私は、FSMを使用して、ゲームのトップ2Dビューを表示し、ボット、プレーヤー、サークルを使用してFPSを実装するコースプロジェクトに取り組んでいます。ボットの動作は決定論的でした。たとえば、ボットのヘルスがしきい値を下回り、プレーヤーが表示されている場合、ボットは逃げます。それ以外の場合、ボットはヘルスパックを探します。
ただし、この場合、ボットが行う決定のほとんどは、すでに私たちが決定したルールに基づいているため、ボットはあまりインテリジェンスを示していないと感じました。
ボットに実際のインテリジェンスを実装するのに役立つ、他にどのような手法を使用できますか？私はHMMを見てきましたが、HMMはボットの不確実性を高めるのに役立つ可能性があり、ボットは事前に定義されたルールに依存するよりも自律的に意思決定を行うようになる可能性があります。
皆さんはどう思いますか？何かアドバイスをいただければ幸いです。
隠れマルコフモデルを使用する方が実際には自律的ではないと思います。ステートマシンの明示的なルールではなく、モデルのより不透明なルールに従っているだけです。それはまだ決定論的です。彼らがもたらす唯一の不確実性は、予測の基礎となる単純なルールセットを持っていないオブザーバーにあります。
効果的に使用できないわけではありません。正しく思い出せば、FPSゲームのいくつかのボットは、この種のシステムを使用してプレーヤーから学び、独自のAIを開発しました。
しかし、これはプロセスでモデル化するものに正確に依存します。AIは実際にはアルゴリズムではなく、表現に関するものです。現在のFSMと同じ状態を選択し、既存のプレーヤーの遷移を観察するだけの場合、FSMのルールを慎重に調整した専門家の入力よりも優れたシステムが得られる可能性はありません。
現代科学を超えて現在考えられている「いくつかの本当の知性」をなんとか実装するつもりはないということを考えると、あなたは何を作成できるようにしたいですか？独自の実験から学ぶシステムなのか？人間の被験者を観察して学習するシステム？対戦相手が予測しにくくするために、意図的に異常な選択を導入するものはありますか？