Искусственный интеллект в видеоиграх - Artificial intelligence in video games

В видеоигры, искусственный интеллект (AI) используется для создания отзывчивых, адаптивных или умный поведение в первую очередь в неигровые персонажи (NPC) похожи на человеческий интеллект. Искусственный интеллект был неотъемлемой частью видеоигр с момента их появления в 1950-х годах.[1] Искусственный интеллект в видеоиграх - это отдельная область, отличающаяся от академического ИИ. Он служит для улучшения опыта игроков, а не для машинного обучения или принятия решений. В течение золотой век аркадных видеоигр Идея противников с искусственным интеллектом была широко популяризирована в виде градуированных уровней сложности, различных моделей движения и внутриигровых событий, зависящих от действий игрока. Современные игры часто реализуют существующие методы, такие как Найти путь и деревья решений направлять действия NPC. AI часто используется в механизмах, которые не сразу видны пользователю, например сбор данных и генерация процедурного контента.[2]

Тем не менее, «игровой ИИ», как правило, не означает, как можно было бы подумать, а иногда и изображается так, реализация искусственного человека, соответствующего NPC, например, Тест Тьюринга или общий искусственный интеллект.

Обзор

Термин «игровой ИИ» используется для обозначения широкого набора алгоритмы которые также включают техники из теория управления, робототехника, компьютерная графика и Информатика в целом, и поэтому ИИ видеоигр может часто не представлять собой «настоящий ИИ» в том смысле, что такие методы не обязательно способствуют компьютерному обучению или другим стандартным критериям, а представляют собой только «автоматическое вычисление» или заранее определенный и ограниченный набор ответов на заранее определенный и ограниченный набор входов.[3][4][5]

Многие отрасли и корпоративные голоса [6][неудачная проверка ] утверждают, что так называемый ИИ видеоигр прошел долгий путь в том смысле, что он произвел революцию в способах взаимодействия людей со всеми формами технологий, хотя многие[кто? ] Эксперты-исследователи скептически относятся к таким заявлениям, и особенно к представлению о том, что такие технологии соответствуют определению «интеллекта», стандартно используемому в когнитивных науках.[3][4][5] Голоса индустрии [7][неудачная проверка ] аргументируют это тем, что ИИ стал более универсальным в том, как мы используем все технологические устройства не по прямому назначению, потому что ИИ позволяет технологии работать множеством способов, якобы развивая свою личность и выполняя сложные инструкции пользователя.[8]

Однако многие [9][неудачная проверка ] в области ИИ утверждали, что ИИ видеоигр - это не настоящий интеллект, а рекламное модное слово, используемое для описания компьютерных программ, которые используют простые алгоритмы сортировки и сопоставления, чтобы создать иллюзию разумного поведения, при этом наделяя программное обеспечение обманчивой аурой научного или технологического сложность и продвижение.[3][4][5] Поскольку игровой ИИ для NPC ориентирован на внешний вид интеллекта и хороший игровой процесс в рамках ограничений среды, его подход сильно отличается от подхода традиционного ИИ.

История

Игра в игры была областью исследований ИИ с самого начала. Одним из первых примеров ИИ является компьютеризированная игра Ним изготовлен в 1951 году и опубликован в 1952 году. Несмотря на то, что он был передовым в том году, когда он был сделан, 20 лет назад Понг, игра имела форму относительно небольшого ящика и позволяла регулярно выигрывать игры даже против высококвалифицированных игроков.[1] В 1951 г. Ферранти Марк 1 машина Манчестерский университет, Кристофер Стрейчи написал шашки программа и Дитрих Принц написал один для шахматы.[10] Это были одни из первых когда-либо написанных компьютерных программ. Артур Сэмюэл Программа шашек, разработанная в середине 50-х - начале 60-х годов, в конечном итоге достигла достаточных навыков, чтобы бросить вызов уважаемому любителю.[11] Работа над шашками и шахматами завершится поражением Гарри Каспаров от IBM с Темно-синий компьютер в 1997 году.[12] Первый видеоигры разработаны в 1960-х и начале 1970-х годов, например Космическая война!, Понг, и Попался (1973), были ли игры реализованы на дискретная логика и строго основанный на соревновании двух игроков, без ИИ.

Игры, в которых один игрок режим с врагами начал появляться в 1970-х годах. Первые заметные для аркада появился в 1974 г .: Taito игра Скоростная гонка (гоночная видеоигра ) и Atari игры Qwak (охота на уток стрелок из легкого пистолета ) и Преследование (симулятор воздушного боя истребителя ). Две текстовые компьютерные игры 1972 года, Охота на вампусов и Звездный путь, тоже были враги. Движение врага основывалось на запомненных шаблонах. Включение микропроцессоры позволит наложить больше вычислений и случайных элементов на модели движения.

Персонажи светового цикла соревнуются за то, чтобы ехать последними, в GLtron.

Это было во время золотой век аркадных игр что идея противников ИИ была широко популяризирована благодаря успеху Космические захватчики (1978), который отличался возрастающим уровнем сложности, четкими схемами движения и игровыми событиями, зависящими от хэш-функции на основе ввода игрока. Галактика (1979) добавлены более сложные и разнообразные движения противника, в том числе маневры отдельных врагов, выходящих из строя. Pac-Man (1980) представили шаблоны ИИ для лабиринт игры, с добавленными причудами разных личностей для каждого врага. Каратэ Чемпион (1984) позже представили шаблоны ИИ для файтинги, хотя плохой AI спровоцировал выпуск второй версии. Первая королева (1988) был тактический действие RPG в котором представлены персонажи, которыми можно управлять с помощью ИИ компьютера, следуя за лидером.[13][14] В ролевая видеоигра Квест дракона IV (1990) представили систему «Тактика», в которой пользователь может настраивать процедуры ИИ неигровые персонажи во время боя, концепция позже была представлена ролевая игра жанр по Секрет маны (1993).

Игры вроде Мэдден Футбол, Эрл Уивер Бейсбол и Тони Ла Русса Бейсбол все основывали свой ИИ в попытке воспроизвести на компьютере тренерский или управленческий стиль выбранной знаменитости. Мэдден, Уивер и Ла Русса проделали большую работу с этими командами разработчиков игр, чтобы добиться максимальной точности игр.[нужна цитата ] Более поздние спортивные игры позволили пользователям «настраивать» переменные в ИИ для выработки определенной игроком стратегии управления или коучинга.

Появление новых игровых жанров в 1990-х годах побудило использовать формальные инструменты ИИ, такие как конечные автоматы. Стратегия в реальном времени Игры обременяли ИИ множеством объектов, неполной информацией, проблемами поиска пути, решениями в реальном времени и экономическим планированием, среди прочего.[15] У первых игр этого жанра были известные проблемы. Херцог Цвай (1989), например, имели почти неработающий поиск пути и очень простые машины с тремя состояниями для управления устройствами, а также Дюна II (1992) мгновенно атаковали базу игроков и использовали многочисленные читы.[16] Более поздние игры в этом жанре продемонстрировали более сложный ИИ.

Более поздние игры использовали вверх дном Методы ИИ, такие как эмерджентное поведение и оценка действий игроков в таких играх, как Существа или Черно-белый. Фасад (интерактивная история) был выпущен в 2005 году и использовал интерактивные многосторонние диалоги и ИИ в качестве основного аспекта игры.

Робот идет за мячом и участвует в Робокубке.
Робот идет за мячом и участвует в Робокубке.

Игры предоставили среду для разработки искусственного интеллекта с потенциальными приложениями, выходящими за рамки игрового процесса. Примеры включают Watson, а Опасность! -играю в компьютер; и Робокубка турнир, где роботов учат соревноваться в футболе.[17]

Взгляды

Многие эксперты жалуются, что «ИИ» в термине «игровой ИИ» преувеличивает его ценность, поскольку игровой ИИ не о интеллект, и разделяет некоторые из целей академической области ИИ. В то время как «настоящий ИИ» касается областей машинного обучения, принятия решений на основе произвольного ввода данных и даже конечной цели сильный ИИ что может рассуждать, "игровой ИИ" часто состоит из полдюжины практических правил или эвристика, этого достаточно для хорошего игрового процесса.[нужна цитата ] Исторически сложилось так, что академические проекты игрового ИИ были относительно отделены от коммерческих продуктов, потому что академические подходы были простыми и немасштабируемыми. Коммерческий игровой ИИ разработал собственный набор инструментов, которых во многих случаях было достаточно для обеспечения хорошей производительности.[2]

Повышение осведомленности разработчиков игр об академическом ИИ и растущий интерес академического сообщества к компьютерным играм приводит к тому, что определение того, что считается ИИ в игре, становится менее важным. идиосинкразический. Тем не менее, значительные различия между различными областями применения ИИ означают, что игровой ИИ по-прежнему можно рассматривать как отдельное подполе ИИ. В частности, способность законно решать некоторые проблемы ИИ в играх с помощью списывание создает важное различие. Например, определение положения невидимого объекта из прошлых наблюдений может быть сложной проблемой, когда ИИ применяется к робототехнике, но в компьютерной игре NPC может просто искать положение в игровом поле. граф сцены. Такой обман может привести к нереалистичному поведению и поэтому не всегда желателен. Но его возможность помогает отличить игровой ИИ и приводит к новым проблемам, которые необходимо решить, например, когда и как использовать читерство.[нужна цитата ]

Основным ограничением сильного ИИ является присущая ему глубина мышления и чрезвычайная сложность процесса принятия решений. Это означает, что хотя тогда теоретически можно было бы создать «умный» ИИ, проблема потребовала бы значительной вычислительной мощности.[нужна цитата ]

Применение

В компьютерных симуляторах настольных игр

В современных видеоиграх

Дальнейшая информация: Бот для видеоигр

Игровые ИИ / эвристические алгоритмы используются в самых разных областях внутри игры. Самое очевидное - это контроль над любыми неигровыми персонажами в игре, хотя «скриптинг» (Древо решений ) в настоящее время является наиболее распространенным средством контроля.[18] Эти рукописные деревья решений часто приводят к «искусственной глупости», такой как повторяющееся поведение, потеря погружения или ненормальное поведение в ситуациях, которые разработчики не планировали.[19]

Найти путь, еще одно распространенное использование ИИ, широко используется в стратегия в реальном времени игры. Поиск пути - это метод определения того, как переместить NPC из одной точки на карте в другую, принимая во внимание местность, препятствия и, возможно, "туман войны ".[20][21] В коммерческих видеоиграх часто используется быстрый и простой «поиск пути на основе сетки», при котором местность отображается на жесткой сетке из однородных квадратов и алгоритма поиска пути, такого как А * или ИДА* наносится на сетку.[22][23][24] Вместо жесткой сетки в некоторых играх используются неправильные многоугольники и сетка навигации из областей карты, к которым могут дойти NPC.[22][25] В качестве третьего метода разработчикам иногда удобно вручную выбирать «путевые точки», которые NPC должны использовать для навигации; цена в том, что такие путевые точки могут создавать неестественно выглядящее движение. Кроме того, путевые точки имеют тенденцию работать хуже, чем навигационные сетки в сложных условиях.[26][27] Помимо статического поиска пути, навигация - это подполе Game AI, нацеленное на то, чтобы дать NPC возможность перемещаться в динамической среде, находить путь к цели, избегая столкновений с другими объектами (другими NPC, игроками ...) или сотрудничать с ними (групповая навигация) .[нужна цитата ] Навигация в динамичных стратегических играх с большим количеством юнитов, таких как Эпоха империй (1997) или Цивилизация V (2010), часто работает плохо; юниты часто мешают другим юнитам.[27]

Вместо того, чтобы улучшать игровой ИИ для правильного решения сложной проблемы в виртуальной среде, часто бывает более экономичным просто изменить сценарий, чтобы он был более управляемым. Если поиск пути застревает на конкретном препятствии, разработчик может просто переместить или удалить препятствие.[28] В Период полураспада (1998) алгоритм поиска пути иногда не мог найти разумный способ для всех NPC уклониться от брошенной гранаты; вместо того, чтобы позволить NPC попытаться ускользнуть с дороги и рискнуть показаться глупыми, разработчики вместо этого запрограммировали NPC приседать и укрываться в этой ситуации.[29]

Видеоигры боевой AI

Многие современные видеоигры подпадают под категорию боевиков, шутер от первого лица, или приключение. В большинстве игр такого типа происходит определенный уровень боя. В этих жанрах очень важна способность ИИ быть эффективными в бою. Сегодняшняя общая цель - сделать ИИ более человечным или, по крайней мере, таковым.

Одна из наиболее положительных и эффективных особенностей современного искусственного интеллекта видеоигр - это возможность охотиться. Изначально ИИ отреагировал очень черно-белым образом. Если бы игрок находился в определенной области, ИИ реагировал бы либо полностью наступательным образом, либо полностью защищаясь. В последние годы было введено понятие «охота»; в этом состоянии «охоты» ИИ будет искать реалистичные маркеры, такие как звуки, издаваемые персонажем, или следы, которые он мог оставить.[30] Эти события в конечном итоге позволяют использовать более сложную форму игры. С помощью этой функции игрок действительно может подумать, как подойти или избежать врага. Это особенность, которая особенно распространена в скрытность жанр.

Еще одним достижением в недавнем игровом ИИ стало развитие «инстинкта выживания». Игровые компьютеры могут распознавать различные объекты в среде и определять, полезно это или вредно для их выживания. Как и пользователь, ИИ может искать укрытие в перестрелке, прежде чем предпринимать действия, которые в противном случае сделали бы его уязвимым, например, перезарядить оружие или бросить гранату. Могут быть установлены маркеры, которые сообщают ему, когда нужно реагировать определенным образом. Например, если ИИ дана команда проверять его здоровье на протяжении всей игры, тогда можно настроить дополнительные команды, чтобы он реагировал определенным образом при определенном проценте здоровья. Если здоровье ниже определенного порога, то ИИ можно настроить так, чтобы он убегал от игрока и избегал его, пока не сработает другая функция. Другой пример: если ИИ заметит, что в нем кончились патроны, он найдет укрытие и скроется за ним, пока он не перезагрузится. Подобные действия делают ИИ более человечным. Однако в этой области все еще есть необходимость в улучшении.

Другой побочный эффект боевого ИИ возникает, когда два управляемых ИИ персонажа сталкиваются друг с другом; впервые популяризован в id Программное обеспечение игра Гибель, в определенных ситуациях может вспыхнуть так называемая «борьба монстров». В частности, агенты ИИ, которые запрограммированы на ответ на враждебные атаки, иногда атакуют друг друга если атаки их когорты приземляются слишком близко к ним.[нужна цитата ] На случай, если Гибель, опубликованные руководства по геймплею даже предлагают воспользоваться борьбой монстров, чтобы выжить на определенных уровнях и настройках сложности.

Метод поиска по дереву Монте-Карло

Игровой ИИ часто сводится к поиску пути и конечным автоматам. Поиск пути перемещает ИИ из точки А в точку Б, обычно самым прямым способом. Конечные автоматы позволяют переходить от одного поведения к другому. В Поиск по дереву Монте-Карло метод[31] обеспечивает более увлекательный игровой процесс, создавая дополнительные препятствия для преодоления игроком. MCTS состоит из древовидной диаграммы, на которой ИИ, по сути, играет крестики-нолики. В зависимости от результата он выбирает путь, создающий следующее препятствие для игрока. В сложных видеоиграх у этих деревьев может быть больше ветвей, при условии, что игрок может придумать несколько стратегий, чтобы преодолеть препятствие.

Используется в играх за пределами NPC

Георгиос Н. Яннакакис предполагает, что академические разработки ИИ могут играть роль ИИ в играх, выходящую за рамки традиционной парадигмы ИИ, контролирующего поведение NPC.[2] Он выделяет четыре другие потенциальные области применения:

  1. Моделирование опыта игрока: Определение способностей и эмоционального состояния игрока, чтобы соответствующим образом адаптировать игру. Это может включать балансировка динамической сложности игры, который заключается в регулировке сложности видеоигры в режиме реального времени в зависимости от способностей игрока. ИИ игры также может помочь определить намерения игрока (например, распознавание жеста ).
  2. Генерация процедурного контента: Автоматическое создание элементов игровой среды, таких как условия окружающей среды, уровни и даже музыка. Методы ИИ могут создавать новый контент или интерактивные истории.
  3. Сбор данных о поведении пользователей: это позволяет разработчикам игр исследовать, как люди используют игру, в какие части они играют больше всего и что заставляет их перестать играть, позволяя разработчикам настраивать игровой процесс или улучшать монетизацию.
  4. Альтернативные подходы к NPC: они включают изменение настройки игры для повышения правдоподобия NPC и изучение социального, а не индивидуального поведения NPC.

Вместо процедурной генерации некоторые исследователи использовали генеративные состязательные сети (GAN) для создания нового контента. В 2018 году исследователи из Корнуоллского университета обучили GAN на тысячах созданных людьми уровней для DOOM (1993); После обучения прототип нейронной сети смог самостоятельно разрабатывать новые игровые уровни. Точно так же исследователи из Калифорнийский университет прототип GAN для генерации уровней для супер Марио.[32] В 2020 году Nvidia показала созданный GAN клон Pac-Man; GAN научился воссоздавать игру, просмотрев 50 000 прохождений (в основном, созданных ботами).[33]

Обман AI

Дэни Бунтен как-то раз спросили, как сбалансировать игру. Ее ответ, состоящий из одного слова, был «обман». На вопрос, что делать, если геймеры пожаловались, она ответила: «Врать!»

— Джонни Л. Уилсон из Компьютерный игровой мир, 1994[34]

Геймеры всегда спрашивают, обманывает ли ИИ (предположительно, чтобы они могли пожаловаться, если проиграют)

— Терри Ли Коулман из Компьютерный игровой мир, 1994[35]

В контексте искусственного интеллекта в видеоиграх мошенничество означает, что программист предоставляет агентам действия и доступ к информации, которая будет недоступна игроку в той же ситуации.[36] Полагая, что Atari 8-бит не мог соревноваться с игроком-человеком, Крис Кроуфорд не исправил ошибку в Восточный фронт (1941) что пошло на пользу управляемой компьютером российской стороне.[37] Компьютерный игровой мир в 1994 году сообщил, что «это хорошо известный факт, что многие ИИ« жульничают »(или, по крайней мере,« жульничают »), чтобы не отставать от игроков-людей».[34]

Например, если агенты хотят знать, находится ли игрок поблизости, им могут быть предоставлены сложные, похожие на человека датчики (зрение, слух и т. Д.), Или они могут обмануть, просто спросив игровой движок для позиции игрока. Общие варианты включают в себя повышение скорости ИИ в гоночных играх, чтобы догнать игрока, или создание им выгодных позиций в шутерах от первого лица. Использование обмана в ИИ показывает ограничения искусственно достижимого «интеллекта»; вообще говоря, в играх, где важна стратегическая креативность, люди могли бы легко победить ИИ после минимума проб и ошибок, если бы не это преимущество. Обман часто применяется по соображениям производительности, где во многих случаях это можно считать приемлемым, если эффект не очевиден для игрока. Хотя читерство относится только к привилегиям, предоставленным специально ИИ - он не включает нечеловеческую скорость и точность, присущие компьютеру - игрок может назвать неотъемлемые преимущества компьютера «обманом», если они приводят к действиям агента, в отличие от игрока-человека.[36] Сид Мейер заявил, что он пропустил многопользовательские союзы в Цивилизация потому что он обнаружил, что компьютер почти так же хорош, как люди, в использовании их, что заставляло игроков думать, что компьютер жульничает.[38] Разработчики говорят, что большинство из них честны, но им не нравятся игроки, ошибочно жалующиеся на «читерский» ИИ. Кроме того, люди используют против компьютеров тактику, которую они не использовали бы против других людей.[37]

Примеры

Creatures - это программа искусственной жизни, в которой пользователь «высиживает» маленьких пушистых зверюшек и учит их, как себя вести. Эти «норны» могут разговаривать, питаться и защищаться от злых существ. Это было первое популярное приложение машинного обучения в интерактивном моделировании. Существа используют нейронные сети, чтобы узнать, что им делать. Игра считается прорывом в исследованиях искусственной жизни, целью которых является моделирование поведения существ, взаимодействующих с окружающей их средой.[39]

А шутер от первого лица где игрок берет на себя роль Мастер Чифа, сражаясь с различными инопланетянами пешком или на транспортных средствах. Враги очень разумно используют укрытие, подавляющий огонь и гранаты. Ситуация в отряде влияет на людей, поэтому некоторые враги убегают, когда их лидер умирает. Большое внимание уделяется мелким деталям: враги бросают гранаты назад или члены команды реагируют на то, что вы им мешаете. Базовая технология «дерева поведения» стала очень популярной в игровой индустрии (особенно с тех пор, как Halo 2 ).[39]

А психологический ужас Шутер от первого лица с мрачным и увлекательным сюжетом. Там игрок сражается против батальон клона суперсолдаты, роботы и паранормальные существа. ИИ использует планировщик для создания контекстно-зависимого поведения, впервые в основной игре. Эта технология до сих пор используется во многих студиях как эталон. Враги могут очень грамотно использовать окружающую среду, находить укрытие за столами, опрокидывать книжные полки, открывать двери, выбивать окна и так далее. Тактика отряда используется с большим успехом. Враги совершают обходные маневры, используют подавляющий огонь и т. Д. Как упоминалось ранее, то, что отличает его от других, - это ИИ противника, который чрезвычайно хорош и действует даже на мельчайших деталях. Например, в игре, если игрок укрывается за баррикадой, ИИ противника быстро обрабатывает и бросает гранату, чтобы уничтожить игрока. Другой аспект - это коммуникация игрового ИИ в игре. Враги говорят и подробно описывают свои движения в соответствии с действиями игрока. В игре удалось добиться того, чего искусственный интеллект не мог достичь в прежние годы, а именно дать человеку аналогичный опыт. Замечательный вражеский AI впечатляет и по сей день. Игра является одним из лучших шутеров с игровым ИИ.[40] Не говоря уже о физике оружия и анимации движения в этой игре, где они были новаторскими для своего времени.[39][41] Эта игра выиграна GameSpot "2005 Лучший AI Award".[42]

Шутер от первого лица ужас выживания игра, в которой игроку предстоит столкнуться с искусственными экспериментами, военными солдатами и наемниками, известными как сталкеры. Различные встреченные враги (если уровень сложности установлен на самый высокий) используют боевую тактику и поведение, такие как исцеление раненых союзников, отдача приказов, обход игрока с фланга или использование оружия с высокой точностью.[нужна цитата ]

А стратегия в реальном времени игра, в которой игрок берет под свой контроль одну из трех фракций на боевой арене 1 на 1, 2 на 2 или 3 на 3. Игрок должен победить своих противников, уничтожив все их отряды и базы. Это достигается путем создания юнитов, которые эффективно противостоят юнитам ваших оппонентов. Игроки могут играть против нескольких разных уровней сложности ИИ, от очень простого до Cheater 3 (безумный). ИИ может обмануть на сложности Cheater 1 (видение), где он может видеть юниты и базы, когда игрок в той же ситуации не может. Cheater 2 дает ИИ дополнительные ресурсы, а Cheater 3 дает значительное преимущество перед противником.[43]

Смотрите также

Списки

использованная литература

  1. ^ а б Грант, Юджин Ф .; Ларднер, Рекс (2 августа 1952 г.). "Разговор о городе - это". Житель Нью-Йорка.
  2. ^ а б c Яннакакис, Геогиос Н (2012). "Новый взгляд на игровой ИИ" (PDF). Труды 9-й конференции по вычислительным фронтам: 285–292. В архиве (PDF) из оригинала от 8 августа 2014 г.
  3. ^ а б c Богост, Ян (март 2017). ""Искусственный интеллект «стал бессмысленным». Получено 22 июля 2017.
  4. ^ а б c Каплан, Джерри (март 2017 г.). «Проблема PR AI». Обзор технологий MIT.
  5. ^ а б c Итон, Эрик; Диттерих, Том; Джини, Мария (декабрь 2015 г.). «Кто говорит от имени ИИ?». ИИ имеет значение. 2 (2): 4–14. Дои:10.1145/2847557.2847559. S2CID  207233310.
  6. ^ https://www.theverge.com/2019/3/6/18222203/video-game-ai-future-procedural-generation-deep-learning
  7. ^ https://www.infoworld.com/article/3298163/why-gaming-ai-wont-help-make-ai-work-in-the-real-worldbut-could.html
  8. ^ Иствуд, Гэри. «Как ИИ видеоигр меняет мир». ИТ-директор. Архивировано из оригинал 28 февраля 2017 г.. Получено 28 февраля 2017.
  9. ^ https://www.theverge.com/2019/12/19/21029605/artificial-intelligence-ai-progress-measurement-benchmarks-interview-francois-chollet-google
  10. ^ Увидеть «Краткая история вычислительной техники» на AlanTuring.net.
  11. ^ , Шеффер, Джонатан. На шаг впереди :: вызов превосходству человека в шашках, 1997,2009, Springer, ISBN  978-0-387-76575-4. Глава 6.
  12. ^ МакКордак, Памела (2004), Машины, которые думают (2-е изд.), Натик, Массачусетс: A. K. Peters, Ltd., ISBN  1-56881-205-1, п. 480-483
  13. ^ Первая королева в MobyGames
  14. ^ "Официальный сайт". Kure Software Koubou. Получено 19 мая 2011. (Перевод )
  15. ^ Schwab, 2004, стр. 97-112
  16. ^ Schwab, 2004, стр.107.
  17. ^ Эмерджентный интеллект в играх В архиве 19 февраля 2011 г. Wayback Machine17 февраля 2011 г..
  18. ^ Хорошо, Оуэн С. (5 августа 2017 г.). «Мод Skyrim делает взаимодействие NPC менее запрограммированным, а больше похожим на симов». Многоугольник. Получено 16 апреля 2018.
  19. ^ Лара-Кабрера, Р., Ногейра-Коллазо, М., Котта, К., и Фернандес-Лейва, А. Дж. (2015). Игровой искусственный интеллект: вызовы для научного сообщества.
  20. ^ Яннакакис, Г. Н. (2012, май). Новый взгляд на игровой AI. В материалах 9-й конференции по компьютерным границам (стр. 285–292). ACM.
  21. ^ Хагельбэк, Йохан и Стефан Йоханссон. «Как справиться с туманом войны в среде стратегической игры в реальном времени». В «Вычислительном интеллекте и играх», 2008. CIG'08. IEEE Symposium On, стр. 55-62. IEEE, 2008 г.
  22. ^ а б Абд Альгфор, Зейяд; Сунар, Мохд Шахризал; Коливанд, Хошанг (2015). «Комплексное исследование методов поиска пути для робототехники и видеоигр». Международный журнал технологий компьютерных игр. 2015: 1–11. Дои:10.1155/2015/736138.
  23. ^ Яп, Питер. «Поиск пути по сетке». На конференции Канадского общества вычислительных исследований интеллекта, стр. 44-55. Шпрингер, Берлин, Гейдельберг, 2002.
  24. ^ Стертевант, Н. Р. (июнь 2012 г.). «Тесты для поиска пути по сетке». IEEE Transactions по вычислительному интеллекту и искусственному интеллекту в играх. 4 (2): 144–148. Дои:10.1109 / TCIAIG.2012.2197681.
  25. ^ Гудвин, С. Д., Менон, С., и Прайс, Р. Г. (2006). Поиск пути на открытой местности. В материалах Международной научной конференции о будущем игрового дизайна и технологий.
  26. ^ Нарейек, А. (2004). ИИ в компьютерных играх. Очередь, 1 (10).
  27. ^ а б Цуй, X., и Ши, Х. (2011). Поиск пути на основе A в современных компьютерных играх. Международный журнал компьютерных наук и сетевой безопасности, 11 (1), 125-130.
  28. ^ «Методы дизайна и идеалы для видеоигр». Журнал Byte. 7 (12). 1982. с. 100.
  29. ^ Лиден, Л. (2003). Искусственная глупость: искусство преднамеренных ошибок. Мудрость программирования игр AI, 2, 41-48.
  30. ^ Шрайнер, Тим. «Искусственный интеллект в игровом дизайне». Депо искусственного интеллекта. Интернет. 19 ноября 2009 г. AI-depot.com В архиве 10 августа 2011 г. Wayback Machine
  31. ^ Статт, Ник (9 марта 2019 г.). «КАК ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ РЕВОЛЮЦИОНЕЗИРУЕТ СПОСОБ РАЗРАБОТКИ И РАЗВИТИЯ ВИДЕОИГР». Получено 23 февраля 2020.
  32. ^ «AI создает новые уровни для Doom». Новости BBC. 8 мая 2018. Получено 17 мая 2018.
  33. ^ Винсент, Джеймс (22 мая 2020 г.). «Искусственный интеллект Nvidia воссоздает Pac-Man с нуля, просто наблюдая за тем, как в него играют». Грани. Получено 28 мая 2020.
  34. ^ а б Уилсон, Джонни Л. (февраль 1994 г.). "Mea Culpas And Culpability". От редакции. Компьютерный игровой мир. п. 8.
  35. ^ Коулман, Терри Ли (июль 1994 г.). "Он не тяжелый, он мой повелитель". Компьютерный игровой мир. С. 110–111.
  36. ^ а б Скотт, Боб (2002). «Иллюзия интеллекта». У Рабина, Стив (ред.). Мудрость программирования игр с ИИ. Чарльз Ривер Медиа. С. 16–20.
  37. ^ а б Уилсон, Джонни Л .; Браун, Кен; Ломбарди, Крис; Векслер, Майк; Коулман, Терри (июль 1994). «Дилемма дизайнера: восьмая конференция разработчиков компьютерных игр». Компьютерный игровой мир. С. 26–31.
  38. ^ «7-я Международная конференция разработчиков компьютерных игр». Компьютерный игровой мир. Июль 1993 г. с. 34. Получено 12 июля 2014.
  39. ^ а б c AiGameDev - 10 самых влиятельных игр с ИИ
  40. ^ Почему ИИ F.E.A.R. по-прежнему лучший в шутерах от первого лица
  41. ^ 9 игр с лучшим искусственным интеллектом
  42. ^ «Премия GameSpot за лучший ИИ 2005 года». GameSpot. Архивировано из оригинал 9 января 2007 г.. Получено 11 октября 2006.
  43. ^ «StarCraft II». StarCraft II. Получено 28 февраля 2017.

Список используемой литературы

внешние ссылки