Tehisintellekt: Sügav sukeldumine käitumispuudesse

Tehisintellekti laias ja arenevas maastikus otsivad arendajad pidevalt tööriistu, mis on võimsad, skaleeritavad ja intuitiivsed. Alates mitte-mängitavatest tegelastest (NPC-d), kes asustavad meie lemmikvideomänge, kuni autonoomsete robotiteni, kes sorteerivad pakke laos, on uskutavate ja tõhusate tehisintellekti käitumisviiside loomine monumentaalne ülesanne. Kuigi eksisteerib palju tehnikaid, on üks neist oma elegantsi ja paindlikkuse tõttu tõusnud domineerivaks jõuks: Käitumispuu (BT).

Kui olete kunagi imetlenud mängus vaenlast, kes targalt varjub, liitlastega koordineerub ja olukorrast lähtuvalt taktikat muudab, olete tõenäoliselt näinud käitumispuud tegutsemas. See artikkel pakub põhjalikku käitumispuude uurimist, alustades põhikontseptsioonidest ja lõpetades täiustatud rakendustega, mis on mõeldud globaalsele arendajate, disainerite ja tehisintellekti entusiastide publikule.

Probleem lihtsamate süsteemidega: Miks me vajame käitumispuud

Käitumispuude uuenduslikkuse hindamiseks on abiks mõista, mis oli enne. Paljusid aastaid oli lihtsa tehisintellekti jaoks peamine lahendus Lõplik Oleku Masin (FSM).

FSM koosneb olekute komplektist (nt Patrullimine, Jahimine, Ründamine) ja üleminekutest nende vahel (nt kui "Vaenlane märgati", siis üleminek Patrullimiselt Jahimisele). Lihtsa tehisintellekti jaoks, millel on mõned erinevad käitumisviisid, toimivad FSM-id hästi. Kuid keerukuse kasvades muutuvad need kiiresti mittemanageeritavaks.

Skaleeruvusprobleemid: Uue oleku, näiteks "Varju otsimine", lisamine võib nõuda üleminekute loomist kõigist teistest olemasolevatest olekudest. See viib selleni, mida arendajad nimetavad "spagetikoodiks" – sasipundar ühendustest, mida on raske siluda ja laiendada.
Modulaarsuse puudumine: Käitumisviisid on tihedalt seotud olekutega. "Relva laadimise" loogika taaskasutamine erinevates stsenaariumites on keeruline ilma koodi ja loogika dubleerimiseta.
Jikus: FSM on alati ühes ja ainult ühes olekus korraga. See muudab nüansirikkate või kihiliste käitumisviiside modelleerimise keeruliseks.

Käitumispuud töötati välja just nende probleemide lahendamiseks, pakkudes struktureeritumat, modulaarsemat ja skaleeritavamat lähenemist keerukate tehisintellekti agentide loomisele.

Mis on käitumispuu? Hierarhiline lähenemine tehisintellektile

Oma olemuselt on käitumispuu sõlmede hierarhiline puu, mis kontrollib tehisintellekti agendi otsustusprotsessi voogu. Mõelge sellele nagu ettevõtte organisatsiooniskeemile. Ülaosas olev tegevjuht (Juursõlm) ei täida kõiki ülesandeid; selle asemel delegeerib ta juhtidele (Komposiitsõlmed), kes omakorda delegeerivad töötajatele, kes täidavad konkreetseid töid (Lehesõlmed).

Puud hinnatakse ülevalt alla, alustades juurest, tavaliselt igal kaadril või värskendustsüklil. Seda protsessi nimetatakse "tiksumiseks". Tiksusignaal levib puul alla, aktiveerides sõlmi mööda kindlat rada teatud reeglite kogumi põhjal. Iga sõlm tagastab pärast valmimist oma ülemale staatuse:

EDU: Sõlme esindatud ülesanne on edukalt täidetud.
EBAÕNN: Ülesannet ei õnnestunud täita.
TÖÖS: Ülesanne on pooleli ja selle täitmiseks kulub rohkem aega (nt liikumine sihtkohta).

Ülem sõlm kasutab neid staatuseid otsustamaks, millist oma alluvatest järgmisena tiksutada. See pidev, ülalt-alla uuesti hindamine muudab BT-d uskumatult reaktiivseks maailma muutuvatele tingimustele.

Käitumispuu põhikomponendid

Iga käitumispuu koosneb mõnest põhitüübist sõlmedest. Nende ehitusplokkide mõistmine on süsteemi valdamise võti.

1. Lehesõlmed: Tegevused ja tingimused

Lehesõlmed on puu lõpp-punktid – need on tegelikud töötajad, kes täidavad ülesandeid või kontrollivad tingimusi. Neil pole lapsi.

Tegevussõlmed: Need sõlmed täidavad mängumaailmas tegevust. Kui tegevus on hetkeline (nt relva tulistamine), võib see koheselt tagastada `EDU`. Kui see võtab aega (nt liikumine punkti), tagastab see igal tiksil `TÖÖS`, kuni see on valmis, mille järel see tagastab `EDU`. Näideteks on `LiiguVaenlasePoole()`, `EsitaAnimatsioon("Rünnak")`, `LaeRelv()`.
Tingimussõlmed: Need on spetsiaalne lehesõlmede tüüp, mis kontrollib maailma olekut seda muutmata. Need toimivad puus väravana, tagastades `EDU`, kui tingimus on tõene, ja `EBAÕNN`, kui see on väär. Näideteks on `KasTervisMadal?`, `KasVaenlaneNähtavuskauguses?`, `KasRelvOnLaetud?`.

2. Komposiitsõlmed: Juhtimisskeem

Komposiitsõlmed on puu juhid. Neil on üks või mitu last ja nad kasutavad konkreetset reeglite komplekti, et otsustada, millist last täita. Nad määravad tehisintellekti loogika ja prioriteedid.

Jadadussõlm: Sageli tähistatud noolega (→) või "JA" sildiga. Jadadussõlm täidab oma lapsi järjekorras, vasakult paremale. See peatub ja tagastab `EBAÕNN`, niipea kui üks selle lastest ebaõnnestub. Kui kõik lapsed õnnestuvad, tagastab jadadussõlm ise `EDU`. Seda kasutatakse järjestikku täidetavate ülesannete jadade loomiseks.
Näide: `Laadimisjadamõist olla: Jadadussõlm( `KasRelvalOnLaengutVarus?`, `EsitaLaadimisAnimatsioon()`, `VärskendaLaenguKogust()` ). Kui agendil pole varus laengut, ebaõnnestub esimene laps ja kogu jada katkestatakse kohe.
Valiksõlm (või Tagavarasõlm): Sageli tähistatud küsimärgiga (?) või "VÕI" sildiga. Valiksõlm täidab oma lapsi ka järjekorras, vasakult paremale. Kuid see peatub ja tagastab `EDU`, niipea kui üks selle lastest õnnestub. Kui kõik lapsed ebaõnnestuvad, tagastab valiksõlm ise `EBAÕNN`. Seda kasutatakse tagavara käitumisviiside loomiseks või ühe toimingu valimiseks võimaluste loendist.
Näide: `Lahinguvaliksõlmvõibolla: Valiksõlm( `SooritaLähivõitlusRünnak()`, `SooritaKaugRünnak()`, `Põgene()` ). Tehisintellekt proovib esmalt lähivõitlust. Kui see pole võimalik (nt sihtmärk on liiga kaugel), ebaõnnestub see ja valiksõlm liigub järgmise lapse juurde: kaugem rünnak. Kui see ka ebaõnnestub (nt pole laskemoona), liigub see viimase valiku juurde: põgenemine.
Paralleelsõlm: See sõlm täidab kõiki oma lapsi samaaegselt. Selle enda edu või ebaõnnestumine sõltub määratud eeskirjast. Näiteks võib see tagastada `EDU`, niipea kui üks laps õnnestub, või see võib oodata, kuni kõik lapsed õnnestuvad. See on kasulik peamise ülesande täitmiseks, samal ajal kui kõrvaline, jälgiv ülesanne samal ajal töötab.
Näide: `PatrullParalleelsõlmvõibolla: Paralleelsõlm( `LiiguPatrullRadaMööda()`, `OtsiVaenlasi()` ). Tehisintellekt kõnnib oma rada mööda, samal ajal kui keskkonda pidevalt skaneeritakse.

3. Dekoraatorsõlmed: Muundurid

Dekoraatorsõlmedel on ainult üks laps ja neid kasutatakse selle lapse käitumise või tulemuse muutmiseks. Nad lisavad võimsa kihi kontrolli ja loogikat, ilma et puud rikkuda.

Inverter: Pöörab lapse tulemuse ümber. `EDU` muutub `EBAÕNNiks` ja `EBAÕNN` muutub `EDUx`. `TÖÖS` läheb tavaliselt muutmata edasi. See sobib suurepäraselt "kui mitte" loogika loomiseks.
Näide: Inverter( `KasVaenlaneNähtav?` ) loob tingimuse, mis õnnestub ainult siis, kui vaenlast ei ole näha.
Kordaja: Täidab oma last määratud arvu kordi või lõputult, kuni laps ebaõnnestub.
Edukas/Ebaõnnestuja: Tagastab alati `EDU` või `EBAÕNN`, vastavalt, olenemata sellest, mida tema laps tagastab. See on kasulik, et muuta puu haru valikuliseks.
Piiraja / Jahtuv aeg: Piirab, kui tihti tema last saab täita. Näiteks võib `Granaadivise` tegevust kaunistada piirajaga, et tagada selle täitmine ainult üks kord iga 10 sekundi järel.

Kõik kokku panna: Praktiline näide

Kujundame käitumispuu lihtsa vaenuliku sõduri tehisintellekti jaoks esimese isiku tulistamismängus. Soovitud käitumine on järgmine: sõduri peamine prioriteet on mängijat rünnata, kui ta on nähtav. Kui mängijat pole näha, peaks sõdur patrullima määratud piirkonda. Kui sõduri tervis võitluse ajal langeb, peaks ta otsima varju.

Siin on, kuidas me seda loogikat käitumispuus saaksime (lugege ülalt alla, kus taane näitab hierarhiat):

Juursõlm (Valiksõlm)
  |-- Madala tervisega põgenemine (Jadadussõlm)
  |   |-- KasTervisMadal? (Tingimus)
  |   |-- LeiaVarjuPunkt (Tegevus) -> tagastab TÖÖS liikumise ajal, seejärel EDU
  |   `-- Varju Minek (Tegevus)
  |
  |-- Mängijaga Võitlus (Jadadussõlm)
  |   |-- KasMängijaNähtav? (Tingimus)
  |   |-- KasRelvValmis? (Tingimus)
  |   |-- Lahingu Loogika (Valiksõlm)
  |   |   |-- TulistaMängijat (Jadadussõlm)
  |   |   |   |-- KasMängijaNähtavuskauguses? (Tingimus)
  |   |   |   `-- Lase (Tegevus)
  |   |   `-- LiiguRünnakupositsioonile (Jadadussõlm)
  |   |       |-- Inverter(KasMängijaNähtavuskauguses?) (Dekoraator + Tingimus)
  |   |       `-- LiiguMängijaPoole (Tegevus)
  |
  `-- Patrull (Jadadussõlm)
      |-- LeiaJärgminePatrullPunkt (Tegevus)
      `-- LiiguPunkti (Tegevus)

Kuidas see iga "tiksu" peal töötab:

Juursõlm Valiksõlm algab. See proovib oma esimest last, `Madala Tervisega Põgenemise` jada.
`Madala Tervisega Põgenemise` jada kontrollib esmalt `KasTervisMadal?`. Kui tervis pole madal, siis see tingimus tagastab `EBAÕNN`. Kogu jada ebaõnnestub ja kontroll tagastatakse juurele.
Juursõlm Valiksõlm, nähes oma esimese lapse ebaõnnestumist, liigub selle teise lapse juurde: `Mängijaga Võitlus`.
`Mängijaga Võitlus` jada kontrollib `KasMängijaNähtav?`. Kui mitte, siis see ebaõnnestub ja juur liigub `Patrulli` jada juurde, põhjustades sõduri rahumeelse patrullimise.
KUIDAGI, kui `KasMängijaNähtav?` õnnestub, jätkub jada. See kontrollib `KasRelvValmis?`. Kui see õnnestub, liigub see edasi `Lahingu Loogika` valiksõlme juurde. See valiksõlm proovib esmalt `Tulista Mängijat`. Kui mängija on nähtavuskauguses, täidetakse `Lase` tegevus.
Kui võitluse ajal sõduri tervis langeb, siis järgmisel tiksul õnnestub esimene tingimus (`KasTervisMadal?`). See põhjustab `Madala Tervisega Põgenemise` jada käivitamise, pannes sõduri varju otsima ja sinna minema. Kuna juur on Valiksõlm ja selle esimene laps õnnestub (või töötab), siis kunagi ei hinnata isegi `Mängijaga Võitlemise` või `Patrulli` harusid. Nii käsitletakse prioriteete loomulikult.

See struktuur on puhas, kergesti loetav ja mis kõige tähtsam, lihtne laiendada. Kas soovite lisada granaadiviskamise käitumist? Võite sisestada `Lahingu Loogika` valiksõlme teise jada, millel on kõrgem prioriteet kui tulistamisel, koos oma tingimustega (nt `KasMängijaOnVarjus?`, `KasGranaatOn?`).

Käitumispuud versus Lõplikud Oleku Masinad: Selge võitja keerukuse jaoks

Formaliseerime võrdluse:

Funktsioon	Käitumispuud (BT)	Lõplikud Oleku Masinad (FSM)
Modulaarsus	Äärmiselt kõrge. Alampuid (nt "Leia Tervisekomp" jada) saab luua üks kord ja taaskasutada paljudes erinevates tehisintellektides või sama puu erinevates osades.	Madal. Loogika on sisestatud olekutesse ja üleminekutesse. Käitumise taaskasutamine tähendab sageli olekute ja nende ühenduste dubleerimist.
Skaleeruvus	Suurepärane. Uute käitumisviiside lisamine on sama lihtne kui uue haru sisestamine puusse. Mõju ülejäänud loogikale on lokaliseeritud.	Kehv. Olekute lisamisel võib potentsiaalsete üleminekute arv kasvada eksponentsiaalselt, tekitades "olekute plahvatuse".
Reaktiivsus	Olemuslikult reaktiivne. Puud hinnatakse igal tiksul juurest uuesti, võimaldades kohest reaktsiooni maailma muutustele määratletud prioriteetide põhjal.	Vähem reaktiivne. Agent on "kinni" oma praeguses olekus, kuni käivitatakse konkreetne, eelnevalt määratletud üleminek. See ei hinda pidevalt oma üldist eesmärki uuesti.
Loetavus	Kõrge, eriti visuaalsete redaktoritega. Hierarhiline struktuur näitab selgelt prioriteete ja loogika voogu, muutes selle arusaadavaks isegi mitte-programmeerijatele, nagu mängudisainerid.	Muutub kõrgemaks, kui keerukus kasvab. Kompleksse FSM-i visuaalne graaf võib välja näha nagu spagetitaldrik.

Rakendused mängudest väljaspool: Robootika ja simulatsioon

Kuigi käitumispuud leidsid oma kuulsuse mängutööstuses, ulatub nende kasulikkus palju kaugemale. Iga süsteem, mis nõuab autonoomset, ülesandepõhist otsustamist, on BT-de jaoks peamine kandidaat.

Robootika: Laoroboti kogu tööpäeva saab modelleerida BT-ga. Juur võib olla `TelliTäitmine` või `AkuLaadimine` valiksõlm. `TelliTäitmine` jada sisaldaks lapsi nagu `NavigeeriRiiulile`, `TuvastaEse`, `VõtaEse` ja `ToimetamineSaatmisosakonda`. Tingimused nagu `KasAkuOnMadal?` kontrolliksid kõrgetasemelisi üleminekuid.
Autonoomsed Süsteemid: Mehitamata õhusõidukid (UAV-d) või uurimismissioonidel olevad roverid saavad BT-sid kasutada keerukate missiooniplaanide haldamiseks. Jada võib sisaldada `Õhkutõus`, `LendPunkti`, `AlaSkaneeri` ja `TagasiBaasi`. Valiksõlm võib käsitleda hädaolukorra tagavarasüsteeme nagu `TuvastatiTakistus` või `GPS Kadunud`.
Simulatsioon ja Koolitus: Sõjalistes või tööstuslikes simulaatorites saavad BT-d ajendada simuleeritud üksuste (inimesed, sõidukid) käitumist, et luua realistlikke ja väljakutsuvaid koolituskeskkondi.

Väljakutsed ja parimad praktikad

Vaatamata oma võimule pole käitumispuud ilma väljakutseteta.

Silumine: Jälgida, miks tehisintellekt tegi konkreetse otsuse, võib suures puus olla keeruline. Visuaalsed silumisvahendid, mis näitavad iga sõlme reaalset olekut (`EDU`, `EBAÕNN`, `TÖÖS`), kui puu töötab, on keerukate projektide jaoks peaaegu hädavajalikud.
Andmete Edastamine: Kuidas sõlmed teavet jagavad? Levinud lahendus on jagatud andmekontekst, mida nimetatakse Tahvliks. `KasVaenlaneNähtav?` tingimus võib lugeda mängija asukohta Tahvlist, samas kui `TuvastaVaenlane` tegevus kirjutab asukoha sinna.
Jõudlus: Väga suure, sügava puu tiksumine igal kaadril võib olla arvutuslikult kulukas. Optimeerimine, nagu sündmuspõhised BT-d (kus puu töötab ainult siis, kui asjakohane sündmus ilmneb), võivad seda leevendada, kuid see lisab keerukust.

Parimad praktikad:

Hoidke see madal: Eelistage laiemaid puid sügavatele. Sügavalt pesitsev loogika võib olla raske jälgida.
Omandage modulaarsus: Ehitage väikesi, taaskasutatavaid alampuid tavalistele ülesannetele, nagu navigeerimine või inventari haldamine.
Kasutage tahvlit: Siduge oma puu loogika agendi andmetest lahti, kasutades kõigi olekuteabe jaoks tahvlit.
Kasutage visuaalseid redaktoreid: Tööriistad, nagu Unreal Engine'i sisseehitatud tööriistad või Unity jaoks mõeldud Behavior Designer, on hindamatud. Need võimaldavad kiiret prototüüpimist, lihtsat visualiseerimist ja paremat koostööd programmeerijate ja disainerite vahel.

Tulevik: Käitumispuud ja masinõpe

Käitumispuud ei konkureeri kaasaegsete masinõppe (ML) tehnikatega; need täiendavad üksteist. Hübriidlähenemine on sageli kõige võimsam lahendus.

ML lehesõlmedele: BT saab hallata kõrgetasemelist strateegiat (nt `OtsustaRünnata` või `OtsustaKaitsta`), samal ajal kui koolitatud närvivõrk saab täita madala taseme tegevust (nt `SihiJaLase` tegevussõlm, mis kasutab ML-i täpseks, inimlikuks sihtimiseks).
ML parameetrite häälestamiseks: Tugevdusõpetust saab kasutada BT-s olevate parameetrite optimeerimiseks, nagu erivõime jahtuv aeg või taganemise tervise künnis.

See hübriidmudel ühendab käitumispuu ettearutatava, kontrollitava ja disainerisõbraliku struktuuri masinõppe nüansirikka, kohanduva võimsusega.

Kokkuvõte: Oluline tööriist kaasaegseks tehisintellektiks

Käitumispuud esindavad märkimisväärset sammu edasi Lõplikest Oleku Masinatest tulenevatest jäikadest piirangutest. Pakkudes modulaarset, skaleeritavat ja väga loetavat raamistikku otsuste tegemiseks, on need volitanud arendajaid ja disainereid looma mõnda kõige keerukamat ja usutavamat tehisintellekti käitumist kaasaegses tehnoloogias. Alates üldise mängu leidlikest vaenlastest kuni futuristliku tehase tõhusate robotiteni pakuvad käitumispuud loogilist selgroogu, mis muudab lihtsa koodi intelligentseteks toiminguteks.

Olenemata sellest, kas olete kogenud tehisintellekti programmeerija, mängudisainer või robotikainsener, on käitumispuude valdamine investeering põhiteadmistesse. See on tööriist, mis ühendab lihtsa loogika ja keeruka intelligentsuse vahelise lõhe ning selle tähtsus autonoomsete süsteemide maailmas kasvab ainult.