Artificial Intelligence for Games (The Morgan Kaufmann Series in Interactive 3D Technology)

出版者:Morgan Kaufmann

作者:Ian Millington

页数:856

出版时间:2006-06-21

价格:USD 69.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780124977822

具体描述

Creating robust artificial intelligence is one of the greatest challenges for game developers. The commercial success of a game is often dependent upon the quality of the AI, yet the engineering of AI is often begun late in the development process and is frequently misunderstood. In this book, Ian Millington brings extensive professional experience to the problem of improving the quality of AI in games. A game developer since 1987, he was founder of Mindlathe Ltd., at the time the largest specialist AI company in gaming. Ian shows how to think about AI as an integral part of game play. He describes numerous examples from real games and explores the underlying ideas through detailed case studies. He goes further to introduce many techniques little used by developers today. The books CD-ROM contains a library of C++ source code and demonstration programs, and provides access to a website with a complete commercial source code library of AI algorithms and techniques.

* A comprehensive, professional tutorial and reference to implement true AI in games.

* Walks through the entire development process from beginning to end.

* Includes over 100 pseudo code examples of techniques used in commercial games, case studies for all major genres, a CD-ROM and companion website with extensive C++ source code implementations for Windows, and source code libraries for Linux and OS X available through the website.

用户评价

这本《Artificial Intelligence for Games》给我带来的最大惊喜，在于它如何将游戏AI的开发与“玩家体验”紧密联系起来。它不仅仅是在教你如何编写代码，更是在引导你思考，如何通过AI的设计来提升玩家的乐趣和代入感。我非常喜欢书中对“AI情绪”和“AI个性”的探讨，这让我想到了那些拥有丰富个性和情感的NPC，他们会因为玩家的行为而产生喜怒哀乐，甚至会主动与玩家建立羁绊。这种AI的“人性化”设计，是提升游戏沉浸感的关键。我期待书中能详细介绍如何通过“行为树”或“有限状态机”来模拟这些复杂的情感和个性，例如，一个NPC在面对危险时是选择逃跑还是战斗，这背后隐藏着怎样的AI决策逻辑？书中关于“AI难度调整”的章节也引起了我的浓厚兴趣。如何设计一套能够动态适应玩家水平的AI系统，让游戏既不会过于简单而失去挑战，也不会过于困难而让玩家望而却步？这背后涉及到对玩家游戏习惯、技能水平等多种因素的综合判断。我希望书中能提供一些关于“启发式搜索”或“模式识别”在玩家行为分析中的应用，从而实现更智能的难度调整。这本书的价值，在于它能够帮助我理解，如何通过AI的设计，来创造出更具吸引力、更令人难忘的游戏体验。

这本书最让我印象深刻的一点，是它将“游戏AI”的开发过程，描绘成了一场精密的“算法炼金术”。我非常喜欢书中对“AI寻路”算法的深入剖析，从基础的广度优先搜索到更高级的D* Lite，它为我展示了如何在复杂的游戏地图中实现高效、智能的路径规划。我脑海中浮现出那些在《刺客信条》系列中，潜行于屋顶、穿梭于人群的刺客，他们的移动轨迹是如此流畅且富有策略性，而这一切的背后，都离不开强大的寻路算法。书中对“AI状态管理”的讲解，也让我受益匪浅。如何设计一套能够清晰、准确地管理NPC行为状态的系统，比如“巡逻”、“警戒”、“追击”、“逃跑”等，这对于构建逼真的游戏世界至关重要。我还会关注书中对“AI的平衡性”的讨论，如何在保证AI具有挑战性的同时，又不至于让玩家感到沮丧，这背后涉及到对AI能力和玩家能力的精细权衡。这本书的价值，在于它能够帮助我理解，如何通过算法的优化和精巧的设计，来创造出既智能又令人愉悦的游戏AI。

这本书给我最大的启发，在于它将“游戏AI”从一个抽象的概念，转化为了一系列可操作、可实现的具体技术。我非常欣赏书中对“决策系统”的细致讲解，无论是基于规则的决策，还是基于概率的决策，亦或是基于学习的决策，它都为我提供了一个清晰的框架。我脑海中浮现出那些能够根据战场情况做出实时反应的敌方单位，它们是如何在瞬息万变的战场上做出最优的战术选择的？书中对“行为树”和“状态机”的深入分析，无疑为我揭示了其中的奥秘。我还会密切关注书中关于“AI路径寻找”的章节，特别是对Dijkstra算法和A*算法的对比分析，这让我对如何在复杂环境中实现高效寻路有了更深刻的理解。我同样期待书中能探讨“AI导航网格”的构建和应用，这对于在大型开放世界游戏中实现NPC的流畅移动至关重要。这本书的价值在于，它不仅提供了技术理论，更包含了大量的实践指导，能够帮助我将这些技术转化为实际的游戏功能，创造出更具沉浸感和互动性的游戏世界。

一直以来，我对游戏开发中那些“幕后英雄”般的技术充满好奇，尤其是AI在其中扮演的角色。拿到这本《Artificial Intelligence for Games》，我脑海中勾勒出了它应该是一本充满智慧的宝典，一本能将抽象的AI理论与我热爱的游戏世界巧妙结合的桥梁。我期待它能深入浅出地阐述各种AI算法在游戏中的具体应用，比如那些让NPC栩栩如生的决策系统，那些让敌人狡猾多端的寻路算法，以及那些能根据玩家行为动态调整难度的自适应AI。我希望这本书不只是简单罗列技术名词，而是能通过大量的实例分析，让我真切地感受到AI是如何在游戏引擎中被“激活”的。例如，在战术策略游戏中，AI如何模拟大规模的单位协调和战略规划？在角色扮演游戏中，AI又如何塑造出拥有独特个性和行为模式的非玩家角色，让他们不仅仅是触发剧情的工具，而是真正有“生命”的存在？我设想书中会有一章专门探讨路径寻找的各种方法，从简单的A*算法到更复杂的行为树或状态机，并分析它们各自的优缺点以及在不同游戏类型中的适用性。我还会关注书中是否会讨论到机器学习在游戏AI中的应用，比如如何通过训练来让AI学习玩家的风格，从而提供更具挑战性和个性化的体验。总而言之，我对这本书的期待是，它能成为我探索游戏AI世界的引路人，让我不仅知其然，更能知其所以然，甚至激发我创造出自己独特游戏AI的灵感。

这本书给我带来的最直接的感受是，游戏AI的开发绝非“黑箱操作”，而是充满着科学的严谨和艺术的创造。我非常欣赏书中对“路径寻找”算法的全面梳理，从经典的A*算法到更高级的Jump Point Search，它不仅解释了算法的原理，更分析了它们在不同场景下的性能表现和适用性。我脑海中浮现出《上古卷轴》系列中，NPC们在广阔世界中自由穿梭的场景，它们是如何在复杂的地图上找到最优路径，同时还要避开障碍物和敌人？书中对“寻路”的详细讲解，应该能揭开这一切的神秘面纱。此外，我对书中关于“群体AI”的论述也充满了期待。在一些大规模战斗或模拟类游戏中，玩家需要面对成百上千个单位的协同作战，而这些单位的AI行为，直接影响着游戏的策略深度和沉浸感。这本书能否解答如何实现大规模单位的有效协同，如何在群体中模拟个体行为，以及如何防止群体行为出现“群体思维”导致的低效甚至混乱？我希望书中能提供一些关于“流体动力学”或“粒子系统”在群体AI中的应用案例，让AI的行为看起来更自然、更具生命力。这本书的价值在于，它不仅是理论的讲解，更是实战经验的总结，能够帮助我将抽象的AI概念转化为具体可行的游戏实现。

翻开这本书，一股沉甸甸的学术气息扑面而来，但随之而来的是一种被精心引导的清晰感。我立刻被书中对游戏AI核心概念的梳理所吸引。它并没有直接跳跃到复杂的算法，而是先为读者打下坚实的基础，从最基本的“智能”在游戏中的体现开始，一步步构建起整个AI系统的骨架。我尤其欣赏书中对“行为”的定义和分析，它将NPC的行为分解为一系列可管理的组件，从感知环境到做出决策，再到执行动作，这一过程的逻辑清晰得令人赞叹。想象一下，那些在开放世界游戏中，NPC们日出而作、日落而息的日常，他们会在街头闲逛，会跟其他NPC互动，甚至会因为天气变化而做出不同的反应，这一切的背后，都是这些基础行为模块的精妙组合。书中对“状态机”和“行为树”这两种常用AI控制结构的详细讲解，让我对如何组织复杂的NPC行为有了更深刻的理解。特别是行为树，它那种层层递进、条件判断的逻辑，就像是在绘制一幅精细的行为流程图，让原本混乱无章的AI行为变得井井有条。我开始思考，如何将书中提到的感知系统与决策系统相结合，让AI能够像人类一样，通过观察周围环境来做出判断，例如，一个潜行游戏中的敌人，它会仔细聆听脚步声，会搜寻可疑的痕迹，这些都需要高效的感知机制才能实现。

《Artificial Intelligence for Games》这本书，就像是一位经验丰富的游戏开发者，在我面前徐徐展开了他对游戏AI的深刻见解。我最欣赏的是书中对“AI感知系统”的全面阐述，这让我想到了那些能够“看到”并“听到”玩家行动的NPC，它们是如何通过各种传感器来获取环境信息的？书中对“视野”和“听觉”的模拟，以及如何将这些信息转化为AI的决策输入，为我提供了宝贵的思路。我还会仔细研读书中关于“AI行为调度”的章节，特别是对“优先级队列”和“随机性”的运用，这能够帮助我设计出更具动态性和不可预测性的NPC行为。想象一下，一个NPC在执行某个任务时，可能会因为突发事件而改变自己的计划，这种随机性和应变能力，正是AI魅力的体现。我同样对书中关于“AI复用性”的讨论很感兴趣，如何设计一套灵活的AI系统，能够轻松地适应不同的游戏类型和场景，从而提高开发效率？这本书的深度，让我相信它能够帮助我理解，如何通过精妙的AI设计，来创造出更具生命力和互动性的游戏角色。

我一直对游戏中的“智能”表现出浓厚的兴趣，而《Artificial Intelligence for Games》这本书，恰如其分地满足了我对这个领域的好奇心。它不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何将“智慧”注入游戏世界的艺术指南。我尤其关注书中对“机器学习”在游戏AI中的应用的探讨，这让我联想到那些能够通过海量数据训练，不断提升自身水平的AI对手。例如，在一些竞技类游戏中，AI是否能够通过学习玩家的战术，来不断优化自己的对策，从而提供更具挑战性的对手？我期待书中能深入讲解“强化学习”等算法，以及它们在游戏AI开发中的具体应用案例。书中关于“AI寻路”的章节也让我受益匪浅。那些在复杂地图中自由穿梭的角色，它们的路径规划是如何实现的？书中对A*算法以及各种优化方法的详细介绍，为我揭开了这个谜团。我还会关注书中是否会探讨“AI生成内容”（AIGC）在游戏开发中的应用，例如，如何利用AI来生成更丰富的游戏场景、角色对话，甚至是故事情节，从而极大地提高游戏开发的效率和创意。这本书的深度和广度，让我相信它能够为我打开游戏AI开发的新世界，并激发我创造出更具创新性和可玩性的游戏。

对于我这种对游戏数值和系统设计有一定追求的读者来说，《Artificial Intelligence for Games》这本书提供的视角尤为宝贵。它不仅仅停留在“如何让AI看起来聪明”，更深入到“如何让AI在规则框架内做出最优决策”的层面。我特别关注书中对“博弈论”在游戏AI中的应用的探讨，这让我想到了那些深度策略游戏中，AI对手之间的相互制衡和策略博弈，它们并非简单的随机反应，而是基于对整个游戏局势的评估和对玩家意图的预测。书中对“规划”算法的阐述，也让我眼前一亮。无论是RPG游戏中角色寻找完成任务的最佳路径，还是即时战略游戏中单位的集体移动和集结点规划，都需要强大的规划能力。我期待书中能详细介绍例如“蒙特卡洛树搜索”这类算法，以及它如何在有限的时间内，通过模拟大量的游戏场景，来找到最优的决策。我也想知道，书中是否会涉及“学习型AI”在游戏中的应用，比如，如何训练AI来掌握复杂的策略，或者如何让AI通过与玩家的对抗来不断提升自身的水平。这种“自适应”的AI，无疑能极大地增加游戏的可玩性和挑战性。这本书的深度，让我相信它能够解答我在设计复杂游戏系统时遇到的许多困惑，并为我提供切实可行的解决方案，让我能够构建出真正具有深度和挑战性的游戏AI。

《Artificial Intelligence for Games》这本书，为我打开了一扇通往“游戏智能”殿堂的大门。它并没有简单地罗列枯燥的理论，而是通过生动的实例和详细的分析，让我感受到了AI在游戏开发中的巨大潜力。我尤其关注书中对“AI路径寻找”的讲解，它不仅阐述了A*算法的原理，更探讨了如何在实际的游戏环境中优化寻路效率，例如使用导航网格（NavMesh）来加速路径搜索。我脑海中浮现出《巫师3》中，那些在广阔世界中自由探索的NPC，它们是如何在复杂的地形和动态的环境中保持流畅的移动的？书中关于“AI决策制定”的章节也让我着迷，它将复杂的决策过程分解为可管理的模块，比如感知、分析、规划和执行，并提供了多种实现方式。我期待书中能详细介绍“行为树”在复杂AI行为设计中的应用，以及如何通过行为树来模拟NPC的策略和战术。这本书的深度和广度，让我相信它能够帮助我掌握游戏AI开发的核心技术，并激发我创造出更具沉浸感和互动性的游戏体验。

好书。对我来说确实不大好理解。

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