游戏AI开发的实践与思考

背景简介

本文基于书籍《Chapter 25》中的内容，探讨了在Unreal Engine 4中开发游戏AI的经验与教训。书籍通过实践演示与理论讲解相结合的方式，帮助读者逐步构建起游戏AI的基础知识。在本书的最后一章，作者回顾了之前章节的核心内容，并对游戏AI开发中可能遇到的问题进行了深入剖析。

创建基础AI

游戏AI的开发首先从创建基础AI开始。在本书中，我们学习了如何创建一个能够无限期运行的基础AI。我们使用数学方法帮助AI避免接触墙壁，并通过编程让AI独立运行。此外，作者还提出了控制器的概念，它能够决定运行哪个行为树，并根据树中的决策顺序选择任务。这种设计允许我们将AI移动到确切位置，但同时我们也必须手动创建路径，并且这些路径会被限制以控制。

使用控制小部件

书中还介绍了使用控制小部件（如样条线）来精确控制AI的移动位置。通过抓取样条线上的位置方向，AI能够被引导到指定位置。这种方式非常适合于需要精确控制AI移动的场景。

添加随机性和概率

在AI行为设计中，随机性和概率性是两个重要的元素。作者通过例子展示了如何在AI攻击动画中引入随机性，从而使得每次攻击时播放的动画都不尽相同。同时，也探讨了概率的利弊，指出概率允许我们预设输出的频率，但它牺牲了随机性。

AI感知与移动

AI的感知是通过自定义设置视觉和听觉参数来实现的。感知系统会返回符合这些标准的棋子。此外，高级移动行为如群体行为、排队和小队行为等，让AI能够实现更复杂的运动模式。这些运动行为的优势在于不需要AI进行额外的决策。

创建巡逻、追逐和攻击AI

作者还演示了如何创建具有巡逻、追逐和攻击行为的AI。这些AI能够根据玩家的活动作出反应，例如在视野范围内追逐玩家或在攻击范围内发动攻击。

使用行为树与蓝图

在讨论AI开发的不同方法时，作者对使用行为树和蓝图这两种方法的利弊进行了深入分析。行为树的优点在于它易于扩展且能够同步黑板实例，但其设计却规定了执行流程。而蓝图则提供了少劳多得的优势，但缺点是无法访问EQS。

总结与启发

通过回顾《Chapter 25》中的内容，我们可以看到游戏AI开发是一个复杂而有趣的过程。它不仅需要我们了解基本的AI概念和开发工具，还需要我们能够根据具体问题选择合适的解决方案。本书为我们提供了一个很好的起点，让我们能够自信地开始探索Unreal Engine 4中的游戏AI。同时，我们也应该意识到，每个工具都有其优点和局限性，真正的挑战在于如何将它们的优势结合起来，以创建出既智能又反应迅速的AI角色。

在游戏AI开发的旅程中，我们应该保持对新知识的好奇心和探索精神。尽管这个主题可能看起来令人生畏，但只要我们坚持学习并不断实践，就一定能够掌握它。最后，作者鼓励读者在遇到问题时，通过电子邮件与他联系，共同探讨和解决这些挑战。

在结束本文时，我想引用作者的一句话作为对所有游戏AI开发者的鼓励：\"我相信每个组件都有其优点，它们共同创造出了最智能和响应最快的AI。\" 让我们继续在游戏AI开发的道路上砥砺前行，创造出更加生动有趣的游戏体验。