Как создать искусственный интеллект боевой игры (Street Fighter или Soul Calibur)?

Существует много статей о искусственных интеллектах дальнего боя, таких как Killzones (см. эту статью) или Halo. Но я не смог много узнать о боевом IA, кроме этого work, который использует нейронные сети для научитесь бороться, что не совсем то, что я ищу.

Occidental AI в играх сильно ориентирован на FPS, кажется! Кто-нибудь знает, какие методы используются для реализации достойного боевого ИИ? Иерархические конечные государственные машины? Деревья принятия решений? Они могут оказаться довольно предсказуемыми.

ОТВЕТЫ

Ответ 1

В наших исследовательских лабораториях мы используем технологию планирования AI для игр. Планирование ИИ используется НАСА для создания полуавтономных роботов. Планирование может производить менее предсказуемое поведение, чем государственные машины, но планирование - очень сложная проблема, то есть решение задач планирования имеет огромную вычислительную сложность.

Планирование ИИ - старое, но интересное поле. В частности, для игр только недавно люди начали использовать планирование для запуска своих движков. В нынешних реалиях экспрессивность по-прежнему ограничена, но в теории выразительность ограничена "только нашим воображением".

Рассел и Норвиг посвятили 4 главам по Плану ИИ в своей книге об искусственном интеллекте. Другие связанные термины, которые могут вас заинтересовать: Марковские процессы принятия решений, Bayesian Networks. Этим темам также предоставляется достаточное воздействие в этой книге.

Если вы ищете какой-то готовый движок, чтобы легко начать использовать, я предполагаю, что использование AI Planning будет грубым излишеством. Я не знаю ни одного механизма AI Planning для игр, но мы его разрабатываем. Если вы заинтересованы в долгосрочной перспективе, мы можем поговорить об этом отдельно.

Ответ 2

Вы, кажется, уже знаете методы планирования и выполнения. Еще одна вещь, которую вам нужно сделать, - предсказать следующий шаг противника и максимизировать ожидаемую награду вашего ответа. Я написал статью в блоге об этом: http://www.masterbaboon.com/2009/05/my-ai-reads-your-mind-and-kicks-your-ass-part-2/ и http://www.masterbaboon.com/2009/09/my-ai-reads-your-mind-extensions-part-3/. Игра, которую я считаю очень простой, но я думаю, что основные идеи теории байесовского решения могут быть полезны для вашего проекта.

Ответ 3

Еще один способ рассмотрения - это так называемый Ghost AI, как описано здесь и здесь. Как видно из названия, вы в основном извлекаете правила из реальной игры, первая бумага делает это в автономном режиме, а вторая расширяет методологию онлайн-обучения в режиме реального времени.

Посмотрите также на сайт веб-страницу, есть ряд других статей по интересным игровым играм.

Ответ 4

У меня есть обратное проектирование подпрограмм, связанных с подсистемой AI в серии игр Street Figher II. Он не включает в себя ни один из методов, упомянутых выше. Он полностью реактивен и не требует планирования, обучения или целей. Интересно, что нет никакой "техники весовой" системы, о которой вы упоминаете. Например, они не используют глобальные веса для принятия решений о частоте атаки против блока. Разделяя подпрограммы, связанные с тем, как "трудность", похоже, увеличивается, я ожидал найти что-то подобное. Увы, это связано с рядом меньших решений, которые могут потенциально повлиять на эти отношения по-новому.