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[美] Steve，Rabin（史蒂夫?拉宾） 著，付凌霄 等 译

图书标签:

• 游戏AI
• 人工智能
• 游戏开发
• 机器学习
• 寻路算法
• 行为树
• 有限状态机
• 规划
• 强化学习
• 智能代理

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121326554

版次：1

商品编码：12195991

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：708

字数：771000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：游戏设计和制作人员

成功的游戏产品在艺术与技术的融合方面总是各有千秋。紧张的制作期限、严苛的性能需求，以及玩家的各种期望等各种因素使得游戏成为如今*复杂的软件产品之一。

本书介绍了游戏人工智能开发中需要用到的核心算法，比如行为树、效用论、空间表征、路径规划、移动控制和策略推理；同时，也介绍了让游戏更鲜活、更有趣的一些技巧和技术，包括感知系统、社交建模、智能摄像机系统、玩家预测，甚至还有虚拟音效师。书中还讨论了如何优化游戏和增强其性能，使游戏在每秒60帧的速率时仍然有不错的效果。

内容简介

游戏中的人工智能开发是游戏研发中*具挑战性的任务之一，而本书汇集了与游戏人工智能开发有关的知识，借助这些知识，程序员能够开发出有趣的AI 角色，为玩家带来美妙的游戏体验。本书分为7 个部分共48 章，分别讨论了通用智能、体系架构、运动与寻路、战略与战术、agent 意识与知识表征、竞速以及其他领域的游戏AI 技术。读者可以以本书作为路线图，了解在智能游戏方面哪些技术已经被成功使用，哪些具有很大的潜力。本书的作者都是游戏人工智能的专家，在此行业摸爬滚打多年，其观点和技术均在自身产品中做过验证，因而有很高的参考价值。书中有些章节甚至提供了源码，可供读者方便地应用到自己开发的游戏程序中。对于希望为玩家带来引人入胜的游戏体验的开发者，本书非常值得一读。

作者简介

Steve Rabin 是美国任天堂公司的一位高级软件工程师，为任天堂当前和未来的游戏平台研究新技术、为Wii U CPU 架构开发工具，也为任天堂开发人员提供技术支持。
付凌霄，复旦大学计算机科学硕士，曾在英佩游戏公司Mercury项目团队工作，对游戏引擎、游戏AI编程，以及AI相关算法和技术有深刻的理解

目录

第一部分 通用智能
1 什么是游戏中的人工智能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
2 通过神经学的研究激励游戏AI．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3 用于游戏AI 的高级随机值技术：高斯随机值、随机值筛选与柏林噪声．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
第二部分 体系架构
4 行为选择算法一览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
5 结构化架构：游戏AI 开发的常用技巧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
6 行为树新手包．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
7 用脚本写现实世界的行为树．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．107
8 模拟行为树：一种行为树/规划器混合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．116
9 效用理论导论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．133
10 行为树的效用决策整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．150
11 决策系统中的反馈与思考．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．163
12 通过实例探索HTN 规划器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．175
13 多单位作战演习：基于规划空间的分层规划方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．200
14 LOD 交易员对AI 细节等级的非凡控制能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．218
15 用于快速开发AI 的运行时编译C++ ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．239
16 探究禁忌的深度：脚本和AI．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．261
第三部分 运动与寻路
17 寻路架构的优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．286
18 选择一个寻路空间表征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．300
19 使用迭代波前边缘增量的方法创建高阶导航网格．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．307
20 MMO 游戏服务器端大世界寻路的预计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．318
21 使用转向圈的编队运动技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．340
22 预规划运动的碰撞回避．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．348
23 群体寻路与利用流场网格的转向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．359
24 手游中的高效群体实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．372
25 动画驱动的移动规划．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．381
第四部分 战略与战术
26 战术点选择系统：架构和查询语言．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．396
27 NavMesh 上的战术寻路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．427
28 超越功夫圈：一个管理NPC 攻击的灵活系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．436
29 《杀戮地带3》多人模式中的分层AI 设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．444
30 使用神经网络控制AI 的反馈．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．463
第五部分 agent 意识和知识表征
31 Crytek 的目标记录感知系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．476
32 抓住那个忍者：2D 潜行游戏中的NPC 意识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．487
33 向游戏环境聪明地问问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．499
34 一个简单而健壮的知识表征系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．512
35 一个简单且实用的社交动态系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．522
36 为背景角色带来生活气息．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．533
37 生成托辞：随时随地愚弄所有的玩家．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．543
第六部分 竞速
38 竞速游戏中的AI 架构综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．556
39 表现AI 控制的载具和驾驶赛道．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．566
40 利用PID 控制器实现的赛车控制系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．579
41 用于赛车游戏AI 的热视觉系统：一种确定最优路径位置的新颖方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．591
42 用于游戏和竞赛管理的橡皮筋系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．597
第七部分 其他
43 一种富角色的社交模拟架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．606
44 一种基于控制的动物行为体系架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．625
45 用于AI 的GPGPU ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．634
46 使用虚拟音效设计师创建动态音景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．645
47 实现健壮的第三人称摄像机系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．653
48 N-Gram 技术在玩家预测、自动生成与模式化AI 中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．666

前言/序言

距上一本讲述游戏 AI 的图书发布已经有5 年的时间了，书中的内容已经过时。在2008 年出版AI Game Programming Wisdom 系列以后，许多为此书做出过贡献的作者将工作重心转移到了建设游戏AI 程序员社区—游戏AI 程序员协会（www.gameai.com），和每年在游戏开发者大会中组织AI 峰会上。虽然这些事情一直都特别值得让我们为之付出，但很明显，还是有些东西被我们遗漏了。

尽管随着网络信息的指数级增长，技术书籍可能会变得式微，但我们不得不承认要在某一小众领域（如游戏人工智能）中，找到高质量且叙述详尽的专业资料还是很难的。实际上，相较于其他领域而言，在游戏AI 方面并没有那么多的专业人士。几年前建立的游戏AI 程序员协会只有350 多名专业的游戏AI 开发者，因此在这个世界上专业的游戏AI 开发者可能只有这个数的两倍或者三倍。事实上，这是一个很小的圈子，能让他们中的54 个人在本书中与你

分享他们的专业知识，这对我而言犹如一份厚礼，我对此表示非常感激。

我个人之所以热爱编纂书籍是因为它就像是一个力量倍增器。只要将技术和理念简单地提炼到纸面上，就可以将从一个游戏中得到的知识和智慧分享给成百上千的游戏开发者。那些可能会消失的，或是因不知其存在而不得不反复探索

的知识和智慧将会被散播和传授给几十或几百个其他的工作室和个人。我们将不再被迫去重复研发一些已有的技术，而是可以站在我们同行的肩膀上前行。

幸运的是，这一领域终于开始走向成熟，并且正在逐步建立一些坚实的学术基础。从零开始一切都需要自己研发的日子已经过去了。如今，我们可以在有据可查的理论之上（如行为树和效用理论等）构建框架。我们可以直接使用花费数十年才得出的寻路知识和诀窍。迄今为止，我们还有许多的东西需要去发明，还有许多方向需要去探索。但愿这本书的内容能在你需要的时候帮你一把，在你渴求答案时给你启发。

Steve Rabin

《游戏人工智能》一书，虽书名揭示了其核心领域，但其内容远不止于冰冷的算法堆叠。它是一场关于智慧生命如何诞生于虚拟土壤的探索之旅，是一部关于情感、决策、学习与适应如何在数字世界中绽放的宏大叙事。这本书并非简单的技术手册，而是一部深入剖析游戏AI背后设计哲学、美学考量与未来趋势的深度读物。 第一篇：虚拟生命的萌芽——核心原理与架构 本篇将带领读者走进游戏AI的“细胞层面”，从最基础的构建模块开始，揭示虚拟生命体的形成逻辑。 智能的基石：状态机与行为树 有限状态机 (FSM) 的精妙： 我们将详细解析有限状态机如何在游戏中模拟角色的基本行为模式，从“巡逻”到“追击”，再到“逃跑”，每一种状态的转换都蕴含着精心设计的逻辑。这不仅仅是简单的条件判断，而是如何通过状态之间的流畅衔接，赋予角色“生命感”。我们会探讨如何设计多层次、模块化的状态机，以应对复杂的游戏场景，并避免“状态爆炸”的困境。 行为树 (Behavior Tree) 的灵活性： 相比于FSM的僵硬，行为树以其节点式的结构和强大的组合能力，展现了AI行为设计的另一番天地。我们将深入剖析顺序节点、选择节点、并行节点等基本构成，以及如何通过装饰节点、条件节点等来精细控制AI的行为分支。本书会通过生动的案例，展示如何用行为树构建出具备“思考”和“决策”能力的AI，使其不再是死板的脚本，而是能够根据环境变化灵活调整策略的动态实体。 寻路与感知：AI的“眼睛”与“腿” A算法的优雅： 寻路是AI在游戏世界中自由穿梭的关键。我们将不止步于A算法的公式讲解，而是深入探讨其在不同游戏类型中的应用，例如在开放世界中的高效路径规划，以及在狭窄地形下的避障策略。本书会剖析如何优化A算法的性能，例如通过预计算导航网格 (Navmesh)，以及如何处理动态障碍物带来的挑战。 感知系统的构建： AI如何“看见”和“听见”？本篇将详细介绍感知系统的设计，包括视野范围、听觉范围、目标识别等。我们将探讨如何通过多模态感知，让AI对环境信息做出更准确的判断，例如通过视觉信息判断敌人的威胁等级，通过听觉信息判断其移动方向。同时，也会涉及如何平衡AI的感知能力，避免其过于“全知全能”，从而保持游戏的挑战性和趣味性。 决策的艺术：博弈论与启发式搜索 博弈论的影子： 在多人对战或PvP游戏中，AI的决策往往需要考虑对手的行为。我们将引入博弈论的基本概念，例如纳什均衡，来解释AI如何在多人互动中做出最优决策。这不是一个纯粹的数学推演，而是如何将博弈论的思想融入到游戏AI的设计中，使其具备“策略性”。 启发式搜索的智慧： 在搜索最优解的过程中，我们往往无法穷尽所有可能性。本书将介绍各种启发式搜索技术，例如蒙特卡洛树搜索 (MCTS)，以及如何利用它们来让AI在有限的时间内做出高质量的决策。我们会通过实际游戏场景，展示这些技术如何帮助AI在复杂的局面下找到出路，例如在策略游戏中制定宏大战略，或在动作游戏中进行精准的战术反应。 第二篇：情感的温度——模拟与塑造虚拟角色 游戏AI的魅力，在于其能够赋予虚拟角色生命力，让玩家产生情感上的共鸣。本篇将深入探讨如何让AI拥有“灵魂”。 情绪的涌动：基于规则的情感模型 情绪状态的定义与转换： 本篇将介绍如何通过定义一系列基本情绪（如快乐、愤怒、恐惧、悲伤）以及它们之间的相互影响和转换机制，来模拟AI的情感变化。我们将探讨如何将这些情绪与AI的行为和决策联系起来，例如愤怒的AI可能更加鲁莽，恐惧的AI可能更倾向于逃跑。 驱动AI行为的情感： 情绪不仅仅是表面上的表现，更是驱动AI行动的内在动力。我们将深入分析情感如何影响AI的优先级选择、目标设定以及与玩家的互动方式。例如，一个充满好奇心的AI可能会主动探索未知区域，一个怀有敌意的AI则会主动发起攻击。 个性的塑造：AI的人格特质与风格 引入人格特质： 就像人类一样，AI也可以拥有独特的个性。我们将探讨如何通过设定AI的“大五人格”或更细致的特质（如勇敢、谨慎、乐观、悲观），来塑造其行为风格。这些特质将体现在AI的决策倾向、风险偏好以及沟通方式上。 行为风格的多样性： 从“狡猾的伏击者”到“无畏的先锋”，AI的个性将直接影响其在游戏中的表现。本书将展示如何通过调整AI的参数和行为逻辑，来生成具有鲜明个性的AI，使其与玩家的互动更加有趣和富有挑战。 学习的潜力：从经验中成长 强化学习的魅力： 游戏是AI学习的绝佳训练场。我们将详细介绍强化学习的基本原理，包括奖励信号、状态空间、动作空间等，并探讨如何在游戏中应用Q-learning、Deep Q-Network (DQN) 等算法。本书将通过案例，展示AI如何通过不断的试错和奖励，学会最优的策略，甚至超越人类玩家。 模仿学习与策略梯度： 除了纯粹的探索，AI还可以通过模仿人类玩家的行为来学习。我们将探讨模仿学习的方法，以及策略梯度等更高级的强化学习技术，让AI能够更快速、更有效地掌握复杂的技能。 社交的艺术：AI间的互动与合作 合作与竞争的动态： 在团队游戏中，AI的合作能力至关重要。我们将分析如何设计AI之间的沟通协议和协作机制，让它们能够有效地协同作战，共同完成任务。同时，也会探讨AI之间的竞争关系，如何模拟敌对AI之间的策略对抗。 群体智能的涌现： 从个体智能到群体智慧。本书将探讨如何通过简单的个体AI规则，涌现出复杂的群体行为，例如在RTS游戏中大规模单位的战术调度，或者在开放世界中形成自然的NPC生态。 第三篇：未来的回响——进阶技术与创新展望 站在巨人的肩膀上，我们将目光投向游戏AI的未来，探索那些令人兴奋的创新方向。 深度学习的融合：神经网络的强大力量 卷积神经网络 (CNN) 的视觉识别： 如何让AI“看懂”游戏画面？我们将探讨CNN在游戏中的应用，例如识别敌人、障碍物，甚至理解游戏中的UI元素。 循环神经网络 (RNN) 的序列理解： 对于文本、语音等序列化数据，RNN展现出强大的处理能力。本书将介绍RNN如何在游戏中用于生成更自然的对话，或者理解玩家的意图。 生成对抗网络 (GAN) 的创造力： GAN的出现为AI的创造力注入了新的可能。我们将探讨GAN如何用于生成游戏关卡、角色模型，甚至编写游戏剧本，为游戏开发带来革命性的变革。 神经进化与演化计算：生命的另一种进化 AI的“基因”与“进化”： 借鉴生物进化的思想，神经进化技术能够让AI的神经网络结构和参数在“进化”中不断优化。本书将详细介绍遗传算法、差分进化等演化计算方法，以及它们在游戏AI设计中的应用，例如自动生成最优的游戏AI策略。 解释性AI：理解AI的“大脑” 透明的AI设计： 随着AI越来越复杂，理解其决策过程变得越来越重要。本书将探讨解释性AI (XAI) 的概念，以及如何通过可视化工具、规则提取等方法，来增强游戏AI的透明度，便于开发者调试和优化。 AI的伦理与责任：未来的思考 AI偏见与公平性： 在AI的设计中，我们必须关注潜在的偏见问题，确保AI的决策是公平和公正的。本书将探讨如何识别和消除AI中的偏见，例如在角色生成或难度调整方面。 玩家体验与AI的边界： 最终，游戏AI是为了提升玩家体验而存在的。我们将深入探讨如何平衡AI的挑战性与游戏的乐趣，以及在AI设计中应遵循的伦理原则，确保AI不会破坏游戏的沉浸感或带来负面影响。 元宇宙与AI的交响：未来的无限可能 AI在虚拟世界中的角色： 随着元宇宙概念的兴起，AI将在其中扮演越来越重要的角色。本书将展望AI在元宇宙中的应用，例如作为虚拟世界居民、内容创作者、互动伙伴等，以及它们如何共同构建一个更加生动、智能的虚拟社会。 《游戏人工智能》是一本为所有对游戏开发、人工智能以及虚拟生命感兴趣的读者而作的书。它将带领您从入门到精通，深入了解游戏AI的设计原理、实现方法以及未来趋势。无论您是经验丰富的开发者，还是初入此道的学生，亦或是仅仅对游戏背后“智慧”充满好奇的玩家，都能在这本书中找到属于自己的启发与收获，共同见证虚拟世界中智慧生命的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书我一眼就看中了，它封面那种科技感十足的设计，让我觉得这本书内容一定非常前沿和专业。我平时对人工智能这个领域就非常感兴趣，特别是它在游戏中的应用，简直是技术和娱乐的最佳结合。我一直很好奇，那些在游戏中扮演着重要角色的AI，比如引路人、伙伴、甚至是需要玩家去“击败”的BOSS，它们是如何被赋予“智慧”的？书中是否会讲解一些关于机器学习、深度学习在游戏AI设计中的应用？例如，AI如何通过学习玩家的行为模式来调整自己的策略，如何生成更具挑战性但又不至于让玩家感到沮丧的敌人AI？我希望这本书能够涵盖AI在游戏开发各个环节的应用，不仅仅是战斗AI，也包括NPC的行为逻辑、游戏剧情的动态生成、甚至是如何利用AI来辅助游戏测试和优化。能够读到一本集理论与实践于一体的关于游戏AI的书，对我来说将是一次宝贵的学习机会，也希望能从中找到一些可以应用到我个人游戏开发项目中的灵感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名“游戏人工智能”一下子就抓住了我的眼球。我是一名资深的PC游戏玩家，这些年来见证了游戏AI的飞速发展，从最早的只会直线冲锋的敌人，到现在能够进行复杂战术配合、学习玩家习惯的对手，这其中的技术演进着实令人着迷。我特别想知道，在那些我玩过的非常优秀的游戏里，AI是如何做到如此逼真的？比如，在一些策略游戏中，AI是如何在海量的信息中做出最优决策的？在一些动作游戏中，敌人是如何精准预判我的走位并进行有效反击的？这本书能否为我揭示这些“幕后故事”？我希望它能够以一种易于理解的方式，深入浅出地讲解游戏AI的核心概念和技术，哪怕是涉及一些复杂的算法，也希望能够通过生动的比喻或者实际的游戏场景来解释，而不是枯燥的数学公式堆砌。如果书中能包含一些不同类型游戏AI的案例分析，例如RTS、RPG、FPS等，那将是极好的。我对这本书抱有极大的好奇心，希望能从中获得更多关于游戏AI的知识，从而更深入地理解我所热爱的游戏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就非常有吸引力，整体色调偏向深邃的蓝色，中间用亮黄色的线条勾勒出一个抽象的游戏角色轮廓，仿佛在黑暗中散发着智慧的光芒。书名“游戏人工智能”几个大字字体有力，简洁而不失专业感。我是在一个游戏开发者论坛上偶然看到有人推荐这本书的，当时就对这个主题产生了浓厚的兴趣。虽然我不是一个专业的AI研究者，但我对游戏设计和游戏背后的技术原理一直充满好奇。我玩了很多年的游戏，从早期的像素风到如今逼真的3D大作，一直以来我都对游戏中NPC的行为模式、敌人的决策逻辑感到惊叹，也很想知道这些“聪明”的AI是如何被设计出来的。这本书的厚度适中，看起来内容应该相当充实，但又不会让人望而却步。我个人比较喜欢那些既能讲清楚原理，又能结合实际案例的书籍，希望这本书在这方面能有不错的表现，能够让我理解那些在游戏中让我又爱又恨的“聪明”对手是如何思考和行动的。期待能从中学习到一些能提升游戏体验或者开发思路的知识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名游戏策划，我一直觉得优秀的AI是提升玩家沉浸感和游戏趣味性的关键。很多时候，游戏的挑战性、策略深度甚至叙事体验，都离不开背后强大的AI支持。这本书的出现，简直像是为我打开了一扇新世界的大门。我尤其关心书中是否会探讨如何设计出更具“人性化”的AI，比如，如何让NPC不再是简单的脚本触发，而是能根据玩家的行为做出更灵活、更具个性的反应？如何让敌人的AI不仅“聪明”地战斗，还能表现出恐惧、愤怒、甚至策略性的“狡猾”？我非常期待书中能够深入剖析一些经典的AI算法在游戏中的应用，例如路径寻找、行为树、状态机等，并且最好能有具体的代码示例或者伪代码，这样我才能更直观地理解其中的奥秘。另外，如果书中还能讨论一些关于AI伦理、AI对游戏未来的影响等更宏观的议题，那就更完美了。我对这本书的期待值非常高，希望它能给我带来深刻的启发和实用的技术指导，帮助我更好地进行游戏设计。

评分☆☆☆☆☆

初次接触到这本书，就被它的书名所吸引。在我的认知里，游戏AI是一个既神秘又充满魅力的领域。我一直对那些能够模拟真实世界行为逻辑，甚至在某些方面超越人类表现的AI感到惊叹。这本书的封面设计也很有特色，抽象的图形和简洁的文字，传递出一种专业且有深度的感觉。我最想了解的是，如何通过AI技术来构建一个更加生动、动态的游戏世界？比如，NPC是否能够拥有自己的“生活”和“社交”系统，从而让游戏世界更加真实可信？AI在生成式内容方面有哪些应用？能否利用AI来自动生成游戏关卡、故事情节，甚至是个性化的游戏体验？我期待这本书能够不仅仅停留在理论层面，更重要的是能够提供一些切实可行的开发思路和技术指导，帮助我理解和掌握构建复杂游戏AI的关键要素。如果书中能够包含一些案例研究，分析一些成功游戏的AI设计哲学，那就再好不过了。总之，这本书是我非常期待的一本关于游戏AI的读物。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

知识点条理清晰，书质量不错。

评分☆☆☆☆☆

书还不错，翻译的还是比较贴切的，英文版贵多了。。。

评分☆☆☆☆☆

还行。。

评分☆☆☆☆☆

买的正好，及时雨，出乎意料的好，很值的

评分☆☆☆☆☆

妈妈从小就教导我，人长得丑一定要多读书！

评分☆☆☆☆☆

特别好，特别好，真的特别好啊！特别好，特别好，真的特别好啊！特别好，特别好，真的特别好啊！特别好，特别好，真的特别好啊！

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

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