الذكاء الاصطناعي: نظرة عميقة على أشجار السلوك

في المشهد الواسع والمتطور للذكاء الاصطناعي، يبحث المطورون باستمرار عن أدوات قوية وقابلة للتطوير وبديهية. من الشخصيات غير اللاعبة (NPCs) التي تملأ ألعاب الفيديو المفضلة لدينا إلى الروبوتات المستقلة التي تفرز الطرود في المستودعات، يعد إنشاء سلوك ذكاء اصطناعي قابل للتصديق وفعال مهمة ضخمة. وعلى الرغم من وجود العديد من التقنيات، برزت واحدة كقوة مهيمنة لأناقتها ومرونتها: شجرة السلوك (BT).

إذا سبق لك أن اندهشت من عدو في لعبة يبحث بذكاء عن ساتر، وينسق مع الحلفاء، ويغير تكتيكاته بناءً على الموقف، فمن المحتمل أنك شهدت شجرة سلوك قيد التنفيذ. يقدم هذا المقال استكشافًا شاملًا لأشجار السلوك، ينتقل من المفاهيم الأساسية إلى التطبيقات المتقدمة، وهو مصمم لجمهور عالمي من المطورين والمصممين وعشاق الذكاء الاصطناعي.

مشكلة الأنظمة الأبسط: لماذا نحتاج إلى أشجار السلوك

لتقدير الابتكار في أشجار السلوك، من المفيد أن نفهم ما كان قبلها. لسنوات عديدة، كان الحل المفضل للذكاء الاصطناعي البسيط هو آلة الحالة المحدودة (FSM).

تتكون آلة الحالة المحدودة من مجموعة من الحالات (مثل، القيام بدورية، المطاردة، الهجوم) والانتقالات بينها (مثل، إذا تم "رصد العدو"، انتقل من حالة القيام بدورية إلى المطاردة). بالنسبة للذكاء الاصطناعي البسيط الذي يحتوي على عدد قليل من السلوكيات المتميزة، تعمل آلات الحالة المحدودة بشكل جيد. ومع ذلك، مع نمو التعقيد، سرعان ما تصبح غير قابلة للإدارة.

• مشاكل قابلية التوسع: قد يتطلب إضافة حالة جديدة، مثل "الاختباء في ساتر"، إنشاء انتقالات من كل حالة أخرى موجودة. يؤدي هذا إلى ما يسميه المطورون "شفرة السباغيتي" - وهي شبكة متشابكة من الاتصالات يصعب تصحيحها وتوسيعها.
• الافتقار إلى الوحداتية: ترتبط السلوكيات ارتباطًا وثيقًا بالحالات. يصعب إعادة استخدام منطق "البحث عن الذخيرة" في سيناريوهات مختلفة دون تكرار الشفرة والمنطق.
• الصلابة: تكون آلة الحالة المحدودة دائمًا في حالة واحدة فقط في كل مرة. هذا يجعل من الصعب نمذجة السلوكيات الدقيقة أو المتعددة الطبقات.

تم تطوير أشجار السلوك لحل هذه المشاكل بالذات، حيث تقدم نهجًا أكثر تنظيمًا ووحداتية وقابلية للتوسع لتصميم وكلاء ذكاء اصطناعي معقدين.

ما هي شجرة السلوك؟ نهج هرمي للذكاء الاصطناعي

في جوهرها، شجرة السلوك هي شجرة هرمية من العقد التي تتحكم في تدفق اتخاذ القرار لوكيل الذكاء الاصطناعي. فكر فيها مثل الهيكل التنظيمي لشركة. الرئيس التنفيذي في القمة (العقدة الجذرية) لا يؤدي كل مهمة؛ بل يفوض للمديرين (العقد المركبة)، الذين بدورهم يفوضون للموظفين الذين يؤدون وظائف محددة (العقد الورقية).

يتم تقييم الشجرة من الأعلى إلى الأسفل، بدءًا من الجذر، عادةً في كل إطار أو دورة تحديث. تسمى هذه العملية "نَقرة" (tick). تنتشر إشارة النَقرة لأسفل الشجرة، لتنشيط العقد على طول مسار معين بناءً على مجموعة من القواعد. كل عقدة، عند اكتمالها، تعيد حالة إلى والدتها:

• نجاح (SUCCESS): تم إكمال المهمة التي تمثلها العقدة بنجاح.
• فشل (FAILURE): لم يتم إكمال المهمة.
• قيد التشغيل (RUNNING): المهمة قيد التقدم وتتطلب مزيدًا من الوقت لإكمالها (على سبيل المثال، المشي إلى وجهة).

تستخدم العقدة الأم هذه الحالات لتقرير أي من أبنائها سيتم "نَقره" بعد ذلك. هذه إعادة التقييم المستمرة من الأعلى إلى الأسفل تجعل أشجار السلوك متجاوبة بشكل لا يصدق مع الظروف المتغيرة في العالم.

المكونات الأساسية لشجرة السلوك

تُبنى كل شجرة سلوك من بضعة أنواع أساسية من العقد. فهم هذه اللبنات الأساسية هو مفتاح إتقان النظام.

1. العقد الورقية: الإجراءات والشروط

العقد الورقية هي نقاط النهاية في الشجرة - إنها العمال الفعليون الذين يؤدون المهام أو يفحصون الشروط. ليس لديهم أبناء.

• عقد الإجراء (Action Nodes): تنفذ هذه العقد إجراءً في عالم اللعبة. إذا كان الإجراء فوريًا (مثل إطلاق سلاح)، فقد يعيد `SUCCESS` على الفور. إذا استغرق وقتًا (مثل التحرك إلى نقطة)، فسيعيد `RUNNING` في كل نَقرة حتى ينتهي، وعندها يعيد `SUCCESS`. تشمل الأمثلة `MoveToEnemy()`، `PlayAnimation("Attack")`، `ReloadWeapon()`.
• عقد الشرط (Condition Nodes): هي نوع خاص من العقد الورقية التي تتحقق من حالة في العالم دون تغييرها. تعمل كبوابات في الشجرة، وتعيد `SUCCESS` إذا كان الشرط صحيحًا و`FAILURE` إذا كان خاطئًا. تشمل الأمثلة `IsHealthLow?`، `IsEnemyInLineOfSight?`، `HasAmmunition?`.

2. العقد المركبة: التحكم في التدفق

العقد المركبة هي مديرو الشجرة. لديهم ابن واحد أو أكثر ويستخدمون مجموعة محددة من القواعد لتقرير أي ابن سيتم تنفيذه. إنها تحدد منطق وأولويات الذكاء الاصطناعي.

• عقدة التسلسل (Sequence Node): غالبًا ما يتم تمثيلها بسهم (→) أو تسميتها بـ "AND". تنفذ عقدة التسلسل أبناءها بالترتيب، من اليسار إلى اليمين. تتوقف وتعيد `FAILURE` بمجرد فشل أحد أبنائها. إذا نجح جميع الأبناء، فإن عقدة التسلسل نفسها تعيد `SUCCESS`. تُستخدم لإنشاء تسلسل من المهام التي يجب أداؤها بالترتيب.

  مثال: قد يكون تسلسل `Reload` هو: Sequence( `HasAmmoInInventory?`، `PlayReloadAnimation()`، `UpdateAmmoCount()` ). إذا لم يكن لدى الوكيل ذخيرة في المخزون، يفشل الابن الأول، ويتم إحباط التسلسل بأكمله على الفور.

• عقدة الاختيار (Selector Node) (أو عقدة الملاذ الأخير): غالبًا ما يتم تمثيلها بعلامة استفهام (؟) أو تسميتها بـ "OR". تنفذ عقدة الاختيار أيضًا أبناءها بالترتيب، من اليسار إلى اليمين. ومع ذلك، تتوقف وتعيد `SUCCESS` بمجرد نجاح أحد أبنائها. إذا فشل جميع الأبناء، فإن عقدة الاختيار نفسها تعيد `FAILURE`. تُستخدم لإنشاء سلوكيات ملاذ أخير أو اختيار إجراء واحد من قائمة من الاحتمالات.

  مثال: قد يكون محدد `Combat` هو: Selector( `PerformMeleeAttack()`، `PerformRangedAttack()`، `Flee()` ). سيحاول الذكاء الاصطناعي أولاً هجومًا قريب المدى. إذا لم يكن ذلك ممكنًا (على سبيل المثال، الهدف بعيد جدًا)، فإنه يفشل، وينتقل المحدد إلى الابن التالي: هجوم بعيد المدى. إذا فشل ذلك أيضًا (على سبيل المثال، لا توجد ذخيرة)، فإنه ينتقل إلى الخيار الأخير: الهروب.

• العقدة المتوازية (Parallel Node): تنفذ هذه العقدة جميع أبنائها في وقت واحد. يعتمد نجاحها أو فشلها على سياسة محددة. على سبيل المثال، يمكن أن تعيد `SUCCESS` بمجرد نجاح ابن واحد، أو يمكنها انتظار نجاح جميع الأبناء. هذا مفيد لتشغيل مهمة أساسية مع تشغيل مهمة ثانوية للمراقبة في نفس الوقت.

  مثال: يمكن أن يكون `Patrol` المتوازي: Parallel( `MoveAlongPatrolPath()`، `LookForEnemies()` ). يمشي الذكاء الاصطناعي في مساره بينما يقوم بمسح البيئة باستمرار.

3. العقد المُزخرفة: المُعدِّلات

العقد المُزخرفة لها ابن واحد فقط وتستخدم لتعديل سلوك أو نتيجة ذلك الابن. إنها تضيف طبقة قوية من التحكم والمنطق دون تشويش الشجرة.

• العاكس (Inverter): يعكس نتيجة ابنه. يصبح `SUCCESS` `FAILURE`، ويصبح `FAILURE` `SUCCESS`. عادة ما يتم تمرير `RUNNING` دون تغيير. هذا مثالي لإنشاء منطق "إذا لم يكن".

  مثال: Inverter( `IsEnemyVisible?` ) سينشئ شرطًا ينجح فقط عندما يكون العدو غير مرئي.

• المُكرِّر (Repeater): ينفذ ابنه عددًا محددًا من المرات أو إلى أجل غير مسمى حتى يفشل الابن.
• المُنجِح / المُفشِل (Succeeder / Failer): يعيد دائمًا `SUCCESS` أو `FAILURE` على التوالي، بغض النظر عما يعيده ابنه. هذا مفيد لجعل فرع من الشجرة اختياريًا.
• المُحدِّد / فترة التهدئة (Limiter / Cooldown): يقيد عدد المرات التي يمكن فيها تنفيذ ابنه. على سبيل المثال، يمكن تزيين إجراء `GrenadeThrow` بمحدد لضمان أنه لا يمكن تنفيذه إلا مرة واحدة كل 10 ثوانٍ.

تجميع كل شيء معًا: مثال عملي

لنصمم شجرة سلوك لجندي عدو بسيط في لعبة إطلاق نار من منظور الشخص الأول. السلوك المطلوب هو: الأولوية القصوى للجندي هي مهاجمة اللاعب إذا كان مرئيًا. إذا لم يكن اللاعب مرئيًا، يجب على الجندي القيام بدورية في منطقة محددة. إذا انخفضت صحة الجندي أثناء القتال، يجب عليه البحث عن ساتر.

إليك كيف يمكننا هيكلة هذا المنطق في شجرة سلوك (اقرأ من الأعلى إلى الأسفل، مع إظهار المسافة البادئة للتسلسل الهرمي):

الجذر (Selector)
  |-- الهروب عند انخفاض الصحة (Sequence)
  |   |-- هل الصحة منخفضة؟ (شرط)
  |   |-- FindCoverPoint (إجراء) -> يعيد RUNNING أثناء التحرك، ثم SUCCESS
  |   `-- TakeCover (إجراء)
  |
  |-- الاشتباك مع اللاعب (Sequence)
  |   |-- هل اللاعب مرئي؟ (شرط)
  |   |-- هل السلاح جاهز؟ (شرط)
  |   |-- منطق القتال (Selector)
  |   |   |-- إطلاق النار على اللاعب (Sequence)
  |   |   |   |-- هل اللاعب في خط الرؤية؟ (شرط)
  |   |   |   `-- Shoot (إجراء)
  |   |   `-- التحرك إلى موقع الهجوم (Sequence)
  |   |       |-- Inverter(هل اللاعب في خط الرؤية؟) (مُزخرف + شرط)
  |   |       `-- MoveTowardsPlayer (إجراء)
  |
  `-- القيام بدورية (Sequence)
      |-- GetNextPatrolPoint (إجراء)
      `-- MoveToPoint (إجراء)

كيف تعمل عند كل "نَقرة":

1. يبدأ محدد الجذر. يحاول مع ابنه الأول، تسلسل `الهروب عند انخفاض الصحة`.
2. يتحقق تسلسل `الهروب عند انخفاض الصحة` أولاً من `هل الصحة منخفضة؟`. إذا لم تكن الصحة منخفضة، فإن هذا الشرط يعيد `FAILURE`. يفشل التسلسل بأكمله، وتعود السيطرة إلى الجذر.
3. محدد الجذر، بعد أن رأى فشل ابنه الأول، ينتقل إلى ابنه الثاني: `الاشتباك مع اللاعب`.
4. يتحقق تسلسل `الاشتباك مع اللاعب` من `هل اللاعب مرئي؟`. إذا لم يكن كذلك، فإنه يفشل، وينتقل الجذر إلى تسلسل `القيام بدورية`، مما يجعل الجندي يقوم بدورياته بسلام.
5. ولكن، إذا نجح `هل اللاعب مرئي؟`، يستمر التسلسل. يتحقق من `هل السلاح جاهز؟`. إذا نجح، فإنه ينتقل إلى محدد `منطق القتال`. سيحاول هذا المحدد أولاً `إطلاق النار على اللاعب`. إذا كان اللاعب في خط الرؤية، يتم تنفيذ إجراء `Shoot`.
6. إذا انخفضت صحة الجندي أثناء القتال، في النَقرة التالية، سينجح الشرط الأول (`هل الصحة منخفضة؟`). سيؤدي هذا إلى تشغيل تسلسل `الهروب عند انخفاض الصحة`، مما يجعل الجندي يجد ويأخذ ساترًا. نظرًا لأن الجذر هو محدد، وابنه الأول ينجح الآن (أو قيد التشغيل)، فلن يقوم أبدًا بتقييم فرعي `الاشتباك مع اللاعب` أو `القيام بدورية`. هكذا يتم التعامل مع الأولويات بشكل طبيعي.

هذه البنية نظيفة وسهلة القراءة، والأهم من ذلك، سهلة التوسيع. هل تريد إضافة سلوك رمي القنابل اليدوية؟ يمكنك إدراج تسلسل آخر في محدد `منطق القتال` بأولوية أعلى من إطلاق النار، مع شروطه الخاصة (مثل `هل اللاعب في ساتر؟`، `هل لديك قنبلة؟`).

أشجار السلوك مقابل آلات الحالة المحدودة: فائز واضح للتعقيد

لنرسم المقارنة بشكل رسمي:

الميزة	أشجار السلوك (BTs)	آلات الحالة المحدودة (FSMs)
الوحداتية	عالية للغاية. يمكن إنشاء الأشجار الفرعية (مثل تسلسل "العثور على حزمة صحة") مرة واحدة وإعادة استخدامها عبر العديد من الذكاءات الاصطناعية المختلفة أو في أجزاء مختلفة من نفس الشجرة.	منخفضة. المنطق مدمج داخل الحالات والانتقالات. غالبًا ما تعني إعادة استخدام السلوك تكرار الحالات واتصالاتها.
قابلية التوسع	ممتازة. إضافة سلوكيات جديدة بسيطة مثل إدخال فرع جديد في الشجرة. يكون التأثير على بقية المنطق محليًا.	ضعيفة. مع إضافة الحالات، يمكن أن ينمو عدد الانتقالات المحتملة بشكل كبير، مما يخلق "انفجار الحالة".
التجاوبية	متجاوبة بطبيعتها. يتم إعادة تقييم الشجرة من الجذر كل نَقرة، مما يسمح برد فعل فوري لتغيرات العالم بناءً على الأولويات المحددة.	أقل تجاوبية. يكون الوكيل "عالقًا" في حالته الحالية حتى يتم تشغيل انتقال محدد مسبقًا. لا يعيد تقييم هدفه العام باستمرار.
القابلية للقراءة	عالية، خاصة مع المحررات المرئية. يُظهر الهيكل الهرمي بوضوح الأولويات وتدفق المنطق، مما يجعله مفهومًا حتى لغير المبرمجين مثل مصممي الألعاب.	تصبح منخفضة مع زيادة التعقيد. يمكن أن يبدو الرسم البياني لآلة حالة محدودة معقدة مثل طبق من السباغيتي.

تطبيقات خارج نطاق الألعاب: الروبوتات والمحاكاة

بينما وجدت أشجار السلوك شهرتها في صناعة الألعاب، فإن فائدتها تمتد إلى ما هو أبعد من ذلك بكثير. أي نظام يتطلب اتخاذ قرارات مستقلة وموجهة نحو المهام هو مرشح رئيسي لأشجار السلوك.

• علم الروبوتات: يمكن نمذجة يوم عمل روبوت المستودعات بالكامل باستخدام شجرة سلوك. قد يكون الجذر محددًا لـ `FulfillOrder` أو `RechargeBattery`. قد يتضمن تسلسل `FulfillOrder` أبناء مثل `NavigateToShelf`، `IdentifyItem`، `PickUpItem`، و `DeliverToShipping`. ستتحكم شروط مثل `IsBatteryLow?` في الانتقالات عالية المستوى.
• الأنظمة المستقلة: يمكن للمركبات الجوية بدون طيار (UAVs) أو المركبات الجوالة في مهام الاستكشاف استخدام أشجار السلوك لإدارة خطط المهام المعقدة. قد يتضمن التسلسل `TakeOff`، `FlyToWaypoint`، `ScanArea`، و `ReturnToBase`. يمكن لمحدد أن يتعامل مع حالات الطوارئ مثل `ObstacleDetected` أو `LostGPS`.
• المحاكاة والتدريب: في أجهزة المحاكاة العسكرية أو الصناعية، يمكن لأشجار السلوك أن تقود سلوك الكيانات المحاكاة (الأشخاص والمركبات) لإنشاء بيئات تدريب واقعية ومليئة بالتحديات.

التحديات وأفضل الممارسات

على الرغم من قوتها، فإن أشجار السلوك لا تخلو من التحديات.

• تصحيح الأخطاء: قد يكون تتبع سبب اتخاذ الذكاء الاصطناعي لقرار معين أمرًا صعبًا في شجرة كبيرة. تعد أدوات تصحيح الأخطاء المرئية التي تعرض الحالة الحية (`SUCCESS`، `FAILURE`، `RUNNING`) لكل عقدة أثناء تنفيذ الشجرة ضرورية تقريبًا للمشاريع المعقدة.
• اتصال البيانات: كيف تتبادل العقد المعلومات؟ الحل الشائع هو سياق بيانات مشترك يسمى اللوحة السوداء (Blackboard). قد يقرأ شرط `IsEnemyVisible?` موقع اللاعب من اللوحة السوداء، بينما يكتب إجراء `DetectEnemy` الموقع إليها.
• الأداء: يمكن أن يكون "نقر" شجرة كبيرة وعميقة جدًا في كل إطار مكلفًا من الناحية الحسابية. يمكن أن تخفف التحسينات مثل أشجار السلوك القائمة على الأحداث (حيث تعمل الشجرة فقط عند وقوع حدث ذي صلة) من هذا الأمر، لكنها تضيف تعقيدًا.

أفضل الممارسات:

1. اجعلها سطحية: فضّل الأشجار الأوسع على الأشجار الأعمق. قد يكون من الصعب متابعة المنطق المتداخل بعمق.
2. اعتنق الوحداتية: قم ببناء أشجار فرعية صغيرة قابلة لإعادة الاستخدام للمهام الشائعة مثل الملاحة أو إدارة المخزون.
3. استخدم لوحة سوداء: افصل منطق شجرتك عن بيانات الوكيل باستخدام لوحة سوداء لجميع معلومات الحالة.
4. استفد من المحررات المرئية: الأدوات مثل تلك المدمجة في Unreal Engine أو الأصول مثل Behavior Designer لـ Unity لا تقدر بثمن. إنها تسمح بالنماذج الأولية السريعة والتصور السهل والتعاون الأفضل بين المبرمجين والمصممين.

المستقبل: أشجار السلوك والتعلم الآلي

أشجار السلوك ليست في منافسة مع تقنيات التعلم الآلي الحديثة (ML)؛ بل هي مكملة لها. غالبًا ما يكون النهج الهجين هو الحل الأقوى.

• التعلم الآلي للعقد الورقية: يمكن لشجرة السلوك التعامل مع الاستراتيجية عالية المستوى (مثل `DecideToAttack` أو `DecideToDefend`)، بينما يمكن لشبكة عصبية مدربة تنفيذ الإجراء منخفض المستوى (مثل عقدة إجراء `AimAndShoot` التي تستخدم التعلم الآلي للتصويب الدقيق الشبيه بالبشر).
• التعلم الآلي لضبط المعلمات: يمكن استخدام التعلم المعزز لتحسين المعلمات داخل شجرة السلوك، مثل وقت التهدئة لقدرة خاصة أو عتبة الصحة للانسحاب.

يجمع هذا النموذج الهجين بين الهيكل القابل للتنبؤ والتحكم والصديق للمصمم لشجرة السلوك مع القوة الدقيقة والتكيفية للتعلم الآلي.

الخاتمة: أداة أساسية للذكاء الاصطناعي الحديث

تمثل أشجار السلوك خطوة مهمة إلى الأمام من القيود الصارمة لآلات الحالة المحدودة. من خلال توفير إطار عمل وحداتي وقابل للتطوير وسهل القراءة لاتخاذ القرار، فقد مكنت المطورين والمصممين من إنشاء بعض أكثر سلوكيات الذكاء الاصطناعي تعقيدًا وقابلية للتصديق التي شوهدت في التكنولوجيا الحديثة. من الأعداء الماكرين في لعبة ضخمة إلى الروبوتات الفعالة في مصنع مستقبلي، توفر أشجار السلوك العمود الفقري المنطقي الذي يحول الشفرة البسيطة إلى عمل ذكي.

سواء كنت مبرمج ذكاء اصطناعي متمرسًا، أو مصمم ألعاب، أو مهندس روبوتات، فإن إتقان أشجار السلوك هو استثمار في مهارة أساسية. إنها أداة تسد الفجوة بين المنطق البسيط والذكاء المعقد، وستستمر أهميتها في عالم الأنظمة المستقلة في النمو.