各位同仁，各位对游戏人工智能充满热情的开发者们，下午好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个令人振奋的前沿话题：如何利用先进的机器学习技术，特别是长短期记忆（LSTM）网络，结合精妙的性格模板，来构建具备持续演进能力的数字角色，也就是我们游戏中的非玩家角色（NPC）智能体。 在座的各位，想必都曾对游戏中那些重复性高、缺乏真实感的NPC感到过一丝遗憾。他们像是程序设定好的提线木偶，在固定的路径上巡逻，说着一成不变的台词，他们的行为模式一眼便能看穿。这种缺乏生命力的角色，无疑是沉浸式游戏体验的一道鸿沟。我们的目标，就是跨越这道鸿沟，赋予NPC真正的“思考”能力，让他们能够记忆、学习，并根据其独特的个性，在游戏世界中展现出令人信服的动态行为。 传统NPC的局限性与智能体的崛起 回溯传统游戏NPC的设计，我们通常依赖于有限状态机（FSM）或行为树（Behavior Tree）等技术。这些方法在处理复杂行为逻辑方面确实高效且易于管理，它们将NPC的行为分解为一系列预定义的动作和状态转换规则。 例如，一个守卫NPC可能有一个“巡逻”状态，当发现玩家时转换为“追击”状态，当玩家逃离时又回到“巡逻”状态 …
AI 游戏 NPC 行为决策中不可控问题的奖励策略优化
AI 游戏 NPC 行为决策中不可控问题的奖励策略优化 大家好！今天我们来探讨一个游戏 AI 领域中非常有趣且具有挑战性的问题：如何优化奖励策略，以应对 AI 游戏 NPC 行为决策中的不可控问题。 不可控问题：定义与来源 在游戏 AI 的背景下，不可控问题指的是那些由于各种因素，导致 NPC 行为超出预期，或者难以预测和控制的情况。这些因素可以包括： 环境的复杂性: 游戏世界往往是动态且复杂的，包含大量变量，NPC 很难对所有情况做出完美决策。 算法的局限性: 即使是最先进的 AI 算法也无法完美模拟人类行为，可能存在盲点或无法处理的边缘情况。 玩家的行为: 玩家的行为是不可预测的，NPC 必须能够适应各种突发情况。 Bug 和错误: 游戏代码中的错误可能导致 NPC 行为异常。 随机性: 游戏中的随机事件（例如，物品掉落、命中率）可能导致 NPC 做出非最优选择。 这些不可控因素的存在，使得传统的奖励策略难以有效地引导 NPC 学习和优化行为。例如，如果 NPC 因为一个随机事件而导致任务失败，那么简单地给予负面奖励可能会误导 NPC，使其认为某些本来正确的行为是错误的。 奖励策略 …