《人工智能与游戏》 - Georgios，N.Yannakakis，Julian，T - 机械工业出版社 - 香港大書城

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『簡體書』人工智能与游戏

書城自編碼： 3464200
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→人工智能
作者： Georgios，N.Yannakakis，Julian，T
國際書號(ISBN)： 9787111635277
出版社：机械工业出版社
出版日期： 2020-01-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开釘裝：平装

售價：HK$ 117.5

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編輯推薦：

1.《人工智能与游戏》是两位国际专家的长期研究经验的结晶，本书内容也源于作者在纽约大学、马耳他大学、哥本哈根IT大学三所大学中所讲授的有关AI与游戏的课程，本书适合作为游戏AI课程的教材。
2.《人工智能与游戏》是第壹本致力于解释人工智能（AI）技术如何被用于游戏内与游戏上的教材，是研究游戏与AI领域的出色的入门图书。
3.目前市面上大多数书籍是教读者怎样在商业游戏中实现AI，是教读者怎么做的书籍，而《人工智能与游戏》却是一本告诉读者怎样去研究拓展游戏中的AI的书籍，即教读者如何发展的书籍。
4.《人工智能与游戏》综合性强，覆盖了游戏中的AI方法的所有主要应用领域；讨论了许多不同类型的游戏中的各种AI问题；使用多种视角来看待AI与游戏。
5.《人工智能与游戏》作者开发了一个网站（http：www.gameaibook.org），这个网站为本书所涉及的材料进行了补充，包括zui新的练习、讲义幻灯片和阅读材料。

內容簡介：

《人工智能与游戏》是首本致力于解释人工智能（AI）技术如何被用于游戏内与游戏上的教材。在导论章节结束后，《人工智能与游戏》介绍了AI与游戏中的背景技术与关键技术，以及AI如何被用于玩游戏、被用于为游戏生成内容以及为玩家进行建模。
《人工智能与游戏》适用于人工智能、游戏设计、人机交互和计算智能的本科和研究生课程，也适合工业界中的游戏开发人员和从业人员用于自学。本书作者开发了一个网站（http：www.gameaibook.org），这个网站为本书所涉及的材料进行了补充，包括最新的练习、讲义幻灯片和阅读材料。

關於作者：

Georgios N.Yannakakis 是马耳他大学UoM电子游戏学院的一名副教授。他于2006年在爱丁堡大学取得信息学博士学位。他曾担任哥本哈根IT大学计算机游戏研究中心的副教授。他的研究主要集中在游戏领域中的AI、计算创意、情感计算以及人机交互。他在上述领域中发表了超过200篇期刊论文与会议论文，他的研究也受到了多项国家基金与欧盟基金的支持，并且发表在《Science Magazine》与《New Scientist》中。他是IEEE Trans. on Computational Intelligence and AI in Games的副主编，并曾经是IEEE Trans. on Affective Computing 2009-2016的副主编。他是一些重要会议的主席，例如IEEE CIG Computational Intelligence and Games与Foundations of Digital Games FDG。
Julian Togelius 是纽约大学计算机科学与工程系的副教授，并且也是纽约大学游戏创新实验室的共同指导者。他曾担任哥本哈根IT大学计算机游戏研究中心的副教授。他的工作针对计算智能与游戏的所有方面，以及进化计算与进化强化学习的部分方面。他当前的主要研究方向涉及基于搜索的程序化内容生成、借助玩家建模的游戏调节、自动游戏设计，以及相关的以竞赛形式开展的游戏AI基准。他目前担任IEEE Transactions on Games的首席编辑。

译者序
原书序
原书前言
原书致谢
配套网站
第一部分背景1
第1章导论3
1.1关于本书4
1.1.1我们为何编写本书4
1.1.2谁应当阅读本书5
1.1.3术语的简短说明6
1.2 AI与游戏简史6
1.2.1学术界8
1.2.2工业界9
1.2.3分歧11
1.3为什么使用游戏来研究AI 13
1.3.1游戏是一个困难与有趣的问题13
1.3.2丰富的人机交互15
1.3.3游戏是流行的15
1.3.4对所有AI领域的挑战17
1.3.5游戏是AI的长远目标的最佳实现17
1.4为什么需要游戏中的AI 19
1.4.1AI体验并且改善你的游戏19
1.4.2更多的内容、更好的内容20
1.4.3玩家体验与行为动作分析20
1.5本书结构21
1.5.1本书中覆盖（以及未覆盖）的内容21
1.6总结23
第2章 AI方法24
2.1附注25
2.1.1表示25
2.1.2效用26
2.1.3学习=最大化效用（表示）26
2.2特定行为编辑27
2.2.1有限状态机27
2.2.2行为树28
2.2.3基于效用的AI 30
2.2.4进阶阅读32
2.3树搜索32
2.3.1非启发式搜索32
2.3.2最佳优先搜索33
2.3.3极大极小35
2.3.4蒙特卡罗树搜索36
2.3.5进阶阅读40
2.4进化计算40
2.4.1局部搜索41
2.4.2进化算法42
2.4.3进阶阅读46
2.5监督学习46
2.5.1人工神经网络48
2.5.2支持向量机53
2.5.3决策树学习55
2.5.4进阶阅读57
2.6强化学习57
2.6.1核心概念以及一种高层次的分类方法59
2.6.2Q-Learning 60
2.6.3进阶阅读61
2.7无监督学习62
2.7.1聚类62
2.7.2频繁模式挖掘64
2.7.3进阶阅读66
2.8知名的混合算法66
2.8.1神经进化66
2.8.2带有人工神经网络函数逼近器的时序差分学习67
2.8.3进阶阅读70
2.9总结71
第二部分在游戏中使用AI的方式73
第3章玩游戏75
3.1为什么使用AI来玩游戏75
3.1.1扮演玩家角色来追求胜利76
3.1.2扮演非玩家角色来追求胜利78
3.1.3以体验为目标来扮演玩家角色玩游戏78
3.1.4以体验为目标来扮演非玩家角色玩游戏79
3.1.5关于AI在游戏过程中的目标与角色的总结80
3.2游戏设计与AI设计上的各种考量80
3.2.1各种游戏的特性81
3.2.2 AI算法设计的各种特性86
3.3 AI可以怎样地玩游戏89
3.3.1基于规划的方法89
3.3.2强化学习94
3.3.3监督学习96
3.3.4嵌合式游戏玩家97
3.4 AI可以玩什么游戏97
3.4.1棋盘游戏97
3.4.2卡牌游戏99
3.4.3传统街机游戏101
3.4.4策略游戏107
3.4.5竞速游戏111
3.4.6射击与其他第一人称游戏113
3.4.7严肃游戏115
3.4.8互动小说117
3.4.9其他游戏118
3.5进阶阅读121
3.6练习121
3.6.1为什么是吃豆小姐121
3.7总结122
第4章生成内容123
4.1为何生成内容123
4.2分类方法125
4.2.1根据内容的分类方法125
4.2.2根据方法的分类方法126
4.2.3根据角色的分类方法127
4.3如何生成内容127
4.3.1基于搜索的方法127
4.3.2基于求解器的方法130
4.3.3基于文法的方法131
4.3.4元胞自动机134
4.3.5噪声与分型137
4.3.6机器学习138
4.4 PCG在游戏中的角色141
4.4.1混合主导的142
4.4.2自主的145
4.4.3体验主导的145
4.4.4体验无关的148
4.5有什么是可以被生成的148
4.5.1关卡与地图148
4.5.2视觉效果150
4.5.3听觉效果151
4.5.4叙事152
4.5.5规则与机制153
4.5.6游戏155
4.6为内容生成器进行评估158
4.6.1这为何很难159
4.6.2函数与美学159
4.6.3如何评估一个生成器159
4.7进阶阅读161
4.8练习162
4.8.1迷宫生成162
4.8.2平台关卡生成器162
4.9总结162
第5章玩家建模163
5.1什么是玩家建模以及什么不是玩家建模164
5.2为什么需要对玩家进行建模165
5.3对各类方法的高层级分类法166
5.3.1基于模型（自顶向下）的方法167
5.3.2免模型（自底向上）的方法170
5.3.3混合方法170
5.4模型的输入是怎样的171
5.4.1游戏玩法171
5.4.2客观数据171
5.4.3游戏环境173
5.4.4玩家资料174
5.4.5链接数据175
5.5模型的输出是怎样的175
5.5.1对行为进行建模175
5.5.2为体验进行建模176
5.5.3无输出183
5.6如何对玩家进行建模183
5.6.1监督学习184
5.6.2强化学习187
5.6.3无监督学习188
5.7可以为何物建模189
5.7.1玩家行为189
5.7.2玩家体验195
5.8进阶阅读199
5.9练习200
5.9.1玩家行为200
5.9.2玩家体验200
5.10总结201
第三部分未来之路203
第6章游戏AI全景205
6.1游戏AI的全景视角206
6.1.1从方法（计算机）的角度出发206
6.1.2从末端用户（人类）的角度出发207
6.1.3从玩家-游戏交互的角度出发209
6.2各个AI领域如何启发其他领域210
6.2.1玩游戏210
6.2.2生成内容213
6.2.3为玩家建模216
6.3前行之路218
6.4总结219
第7章游戏AI研究前沿220
7.1通用对弈游戏AI220
7.1.1通用游戏221
7.1.2通用游戏生成与编排222
7.1.3通用游戏情感循环223
7.2在游戏中的其他角色224
7.3道德上的考量226
7.4总结228
附录230
附录A英文缩略语表230
附录B游戏名称中英文对照表232
附录C中英文术语对照表237
参考文献248

內容試閱：

在智慧为人们一生所带来的所有事物中，到现在来说最重要的就是友谊了。
伊壁鸠鲁，《学说要点》，27节
人类被视为行为系统，并且非常简单。随着时间的推移，我们的行为在很大程度上是对我们找到自身所在的环境的映射。
Herbert A.Simon
将人工智能（AI）说是一个在当前广受关注的话题是比较保守的说法，并且它在将来也不太可能会被看轻。比以往更多的研究者以某种形式在AI上开展工作，而比以往更多的非研究者对这个领域产生了兴趣。将游戏说是AI研究中一个十分普及的应用领域也是比较保守的说法。尽管自这个领域诞生以来，棋盘游戏一直是AI研究的中心点，但在过去的十年中，视频游戏也越来越多地成为测试与展现新算法的首选领域。与此同时，视频游戏本身变得更为多样化与复杂化，并且其中一些游戏也吸取了AI的进步，用于控制非玩家角色、生成内容或是根据玩家进行调节。游戏开发者越来越多地意识到AI方法能够分析大量的玩家数据并对游戏设计产生优化。一个小但不断蓬勃发展的研究者与设计者组成的社区正在尝试使用AI通过完全自主或是与人类进行对话的形式设计或创造完整的游戏。在AI与游戏上开展工作确实是令人激动的时光！
《人工智能与游戏》是有关AI与游戏的。据我们所知，这也是第一本覆盖了这个领域的综合性教科书。综合性，我们的意思也就是它覆盖了游戏中的AI方法的所有主要应用领域：玩游戏、内容生成以及玩家建模。我们的意思也是它讨论了许多不同类型的游戏中的各种AI问题，包括多种类型的棋盘游戏与视频游戏。《人工智能与游戏》的综合性也出于它使用多种视角来看待AI与游戏：游戏如何被用于AI的测试与开发，AI如何被用于让游戏变得更好，让游戏变得更易于开发，或是让游戏理解玩家与设计。尽管这是一本主要针对学生与研究者的学术书籍，但我们将经常需要解决一些与游戏设计者与游戏开发者相关的问题及方法。
我们基于自身在AI能为游戏所做的事情上的长期经验编写《人工智能与游戏》，我们将独立或相互协助引领与塑造研究社区。在2004年，我们都独立地开始对游戏中的AI方法进行研究，并且我们自2009年开始就一起合作。我们共同扮演了向研究社区介绍程序化内容生成与玩家建模等研究主题的角色，并创建了几个最广泛使用的基于游戏的AI基准测试。从某种意义上来说，《人工智能与游戏》也是我们在三所大学中所讲授的有关AI与游戏的课程的产物，以及我们过去几年中在这个领域内发表有关各个独立话题的一些综述论文的自然产物。但《人工智能与游戏》也是为了应对当前缺乏一本出色的研究本领域入门教材这个问题而编写的。在这之前有关编写这样的一本书的讨论可以追溯到十年前了，但到目前为止还没人真正写出这样一本书。
明确指出《人工智能与游戏》没有扮演怎样的角色可能是非常有用的。这不是一本指导你在你的游戏中实际动手一步步地建立AI的教材。它并不会指明任何特定的游戏引擎或软件框架，并且它也根本不会讨论软件工程方面或许多实现上的事情。它并非一本入门书，并且它也不会对基本的AI或游戏设计概念进行简单的介绍。对于这些方面，有很多更好的书籍可以阅读。
《人工智能与游戏》主要针对那些已经理解了AI方法与概念，并且已经达到入门AI课程水平的读者，并且已经完成了这类课程所需要的入门计算机科学或工程课程。《人工智能与游戏》假设读者能够轻松地阅读一个算法的伪代码并实现它。第2章是对本书中所使用的AI方法的一个总结，但更多是以概论的形式作为一个引用与回顾。本书也假设读者对游戏有着基本的熟悉，不一定要能够设计它们但至少应该玩过。
我们在编写《人工智能与游戏》时内心所想的用例是一个学期或两个学期的研究生课程或高级本科生课程。这可能会有几种不同的方案以支持不同的教学实践。教授这样一门课程的一种方法是像传统课程一样，使用依次涵盖书中各个章节的讲义、一次期末的笔试以及一个需要动手的编程练习。为了方便起见，本书中的每个章节都含有对这类练习的建议。另一种围绕本书组织课程的方法会更符合我们对讲授这类课程的喜好，就是在学期的前半部分放在讲解课程材料上，而将后半部分放在小组项目上。
《人工智能与游戏》提供的材料能够以各种方式使用，因此能够支持许多不同的方法。根据我们的经验，一个传统的时长两个学期的游戏AI课程通常需要在第一学期中包含第2章与第3章，然后在第二学期中主要关注AI在游戏中的不同用法（第4章与第5章）。而在讲解压缩过的材料（一个学期）时，建议跳过第2章（在需要时将其用作参考），并将大部分讲课时间集中在第3章、第4章与第5章。第6章与第7章可以被用作是对这个领域中的高级研究生水平的计划产生启发的材料。除了游戏AI这个限制之外，第4章（或是它的各个小节）可以填充主要关注游戏设计或计算创意的课程，而第5章可以填充主要关注情感计算、用户体验和数据挖掘的课程。当然也可以将本书用作是以前从未参加过AI课程的学生的入门研究生课程，但在这种情况下，我们建议教师只关注一部分主题，并通过一些有关特定方法（例如最佳优先搜索、进化计算）的在线课程来更好地对本书进行补充。
Georgios N.Yannakakis
Julian Togelius

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