38、游戏人工智能：现状、研究方向与新前沿

游戏人工智能：现状、研究方向与新前沿

1. 脚本化AI的特点与局限

脚本化AI能在玩家预期的时间提供响应，适合满足电子游戏行业的众多需求。然而，它也存在一些明显的缺点：
- 开发成本高 ：设计时需考虑所有相关游戏情况，这意味着玩家行为会受到一定限制。
- 游戏环境封闭 ：相同情况会导致相同行为，容易让玩家感到无聊，降低游戏的重玩价值。
- 玩家易破解 ：玩家能轻松预测游戏AI的反应，从而获得优势，破坏游戏挑战。

在技术层面，有多种方法用于建模非玩家角色（NPC）的行为：
- 有限状态机（FSM） ：长期以来是脚本化AI的基本工具，但在表示能力上存在局限。
- 分层有限状态机（HFSM） ：对FSM进行了改进，允许对通用状态和状态转换进行建模，从而对相似状态的某些方面进行分解。
- 行为树 ：旨在最大化状态之间的分解程度，并使行为之间的转换逻辑更加明确，在过去十年中成为电子游戏行业领先的AI技术。

为了实现脚本化行为，多年来开发了许多强大的脚本语言，例如LUA，被用于《魔兽世界》等成功游戏中。这些语言在执行速度和独立于游戏引擎开发之间取得了良好平衡，使工作室能在游戏开发的最后几个月进行AI开发，或在游戏发布后进行优化，甚至允许玩家通过模组进行改进。

下面是一个简单的表格总结这些技术：
| 技术名称 | 特点 | 应用场景 |
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