AI Game Development

出版者:New Riders Games

作者:Alex J. Champandard

页数:500

出版时间:2003

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781592730049

具体描述

Neural networks, decision trees, genetic classifiers: If these are AI concepts you'd like to employ in your own games-and you know your way around C++-this is the book for you! In these pages, leading game AI developer Alex J. Champandard shows you how to create a slew of autonomous synthetic creatures-in the process exploring the techniques and theories central to AI game development. Complex concepts are made easily graspable, even fun, as you apply them to the step-by-step development of your own complete bot. The focus here is on designing individual creatures, each with unique abilities and skills. Each chapter tackles a specific problem, using demos and examples to drive the points home. Best of all, Alex draws on his own real-life experiences to provide tips and tricks to speed the process and resolve thorny issues. On the companion Web site, you'll find code examples and the samples of some of the games covered in the book.

用户评价

读完这本书，我感觉自己仿佛经历了一次关于“创造生命”的数字沙盘推演。它的叙事风格非常独特，不像教科书那样枯燥，反而充满了对未来交互模式的憧憬和对技术限制的清醒认识。作者在探讨生成式模型（Generative Models）时，没有盲目鼓吹其万能性，而是非常务实地指出了当前模型在保持长期一致性和避免“幻觉”方面的挑战，并给出了在当前技术水平下可行的权宜之计。我发现，书中对“用户体验指标与AI性能的关联分析”这一块内容极具前瞻性，它首次将量化的用户反馈回路清晰地整合进了AI的训练和评估流程中。这本书成功地架起了一座桥梁，连接了前沿的AI研究者和渴望将技术转化为震撼娱乐体验的实践者。它不仅提供了技术知识，更重要的是，它塑造了一种以用户体验为核心的AI设计哲学，这才是它最宝贵的财富。

这本关于人工智能游戏开发的书，读起来真是一次令人耳目一新的体验。作者在开篇就为我们勾勒出了一个宏大且引人入胜的蓝图，让我对未来游戏开发的无限可能充满了期待。书中并没有过多纠缠于晦涩难懂的数学公式，而是以一种非常直观和实践导向的方式，深入浅出地讲解了如何将前沿的AI技术融入到游戏设计和实现过程中。特别是关于NPC行为树和动态难度调整的章节，简直是点亮了我对传统游戏逻辑的全新理解。我印象最深的是作者对“可玩性”与“智能性”之间平衡的探讨，这往往是许多开发者在实践中难以把握的尺度。书中通过多个生动的案例，展示了如何构建出既能“思考”又能让玩家享受其中的虚拟角色。这种兼顾理论深度与实操价值的叙事风格，让即便是初次接触AI领域的读者也能迅速找到切入点，并跃跃欲试地将学到的知识应用到自己的项目中去。整体而言，它更像是一位经验丰富的前辈，带着你一步步走入这个充满创造力的领域，而不是一本冷冰冰的技术手册。

翻开这本书，我立刻被它那种严谨中透着激情的学术气息所吸引。它不像市面上许多浅尝辄止的入门读物，而是真正扎根于计算机科学的核心，对深度学习在游戏内容生成（Procedural Content Generation, PCG）方面的应用进行了深入的挖掘。我特别欣赏其中关于强化学习在策略优化方面的论述，那部分的讲解细致入微，不仅清晰地阐述了算法原理，还展示了如何针对特定游戏环境（比如即时战略游戏）进行定制化调整，以达到最优的决策效果。作者在引用最新的研究成果时处理得非常得当，既保证了内容的先进性，又通过清晰的图表和伪代码，确保了复杂概念的可理解性。阅读过程中，我多次停下来，重新思考自己过去在设计关卡或平衡经济系统时所依赖的那些经验法则，这本书无疑提供了更具科学性和可预测性的替代方案。如果说有什么遗憾，可能就是某些高级算法的数学推导部分需要读者具备一定的背景知识，但即便如此，作者提供的参考资料也足够引导有志者进一步深造。

坦率地说，我原本以为这又是一本“炒冷饭”的书，只是将现有的机器学习库教程包装成“游戏开发”的主题。然而，这本书完全超出了我的预期。它的核心价值在于对“模拟真实性”的哲学探讨与工程实践的结合。作者花费了大量篇幅来讨论如何构建一个既符合物理规律又兼顾运算效率的模拟世界，这对于开发大型开放世界游戏至关重要。例如，书中对流体动力学和群体智能的简化模型在游戏中的应用，给出了非常实用的性能优化建议。我尤其欣赏作者对于工具链构建的关注，他强调的不是单一算法的实现，而是如何搭建一个能支持迭代、快速测试和部署AI模块的完整生态系统。这使得这本书的适用范围远超于那些只关注算法实现的同行书籍。它真正面向的是那些希望将AI作为核心竞争力，而非仅仅是点缀功能的开发工作室和独立制作人。

这本书给我最大的感受是它的“跨界整合”能力。它巧妙地将认知心理学、博弈论与现代机器学习框架无缝对接起来，描绘出了下一代游戏AI的蓝图。我特别赞赏其中关于“情感AI”和“叙事生成”的章节。作者没有停留在让敌人躲避子弹这种基础层面，而是探讨了如何让游戏世界对玩家的情感状态做出反应，甚至如何让AI自动撰写出具有逻辑连贯性和情感张力的支线剧情。这对我这个资深游戏叙事爱好者来说，简直是醍醐灌顶。书中对数据驱动型设计的强调，也促使我开始反思我们团队以往那种“拍脑袋”式的设计流程。它不仅告诉我们“能做什么”，更重要的是，它在引导我们思考“应该怎么做才能做出更有灵魂的游戏”。这本书的排版和插图也十分考究，大量的流程图和架构示意图，极大地减轻了理解复杂系统时的认知负担，使得这段高强度的阅读之旅变得相对轻松愉快。