、游戏AI的展望
1、我所希望的游戏AI的改观
前面提到定性和非定性的游戏AI技术，当然对玩家来说，更希望在游戏中非定性的部分占主导。
我们不希望一个游戏照着攻略一步步玩，我们希望自己玩的游戏能够变化多端，在第二次玩的时候不再单纯的是第一次的重复。
我们希望NPC不仅仅完成已经设定好的行为，在游戏的进行中，NPC还需去学习、发展和适应。
玩家与NPC的不同的互动导致NPC性格的变化，或者阵营的变换，玩家很难预测NPC的行为，这样才能延长游戏的寿命。
游戏AI领域还应该增强的就是“队友AI”，这确实是一个很大的挑战：
队友不能离玩家太远，也不能离开视线，又不能挡住玩家的火力。
他们应该时刻呆在玩家周围，对玩家的行动作出反应，但又不能总是到处乱跑。
对于玩家来说，队友AI犯下的错误更容易被察觉，因为他们实在离玩家太近了。
队友则需要以一种合理的方式和玩家互动及共同战斗。
使队友有更好的表现，可以为玩家的游戏经历平添许多乐趣。
2、未来的游戏AI发展
过去的20年里，游戏中的人工智能已经有了显著的进步。
对于当今的游戏开发者们来说，创造一套高效的A.I.系统与创造良好的游戏性和美妙的图像同样重要。
各个工作室在游戏开发的初始阶段就开始指派专有的编程团队负责游戏的A.I.设计。
他们花费更多的资源和时间打造多样的、有能力且表现良好的非玩家角色（NPCs）。
更多的开发商利用高质量的A.I.设计使自己的游戏在竞争日趋白热化的市场中脱颖而出。
在一年一度的游戏开发者大会上，越来越多的开发者开始讨论游戏A.I.设计的发展。
游戏界越来越多地认识到A.I.设计对于整个游戏开发过程的重要性。
游戏的AI设计发生了翻天覆地的变化。
越来越多的设计师抛弃了低水平的脚本设计，转而投入了更先进的“NPC行为系统”的开发。
游戏AI设计已经从过去的“不出大错就算成功”进化到现在的“大多数游戏大作AI表现优秀，其中少数游戏还有创新”，越来越多的开发团队由“状态机器”过渡到了“行为树”和“计划器”。
这些在10年前都是闻所未闻的，在当时的硬件条件下也不可能实现。
对于许多AI程序员来说，尽力让NPC的行为与真人接近仍然是首要任务，而未来将改变游戏内的互动方式。
理想的目标是让玩家始终沉浸在游戏中。
NPC应该让人觉得是活生生会呼吸的人，而且这种错觉在游戏中不会以任何方式被打破。
人类的行为很有趣，像对话这种微妙的互动行为，在未来AI可能会实现。
如果能在诸如此类的互动上有所突破，那么游戏中更多的部分将有更强的互动性。
说不定会产生全新类型的游戏。
2011年E3游戏展微软专题http:
//www.bilibili.tv/video/av135054/，我们可以惊喜的从游戏展中看出展出的游戏中的令人激动的游戏AI：
与玩家精密配合，动作丰富的队友；直接语音和队友对话指示其行动；施展魔法可以不是按键或点击，而是直接说一个咒语或做一个手势。
这一切都令人兴奋不已！
七、总结
通过游戏展我们可以看到游戏AI正在向更高的质量，更适应玩家的需求，给玩家带来非凡体验的方向迅猛发展。
也许我们所期待的、理想中的、极大拟人化的游戏AI将会很快得以实现，并且给我们的生活增添更多的快乐与色彩。
而游戏AI也将为人类在人工智能方面的研究上添上非常重要的一笔！
我的本次专题研究仅仅对游戏AI的概况，发展和未来做了简要的分析，没有对某个方面进行更加足够深入的剖析。
以后可能会对战棋类游戏的AI进行细致的分析，甚至亲自设计开发一个战棋类小游戏的简单AI，这样可以加深我对AI的理解和掌握。
参考资料
[1]2007年度中国游戏年产业年会.2007年度中国游戏产业调查报告摘要
[2]XX百科.人工智能
[3]战棋吧又见余辉.为什么说，编写最简单战棋游戏的AI比最复杂即时策略游戏还要难
[4]魏珉.人工智能在游戏中的应用
[5]硕士论文吴静松.人工智能在教育游戏中的应用
[6]王万森.人工智能原理及其应用
[7]游戏世界.未来：
游戏的人工智能如何发展？
[8]CSDN下载.电脑游戏中的人工智能制作
[9]胡俊.游戏开发中的人工智能研究与应用
[10]《AIforGameDevelopers》第一章游戏人工智能的介绍（skiplow翻译）
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。
畅想无限可能
“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，将各负责个体NPC解决问题能力的系统，和各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。
GuerrillaGames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
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