实现实时人工智能的不同有用方法?

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2021-11-10 23:41:33

我认为自己是人类代理人。是时候考虑即将到来的高级研究了,由于在游戏开发(以及人工智能领域)的经验不足,提出了一些问题。在动作游戏中实现实时简单AI 代理的最合适方法是什么?我听说过一些关于认知架构的东西,比如 ACT-R。

根据设计,实体的 AI 可以具有多个互斥状态。 在此处输入图像描述

这是一个现有的游戏人工智能,它有状态、事件和时间表。但是,代码复杂且不灵活。此外,它不使用任何认知架构,我认为这是一个缺点。 https://www.youtube.com/watch?v=9jO-P3kXlCI

请根据您的经验提出任何可以复制图像或视频中的行为的现代技术。

谢谢你的看法。

1个回答

大约 15 年前,密歇根州的 John Laird 小组使用基于 Soar 规则的架构有效地玩了几款 FPS 游戏(Quake II、Descent III):

http://ai.eecs.umich.edu/people/laird/games_research.html

这是来自“计算机”的莱尔德概述文章:

https://www.researchgate.net/profile/John_Laird/publication/2955463_Laird_JE_Using_a_computer_game_to_develop_advanced_AI_Computer_34_70-75/links/54d0f59a0cf20323c21a1bd7/Laird-JE-Using-a-computer-game-to-develop-advanced-AI-Computer-34 75.pdf