AI trong hành vi của NPC trò chơi điện tử
AI của trò chơi điều khiển các nhân vật không phải người chơi (NPC) để họ điều hướng, chiến đấu và phản ứng một cách đáng tin cậy.
Tổng quan
It blends decades-old techniques like state machines with new generative models that let characters talk and improvise.
Lặn sâu
Hành vi của NPC là một trong những lĩnh vực AI ứng dụng lâu đời nhất, nhưng hầu hết 'AI trò chơi' hoàn toàn không phải là máy học. Kẻ thù cổ điển sử dụng các máy trạng thái hữu hạn (nhàn rỗi, tuần tra, rượt đuổi, tấn công) và cây hành vi mà các nhà thiết kế tạo ra để mang lại niềm vui có thể điều chỉnh và có thể dự đoán được. Tìm đường dựa vào thuật toán A* để điều hướng bản đồ. Các ví dụ mang tính bước ngoặt bao gồm kế hoạch hành động hướng đến mục tiêu (GOAP) của F.E.A.R., khiến binh lính ở bên sườn và phối hợp, cũng như hệ thống hành vi phân lớp của loạt phim Halo. AI của trò chơi thường bị cố tình 'ngu ngốc' nên mang lại cảm giác công bằng và dễ đánh bại hơn là tối ưu một cách tàn nhẫn. Gần đây hơn, các hãng phim đang thử nghiệm các mô hình ngôn ngữ lớn để tăng cường khả năng đối thoại linh hoạt, cho phép các NPC phản hồi lời nói mở của người chơi thay vì các cây hội thoại cố định, như đã thấy trong các bản demo công nghệ của NVIDIA và Ubisoft.
Hiểu biết kỹ thuật
Cây hành vi kết hợp các hành động đơn giản thành logic phân cấp, có thể tái sử dụng với các bộ chọn và trình tự, mang lại cho các nhà thiết kế khả năng kiểm soát tốt. Tính năng tìm đường A* tìm kiếm trong lưới điều hướng bằng cách sử dụng ước tính chi phí cộng với kinh nghiệm để tìm các tuyến đường hiệu quả. Thay vào đó, GOAP (được sử dụng trong F.E.A.R.) cung cấp cho các tác nhân các mục tiêu và thư viện hành động, lập kế hoạch theo trình tự trong thời gian chạy để hành vi xuất hiện thay vì theo kịch bản, tạo ra vẻ ngoài của trí thông minh chiến thuật.
Tác động chiến lược
Xây dựng lựa chọn
Thiết kế cấp ứng dụng xác định liệu AI có cải thiện kết quả thực tế hay không.
Nhóm và quy trình làm việc
Tích hợp quy trình làm việc tốt sẽ giúp tăng năng suất mà người dùng có thể tin tưởng.
Rủi ro và an toàn
Các trường hợp sử dụng có phạm vi phù hợp giúp giảm bớt sự mệt mỏi khi thay đổi và rủi ro triển khai.
Tương lai của AI trong hành vi của NPC trò chơi điện tử
Các NPC do LLM điều khiển hứa hẹn những cuộc trò chuyện thực sự cởi mở và những tính cách mới nổi, nhưng phải đối mặt với những rào cản: độ trễ, chi phí, truyền thuyết ảo giác và nguy cơ phá vỡ những câu chuyện được viết cẩn thận. Mong đợi sự kết hợp trong đó các nhà thiết kế hạn chế các mô hình tổng quát bằng lan can và cơ sở dữ liệu truyền thuyết. Học tăng cường có thể tạo ra những đối thủ thích ứng hơn, trong khi các mô hình nhỏ trên thiết bị giữ cho cuộc đối thoại có tính phản hồi nhanh và riêng tư. Thử thách thủ công vẫn khiến các NPC trở nên thú vị chứ không chỉ đơn thuần là thông minh.
Triển khai trong thế giới thực
Binh lính của F.E.A.R. sử dụng kế hoạch hành động hướng đến mục tiêu để tấn công sườn, ẩn nấp và phối hợp tấn công
Kẻ thù của dòng Halo rút lui, tập hợp lại và phản ứng với lựu đạn thông qua hệ thống hành vi nhiều lớp
A* tìm đường cho phép NPC trong vô số trò chơi di chuyển xung quanh chướng ngại vật để tiếp cận người chơi
Bản demo của NVIDIA ACE và Ubisoft sử dụng LLM để cho phép NPC tổ chức các cuộc trò chuyện bằng giọng nói không theo kịch bản với người chơi
Rủi ro & lan can
Tự động hóa một quy trình bị hỏng có thể khuếch đại các vấn đề hiện có.
Các nhóm có thể tự động hóa quá mức và loại bỏ sự phán xét cần thiết của con người.
Chất lượng có thể thay đổi nếu kết quả đầu ra không được đánh giá liên tục.
Lộ trình thực hiện
Lập sơ đồ quy trình làm việc hiện tại và xác định bước có mức độ ma sát cao nhất.
Xác định các điểm kiểm tra của con người trước khi tự động hóa hoàn toàn.
Đào tạo người dùng về lời nhắc, đường dẫn leo thang và tiêu chuẩn chất lượng.
Theo dõi kết quả ở cấp độ nhiệm vụ để xác nhận giá trị bền vững.
Tiếp tục khám phá
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Video Game NPC Behavior quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Hướng dẫn tiếp theo
AI trong kiểm duyệt nội dung video
Câu hỏi thường gặp
What is AI in Video Game NPC Behavior?
AI của trò chơi điều khiển các nhân vật không phải người chơi (NPC) để họ điều hướng, chiến đấu và phản ứng một cách đáng tin cậy. Nó kết hợp các kỹ thuật có tuổi đời hàng thập kỷ như máy trạng thái với các mô hình tổng hợp mới cho phép các nhân vật nói chuyện và ứng biến.
Kỹ thuật nào được sử dụng phổ biến nhất để tìm đường NPC trong trò chơi?
A* là thuật toán tìm đường cổ điển, sử dụng chi phí thực tế cộng với ước tính heuristic để tìm các tuyến đường hiệu quả trên lưới điều hướng.
Hầu hết logic kẻ thù của NPC truyền thống được xây dựng từ đâu?
Các nhà thiết kế tạo ra các máy trạng thái và cây hành vi thủ công để có thể dự đoán và điều chỉnh hành vi chứ không phải học máy trong hầu hết các trò chơi cổ điển.
Trò chơi F.E.A.R. nổi tiếng với kỹ thuật AI nào?
Những người lính của F.E.A.R. đã sử dụng GOAP, lập kế hoạch cho các chuỗi hành động từ các mục tiêu trong thời gian chạy, điều này tạo ra hành vi phối hợp, mang tính chiến thuật ấn tượng.
Tại sao AI của trò chơi thường được cố tình làm kém hơn mức tối ưu hoàn toàn?
Các nhà thiết kế điều chỉnh AI sao cho vui vẻ và công bằng; một đối thủ hoàn toàn tối ưu thường sẽ gây khó chịu và không vui khi đối đầu.
Rủi ro chính của việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để thúc đẩy đối thoại NPC là gì?
LLM có thể phát minh ra truyền thuyết không chính xác hoặc nói những điều mâu thuẫn với câu chuyện, cộng với các vấn đề như độ trễ và chi phí, vì vậy cần có các biện pháp bảo vệ.