Система интеллектуального управления ботами в современных играх работает на основе искусственного интеллекта (ИИ). 2 Он позволяет неигровым персонажам (NPC) принимать решения, адаптироваться к действиям игрока и выполнять сложные задачи. 2

Некоторые способы, с помощью которых ИИ получает информацию об игроке и виртуальном мире:

• Чтение состояния мира. 2 ИИ регулярно проверяет состояние игрового мира, чтобы понять текущее положение игрока, состояние объектов и другие важные параметры. 2
• Сенсоры и зоны обнаружения. 2 В играх часто используются виртуальные сенсоры и зоны обнаружения (например, радиус зрения или звука), чтобы компьютер мог обнаруживать действия и присутствие игрока. 2
• События и триггеры. 2 Интеллект может реагировать на определённые события и триггеры в игре. 2 Когда происходит какое-либо событие, такое как активация рычага или вход в зону, ИИ получает уведомление и реагирует соответствующим образом. 2
• Системы наблюдения. 2 ИИ может использовать системы наблюдения, чтобы отслеживать поведение игрока. 2
• Анализ данных и статистики. 2 В некоторых современных играх ИИ может собирать и анализировать данные о действиях игрока и игровой статистике. 2

Для принятия решений в играх используется несколько подходов: 1

• Rule-based ИИ. 15 В его основе лежит список заранее заданных правил и условий, созданных разработчиками. 1 Этот подход эффективен для создания простого поведения. 1
• Конечные автоматы. 12 Это модели, которые позволяют компьютеру переходить между различными состояниями на основе входных данных. 2 Например, враг может быть в одном из состояний: патрулирование, преследование или атака. 2
• Поведенческие деревья. 2 Они представляют собой иерархическую структуру, где каждый узел выполняет определённую задачу или проверку условий. 2 ИИ проходит по дереву, выполняя задачи и принимая решения на основе текущего состояния мира и игровых событий. 2
• Планирование. 2 В некоторых играх используется планирование для принятия решений. 2 Планировщик разрабатывает последовательность действий для достижения определённой цели. 2
• Машинное обучение. 2 Современные игры могут использовать методы машинного обучения, такие как нейронные сети и алгоритмы обучения с подкреплением. 2 ИИ обучается на основе данных, собираемых из игрового процесса, и адаптирует свои стратегии на основе опыта. 2
• Эвристики. 2 Эвристические методы используются для принятия решений, когда точные расчёты слишком сложны или ресурсоёмки. 2
• Адаптивные системы. 2 Некоторые игры используют адаптивные системы, которые изменяют поведение ИИ на основе анализа текущего состояния игры. 2
• Случайные элементы. 2 В некоторых случаях ИИ принимает решения на основе случайных элементов или вероятностных моделей. 2