人工智能在计算机游戏和动画中的应用——认知建模方法 (2008 年度畅销榜NO.2018 )

本书主要研究人工智能认知建模方法在计算机游戏和动画中的应用。在“情景演算”(situationcalculus)中融人感知信息，采用“区间数学”(intervalarithmetic)表示“不确知性'(uncertainty)，提出在虚拟世界中建立自主角色认知模型的新方法；给出高层非确定性目标导向行为与低层确定性预定义行为相结合的体系结构和实时协调控制方案，基于复合行动的角色指导与行动规划方法，基于决策树的角色学习与知识获取方法，基于情景树自动搜索的行动路径优化方法等。
人工智能与计算机图形学之间的相互结合和相互影响正在迅速地发展，新的智能自主图形角色开始普及到游戏、动画、多媒体、多用户虚拟世界、电子商务和其他基于Web的活动领域。
智能自主图形角色建模是多方面努力的成果，从底层的几何模型、物理模型，中间层的生物力学模型到高层的行为模型。本书的主要内容集中研究角色模型“金字塔”顶层的“认知模型”(CM)，利用它使角色知道如何获取知识，如何利用知识去规划行动。
在论述认知建模中某些令人感兴趣的挑战性问题时，本书采取了学术研讨的方式，目的是希望引起读者的思考和进一步研究。本书不想成为一本关于计算机游戏工具的手册。凡具有计算机科学基础知识的人都可以接受书中的主要概念，某些章节可能较难，可略过不读。这样不会影响内容的连贯性。

第1章 绪论
1.1 认知角色
1.2 领地知识
1.3 角色指导
1.4 知识获取
1.5 现象论
1.5.1 机器人
1.5.2 实用世界模型
1.5.3 离散化
1.5.4 不确知性
1.6 实现
1.6.1 认知建模语言
1.7 其他模型
第2章 背景资料
2.1 几何模型
2.1.1 基础
2.1.2 几何约束
2.1.3 刚体运动
2.1.4 扩展刚体运动
2.1.5 关节连接体
2.2 运动学控制
2.2.1 关键帧
2.2.2 运动步骤控制
2.3 物理模型
2.3.1 变形体物理学
2.3.2 关节刚体物理学
2.3.3 正向动力学
2.3.4 反向动力学
2.3.5 附加的几何约束
2.4 非渗透性
2.4.1 碰撞检测
2.4.2 碰撞解决和静态接触
2.5 生物力学模型
2.5.1 状态空间
2.5.2 输出矢量
2.5.3 输入矢量
2.5.4 控制函数
2.5.5 控制函数综合
2.6 行为和认知模型
2.7 注释
第3章 领地知识表达
3.1 数理逻辑
3.1.1 符号
3.1.2 类别
3.2 情景演算
3.2.1 流
3.2.2 资历问题
3.2.3 效应公理
3.2.4 老框问题
3.2.5 派生问题
3.2.6 定义流
3.2.7 外因行动
3。3 讨论
3.4 注释
第4章 感知
4.1 产生知识的行动
4.1.1 知识流
4.1.2 感知
4.1.3 讨论
4.2 区间数学
4.3 区间取值的知识流
4.4 非精确感知器
4.5 感知正在变化的值
4.6 正确‘陛
4.6.1 有效性和最优性
4.6.2 等价性
4.7 区间算子
4.8 术语知识
4.9 有用性
4.9.1 实例
4.10 注释
第5章 角色指导
5.1 预定义行为
5.1.1 反应行为规则
5.1.2 分层有限状态机
5.2 目标导向行为
5.2.1 情景树
5.3 折衷方案
5.3.1 前提条件公理
5.3.2 复合行动
5.3.3 实现
5.4 一个简单的教学用例：走迷宫
5.4.1 领地知识
5.4.2 角色指导
5.5 讨论
5.6 注释
第6章 学习
6.1 机器学习
6.1.1 学习效应公理
6.1.2 学习前提条件公理
6.1.3 学习行为
6.2 创建训练集
6.2.1 手工输入
6.2.2 前提条件和效应公理
6.2.3 行为
6.2.4 训练集大小问题
6.2.5 离散化
6.2.6 挑选属性
6.3 学习函数的表达
6.3.1 合并学习函数
6.3.2 决策树
6.4 学习算法
6.5 讨论
6.6 注释
第7章 系统整合
7.1 预定义行为层
7.2 接口
7.2.1 感知
7.3 磙动向前
7.4 嵌入目标导向行为
7.4.1 容错
7.4.2 基于优先权的控制系统
7.4.3 子目标
7.4.4 实时响应
7.5 智能群体
7.6 注释
第8章 认知建模语言CML
8.1 前提条件公理和效应公理
8.2 复合行动
8.3 讨论
8.4 注释
第9章 电影摄影术
9.1 自动电影摄影机
9.1.1 领地知识
9.1.2 角色指导
9.2 实现
9.3 讨论
9.4 注释
第10章 史前世界
10.1 史前世界
10.2 效应公理
10.2.1 讨论
10.2.2 学习效应公理
10.3 前提条件公理
10.4 角色指导
10.5 实现
10.5.1 实时性能
10.6 讨论
10.7 注释
第1]章 海底世界
11.1 讨论
11.2 概述
11.3 逃避行为
11.3.1 领地知识
11.3.2 角色指导
11.4 成功逃避
11.5 宠物保护
11.5.1 复合行动
11.6 多角混战
11.7 可见性测试
11.8 低层系统实现
11.8.1 外貌子系统
11.8.2 运动子系统
11.8.3 关节连接体
11.8.4 感知子系统
11.8.5 行为子系统
11.9 讨论
11.10 注释
第12章 结论
12.1 人工智能AI加速卡
12.2 机器人学
12.3 电子商务和Web娱乐
12.4 其他应用
12.5 结论
附录1 关于“认知建模与人工智能”的对话
附录2 G010g语言简介
附录3 中英文术语对照表
参考文献
中文版补充参考文献
致谢

在我看来，方约翰博士(Dr.John David Funge)的书“AIfor GAMES and ANIMATION”是国际上率先系统地研究人工智能的“认知建模方法”(cognitive modeling approach)在计算机游戏和动画中应用的专著之一。 作者研究面向游戏和动画的人工智能认知建模方法，在情景演算中融入感知信息，采用区间数学表示不确知性；在计算机游戏和动画角色模型“金字塔”顶层建立认知模型，与几何模型、物理模型、生物力学模型及基层的行为模型相结合，使目标导向行为与预定义行为相协调；在动态的虚拟世界中，创建能自动获取信息、利用知识进行推理、制订行动规划的智能自主角色；具有创新性和实用性，是“信息—知识—智能”转换的典型范例。可广泛应用于开发高水平的计算机游戏和动画，以及虚拟机器人、电子商务、网上作业和其他多媒体可视化系统。 人工智能与计算机图形学的结合与交流具有重要的学术意义和广阔的应用前景，作者在人工智能与计算机图形学之间建立了一座相互交流、相互结合的学术桥梁。一方面为人工智能在计算机游戏、动画与虚拟现实和网络世界中提供了新颖的研究平台，可开拓巨大的应用市场；另一方面，又为创建智能的、自主的、逼真的、实时的、可交互的三维动画和游戏角色提供了新模型、新算法，从而，可进一步研究开发智能游戏与智能动画的新技术、新产品，促进智能电视、智能电影等多媒体、可交互的数字艺术产业的发展。 我相信，《人工智能在计算机游戏和动画中的应用——认知建模方法》这本专著在中国出版发行，将对我国人工智能理论方法研究、技术开发及其应用事业的发展做出重要的贡献。

本书的英文版于1999年出版，从那以后，有不少事情变了，但也有许多基本上保持原状。 回顾1999年，那时，计算机游戏已成为一个主流产业，如今，它虽然在收入方面已超过电影业，但是还不具备像电影那样大的文化影响。 然而，随着计算机游戏产业的不断发展，这种状况很可能会变化。 现在，越来越多的人工智能学者意识到计算机游戏业提供的新机遇。 计算机游戏不仅是人工智能的重要应用领域，而且是人工智能的高效 研究平台。 利用计算机游戏进行人工智能研究的好处很多，它是一个充满难题、富有乐趣和令人激动的领域。 可能比机器人更便于开展高层人工智能的研究。 真实世界的机器人及其他应用系统，要解决很多低层的识别和控制问题。 例如，机器人识别障碍物就是一个难题。 然而，在虚拟世界中的计算机游戏，角色只要查询图像数据库，就可以解决“识别问题”。 当然，还有其他许多人工智能应用领域，例如网上的智能软件、医疗诊断图像处理系统等。 但是，计算机游戏中“玩家”能直接观察角色的行为，提供及时重要的反馈信息，进行动态人机交互，发出控制指令。 可及时了解算法和软件的运行情况，这对于人工智能研究及应用都是十分重要的。 在计算机游戏创作和程序设计人员中，也不断有更多的人意识到人工智能的重要性，例如，人工智能的“路径规划算法”已普及到许多游戏中。 已有一系列论文和著作。，将各种常规的人工智能方法，以通俗的方式介绍给计算机游戏的创作和程序设计人员。 在“情景演算”中，采用“区间数学”表示”不确知性”的认识建模方法，就是适用于计算机游戏的人工智能方法之一。 计算机图形学的进展仍然是计算机游戏的重要推动力。 虽然，当愈趋近于实时而逼真的图形效果时，难度就愈大，取得突破性进展的概率也就愈低。 但是，计算机游戏需要不断创新，要有新的尺度来衡量其水平，因此，人工智能大有用武之地。 为了创建完美的智能角色，还有很长的征途。 所以，在理论、算法、软件和硬件方面，都有许多工作要做，有很多可能取得突破性进展的机遇。 例如，统计机器学习方法近几年来取得了显著的进展。 我们期待机器学习和其他人工智能的新方法在计算机游戏中发挥更大的作用。 人工智能在计算机游戏与动画中的应用前景是光明的!