In che modo l'IA è più comunemente implementata nei giochi popolari?

Non sono un gioco, sono solo un curioso programmatore di non-giochi. Mi chiedo, come funziona l'IA nei popolari giochi moderni, diciamo gli FPS? Si basa su regole codificate? Quanto ha in comune con altri tipi di IA (come quello che alimenta le auto autonome ecc.)? In che modo gli sviluppatori garantiscono che l'IA si comporti in modo naturale ed è divertente giocarci contro?

Stuff Ho googled menzionato diversi derivati ​​di MinMax ma non sono riuscito a rispondere a come l'IA affronta il mondo continuo e mutevole, per quali azioni / stati l'IA viene premiata e come trova la sua possibilità di successo di diverse azioni. Ho visto anche Machine Learning menzionato qua e là ma sembra che non sia usato in nessun gioco serio?

Esistono molti metodi. Risponderò per gli FPS perché ogni genere ha i suoi problemi, e gli approcci AI sono fortemente dipendenti dal dominio del problema e dal modo in cui rappresentarlo al meglio.

Gli approcci FPS comuni includono:

• regole codificate (che possono essere logicamente equivalenti a una delle seguenti)
• macchine a stati finiti
• macchine gerarchiche a stati finiti
• alberi comportamentali
• alberi decisionali
• pianificazione dell'azione orientata agli obiettivi

E varie permutazioni e variazioni su quanto sopra.

Minimax non viene generalmente utilizzato per giochi con stato continuo come FPS, più per giochi a turni in spazi di gioco discreti come gli scacchi, ecc. Può essere utilizzato per la pianificazione ad alto livello, ma generalmente non è perché esistono sistemi migliori (es. quanto sopra) di fronte a più nemici, informazioni incomplete, ma piani semplici.

Assicurano che l'IA sia divertente giocando ai test. Se è troppo impegnativo, possono introdurre errori in qualsiasi euristica decisionale, o un ritardo nelle loro reazioni, o applicare un fattore casuale al loro obiettivo, ecc. Se non è abbastanza impegnativo, dovranno solo migliorare i dati forniti all'algoritmo .

Esistono documenti su come funzionano i vari AI, quello con cui ho più familiarità è PAURA

Altri due metodi comuni

Ricerca UCT. C'è un formalismo, ma l'idea è fondamentalmente di fare un playout casuale fino alla fine del gioco, con feedback per pesare i giochi vincenti più pesantemente di quelli persi. La cosa bella della forma pura di questo è che l'IA non ha bisogno di alcuna conoscenza di ciò che potrebbe essere una mossa migliore o peggiore.

La ricerca di Minmax, generalmente combinata con la potatura degli alberi alfa-beta, fondamentalmente fa una ricerca completa dello spazio di gioco in una certa profondità, valutando ogni nodo terminale con un valutatore statico che assegna un valore numerico. Questo funziona bene per i giochi in cui ci sono metriche ovvie che misurano i progressi verso una vittoria.