その前に、私は特にAIがゲーム内で次のようなことを処理することに言及したいと思います。
- ボットの運動（直線運動、加速と回転を伴う運動、グループ内の運動、物理学を考慮した運動、ジャンプ、グループ内の協調運動、自動車シミュレーターのエンジン操作の制御）
- パスの検索（ダイクストラのアルゴリズム、A *検索アルゴリズム、パスの階層検索）
- 意思決定（意思決定ツリー、有限状態マシン、ファジーロジック、マルコフシステム、意図的な動作、ルールベースのシステム、スクリプト）
- トレーニング（AIのかなりホットなトピック。現在、パラメーターの変更、アクションの予測、意思決定の改善、意思決定ツリーの改善、強化学習、そしてもちろん、ニューラルネットワークによって解決されています）
数時間のグーグル、思慮深い読書、思慮深い一見、そして私の意識の流れを明確に描き出した後、ゲーム開発で実際にAIを扱っている人々の意見を単に提示することにしました。
クリス・エリオン （Havok AIが率いるチーム）：
「最初の大きなステップは、AIの低レベルサービスの中核セットを標準化することです。 これらのサービスは、ナビゲーショングリッドの高速生成、動的な逸脱、キャラクターの動きなどになります。 このようなサービスは、FPS、TPS、MMO、RTS、自動車、オートバイ、航空機、宇宙シミュレーションなど、多くのゲームジャンルで役立つほど柔軟であり、完全に動的な環境を含むあらゆる種類の環境で機能します。巨大なオープンワールド。」
「Havokは、低レベルのAIと動的な環境の相互作用で大きな進歩を遂げました。 ゲーム開発者が既に利用できる結果の一部は、かなりクールです。 たとえば、キャラクターが互いに動き回ったり、動き回ったりするだけでなく、破壊可能な地形の隣にたむろするとき、行動の突然の変化を見ることができます。
Eric Plante （オートデスクのゲームテクノロジーグループのキャラクターアニメーションのプロダクトマネージャー）：
「もう1つの驚くべきことは、AIとアニメーションの関係です。 現在、オンラインライブラリやストアでキャラクターのメッシュを見つけることができます。アニメーションを見つけることもできますが、ここでの動作、さらに簡単にカスタマイズできる動作があります-見つかりません。
マシュー・ティテルバウム （モノリス）：
「将来のAIシステムは、プレイヤーがゲームに没頭するのをさらに助けるでしょう。 ただし、FEARシリーズのゲームの作成経験に基づいて、ゲームAIはNPCのような動作を改善するのではなく、予測不可能な動作を改善します。
「以前は、AIが環境に関する完全な情報を持っていることは許容できました。 AIが学習できることをより正確にモデル化するための刺激システムと感覚システムがあります。 また、行動にはプランナー、階層状態マシン、およびツリーを使用します。
ブルース・ウィルコックス （Telltale Gamesのプリンシパル開発エンジニア）：
「ゲームのAIは、開発者の努力が主にグラフィックスに集中しているため、私たちが望むほど速く開発されていません。 この状況は変わる可能性があります。 ある時点で、ゲームはAIよりも優れた人と競争し始めるでしょう。 アジアでは、企業がMMOGのNPCを改善しようとしているようです。 彼らはゲームで可能なすべてを最適化しており、AIを改善する方法を模索しています。 アンリアルのバイヤーでさえ、キャラクターAIを改善するツールを探しています。」
さて、私からは、音声認識と顔の表情を使うのがいいと付け加えます。 GPUを使用してAIを計算する可能性や、MMOGなどでAIを並列または分散計算する可能性を、知識のある人々から読むことも興味深いでしょう。
「コンピュータゲームの未来」については、 MMOGの未来はあると思います。
PS：翻訳はわずかに無料です...
使用された文献：
www.develop-online.net/features/1427/AI-getting-smarter
www.gamespot.com/features/6283722/the-future-of-ai-in-games
www.industrygamers.com/news/ai-building-smarter-games
「AIゲームエンジンプログラミング」