狂人日記 玩什麼便寫什麼

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6.游戲中的智能系統處理

　　游戲中的智能對手
　　AI在游戲中最普通的形式是創建計算機控制的對手。因為大多數游戲是單人游戲，所以要設計游戲者在游戲中必須戰勝對手。為了達到這個目的，你可以使用某種類似A*搜索的簡單AI算法，以幫助對手穿過迷宮向游戲者發起進行。你也可以使用簡單的算法預測游戲者的反應。

　　但是，記住沒有必要創建世界上最強大的對手。你的對手只要能給游戲者提供足夠的挑戰性就可以了。還有，要注意游戲的內容。例如：一個戰棋式RPG游戲中策略占的是主要地位；而在純RPG中故事情節和角色開發就更重要一些。千萬不要因為計算機對手太強大而讓游戲者們陷入失敗的泥沼。

　　游戲中的非智能對手
　　通常，在游戲開發中AI技術是與計算機對手緊緊聯系在一起的。這是因為早期的大部分類似角棋的游戲是一對一的。但是，任何好的探險游戲或RPG 游戲開發者都知道，AI同樣可以用于非對手角色。例如：如果你正在建立一個RPG游戲并且你想讓你的世界活起來，這就是說，讓城市里的人以智能的方式活動，那么你可以使用某種算法確定在一天中的某個時候，角色應該在那里。你可以使用類似于AI算法如A*來輔助你將一個對象從一處移動到另一處并繞過障礙物。

　　游戲中的智能系統
　　游戲中的AI在本質上是最具有模仿性的，但它們基本上是依賴一些AI要素。 你可以將所有具有決策功能的對象在一個游戲中融合為一個整體。例如：在一個戰爭游戲中，你的各個部分可以依據各自所處的具體環境來作出各自的AI決策。

　　使用這種方法，你得把精力集中于怎樣在各個獨立的決策個體之間建立聯系，以及這些聯系怎樣才能使游戲成為融會貫通的整體。是用一個高級決策影 響其它決策，還是各個決策個體之間平等地互相影響呢？舉個戰爭游戲來說， 你有十輛坦克，它們的思維模式基本相同。所以它們都決定去攻擊敵人陣營中 HP值最低的一輛坦克。但是這時其中一輛坦克說：“這個敵人歸我了！”那么 剩下的九輛坦克就應該依據這條信息各自調整下一步的攻擊目標。當你建立智能個體時，要考慮在一個智能系統整體環境下，它應該如何行動。

　　7.電腦游戲中的人工智能制作
　　電腦游戲隨著硬件執行效率與顯示解析度等大幅提升，以往很多不可能或非常難以實現的電腦游戲如此都得以順利完成。雖然電腦游戲的呈現是那么地多樣化，然而卻與我們今日所要探討的主題，人工智能幾乎都有著密不可分的關系。

　　在角色扮演游戲中，程序員與企劃人員需要精確地在電腦上將一個個所謂的“怪物”在戰門過程中栩栩如生地制作出來；所以半獸人受了重傷懂得逃跑，法師懂得施展攻性法術。

　　目前能讓人立刻想到與人工智能有密切關系的游戲有兩種：
一是所謂的戰棋／策略模擬游戲，二則是棋弈游戲。人工智能的比重與深淺度，在不同的游戲類型中各有不一。有的電腦游戲非標榜著高人工智能不可，不然沒有人買；有的則是幾乎渺茫到讓玩家無法感覺有任何人工智能的存在。　

　　導向式思考
　　AI最容易制作的的方式，同時也是早期游戲AI發展的主要方向就是規則導向或稱之為假設導向。在一些比較簡單的電腦游戲中，程序員可以好不困難地將游戲中的規則與設定轉化成一條條的規則，然后將它們寫成電腦程序。讓我們以角色扮演游戲為例。決大多數的企畫在設定所謂電腦怪物時，所設定的屬性通常有以下幾種：

　　生命值　攻擊力　防御力　法力　 屬性
　　最后一個“屬性”是我在設定時喜歡增加的項目之一。透過這項屬性的設定，我可以把怪物設定成“貪生怕死的”，也可以把戰士設定為“視死如歸”。以目前我們所掌握的資料，在戰門系統中的大綱如是誕生了：　　


規則一


if (生命值< 10) // 邊臨死亡了嗎　
{　 if (屬性== 貪生怕死)
結果 = 試圖逃跑
　　if (有任何恢復生命值的物品或法術可用)　　
結果 = 使用或施展相關物品或法術
}


規則二
　
if (可施攻擊性法術 && 有足夠法力)
{　　
結果 = 施展攻攻擊性法術
}　　


　　由以上一連串的“如果－－就－－”規則設定，建立了最基本的ＡＩ。說這樣的制方式只能建立基本ＡＩ其實并不當然正確。只要建立足夠及精確的規則，這樣的方式仍然有一定水準的表現。

　　規則導向的最大優點就是易學易用。在沒有深奧的理論概念的前提下，仍有廣大的使用群。所以很多老道的玩家常常沒兩下就摸清楚敵人的攻擊策略，移動方式等等。

　　推論式思考
　　相信曾經接觸過電腦語言課程，或是自習過相關書籍的朋友們，都曾曾經聽過一個著名的程序，那就是井字游戲。用井字游戲作為討論AI的入門教材，我個人覺得是最適當的例子。或許有人還不知道井字游戲怎么玩。只要任何一方在三乘三的方格中先先成一線便勝利了。我們在前面談過的規則導向，在這里也可以派得上用場。

　if任何一線已有我方兩子&&另外一格仍空//我方即將成一線嗎
　　結果 = 該空格
　if任何一線已有敵方兩子&&另外一格仍空//防止敵方作成一線　
　　結果 = 該空格 　　
　if任何一線已有我方一子&&另外兩格仍空//作成兩子
　　結果 = 該空格

　　有一次我在某本電腦書上，同樣地也看到某些以井字游戲為介紹的范例。不同的是，我幾乎看不到任何規則導向的影子。但在仔細分析該程序碼后，我得到了極大的啟發，原來AI是可以不用這么多規則來制作的。它用的方法正是在電腦AI課程中重要的概念：極大極小法。我在這里只說明這法則的概念。繼續以井字游戲為例，電腦先在某處下子，接著會以假設的方式，替對方下子，當然，必須假設對方下的是最佳位置，否則一切則毫無意義。在假設對方下子的過程中，自然又需要假設我方的下一步回應，如此一來一往，直到下完整局游戲為止。 底下是節錄書中的程序片段：　
　
bestMove(int p, int*v)
{　 　int i;　
int lastTie;
int lastMove;
int subV;　
/*First, check for a tie*/　　
if (isTie()) {
　*v=0;　
　return(0);
};
/*If not a tie, try each potential move*/
　for (*v=-1, lastTie=lastMove=-1,i=0;i<9;i++)
　　{
/*If this isn’t a possible, skip it*/
if (board[i]!=0) continue;
/* Make the move. */
lastMove=i;　
board[i]=p;
/* Did it win? */　
if (hasWon) *v=1;
else{
/*If not, find out how good the other side can do*/
　bestMove(-p,&subV);
/* If they can only lose, this is still a win.*/
　　if (subV==-1) *v=1;
/* Or, if it’s a tie, remember it. */　
else if (subV==0){
　　*v=0;
　　lastTie=i;　
　　};
};
/* Take back the move. */　
　　board[i]=0;
/*If we found a win, return immediately
　(can’t do any better than that)*/　
　　if (*v==1) return;
/*If we didn’t find any wins, return a tie move.*/　
　　if (*v==0) return(lastTie);
/*If there weren’t even any ties, return a loosing move.*/　
　　else return(lastMove);　
};

　　國外的一些論壇曾舉行過256字節的游戲設計比賽。作品非常多，其中有一件作品正巧也是井字游戲。作者用區區兩百多行就寫了與上述程序演算方式完全相同的作品，可見功力確實了的。另外，我也很希望類似的活動能在國內推展起來。對了，在這樣的比賽條件限制下，除了匯編語言外，幾乎沒有其它的選擇了。 　 .386c
　 code　　segment byte public use16　　
　 assume　cs:code, ds:code　　

　 org　　 100h　　
　　
　 tictac　proc　　far　

　 start:　
　 push　　cs
　 pop　　 ds
　 mov　　 ax,0B800h　; 清除屏幕
　 mov　　 es,ax;
　 xor　　 di,di;
　 mov　　 cx,7D0h　　;
　 mov　　 ax,0F20h　 ;
　 rep　　 stosw;
　 xor　　 cx,cx;
　 mov　　 dl,5　　
　 loc_1:　
　 call　　printBoard　
　 loc_2:　
　 mov　　 ah,8 ; 等待按鍵
　 int　　 21h　

　 movzx　 bx,al


　 sub　　 bl,31h　　 ; 如果不是1..9
　 jcloc_2; 則重新輸入　
　 cmp　　 bl,8
　 jaloc_2　　
　 cmp　　 data_1[bx],al　　
　 jne　　 loc_2　　
　 mov　　 byte ptr data_1[bx],’x’　
　 dec　　 dl　
　 jzshort loc_3
　 mov　　 al,’o’
　 call　　bestMove　　
　 mov　　 [si],al　
　 call　　isWin; 判斷是否已取得勝利　
　 jnc　　 loc_1
　 loc_3:　 　
　 call　　printBoard　
　 mov　　 ax,4C00h　　
　 int　　 21h
　　
　 data_1　db’12’
　 data_2　db’3456789’
　 data_3　db0　　
　　
　 tictac　endp
　　
　　
　 printBoardproc　　near
　 mov　　 si,offset data_1
　 mov　　 di,548h　　
　 mov　　 cl,3

　 locloop_4:　
　 movsb　　
　 add　　 di,5
　 movsb　　
　 add　　 di,5
　 movsb　　
　 add　　 di,133h　
　 loop　　locloop_4
　　
　 retn
　 printBoardendp
　　
　　
　 isWin　 proc　　near
　 mov　　 bx,1
　 mov　　 bp,3
　 call　　sub_3; 檢查橫向是否完成　
　 inc　　 bx　
　 inc　　 bx　
　 dec　　 bp　
　 dec　　 bp　
　 call　　sub_3; 檢查縱向是否完成　
　 call　　sub_4; 檢查斜向是否完成
　 clc
　 retn
　 isWin　 endp
　　
　 loc_5:
　 stc
　 retn

　 sub_3　 proc　　near
　 mov　　 ah,3
　 mov　　 si,offset data_1
　 loc_6:
　 mov　　 di,si　　
　 call　　sub_5　　
　 add　　 si,bp
　 dec　　 ah
　 jnz　　 loc_6　　
　 retn
　 sub_3　 endp　　
　
　 sub_4　 proc　　near　　
　 mov　　 di,offset data_1
　 inc　　 bx
　 call　　sub_5　
　 mov　　 di,offset data_2
　 dec　　 bx　
　 dec　　 bx　
　 call　　sub_5　　
　 retn
　 sub_4　 endp
　　
　　
　 sub_5　 proc　　near
　 mov　　 cl,3
　　
　 locloop_7:　
　 cmp　　 [di],al　
　 jne　　 short loc_ret_8　
　 add　　 di,bx　　
　 loop　　locloop_7
　　
　 add　　 sp,4
　 jmp　　 short loc_5
　　
　 loc_ret_8:　
　 retn
　 sub_5　 endp
　　
　 bestMoveproc　　near
　 mov　　 bx,31FEh　　
　 mov　　 cl,9
　 mov　　 di,offset data_1　　
　　
　 locloop_9:　
　 cmp　　 [di],bh ; #empty?
　 jne　　 short loc_12　　; #no, skip
　 mov　　 [di],al　
　 pusha　　
　 call　　isWin　 ; #CY: Win
　 popa　　;
　 jnc　　 short loc_10　　;
　 mov　　 bl,1
　 mov　　 si,di　　
　 mov　　 [di],bh　
　 retn
　 loc_10:　
　 pusha　　
　 xor　　 al,17h　; good! toggle ’o’ / ’x’
　 call　　bestMove　　
　 mov　　 data_3,bl
　 popa
　 mov　　 ah,data_3　　
　 neg　　 ah　
　 cmp　　 ah,bl　　
　 jle　　 short loc_11
　 mov　　 bl,ah　　
　 mov　　 si,di　　
　 loc_11:　
　 mov　　 [di],bh　
　 loc_12:　
　 inc　　 bh　
　 inc　　 di　
　 loop　　locloop_9
　　
　 cmp　　 bl,0FEh　
　 jne　　 short loc_ret_13　　
　 xor　　 bl,bl　　
　　
　 loc_ret_13:
　 retn
　 bestMoveendp
　 code　　ends


　 end　　 start