Для создания умных помощников в играх используются различные алгоритмы, среди них:

• Rule-based. 1 Список правил и условий, созданный разработчиками. 1 Помогает регулировать простое поведение персонажей. 1 Например, если игрок приблизится к собаке, она начнёт убегать. 1
• Finite-state machine (FSM). 1 Самый распространённый алгоритм в видеоиграх. 1 Разработчик заранее прописывает все ситуации, которые могут произойти с персонажем, и его реакцию. 1 Например, в шутерах противник атакует при появлении игрока и отступает, если его уровень здоровья падает. 1
• Monte Carlo Tree Search (MCTS). 1 Дерево поведения, в котором прописаны все возможные состояния персонажа. 1 В любой момент игры искусственный интеллект проверяет, где находится персонаж, и подбирает одну из подходящих реакций. 1 Например, NPC может гнаться за игроком, но как только тот скроется из виду, он вернётся к патрулированию улиц. 1
• Машинное обучение. 3 Позволяет ИИ адаптироваться и улучшаться на основе опыта. 3 В играх это может быть использовано для создания более умных противников или адаптивных игровых сценариев. 3 Например, ИИ может анализировать действия игрока и подстраивать свою стратегию. 3
• Алгоритмы поиска. 3 Используются для навигации персонажей в игровом мире. 3 Они помогают ИИ находить оптимальные пути к целям, избегая препятствий. 3 Например, в стратегических играх персонажи могут использовать алгоритмы поиска для перемещения по карте, находя кратчайшие пути и избегая ловушек или врагов. 3
• Сетевые нейронные сети. 3 Могут быть использованы для создания сложных моделей поведения, которые трудно закодировать вручную. 3 Они обучаются на больших наборах данных и могут выполнять задачи, такие как распознавание образов и принятие решений. 3 Например, нейронные сети могут быть использованы для создания ИИ, который распознаёт эмоции игрока и адаптирует игровой процесс в зависимости от его настроения. 3