游戏AI技术论文综述：从规则引擎到深度强化学习242

近年来，游戏AI技术取得了显著进展，从简单的规则引擎到复杂的深度强化学习，不断突破着游戏AI的智能上限。本文将对游戏AI技术相关的论文进行综述，涵盖其发展历程、关键技术以及未来趋势，希望能为读者提供一个全面的了解。

早期的游戏AI主要依赖于规则引擎 (Rule-Based System)。这种方法基于预先设定的一套规则，通过判断游戏状态并执行相应的动作来控制游戏角色的行为。例如，在简单的策略游戏中，AI可能会根据棋盘局势和预设规则选择最佳落子位置。这种方法简单易懂，实现成本低，但其局限性也很明显：规则库的构建依赖于人工设计，难以应对复杂多变的游戏环境，且缺乏泛化能力，难以应用于不同游戏。经典的论文例如《A General Game-Playing Program》就探讨了基于规则的通用游戏AI的设计思路，但其局限性在面对复杂游戏时很快显现。

随着人工智能技术的快速发展，有限状态机 (Finite State Machine, FSM) 和行为树 (Behavior Tree, BT) 逐渐成为游戏AI开发中的主流技术。FSM通过定义一系列状态和状态之间的转换规则来控制角色行为，而BT则以树状结构组织角色的行为，具有更好的模块化和可扩展性。这些方法比单纯的规则引擎更加灵活，可以处理更复杂的逻辑，但仍然依赖于人工设计，难以适应动态变化的游戏环境。很多游戏引擎都内置了FSM和BT的实现，大量的论文针对其改进和应用进行了详细阐述，例如优化行为树的执行效率、结合FSM和BT的混合架构等，这些改进使得游戏AI的行为更自然流畅。

2025-05-08

上一篇：AI电脑合成技术：从语音到图像，虚拟世界的构建基石

下一篇：姜浩AI技术：深度剖析其创新与挑战