版本：v1.0.0
大小：9.15M
语言：英文
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这是什么游戏 游戏简介
什么游戏？有许多人在这场游戏中的小游戏。他们是如此有趣和令人兴奋的。你想挑战这些游戏吗？
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不良信息举报电话:你们那里这个游戏叫什么 他们最终使用的这个版本的大鹫
中国日报网
你们那里这个游戏叫什么
大鹫的真实之处，在于它的AI和真实宠物的表现十分相似。
如今，我们看到的、历时11年风雨的大鹫，就是这个问题的答案。它虽然也是基于我们熟悉的这套“状态机”或“行为树”的人工智能开发，但上田们最终选择的细节方案，和用来表现“人类角色”的主流做法完全不同。可以断言，这个最终版本的大鹫，其实是无数次返工、推敲、重写、设计后的结晶。我们看不到那无数个被删除的中间版本，但他们最终使用的这个版本的大鹫，还是非常有趣的。
可能令你们失望的是，直到今天，游戏设计师们也几乎没有在游戏设计中实际使用过当代人工智能理论中那些高大上的神经网络、遗传算法或深度学习之类的高级东西——你们可能在AlphaGo之类的理论文章里看到过这些高大上的名字，也可能在《西部世界》中见过对未来游戏中人工智能的畅想，但我个人是不知道哪个游戏实际投入过这些东西用来构成非玩家角色（NPC）的人工智能，游戏开发者们目前也还基本不知道在怎样的游戏中可以利用人工智能制作出令人惊喜的内容来。
我在这里就不再费事介绍目前使用较多的状态机（State Machine）或行为树（Behavior Tree）的技术细节，如果各位感兴趣的话可以自行搜索学习细节。我介绍一下从设计师的角度如何抽象大鹫的行为树实现（以下为我自己的推测，并不一定和实际游戏中的实现手法相符；就我测试的部分而言，这套逻辑应当基本可以实现大鹫的AI）。
我们先来想象一下游戏世界的“内部形态”。理所当然地，AI不可能像我们一样用肉眼去分辨游戏世界——你们的电脑和主机跑死了也算不出图像识别算法。一张游戏地图，在AI的眼中一般是由寻路层（Navigation Layer，可能有路点、路格、动态寻路算法等各种实现形式）、障碍物（Collisions）和可互动物品（Gameplay Objects）们组成。
你可以将寻路层理解为一张“地图”，它告诉人工智能应该怎么行动；障碍物和动态障碍物构成“墙壁”，他们阻止NPC们走到愚蠢的地方去，或者播放愚蠢的BUG动画；而所有的可互动物品则是“路标”。名为AI的“行为树”们，指挥NPC角色们行走在这张“地图”上，躲开各种各样的“障碍物”，根据“路标”执行合法的行动。
而具体来说，AI的“状态树”可以描述为“在某状态下”执行“某行为”的一整套规则，例如“在攻击状态下，有可使用的手榴弹时使用手榴弹进行压制”或“当接收到进攻特定目标位置的指令时，移动到距离特定目标位置最近的合法掩体使用重机枪进行压制”之类。这些命令和NPC角色的骨骼动画表、表情、语音等等组件绑定在一起，告知在什么情况下，NPC应该播放什么动画。如果你使用的是Unreal或者Unity之类中间件很多的商业引擎，你可以直接买到从行为树到战术AI在内的各种配置好的插件。
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