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出版者:Jones & Bartlett Publishers

作者:Mat Buckland

出品人:

页数:495

译者:

出版时间:2004-09-30

价格:USD 49.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781556220784

丛书系列:

图书标签:

• 游戏开发
• AI
• 人工智能
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深入解析游戏人工智能的艺术与实践：一部涵盖前沿技术与经典算法的综合指南 本书旨在为热衷于游戏开发和人工智能领域的读者提供一本内容详实、技术深度足够的参考资料，它将彻底摆脱对特定编程语言或特定游戏引擎的过度依赖，转而聚焦于驱动现代游戏AI的底层原理、核心算法及其在复杂系统中的实际应用。我们相信，真正的游戏AI大师需要掌握的是概念的普适性，而非仅仅是特定工具的调用技巧。 本书将从基础理论出发，系统性地构建起一个坚实的知识框架，随后步入高阶的策略设计与动态决策领域，确保读者能够构建出不仅看起来智能，而且在性能上高效、在设计上优雅的人工智能系统。 --- 第一部分：人工智能基石与环境建模（Foundations and Environmental Modeling） 本部分将奠定理解复杂游戏AI所需的数学和计算基础，并探讨AI如何感知和理解其所处的虚拟世界。 第一章：游戏AI的本质与系统架构 超越脚本： 区分传统有限状态机（FSM）的局限性与现代分层AI架构的优势。 感知-思考-行动（Perception-Think-Action Cycle）： 深入剖析这个核心循环在实时环境中的性能要求和优化策略。 数据结构与效率： 探讨如何使用高效的数据结构（如空间划分技术）来管理大规模游戏世界中的实体信息，确保AI决策的低延迟性。 第二章：环境感知与信息获取 视锥体与听觉模型： 建立精确的几何模型来模拟游戏角色的感官输入。重点讨论遮挡、衰减和环境噪声对AI感知的影响。 兴趣点（POI）与导航网格（NavMesh）的构建与维护： 详细讲解导航网格的生成算法（如基于地形高度图的区域划分），以及动态环境变化（如障碍物生成或销毁）如何实时更新导航数据。 状态估计与不确定性处理： 引入基础概率论概念，讨论传感器误差和信息不完整性如何通过卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的简化形式应用于AI的状态估计。 第三章：路径规划与运动控制 图搜索算法的深度剖析： 不仅限于A，更深入探讨其变体，如Dijkstra、Jump Point Search (JPS) 在不同拓扑结构中的性能差异。 启发式函数的艺术： 如何设计与游戏机制紧密结合的、非标准的启发式函数，以引导AI做出更具“意图性”的移动决策。 局部避障与群体运动： 介绍基于势场的局部避障方法，并为后续的群体智能打下基础，强调个体运动与群体目标之间的权衡。 --- 第二部分：决策制定与行为控制（Decision Making and Behavior Control） 本部分是本书的核心，重点在于如何设计复杂的决策逻辑，使AI的行为模式具有层次性和适应性。 第四章：分层与组合式行为系统 行为树（Behavior Trees）的全面解析： 从基础的序列、选择器到更复杂的装饰器和动作节点，讲解如何构建可读性高、易于调试的复杂行为流程。 效用系统（Utility Systems）的设计哲学： 如何将模糊的“目标价值”转化为可量化的分数。讨论效用函数的构建、归一化方法以及在动态竞争环境中的选择机制。 行为树与效用系统的混合架构： 探讨如何利用效用系统来动态选择行为树的根节点或中间分支，实现灵活的优先级切换。 第五章：有限状态机（FSM）的复兴与高级应用 有限状态机的限制与克服： 分析传统FSM在状态爆炸问题上的弊端。 层级状态机（HSM）： 引入状态的继承和层次结构，展示如何通过状态的嵌套来管理复杂行为（如“战斗”状态下的子状态“攻击”、“防御”）。 过渡系统的平滑化： 讨论如何通过插值和混合状态来消除硬切换带来的僵硬感，使AI的动作过渡更加自然。 第六章：规划、任务管理与目标导向行动 经典规划理论在游戏中的应用： 介绍STRIPS模型（或其简化版）在宏观任务分配中的潜力。 任务网络（Task Networks）与预设流程： 讲解如何将高层目标分解为可执行的、可复用的任务序列，特别适用于需要完成一系列特定步骤（如解谜或完成复杂任务）的AI。 时间与资源的约束： 讨论在有限时间内，AI如何进行任务的优先级排序和资源分配。 --- 第三部分：学习、适应与群体智能（Learning, Adaptation, and Collective Intelligence） 本部分将带领读者超越预设的逻辑，探索AI在面对未知和群体交互时的自适应能力。 第七章：基于机器学习的AI基础 强化学习（RL）简介与环境抽象： 介绍马尔可夫决策过程（MDP）的基本概念，以及如何将游戏状态和行为抽象为RL所需的“状态”和“动作空间”。 Q学习与值函数逼近： 讨论在游戏环境中，由于状态空间巨大，如何使用表格形式的Q学习会失败，并引出使用线性函数或神经网络进行值函数逼近的必要性。 监督学习在“模仿”中的作用： 探讨如何利用人类专家的录像数据，通过监督学习训练出初步的行为模型，作为后续强化学习的起点。 第八章：博弈论与对手建模 零和博弈与纳什均衡： 介绍纳什均衡的概念，并讨论如何在两人或多人对抗游戏中寻找“稳定”的策略组合。 对手建模的构建： 如何根据对手的历史行为数据，构建一个概率模型来预测对手的下一步行动。重点在于构建“认知模型”，而非仅仅是行为预测。 混合策略与随机化： 探讨如何利用混合策略来避免被对手预测，保持AI决策的不可预测性。 第九章：群体行为模拟与涌现现象 群体智能（Swarm Intelligence）的经典模型： 深入分析Boids模型（分离、对齐、聚集）在实现逼真群体运动中的机制。 基于社会力的模型： 讨论如何引入社会力和排斥力来模拟群体内的交互作用，实现比Boids更复杂的群体结构变化（如分散、包围）。 层级控制下的群体决策： 如何在底层使用简单的规则驱动个体运动，同时由高层指挥官AI下达影响整个群体目标的决策，观察宏观涌现现象。 --- 第四部分：优化、调试与未来展望（Optimization, Debugging, and Future Perspectives） 第十章：AI的性能分析与调试工具 性能瓶颈的识别： 如何使用时间剖析工具定位AI决策树的计算密集型节点。 AI调试的可视化： 探讨如何构建自定义的调试工具，实时绘制决策树的执行路径、效用值的变化曲线以及当前激活的状态，使复杂行为一目了然。 数据驱动的调优： 如何利用收集到的AI行为数据，反向工程优化启发式函数和参数权重。 结论：构建可持续演进的AI系统 本书的最终目标是培养读者构建具备适应性、可扩展性和可维护性的游戏AI系统的能力。我们强调的不是某一个算法的奇技淫巧，而是设计一个能够随着游戏内容扩展而自然成长的决策架构。读者将带着一套强大的、跨越不同游戏类型的通用AI设计工具箱离开本书。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

如果你做游戏，那推荐你一定看看这本书，书中用现实的例子做素材，告诉你如何一步一步的完成一个个AI算法，这些都是游戏智能最基本的技术，掌握好他们，那些高深的东西也不再遥不可及。书还没读完，先赞一个，书有点小贵，封面蛮喜欢，挑个刺，封底评论把“黑与白2”印刷成“黑...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

在图书馆借的，看了目录借了出来，这几天仔细阅读，发现确实是AI方面的经典书籍，可以作入门一用。FSM，运动物理，讲的不错。特别是下载运行书中的演示程序，绝对很有意思。翻译方面基本没太大问题。就是说，阅读不会有歧义。很容易理解。也许原作者就写的比较通俗。唯一不足的...  

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，《Programming Game AI by Example》，让我看到了将抽象理论转化为实际应用的可能性。我一直对游戏AI的“决策过程”非常好奇，是什么让AI在面对复杂的局面时，能够做出看起来“聪明”的选择？我希望这本书能够深入讲解AI的决策模型。例如，如何利用有限状态机（FSM）来管理AI的各种状态和行为？或者，如何通过行为树（Behavior Trees）来构建更加复杂和灵活的AI逻辑？我也非常想了解书中是否会涉及一些更前沿的AI技术，比如如何利用机器学习来让AI从错误中学习，或者如何通过强化学习来优化AI的策略。通过具体的代码示例，我希望能理解这些技术的实现细节，并学会如何将它们应用到我的游戏中，创造出更具挑战性和吸引力的AI对手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，《Programming Game AI by Example》，立刻就勾起了我对游戏AI开发的好奇心。我一直对那些能够让游戏角色栩栩如生的AI系统非常着迷。比如，那些在多人游戏中默契配合的队友AI，或者是在单人游戏中能够给玩家带来巨大挑战的Boss AI。我希望这本书能够提供一些关于团队协作AI的实例。如何在多人游戏中，让多个AI单位协同作战，实现战术上的配合？这涉及到复杂的通信、决策共享和任务分配。我期待书中能够详细讲解如何构建一个能够进行有效沟通和协调的AI系统，让它们能够像一个有生命的团队一样运作。另外，我还对如何设计具有“个性化”AI感兴趣。例如，如何让不同的AI角色拥有不同的行为模式和偏好，从而在游戏中展现出独特的风格？我希望书中能够提供一些关于如何通过参数调整、状态机设计或者更高级的AI技术来赋予AI个性化的方法。

评分☆☆☆☆☆

《Programming Game AI by Example》这本书，对我来说，意味着一次深入探索游戏AI开发奥秘的旅程。我尤其关注如何让AI在游戏中扮演更具“动态性”和“互动性”的角色。我希望能看到书中通过实例来讲解如何构建能够根据玩家行为进行调整的AI。例如，在竞速游戏中，AI对手是否能够学习玩家的驾驶习惯，并据此调整自己的速度和过弯策略？或者在策略游戏中，AI是否能够根据玩家的资源管理和兵种选择来做出相应的对策？这种能够“适应”玩家的AI，能够让每一次游戏都充满新鲜感。此外，我也对如何实现AI的“社交”和“合作”行为感到好奇。在一些需要团队协作的游戏中，AI角色之间如何进行有效的沟通和协调，以达成共同的目标？我期待书中能够提供一些关于如何构建AI“社交网络”和“合作机制”的示例，让我能够创造出更加智能和有组织的AI群体。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Programming Game AI by Example》这本书，我第一眼就被它那简洁有力的标题所吸引。作为一个有着一定编程基础，但又在游戏AI领域摸索的爱好者，我深知学习的道路上“例子”的重要性。枯燥的理论固然是基石，但没有鲜活的实例来支撑，很容易让人感到迷失和乏味。这本书承诺的“by Example”正是解决这个痛点。我非常好奇书中会选取哪些经典或者有代表性的游戏AI设计作为例子进行讲解。是那种能够让玩家感到“被追逐”的恐怖游戏AI，还是那种能够让玩家感受到“策略对抗”的RTS游戏AI？或者，它会涉及如何构建那些能够让玩家产生情感共鸣的NPC，比如那些有着复杂行为模式和反应机制的角色？我非常期待书中能够详细地解析这些AI背后的算法和实现逻辑，并且能够提供可运行的代码片段，让我能够亲手去修改、调试、甚至在此基础上进行扩展。此外，我希望这本书能够引导我理解如何平衡AI的智能程度和游戏的易上手性，让AI既能带来挑战，又不会让新手玩家望而却步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫“Programming Game AI by Example”，光听这个名字就让人充满了期待，尤其是我这种热爱游戏又对技术充满好奇的读者。我一直觉得，游戏之所以能引人入胜，很大程度上取决于AI的设计。那些能够聪明地应对玩家策略、展现出独特个性的敌人，或者是在复杂环境中进行协作的NPC，都让游戏世界变得更加生动和真实。然而，真正动手去实现这些AI，特别是要做到“by Example”，也就是通过具体的例子来学习，这本身就是一项挑战。我对这本书的期望很高，希望能看到一些清晰、可操作的案例，能够将抽象的AI概念转化为实际的代码。我尤其想了解如何让AI表现出“学习”的能力，比如随着玩家的进步而调整难度，或者记住玩家的某些习惯并做出相应的反应。另一个我非常感兴趣的方面是，这本书是否会涉及如何让AI在多人游戏中扮演更重要的角色，比如在团队合作中协调行动，或者在PvP对战中展现出战术上的深度。总的来说，我期待这本书能够为我打开一扇通往游戏AI开发的大门，让我能够从理论走向实践，创造出更智能、更有趣的游戏体验。

评分☆☆☆☆☆

《Programming Game AI by Example》这本书，在我看来，不仅仅是一本技术手册，更像是一本游戏AI的“武功秘籍”。我对于如何让游戏中的敌人不再是死板的“靶子”，而是能够展现出智慧、策略甚至“情感”的鲜活角色，有着强烈的求知欲。我尤其希望书中能够提供关于如何设计“学习型”AI的示例。比如，在一些策略游戏中，AI是否能够学习玩家的战术，并针对性地调整自己的策略？或者在一些模拟经营游戏中，AI是否能够根据玩家的行为来优化自己的资源分配和生产计划？这种能够适应和进化的AI，能够极大地提升游戏的重玩性和深度。我期待书中能够引导我理解如何利用诸如遗传算法、神经网络等机器学习技术来构建这种AI，并且能够通过具体的代码示例来展示其实现过程。此外，我还想了解如何为AI设计出更有趣的“个性”和“行为模式”，让它们不仅仅是代码的堆砌，而是能够让玩家在与它们互动时，感受到一种“生命力”。

评分☆☆☆☆☆

《Programming Game AI by Example》这本书，在我看来，是解答我心中关于“智能游戏”疑惑的一把金钥匙。我一直对那些能够给玩家带来惊喜和挑战的游戏AI抱有极大的兴趣。比如，那些能够表现出“狡猾”和“策略”的敌人，它们不会简单地直线冲锋，而是会设陷阱、会埋伏、会根据玩家的行动而改变战术。我非常想知道书中是如何通过具体的例子来讲解如何设计出这种“战术性”AI的。这可能涉及到路径寻找的优化、对玩家行为模式的预测，以及如何有效地运用游戏场景中的元素来实现战术意图。此外，我也对如何让AI展现出“情感”和“个性”充满好奇。例如，在一个角色扮演游戏中，NPC是否能够根据玩家的道德选择而展现出不同的反应，或者在冒险游戏中，伙伴AI是否能够表现出忠诚、恐惧或喜悦等情绪？我期待书中能够提供一些关于如何通过AI的状态、行为和对话来塑造角色的“情感”和“个性”的示例。

评分☆☆☆☆☆

我对《Programming Game AI by Example》这本书的期待，更多的是源于对游戏AI背后“智慧”的探求。我一直在思考，是什么让游戏中的角色不仅仅是屏幕上的像素，而是能够拥有自己的“想法”和“行动逻辑”。我希望这本书能够提供一些关于AI“感知”与“反应”的深度案例。AI如何理解游戏世界中的信息，比如玩家的位置、敌人的状态、环境的障碍等等？并且，如何根据这些信息做出合理的反应？我希望书中能够详细地讲解如何实现各种类型的AI感知系统，例如视锥（Field of View）、听觉感知（Auditory Perception）以及更复杂的环境理解。在反应方面，我期待能够看到如何将这些感知信息转化为具体的行动，比如导航、攻击、躲避、甚至与环境进行交互。这本书的“by Example”承诺，让我相信通过学习书中的具体实现，我能够更直观地理解这些AI的核心机制。

评分☆☆☆☆☆

《Programming Game AI by Example》这本书，对我来说，就像是一张通往游戏AI设计殿堂的地图，而“Example”就是地图上的每一个具体的POI（Point of Interest）。我迫切想知道书中会通过哪些经典或创新的游戏AI案例来阐述其原理。我对于如何让AI角色在复杂的游戏环境中做出“有意义”的决策非常感兴趣。例如，在开放世界游戏中，AI角色如何根据昼夜交替、天气变化以及玩家的行为来调整自己的日常活动和互动模式？这需要AI拥有对环境的感知能力，并能进行复杂的行为规划。我希望书中能够提供关于如何利用行为树、决策树或者更高级的AI框架来实现这些复杂行为的详细讲解。此外，我同样关注AI的“学习”能力。书中是否会涉及到如何让AI通过与环境的互动和玩家的行为来不断优化自己的策略，从而变得越来越强大？这种动态进化的AI，能够让游戏体验更加丰富和富有挑战性，也更能吸引玩家持续投入。

评分☆☆☆☆☆

对于《Programming Game AI by Example》这本书，我的内心充满了技术探索的渴望。作为一名游戏开发者，我深知AI是赋予游戏灵魂的关键。很多时候，一个优秀的游戏AI能够让玩家沉浸其中，感受虚拟世界的真实与挑战。我特别期待书中能够提供关于路径寻找（Pathfinding）和决策制定（Decision Making）的深入讲解，这两者是游戏AI的核心。我希望书中能够用清晰的图示和代码来解释A*算法或其他路径寻找算法的原理，以及如何在不同的游戏环境中应用它们，比如在复杂的3D地图中，如何让AI角色高效地导航。在决策制定方面，我希望能看到关于有限状态机（Finite State Machines）、行为树（Behavior Trees）甚至是更高级的机器学习技术在游戏AI中的应用案例。我渴望了解如何设计出能够模拟人类复杂思维过程的AI，让它们能够根据当前的游戏状况做出最优的决策。这本书的“by Example”承诺让我相信，我能够通过学习书中提供的实际案例，快速理解这些复杂的技术，并将其应用到我自己的项目中，创造出令人惊叹的游戏AI。

评分☆☆☆☆☆

虽然是本老书，仍然很好

评分☆☆☆☆☆

The best game AI book and code~!

评分☆☆☆☆☆

在读，内容浅显实际.不过基础章节steering behavior讲的太浅，实现也过于粗陋，不推荐看

评分☆☆☆☆☆

在读，内容浅显实际.不过基础章节steering behavior讲的太浅，实现也过于粗陋，不推荐看

评分☆☆☆☆☆

介绍AI入门的基本编程方法和设计方法，并且提到了实际工程实践中可以要做到的取舍；此书有作业可以方便去实践和修改。