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人工智慧與遊戲

作者：(希)喬治斯·N.揚納卡基斯//(美)朱利安·圖吉利斯|責編:劉星寧|譯者:盧俊楷//鄭培銘
出版社：機械工業
ISBN：9787111635277

出版日期：2020/01/01
裝幀：平裝
頁數：284

人民幣：RMB 89 元售價：元

內容大鋼

本書是第一本致力於解釋人工智慧（AI）技術如何被用於遊戲內與遊戲上的教材。在導論章節結束后，本書介紹了AI與遊戲中的背景技術與關鍵技術，以及AI如何被用於玩遊戲、被用於為遊戲生成內容以及為玩家進行建模。
本書適用於人工智慧、遊戲設計、人機交互和計算智能的本科和研究生課程，也適合工業界中的遊戲開發人員和從業人員用於自學。本書作者開發了一個網站（http://www.gameaibook.org），這個網站為本書所涉及的材料進行了補充，包括最新的練習、講義幻燈片和閱讀材料。

作者介紹

(希)喬治斯·N.揚納卡基斯//(美)朱利安·圖吉利斯|責編:劉星寧|譯者:盧俊楷//鄭培銘

譯者序
原書序
原書前言
原書致謝
配套網站
第一部分  背景
  第1章  導論
    1.1  關於本書
      1.1.1  我們為何編寫本書
      1.1.2  誰應當閱讀本書
      1.1.3  術語的簡短說明
    1.2  AI與遊戲簡史
      1.2.1  學術界
      1.2.2  工業界
      1.2.3  分歧
    1.3  為什麼使用遊戲來研究AI
      1.3.1  遊戲是一個困難與有趣的問題
      1.3.2  豐富的人機交互
      1.3.3  遊戲是流行的
      1.3.4  對所有AI領域的挑戰
      1.3.5  遊戲是AI的長遠目標的最佳實現
    1.4  為什麼需要遊戲中的AI
      1.4.1  AI體驗並且改善你的遊戲
      1.4.2  更多的內容、更好的內容
      1.4.3  玩家體驗與行為動作分析
    1.5  本書結構
      1.5.1  本書中覆蓋（以及未覆蓋）的內容
    1.6  總結
  第2章  AI方法
    2.1  附註
      2.1.1  表示
      2.1.2  效用
      2.1.3  學習=大化效用（表示）
    2.2  特定行為編輯
      2.2.1  有限狀態機
      2.2.2  行為樹
      2.2.3  基於效用的AI
      2.2.4  進階閱讀
    2.3  樹搜索
      2.3.1  非啟髮式搜索
      2.3.2  佳優先搜索
      2.3.3  極大極小
      2.3.4  蒙特卡羅樹搜索
      2.3.5  進階閱讀
    2.4  進化計算
      2.4.1  局部搜索
      2.4.2  進化演算法
      2.4.3  進階閱讀
    2.5  監督學習
      2.5.1  人工神經網路

      2.5.2  支持向量機
      2.5.3  決策樹學習
      2.5.4  進階閱讀
    2.6  強化學習
      2.6.1  核心概念以及一種高層次的分類方法
      2.6.2  Q-Learning
      2.6.3  進階閱讀
    2.7  無監督學習
      2.7.1  聚類
      2.7.2  頻繁模式挖掘
      2.7.3  進階閱讀
    2.8  知名的混合演算法
      2.8.1  神經進化
      2.8.2  帶有人工神經網路函數逼近器的時序差分學習
      2.8.3  進階閱讀
    2.9  總結
第二部分  在遊戲中使用AI的方式
  第3章  玩遊戲
    3.1  為什麼使用AI來玩遊戲
      3.1.1  扮演玩家角色來追求勝利
      3.1.2  扮演非玩家角色來追求勝利
      3.1.3  以體驗為目標來扮演玩家角色玩遊戲
      3.1.4  以體驗為目標來扮演非玩家角色玩遊戲
      3.1.5  關於AI在遊戲過程中的目標與角色的總結
    3.2  遊戲設計與AI設計上的各種考量
      3.2.1  各種遊戲的特性
      3.2.2  AI演算法設計的各種特性
    3.3  AI可以怎樣地玩遊戲
      3.3.1  基於規劃的方法
      3.3.2  強化學習
      3.3.3  監督學習
      3.3.4  嵌合式遊戲玩家
    3.4  AI可以玩什麼遊戲
      3.4.1  棋盤遊戲
      3.4.2  卡牌遊戲
      3.4.3  傳統街機遊戲
      3.4.4  策略遊戲
      3.4.5  競速遊戲
      3.4.6  射擊與其他第一人稱遊戲
      3.4.7  嚴肅遊戲
      3.4.8  互動小說
      3.4.9  其他遊戲
    3.5  進階閱讀
    3.6  練習
      3.6.1  為什麼是吃豆小姐
    3.7  總結
  第4章  生成內容
    4.1  為何生成內容
    4.2  分類方法
      4.2.1  根據內容的分類方法

      4.2.2  根據方法的分類方法
      4.2.3  根據角色的分類方法
    4.3  如何生成內容
      4.3.1  基於搜索的方法
      4.3.2  基於求解器的方法
      4.3.3  基於文法的方法
      4.3.4  元胞自動機
      4.3.5  雜訊與分型
      4.3.6  機器學習
    4.4  PCG在遊戲中的角色
      4.4.1  混合主導的
      4.4.2  自主的
      4.4.3  體驗主導的
      4.4.4  體驗無關的
    4.5  有什麼是可以被生成的
      4.5.1  關卡與地圖
      4.5.2  視覺效果
      4.5.3  聽覺效果
      4.5.4  敘事
      4.5.5  規則與機制
      4.5.6  遊戲
    4.6  為內容生成器進行評估
      4.6.1  這為何很難
      4.6.2  函數與美學
      4.6.3  如何評估一個生成器
    4.7  進階閱讀
    4.8  練習
      4.8.1  迷宮生成
      4.8.2  平台關卡生成器
    4.9  總結
  第5章  玩家建模
    5.1  什麼是玩家建模以及什麼不是玩家建模
    5.2  為什麼需要對玩家進行建模
    5.3  對各類方法的高層級分類法
      5.3.1  基於模型（自頂向下）的方法
      5.3.2  免模型（自底向上）的方法
      5.3.3  混合方法
    5.4  模型的輸入是怎樣的
      5.4.1  遊戲玩法
      5.4.2  客觀數據
      5.4.3  遊戲環境
      5.4.4  玩家資料
      5.4.5  鏈接數據
    5.5  模型的輸出是怎樣的
      5.5.1  對行為進行建模
      5.5.2  為體驗進行建模
      5.5.3  無輸出
    5.6  如何對玩家進行建模
      5.6.1  監督學習
      5.6.2  強化學習

      5.6.3  無監督學習
    5.7  可以為何物建模
      5.7.1  玩家行為
      5.7.2  玩家體驗
    5.8  進階閱讀
    5.9  練習
      5.9.1  玩家行為
      5.9.2  玩家體驗
    5.10  總結
第三部分  未來之路
  第6章  遊戲AI全景
    6.1  遊戲AI的全景視角
      6.1.1  從方法（電腦）的角度出發
      6.1.2  從末端用戶（人類）的角度出發
      6.1.3  從玩家-遊戲交互的角度出發
    6.2  各個AI領域如何啟發其他領域
      6.2.1  玩遊戲
      6.2.2  生成內容
      6.2.3  為玩家建模
    6.3  前行之路
    6.4  總結
  第7章  遊戲AI研究前沿
    7.1  通用對弈遊戲AI
      7.1.1  通用遊戲
      7.1.2  通用遊戲生成與編排
      7.1.3  通用遊戲情感循環
    7.2  在遊戲中的其他角色
    7.3  道德上的考量
    7.4  總結
附錄
  附錄A  英文縮略語表
  附錄B  遊戲名稱中英文對照表
  附錄C  中英文術語對照表
參考文獻

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