教程與資源
- 虛幻引擎（Unreal Engine）教程：
- 《虛幻引擎》游戲*教程 - 4.NPC與AI人工智能 UE5：在嗶哩嗶哩等視頻平臺上，有詳細的教程介紹如何在虛幻引擎中*NPC和AI系統(tǒng)，包括角色類的繼承、骨骼和網格體的復制、動畫藍圖的*、行為樹與黑板的準備、巡邏與視覺感知的添加等。這些教程對于理解NPC的基礎*流程非常有幫助。
- 網址：教程視頻鏈接（具體視頻鏈接需自行搜索）
- AI技術融入游戲開發(fā)的書籍與在線課程：
- 可以參考相關的專業(yè)書籍，如《游戲AI編程》等，這些書籍通常會詳細介紹AI在游戲中的應用，包括NPC的設計、行為樹、機器學習等。
- 在線教育平臺（如Coursera、Udemy）上也可能有相關的課程，涵蓋從基礎到進階的AI游戲開發(fā)內容。
案例研究
- 育碧的NEO NPCs：
- 在全球游戲開發(fā)者大會(GDC)期間，育碧展示了其*面向玩家開發(fā)的生成式AI（GenAI）驅動的原型NEO NPCs。這些NPC能夠通過語音聊天與玩家進行有意義的對話，并基于實時聊天內容做出反應，為玩家解鎖新故事元素或新任務。這一案例展示了AI技術在游戲NPC交互中的巨大潛力。
- 昆侖萬維的《Club Koala》：
- 昆侖萬維旗下的游戲工作室PFF游戲工作室自研的國內*AI游戲《Club Koala》中，引入了AI NPC。玩家可以與這些AI NPC進行交互，并且這些NPC會記住玩家的交互行為，并在后續(xù)交互中體現出來。這種具有自我意識和記憶能力的NPC為玩家提供了更加逼真和沉浸式的游戲體驗。
設計與實現建議
- 基礎框架構建：
- 從基礎開始，了解并掌握游戲引擎（如虛幻引擎）中NPC和AI系統(tǒng)的基本構建*。
- 學習和應用行為樹、狀態(tài)機等AI決策機制。
- 引入深度學習：
- 考慮使用深度學習算法（如生成對抗*GANs、自然語言處理NLP、強化學習等）來增強NPC的智能性。
- GANs可以用于生成游戲素材（如角色模型、紋理等），NLP可以用于生成對話和劇情，強化學習則可以讓NPC通過與環(huán)境交互來學習更優(yōu)的策略。
- 數據準備與模型訓練：
- 收集和整理游戲開發(fā)所需的數據，包括游戲素材、對話文本等。
- 選擇合適的深度學習模型，并進行訓練和優(yōu)化。
- 集成與測試：
- 將訓練好的模型集成到游戲引擎中，并進行全面的測試和優(yōu)化。
- 關注模型的運行效率和生成質量，確保它們能夠無縫集成到游戲中。
- 持續(xù)迭代與改進：
- 根據玩家的反饋和測試結果，不斷優(yōu)化NPC的行為和交互方式。
- 引入新的技術和算法來進一步提升NPC的智能性和交互體驗。