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出版者:New Riders Games

作者:Alex J. Champandard

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:2003

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781592730049

丛书系列:

图书标签:

• ai
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• 计算机科学

《AI Game Development》是一本旨在帮助读者深入理解并实践人工智能在游戏开发中的应用的书籍。它不仅仅停留在理论层面，更强调动手实践，让读者能够将学到的知识转化为实际的游戏功能。 本书内容概述： 本书将从基础概念入手，逐步深入到高级技术，为读者构建一个全面的人工智能游戏开发知识体系。 第一部分：人工智能在游戏开发中的基石 导论：为何游戏需要AI？ 游戏AI的演进历程：从简单的脚本到复杂的智能体。 AI在现代游戏中的核心作用：提升沉浸感、挑战性、动态性和可玩性。 不同类型游戏对AI的需求分析：策略游戏、动作游戏、RPG、模拟经营等。 本书的学习目标与结构介绍。 第一章：游戏AI的基础概念 智能体的定义与行为：感知、思考、行动的循环。 有限状态机（FSM）：构建简单AI行为的核心工具，包括状态、转移、触发条件。 行为树（Behavior Trees）：一种更灵活、更易于管理的AI逻辑表达方式，理解节点类型（Sequence, Selector, Parallel, Decorator）和它们如何组合。 效用系统（Utility Systems）：用于评估不同行为的优先级，实现更智能的决策。 与其他AI技术（如寻路、导航）的关系。 第二章：路径寻找与导航 游戏世界中的导航网格（NavMesh）构建与使用。 A寻路算法：原理、实现步骤、优化技巧。 Dijkstra算法：作为A的基础，理解其工作原理。 其他寻路算法简介（如Theta、Jump Point Search）。 动态障碍物的处理与路径重规划。 使用游戏引擎内置的导航系统（以Unity或Unreal Engine为例）。 第二部分：核心AI技术与算法 第三章：决策制定与规划 决策树（Decision Trees）：构建简单条件判断的AI逻辑。 基于规则的系统：使用 IF-THEN 规则进行AI决策。 目标导向动作（GOAP - Goal-Oriented Action Planning）：AI如何通过一系列动作来实现特定目标。 分层有限状态机（HFSM - Hierarchical Finite State Machines）：管理更复杂AI状态的组织结构。 第四章：机器学习在游戏AI中的应用 监督学习：用于预测和分类，例如玩家行为预测、敌人AI参数调整。 强化学习（Reinforcement Learning）：让AI通过试错学习最优策略，例如学习游戏关卡，控制复杂角色。 无监督学习：用于聚类和模式识别，例如玩家群体分析。 深度学习与神经网络简介：它们如何应用于更复杂的AI任务（如游戏AI训练）。 常用的机器学习库和框架介绍（如Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）。 本章将重点介绍如何在游戏环境中部署和应用这些算法。 第五章：动态生成与内容创作 程序化生成（Procedural Content Generation - PCG）： 关卡生成：使用算法（如Perlin Noise, Cellular Automata）创建随机地形、迷宫、城市布局。 物品与道具生成：设计随机属性和效果。 角色与故事生成：创建具有独特特征和背景的NPC。 AI辅助内容创作工具：利用AI生成纹理、模型、动画等。 PCG在Roguelike、沙盒游戏等类型中的应用。 第三部分：高级AI主题与实践 第六章：群体AI与协作 仿生学在AI中的应用：模拟蚂蚁、鸟群等的行为。 群体行为模型：如Boids模型。 协调与合作：如何让多个AI智能体协同工作，完成复杂任务。 团队AI的设计：策略游戏的单位AI，合作闯关的NPC。 指挥系统与沟通协议。 第七章：情感模拟与NPC行为 NPC的情感模型：如何模拟角色的情绪状态（恐惧、愤怒、快乐等）。 基于情感的决策：情绪如何影响NPC的行为和反应。 NPC的社交互动：与其他NPC和玩家的交流。 个性化NPC：为每个NPC赋予独特的性格和动机。 故事驱动的AI：让NPC的行为服务于游戏叙事。 第八章：AI与玩家交互 动态难度调整：根据玩家表现实时调整游戏难度。 玩家行为分析与预测：理解玩家习惯，提供个性化体验。 AI驱动的教程与引导。 AI在游戏平衡中的作用。 使用AI来创造更具挑战性或更具合作性的对手。 第九章：AI工具链与优化 选择合适的AI开发工具和引擎插件。 AI算法的性能分析与优化：内存占用、CPU使用率。 并行计算与多线程在AI中的应用。 AI的调试与测试：如何有效地发现和修复AI Bug。 AI的迭代与平衡：在游戏开发周期中不断优化AI。 第十部分：案例研究与未来展望 第十章：经典游戏AI案例分析 深入剖析几款成功游戏中的AI设计，例如： 《星际争霸》中的AI单位行为与宏观策略。 《F.E.A.R.》中的战术AI。 《The Last of Us》中的敌人AI协同。 《Civilization》系列中的国家AI。 从这些案例中提炼出可复用的设计模式和技术。 第十一章：AI游戏开发的未来趋势 生成式AI在游戏开发中的更广泛应用。 AI驱动的叙事与动态剧情。 具身智能与虚拟角色的逼真交互。 AI伦理与游戏设计。 开放式AI平台与社区合作。 本书的特点： 实践导向： 理论结合实际，提供丰富的代码示例和项目练习，帮助读者将知识转化为能力。 全面深入： 涵盖了从基础到高级的AI游戏开发技术，为读者打下坚实的基础。 易于理解： 使用清晰的语言和直观的图示，即使是初学者也能轻松入门。 前沿技术： 关注最新的AI技术在游戏开发中的应用，为读者指明发展方向。 多平台兼容： 示例代码和技术讲解尽可能考虑跨平台性，适用于主流游戏引擎。 无论你是游戏开发者、AI研究者，还是对游戏AI充满兴趣的学生，本书都将是你在AI游戏开发领域探索和实践的宝贵指南。

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这本关于人工智能游戏开发的书，读起来真是一次令人耳目一新的体验。作者在开篇就为我们勾勒出了一个宏大且引人入胜的蓝图，让我对未来游戏开发的无限可能充满了期待。书中并没有过多纠缠于晦涩难懂的数学公式，而是以一种非常直观和实践导向的方式，深入浅出地讲解了如何将前沿的AI技术融入到游戏设计和实现过程中。特别是关于NPC行为树和动态难度调整的章节，简直是点亮了我对传统游戏逻辑的全新理解。我印象最深的是作者对“可玩性”与“智能性”之间平衡的探讨，这往往是许多开发者在实践中难以把握的尺度。书中通过多个生动的案例，展示了如何构建出既能“思考”又能让玩家享受其中的虚拟角色。这种兼顾理论深度与实操价值的叙事风格，让即便是初次接触AI领域的读者也能迅速找到切入点，并跃跃欲试地将学到的知识应用到自己的项目中去。整体而言，它更像是一位经验丰富的前辈，带着你一步步走入这个充满创造力的领域，而不是一本冷冰冰的技术手册。

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读完这本书，我感觉自己仿佛经历了一次关于“创造生命”的数字沙盘推演。它的叙事风格非常独特，不像教科书那样枯燥，反而充满了对未来交互模式的憧憬和对技术限制的清醒认识。作者在探讨生成式模型（Generative Models）时，没有盲目鼓吹其万能性，而是非常务实地指出了当前模型在保持长期一致性和避免“幻觉”方面的挑战，并给出了在当前技术水平下可行的权宜之计。我发现，书中对“用户体验指标与AI性能的关联分析”这一块内容极具前瞻性，它首次将量化的用户反馈回路清晰地整合进了AI的训练和评估流程中。这本书成功地架起了一座桥梁，连接了前沿的AI研究者和渴望将技术转化为震撼娱乐体验的实践者。它不仅提供了技术知识，更重要的是，它塑造了一种以用户体验为核心的AI设计哲学，这才是它最宝贵的财富。

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坦率地说，我原本以为这又是一本“炒冷饭”的书，只是将现有的机器学习库教程包装成“游戏开发”的主题。然而，这本书完全超出了我的预期。它的核心价值在于对“模拟真实性”的哲学探讨与工程实践的结合。作者花费了大量篇幅来讨论如何构建一个既符合物理规律又兼顾运算效率的模拟世界，这对于开发大型开放世界游戏至关重要。例如，书中对流体动力学和群体智能的简化模型在游戏中的应用，给出了非常实用的性能优化建议。我尤其欣赏作者对于工具链构建的关注，他强调的不是单一算法的实现，而是如何搭建一个能支持迭代、快速测试和部署AI模块的完整生态系统。这使得这本书的适用范围远超于那些只关注算法实现的同行书籍。它真正面向的是那些希望将AI作为核心竞争力，而非仅仅是点缀功能的开发工作室和独立制作人。

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翻开这本书，我立刻被它那种严谨中透着激情的学术气息所吸引。它不像市面上许多浅尝辄止的入门读物，而是真正扎根于计算机科学的核心，对深度学习在游戏内容生成（Procedural Content Generation, PCG）方面的应用进行了深入的挖掘。我特别欣赏其中关于强化学习在策略优化方面的论述，那部分的讲解细致入微，不仅清晰地阐述了算法原理，还展示了如何针对特定游戏环境（比如即时战略游戏）进行定制化调整，以达到最优的决策效果。作者在引用最新的研究成果时处理得非常得当，既保证了内容的先进性，又通过清晰的图表和伪代码，确保了复杂概念的可理解性。阅读过程中，我多次停下来，重新思考自己过去在设计关卡或平衡经济系统时所依赖的那些经验法则，这本书无疑提供了更具科学性和可预测性的替代方案。如果说有什么遗憾，可能就是某些高级算法的数学推导部分需要读者具备一定的背景知识，但即便如此，作者提供的参考资料也足够引导有志者进一步深造。

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这本书给我最大的感受是它的“跨界整合”能力。它巧妙地将认知心理学、博弈论与现代机器学习框架无缝对接起来，描绘出了下一代游戏AI的蓝图。我特别赞赏其中关于“情感AI”和“叙事生成”的章节。作者没有停留在让敌人躲避子弹这种基础层面，而是探讨了如何让游戏世界对玩家的情感状态做出反应，甚至如何让AI自动撰写出具有逻辑连贯性和情感张力的支线剧情。这对我这个资深游戏叙事爱好者来说，简直是醍醐灌顶。书中对数据驱动型设计的强调，也促使我开始反思我们团队以往那种“拍脑袋”式的设计流程。它不仅告诉我们“能做什么”，更重要的是，它在引导我们思考“应该怎么做才能做出更有灵魂的游戏”。这本书的排版和插图也十分考究，大量的流程图和架构示意图，极大地减轻了理解复杂系统时的认知负担，使得这段高强度的阅读之旅变得相对轻松愉快。

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