私の主な焦点はグラフィックですが、かなり長い間、ゲームAIの概念に手を出してきました。単純なA *パス検索から複雑なパーセプトロンまで。
私の質問はこれです。大規模な商用タイトルでいくつかの高レベルのAIコンセプトの実装の成功例（または、おそらくもっと面白く、失敗した例）はありますか？
上位レベルとは、Pure AIで通常見られる知能をシミュレートする方法を意味します。たとえば、..
開発者は、財政的な予算だけでなく、メモリ使用量の予算も持っていることを理解しています（AIが後席にいることが多い）。これらのメソッドの多くは、実装に費用がかかり、限られたリターンを提供します。これらのいずれか（または言及し忘れた他の高レベルの概念）がどこでいつデプロイされているかを知っている人がいるかどうかを知りたいです有名なゲーム:)
また、この業界では、企業秘密が人生の事実であるということも知っています;）AAAタイトル以外に、あなた自身の成功事例（または災害）がある場合は、それらを聞くといいでしょう！：D
回答:
一般的に言えば、ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムはゲームでは使用されず、ディープラーニングにニューラルネットを使用することに対する最近の関心は別として、ゲームの外ではあまり使用されません。
これらがAIアカデミアで教えられている主な理由は、それらの実用的な適用可能性のためではなく、教育デバイスとして説明するのが非常に簡単だからです-数学と生物学の類似物の両方があり、学生がどのように働くことができるかを理解できます。
現実の世界では、通常、信頼性と予測可能性が必要です。学習方法の問題点は、「荒野で」学習する場合、間違ったパターンを学習し、信頼できないことです。NNまたはGAは、たとえば、必要なゲームプレイエクスペリエンスを提供するのに十分であることが保証されていないローカルの最大値に達する可能性があります。他の場合には、結果があまりにも優れており、無敵の完璧な戦略を見つけるかもしれません。ほとんどのエンターテイメント製品ではどちらも望ましくありません。
オフラインでトレーニングする場合（つまり、ゲームプレイ中ではなく起動前）でも、見栄えの良いデータのセットが、プレーヤーによって発見された場合に悪用されやすい異常を隠す可能性があります。特にニューラルネットワークは通常、研究するのが非常に不透明な重みのセットを進化させ、それによって行われた決定について推論するのは困難です。設計者がこのようなAIルーチンを微調整して、必要に応じて実行することは困難です。
しかし、おそらく最も重大な問題は、GAとNNがゲーム開発タスクに最適なツールではないことです。優れた教育装置ではありますが、主題分野について十分な知識を持っている人はだれでも、同様の結果を達成するために異なる方法を使用する能力が一般的に優れています。これは、サポートベクターマシンやビヘイビアツリーなどの他のAIテクニックから、ステートマシンやif-then条件の長いチェーンなど、よりシンプルなアプローチまで、あらゆるものになります。これらのアプローチは、開発者のドメイン知識をより有効に活用する傾向があり、学習方法よりも信頼性が高く予測可能です。
しかし、開発者の中には、開発中にニューラルネットワークを使用してドライバーを訓練し、競馬場周辺の適切なルートを見つけた後、このルートをゲームの一部として出荷できると聞いたことがあります。最終的なゲームでは、これを機能させるためのニューラルネットワークコードは必要ありません。トレーニングされたネットさえも必要ありません。
ちなみに、メソッドの「コスト」は実際には問題ではありません。NNとGAはどちらも非常に安価に実装でき、特にNNは事前計算と最適化に役立ちます。問題は、それらから何か有用なものを得ることができるということです。
ゲームでの「アカデミック」AIのアプリケーションは、ゲームの分野でAIと通常考えられている種類よりもはるかに微妙な傾向があります。私がゲームAIの教授だった頃、私が学校にいたときに焦点を当てていたのは、カメラ制御用のAIでした。彼の他の興味のある分野はAIのナラティブ管理でした。この後のエリアの顕著な例は、正面です。
ゲームにおける「アカデミック」AIの主な問題は、さまざまな問題を解決していることです。ゲームでは、要件を満たしたくないことがよくあります。あなたはただ満足したいだけです。前に言いましたが、簡単になりたくはありませんが、AIの相手を難しくしすぎたくはありません。
とは言っても、LionheadのBlack and Whiteシリーズのゲームは、上記の質問で話しているものと同様のAIを使用しており、少なくとも続編を作成するのに十分な成功を収めました。
「The Elder Scrolls IV：Oblivion」は元々この行動の例でもあったが、NPCが食べ物をめぐってお互いを殺すような奇妙な予期せぬ行動のために口を閉ざさざるを得なかったという、輝くAIの報告を覚えている。
Forzaは、車のAIにニューラルネットワークを使用しています。私が聞いたことから、彼らはゲームを出荷する前に事前にすべての学習を行ったので、実行時の静的なニューラルネットワークです。
プロジェクトの私の仲間がそれについて私に言ったが、この記事はそれについても語っている：http : //gamingbolt.com/forza-5-developer-best-explains-cloud-technology-create-ai-agents-to-あなたのために勝つ
業界の例を求めたので、ここにあります：ニューラルネットワークを使用したことを知っている最初のタイトルは、1993年にリリースされたD＆D TBS /アクションゲームであるFantasy Empiresでした。 「インテリジェント」であるが「予測不可能」な方法で実行します。ゲームを何度もプレイしている場合は、同意しない可能性があります。アニメーションダンジョンマスターフィギュアは、NNを使用した静的なサウンドバイトのコレクションからの最近のアクションに基づいて、ゲームプレイスタイルに関するガイダンスを提供します。本当にシンプルなネットワークだと思います。
（詳細については、マニュアルの57ページを参照してください）
