Game Developer's Guide to AI (With CD-ROM) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wordware Publishing

作者:Robert Holcomb

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-06-15

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781556228506

丛书系列:

图书标签:

• AI
• Game Development
• Programming
• Artificial Intelligence
• Game AI
• CD-ROM
• Computer Science
• Software Development
• Algorithms
• Game Design

《游戏开发者人工智能指南（附CD-ROM）》是一本为志存高远的游戏开发者量身打造的深度技术手册，旨在揭示人工智能在现代游戏开发中的核心应用与前沿技术。本书并非仅仅是理论的堆砌，而是以实践为导向，通过详实的代码示例、循序渐进的讲解，引领读者深入理解并掌握驱动游戏智能的关键算法与框架。 本书的架构严谨且覆盖面广，从基础的AI概念入手，逐步深入到更复杂的系统构建。开篇部分会为开发者奠定坚实的人工智能基础，清晰阐述什么是游戏AI，它为何重要，以及在游戏设计流程中扮演的角色。我们将探索路径寻找、行为树、状态机等经典AI技术，并详细解析它们如何在游戏中实现角色的自主行动，例如巡逻、追逐、躲避、战斗策略等。你将学会如何设计出能够理解环境、做出合理决策的NPC，让游戏世界栩栩如生。 随着内容的推进，本书将重点关注更高级的游戏AI技术。我们将深入探讨机器学习在游戏中的应用，包括如何利用监督学习、无监督学习和强化学习来训练出更智能、更具适应性的AI对手或盟友。本书会详细介绍深度学习模型，如神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并指导开发者如何在游戏引擎（如Unity、Unreal Engine）中集成和部署这些模型。读者将学习到如何构建能够模仿玩家行为、学习复杂战术、甚至创造新颖游戏策略的AI系统。 除了角色行为，本书还将触及游戏AI的多个重要方面。例如，我们将探讨程序化内容生成（PCG）中的AI应用，如何利用AI算法自动生成地图、关卡、任务、甚至是故事情节，极大地提升游戏开发效率和游戏的可玩性。你将了解到如何运用AI技术优化游戏平衡性，实现动态难度调整，以及为玩家提供个性化的游戏体验。 本书的另一大亮点在于其对优化和性能的关注。在游戏开发中，AI的效率至关重要。因此，本书会深入讲解如何优化AI算法，使其在有限的计算资源下实现流畅运行。我们将讨论内存管理、CPU占用率、以及GPU加速等关键性能指标，并提供实用的优化技巧和调试方法。 随附的CD-ROM包含大量精选的代码库、示例项目、以及相关的AI工具和资源，这些都将成为你实践路上的得力助手。读者可以根据自己的项目需求，直接调用和修改书中提供的代码，加速开发进程，并从中学习到实际的编程经验。无论是想要为你的独立游戏注入生命力，还是希望在大型AAA项目中贡献AI技术，本书都能为你提供所需的知识和工具。 本书的目标读者是具有一定编程基础（熟悉C++、C或Python等至少一种主流游戏开发语言）的游戏开发者。我们假设读者对游戏引擎（如Unity、Unreal Engine）有一定的了解，并且对AI技术抱有浓厚的学习兴趣。 《游戏开发者人工智能指南（附CD-ROM）》不仅仅是一本技术书籍，它更是你通往下一代智能游戏世界的桥梁。通过本书，你将不仅掌握AI的核心技术，更能激发创新的灵感，设计出真正令人难忘的游戏体验。这本书将帮助你从“如何实现AI”转向“如何利用AI创造更优秀的游戏”。

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这份书的排版和插图选择给我留下了一种略显过时的印象。我期望看到的是大量使用现代编程语言的最新语法特性和框架版本（比如Python 3.11+，以及对应版本的深度学习库），并且图示应该是清晰、交互式的伪代码流程图，直观展示数据如何在不同层级间流动。我希望书中能有一整章专门讲解如何在GPU上进行高效的并行计算来加速AI模型的训练和推理，特别是针对那些需要实时反馈的场景，比如物理模拟中的AI驱动的软体形变。例如，如何巧妙地利用CUDA核心来处理数以千计的粒子系统的行为决策，并保证帧率稳定在60fps以上。遗憾的是，书中的图例更像是教科书式的方框和箭头，缺乏那种能让经验丰富的程序员瞬间领会其精髓的“代码级”视觉辅助。这种过于抽象的呈现方式，对于追求效率和细节的开发者而言，效率确实打了折扣。

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在CD-ROM（或者说，配套的在线资源）的期望上，我原本期待的是一个结构清晰、版本明确的GitHub仓库，里面包含了书中所有示例代码、预训练模型权重，以及一个用于快速搭建实验环境的Docker配置文件。毕竟，在AI领域，环境配置的复杂性常常是劝退新手的首要障碍。我期待能一键克隆，然后运行一个Demo，直观地看到书中描述的AI功能是如何在实际环境中工作的。然而，这个配套资源如果存在，其组织结构似乎并没有提供那种“开箱即用”的便捷性。对于一个希望立即将理论知识转化为可运行项目的开发者来说，如果配套资源没有提供详尽的版本锁定和依赖管理说明，那么光靠书本上的理论讲解，想要重现书中所有实验的精确结果，几乎是不可能完成的任务，这使得理论与实践之间的桥梁显得格外脆弱和漫长。

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我尝试在书中寻找关于游戏叙事动态生成（Narrative Generation）的实用指导，这是我认为AI最具颠覆性的领域之一。我希望看到如何使用大型语言模型（LLM）的微调技术来确保生成的故事线既符合预设的世界观逻辑，又充满意料之外的惊喜。例如，书中能否提供一套标准的评估指标，来量化一个AI生成的对话或任务链的“趣味性”和“连贯性”，而不是仅仅停留在“AI可以写故事”这样的宽泛论断上。我特别想了解在保证实时响应速度的前提下，如何管理LLM的上下文窗口，避免角色“失忆”或前后矛盾。这本书虽然提到了AI在叙事中的潜力，但对我来说，它更像是一本关于“AI的潜力”的介绍性读物，而不是一本关于“如何构建潜力”的操作指南。那种渴望深入钻研特定技术栈细节的工程师血液，在阅读时略感平静。

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读完前几章，我感觉自己像是在参加一个由行业领袖主持的高端圆桌会议，大家都在讨论AI在游戏中的“哲学”意义和未来蓝图，而不是如何解决眼下编译器的报错或是内存泄漏问题。我本来是想知道如何用TensorFlow或PyTorch构建一个能预测玩家流失率的预警系统，并实时调整游戏难度曲线。我对如何用更高效的推理框架（比如ONNX Runtime）来部署轻量级AI模块到移动端游戏环境中非常感兴趣，因为资源限制一直是移动开发的大敌。我设想书中会包含大量的图表对比不同AI算法（如传统的A*搜索与现代的基于学习的路径规划）在计算复杂度上的优异表现。但这本书的重点似乎放在了“为什么”AI很重要，而不是“如何”高效地实现它。这对于那些已经对AI概念有一定了解，只想快速将技术落地到产品的资深开发者来说，可能意味着需要更多的时间去消化那些偏理论性的内容，才能找到真正能指导编码的部分，这无疑增加了上手的时间成本。

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这本书的封面设计着实吸引眼球，那种深邃的蓝色背景配上未来感的霓虹线条，立刻让人联想到尖端科技和无限可能。我原本期望它能像一本硬核的工具手册，手把手教我如何将最新的机器学习模型无缝集成到游戏引擎的实时渲染管线中。毕竟，书名中明确提到了“Game Developer's Guide”，这暗示着它应该会深入探讨诸如程序化内容生成（PCG）的深度学习应用，比如如何训练一个能根据特定叙事线索自动生成复杂迷宫的神经网络，或者探讨如何利用强化学习（RL）来设计出能够自我适应玩家风格的非玩家角色（NPC）行为树。我尤其期待看到关于利用生成对抗网络（GANs）快速创建高质量、多样化游戏资产（如纹理、模型骨架）的实际代码示例和性能优化技巧。然而，当我翻开目录时，那种对技术深度的渴望稍微有些落空了。它似乎更偏向于宏观的战略层面和行业趋势的概述，而非那种能直接在Unity或Unreal编辑器中粘贴运行的实用代码片段。那种想立刻动手实践，把AI的魔力注入到我的下一个独立游戏项目中的冲动，暂时只能被压抑，转而去思考更宏大的框架问题。

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