هوش مصنوعی: نگاهی عمیق به درختان رفتار

در چشم‌انداز وسیع و در حال تحول هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان همواره به دنبال ابزارهایی هستند که قدرتمند، مقیاس‌پذیر و شهودی باشند. از شخصیت‌های غیرقابل بازی (NPCs) که بازی‌های ویدیویی مورد علاقه ما را پر می‌کنند تا ربات‌های خودکاری که بسته‌ها را در یک انبار مرتب می‌کنند، ایجاد رفتار هوش مصنوعی باورپذیر و مؤثر یک کار عظیم است. در حالی که تکنیک‌های زیادی وجود دارد، یکی از آن‌ها به دلیل ظرافت و انعطاف‌پذیری خود به عنوان یک نیروی غالب ظهور کرده است: درخت رفتار (BT).

اگر تا به حال از دیدن دشمنی در یک بازی که هوشمندانه پناه می‌گیرد، با متحدانش هماهنگ می‌شود و تاکتیک‌های خود را بر اساس موقعیت تغییر می‌دهد شگفت‌زده شده‌اید، به احتمال زیاد شاهد عملکرد یک درخت رفتار بوده‌اید. این مقاله یک کاوش جامع در مورد درختان رفتار ارائه می‌دهد، از مفاهیم بنیادی تا کاربردهای پیشرفته، که برای مخاطبان جهانی از توسعه‌دهندگان، طراحان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی طراحی شده است.

مشکل سیستم‌های ساده‌تر: چرا به درختان رفتار نیاز داریم

برای درک نوآوری درختان رفتار، بهتر است ابتدا با آنچه قبل از آن وجود داشت آشنا شویم. برای سال‌های متمادی، راه‌حل اصلی برای هوش مصنوعی ساده، ماشین حالت متناهی (FSM) بود.

یک FSM شامل مجموعه‌ای از حالت‌ها (مانند گشت‌زنی، تعقیب، حمله) و انتقال‌ها بین آن‌ها است (مثلاً، اگر "دشمن دیده شد"، از حالت گشت‌زنی به تعقیب منتقل شو). برای هوش مصنوعی ساده با چند رفتار مشخص، FSMها به خوبی کار می‌کنند. با این حال، با افزایش پیچیدگی، به سرعت غیرقابل مدیریت می‌شوند.

• مشکلات مقیاس‌پذیری: افزودن یک حالت جدید، مانند "پناه گرفتن"، ممکن است نیازمند ایجاد انتقال از هر حالت موجود دیگر باشد. این امر منجر به چیزی می‌شود که توسعه‌دهندگان آن را "کد اسپاگتی" می‌نامند—شبکه‌ای درهم‌تنیده از اتصالات که اشکال‌زدایی و گسترش آن دشوار است.
• فقدان ماژولار بودن: رفتارها به شدت به حالت‌ها گره خورده‌اند. استفاده مجدد از منطق "پیدا کردن مهمات" در سناریوهای مختلف بدون تکرار کد و منطق، دشوار است.
• صلبیت: یک FSM همیشه در یک و فقط یک حالت قرار دارد. این موضوع مدل‌سازی رفتارهای ظریف یا چندلایه را دشوار می‌کند.

درختان رفتار برای حل همین مشکلات توسعه یافتند و رویکردی ساختاریافته‌تر، ماژولارتر و مقیاس‌پذیرتر برای طراحی عامل‌های هوش مصنوعی پیچیده ارائه می‌دهند.

درخت رفتار چیست؟ رویکردی سلسله‌مراتبی به هوش مصنوعی

در هسته خود، یک درخت رفتار یک درخت سلسله‌مراتبی از گره‌ها است که جریان تصمیم‌گیری را برای یک عامل هوش مصنوعی کنترل می‌کند. آن را مانند نمودار سازمانی یک شرکت در نظر بگیرید. مدیرعامل در بالا (گره ریشه) هر کاری را انجام نمی‌دهد؛ در عوض، او وظایف را به مدیران (گره‌های ترکیبی) محول می‌کند، که آن‌ها نیز به نوبه خود وظایف را به کارمندانی که کارهای خاصی را انجام می‌دهند (گره‌های برگ) واگذار می‌کنند.

درخت از بالا به پایین ارزیابی می‌شود، از ریشه شروع شده و معمولاً در هر فریم یا چرخه به‌روزرسانی اجرا می‌گردد. این فرآیند یک "تیک" (tick) نامیده می‌شود. سیگنال تیک در درخت به سمت پایین منتشر می‌شود و گره‌ها را در یک مسیر خاص بر اساس مجموعه‌ای از قوانین فعال می‌کند. هر گره، پس از اتمام، یک وضعیت به والد خود بازمی‌گرداند:

• SUCCESS (موفقیت): وظیفه‌ای که گره نشان می‌دهد با موفقیت به پایان رسیده است.
• FAILURE (شکست): وظیفه نتوانست تکمیل شود.
• RUNNING (در حال اجرا): وظیفه در حال انجام است و برای تکمیل به زمان بیشتری نیاز دارد (مثلاً، راه رفتن به یک مقصد).

گره والد از این وضعیت‌ها برای تصمیم‌گیری در مورد اینکه کدام یک از فرزندان خود را در مرحله بعد تیک بزند، استفاده می‌کند. این ارزیابی مجدد مداوم و از بالا به پایین، درختان رفتار را به طرز شگفت‌انگیزی نسبت به شرایط متغیر در جهان واکنش‌پذیر می‌کند.

اجزای اصلی یک درخت رفتار

هر درخت رفتاری از چند نوع گره بنیادی ساخته شده است. درک این بلوک‌های سازنده کلید تسلط بر این سیستم است.

۱. گره‌های برگ: کنش‌ها و شرایط

گره‌های برگ نقاط پایانی درخت هستند—آن‌ها کارگران واقعی هستند که وظایف را انجام می‌دهند یا شرایط را بررسی می‌کنند. آنها فرزندی ندارند.

• گره‌های کنش (Action Nodes): این گره‌ها یک کنش را در دنیای بازی اجرا می‌کنند. اگر کنش آنی باشد (مثلاً شلیک سلاح)، ممکن است بلافاصله `SUCCESS` را بازگرداند. اگر زمان‌بر باشد (مثلاً حرکت به یک نقطه)، در هر تیک `RUNNING` را بازمی‌گرداند تا زمانی که تمام شود و در آن نقطه `SUCCESS` را بازگرداند. مثال‌ها عبارتند از `MoveToEnemy()`، `PlayAnimation("Attack")`، `ReloadWeapon()`.
• گره‌های شرط (Condition Nodes): این‌ها نوع خاصی از گره‌های برگ هستند که وضعیت جهان را بدون تغییر آن بررسی می‌کنند. آنها به عنوان دروازه‌هایی در درخت عمل می‌کنند و اگر شرط درست باشد `SUCCESS` و اگر نادرست باشد `FAILURE` را بازمی‌گردانند. مثال‌ها عبارتند از `IsHealthLow?`، `IsEnemyInLineOfSight?`، `HasAmmunition?`.

۲. گره‌های ترکیبی: کنترل جریان

گره‌های ترکیبی مدیران درخت هستند. آنها یک یا چند فرزند دارند و از مجموعه‌ای از قوانین خاص برای تصمیم‌گیری در مورد اجرای کدام فرزند استفاده می‌کنند. آنها منطق و اولویت‌های هوش مصنوعی را تعریف می‌کنند.

• گره دنباله (Sequence Node): اغلب با یک پیکان (→) یا برچسب "AND" نمایش داده می‌شود. یک دنباله فرزندان خود را به ترتیب، از چپ به راست، اجرا می‌کند. به محض اینکه یکی از فرزندانش با شکست مواجه شود، متوقف شده و `FAILURE` را بازمی‌گرداند. اگر همه فرزندان موفق شوند، خود دنباله `SUCCESS` را بازمی‌گرداند. این برای ایجاد دنباله‌ای از وظایف که باید به ترتیب انجام شوند، استفاده می‌شود.

  مثال: یک دنباله `Reload` ممکن است اینگونه باشد: Sequence( `HasAmmoInInventory?`, `PlayReloadAnimation()`, `UpdateAmmoCount()` ). اگر عامل مهماتی در موجودی خود نداشته باشد، فرزند اول با شکست مواجه می‌شود و کل دنباله فوراً لغو می‌گردد.

• گره انتخابگر (Selector Node) (یا گره جایگزین - Fallback): اغلب با یک علامت سوال (؟) یا برچسب "OR" نمایش داده می‌شود. یک انتخابگر نیز فرزندان خود را به ترتیب، از چپ به راست، اجرا می‌کند. با این حال، به محض اینکه یکی از فرزندانش موفق شود، متوقف شده و `SUCCESS` را بازمی‌گرداند. اگر همه فرزندان با شکست مواجه شوند، خود انتخابگر `FAILURE` را بازمی‌گرداند. این برای ایجاد رفتارهای جایگزین یا انتخاب یک عمل از فهرستی از احتمالات استفاده می‌شود.

  مثال: یک انتخابگر `Combat` ممکن است اینگونه باشد: Selector( `PerformMeleeAttack()`, `PerformRangedAttack()`, `Flee()` ). هوش مصنوعی ابتدا سعی می‌کند حمله نزدیک انجام دهد. اگر این امکان‌پذیر نباشد (مثلاً هدف خیلی دور است)، با شکست مواجه می‌شود و انتخابگر به فرزند بعدی می‌رود: حمله از راه دور. اگر آن هم شکست بخورد (مثلاً مهمات ندارد)، به گزینه نهایی می‌رود: فرار.

• گره موازی (Parallel Node): این گره تمام فرزندان خود را به طور همزمان اجرا می‌کند. موفقیت یا شکست خود آن به یک سیاست مشخص بستگی دارد. به عنوان مثال، می‌تواند به محض موفقیت یک فرزند `SUCCESS` را بازگرداند، یا می‌تواند منتظر بماند تا همه فرزندان موفق شوند. این برای اجرای یک وظیفه اصلی و همزمان اجرای یک وظیفه ثانویه و نظارتی مفید است.

  مثال: یک گره موازی `Patrol` می‌تواند اینگونه باشد: Parallel( `MoveAlongPatrolPath()`, `LookForEnemies()` ). هوش مصنوعی در مسیر گشت‌زنی خود قدم می‌زند در حالی که به طور مداوم محیط را اسکن می‌کند.

۳. گره‌های تزئین‌گر: اصلاح‌کننده‌ها

گره‌های تزئین‌گر فقط یک فرزند دارند و برای اصلاح رفتار یا نتیجه آن فرزند استفاده می‌شوند. آنها یک لایه قدرتمند از کنترل و منطق را بدون شلوغ کردن درخت اضافه می‌کنند.

• معکوس‌کننده (Inverter): نتیجه فرزند خود را معکوس می‌کند. `SUCCESS` به `FAILURE` تبدیل می‌شود و `FAILURE` به `SUCCESS`. `RUNNING` معمولاً بدون تغییر عبور داده می‌شود. این برای ایجاد منطق "اگر نه" عالی است.

  مثال: Inverter( `IsEnemyVisible?` ) یک شرط ایجاد می‌کند که تنها زمانی موفق می‌شود که دشمن قابل مشاهده نباشد.

• تکرارکننده (Repeater): فرزند خود را به تعداد مشخصی یا به طور نامحدود اجرا می‌کند تا زمانی که فرزند با شکست مواجه شود.
• موفق‌کننده / شکست‌دهنده (Succeeder / Failer): همیشه به ترتیب `SUCCESS` یا `FAILURE` را بازمی‌گرداند، صرف نظر از اینکه فرزندش چه نتیجه‌ای بازگردانده است. این برای اختیاری کردن یک شاخه از درخت مفید است.
• محدودکننده / زمان استراحت (Limiter / Cooldown): تعداد دفعاتی که فرزندش می‌تواند اجرا شود را محدود می‌کند. به عنوان مثال، یک کنش `GrenadeThrow` می‌تواند با یک محدودکننده تزئین شود تا اطمینان حاصل شود که فقط هر ۱۰ ثانیه یک بار قابل انجام است.

کنار هم قرار دادن همه چیز: یک مثال عملی

بیایید یک درخت رفتار برای یک هوش مصنوعی سرباز دشمن ساده در یک بازی تیراندازی اول شخص طراحی کنیم. رفتار مورد نظر این است: اولویت اصلی سرباز حمله به بازیکن است اگر قابل مشاهده باشد. اگر بازیکن قابل مشاهده نباشد، سرباز باید در یک منطقه مشخص گشت‌زنی کند. اگر سلامت سرباز در حین نبرد کم شود، باید به دنبال پناهگاه باشد.

در اینجا نحوه ساختاردهی این منطق در یک درخت رفتار آمده است (از بالا به پایین بخوانید، با تورفتگی نشان‌دهنده سلسله مراتب):

ریشه (انتخابگر)
  |-- فرار در سلامت کم (دنباله)
  |   |-- آیاسلامت‌کم‌است؟ (شرط)
  |   |-- یافتن‌نقطه‌پناه‌گرفتن (کنش) -> در حین حرکت RUNNING و سپس SUCCESS بازمی‌گرداند
  |   `-- پناه‌گرفتن (کنش)
  |
  |-- درگیری با بازیکن (دنباله)
  |   |-- آیا‌بازیکن‌قابل‌مشاهده‌است؟ (شرط)
  |   |-- آیا‌سلاح‌آماده‌است؟ (شرط)
  |   |-- منطق نبرد (انتخابگر)
  |   |   |-- شلیک به بازیکن (دنباله)
  |   |   |   |-- آیا‌بازیکن‌در‌خط‌دید‌است؟ (شرط)
  |   |   |   `-- شلیک (کنش)
  |   |   `-- حرکت به موقعیت حمله (دنباله)
  |   |       |-- معکوس‌کننده(آیا‌بازیکن‌در‌خط‌دید‌است؟) (تزئین‌گر + شرط)
  |   |       `-- حرکت‌به‌سمت‌بازیکن (کنش)
  |
  `-- گشت‌زنی (دنباله)
      |-- دریافت‌نقطه‌گشت‌زنی‌بعدی (کنش)
      `-- حرکت‌به‌نقطه (کنش)

چگونه در هر "تیک" کار می‌کند:

1. انتخابگر ریشه شروع می‌شود. اولین فرزند خود، دنباله `فرار در سلامت کم` را امتحان می‌کند.
2. دنباله `فرار در سلامت کم` ابتدا `آیاسلامت‌کم‌است؟` را بررسی می‌کند. اگر سلامت کم نباشد، این شرط `FAILURE` را بازمی‌گرداند. کل دنباله با شکست مواجه می‌شود و کنترل به ریشه بازمی‌گردد.
3. انتخابگر ریشه، با دیدن شکست اولین فرزندش، به فرزند دوم خود می‌رود: `درگیری با بازیکن`.
4. دنباله `درگیری با بازیکن` `آیا‌بازیکن‌قابل‌مشاهده‌است؟` را بررسی می‌کند. اگر نه، با شکست مواجه می‌شود و ریشه به دنباله `گشت‌زنی` می‌رود، که باعث می‌شود سرباز با آرامش گشت‌زنی کند.
5. اما، اگر `آیا‌بازیکن‌قابل‌مشاهده‌است؟` موفق شود، دنباله ادامه می‌یابد. `آیا‌سلاح‌آماده‌است؟` را بررسی می‌کند. اگر موفق شود، به انتخابگر `منطق نبرد` می‌رود. این انتخابگر ابتدا سعی می‌کند به `شلیک به بازیکن` بپردازد. اگر بازیکن در خط دید باشد، کنش `شلیک` اجرا می‌شود.
6. اگر در حین نبرد، سلامت سرباز کاهش یابد، در تیک بعدی، اولین شرط (`آیاسلامت‌کم‌است؟`) موفق خواهد شد. این باعث می‌شود که دنباله `فرار در سلامت کم` اجرا شود و سرباز را وادار به یافتن و پناه گرفتن کند. از آنجایی که ریشه یک انتخابگر است و اولین فرزند آن اکنون موفق می‌شود (یا در حال اجرا است)، هرگز شاخه‌های `درگیری با بازیکن` یا `گشت‌زنی` را ارزیابی نخواهد کرد. اولویت‌ها به طور طبیعی اینگونه مدیریت می‌شوند.

این ساختار تمیز، خوانا و مهم‌تر از همه، به راحتی قابل گسترش است. می‌خواهید رفتار پرتاب نارنجک را اضافه کنید؟ می‌توانید یک دنباله دیگر را با اولویت بالاتر از شلیک در انتخابگر `منطق نبرد` وارد کنید، همراه با شرایط خاص خود (مثلاً `آیا‌بازیکن‌در‌پناهگاه‌است؟`، `آیا‌نارنجک‌دارد؟`).

درختان رفتار در مقابل ماشین‌های حالت متناهی: یک برنده آشکار برای پیچیدگی

بیایید مقایسه را رسمی کنیم:

ویژگی	درختان رفتار (BTs)	ماشین‌های حالت متناهی (FSMs)
ماژولار بودن	بسیار بالا. زیردرخت‌ها (مثلاً، یک دنباله "پیدا کردن بسته سلامتی") می‌توانند یک بار ایجاد شده و در بسیاری از هوش‌های مصنوعی مختلف یا در بخش‌های مختلف همان درخت استفاده شوند.	پایین. منطق در داخل حالت‌ها و انتقال‌ها تعبیه شده است. استفاده مجدد از رفتار اغلب به معنای تکرار حالت‌ها و اتصالات آنهاست.
مقیاس‌پذیری	عالی. افزودن رفتارهای جدید به سادگی وارد کردن یک شاخه جدید در درخت است. تأثیر بر بقیه منطق موضعی است.	ضعیف. با اضافه شدن حالت‌ها، تعداد انتقال‌های بالقوه می‌تواند به صورت تصاعدی رشد کند و یک "انفجار حالت" ایجاد کند.
واکنش‌پذیری	ذاتاً واکنش‌پذیر. درخت در هر تیک از ریشه دوباره ارزیابی می‌شود، که امکان واکنش فوری به تغییرات جهان را بر اساس اولویت‌های تعریف‌شده فراهم می‌کند.	کمتر واکنش‌پذیر. یک عامل در حالت فعلی خود "گیر" می‌کند تا زمانی که یک انتقال خاص و از پیش تعریف‌شده فعال شود. هدف کلی خود را به طور مداوم ارزیابی نمی‌کند.
خوانایی	بالا، به ویژه با ویرایشگرهای بصری. ساختار سلسله‌مراتبی به وضوح اولویت‌ها و جریان منطق را نشان می‌دهد و آن را حتی برای غیربرنامه‌نویسان مانند طراحان بازی قابل درک می‌کند.	با افزایش پیچیدگی پایین می‌آید. یک نمودار بصری از یک FSM پیچیده می‌تواند شبیه یک بشقاب اسپاگتی به نظر برسد.

کاربردها فراتر از بازی: رباتیک و شبیه‌سازی

در حالی که درختان رفتار شهرت خود را در صنعت بازی‌سازی پیدا کردند، کاربرد آنها بسیار فراتر می‌رود. هر سیستمی که به تصمیم‌گیری مستقل و وظیفه‌محور نیاز داشته باشد، کاندیدای اصلی برای استفاده از BTها است.

• رباتیک: کل روز کاری یک ربات انبار را می‌توان با یک BT مدل‌سازی کرد. ریشه ممکن است یک انتخابگر برای `انجام‌سفارش` یا `شارژ‌باتری` باشد. دنباله `انجام‌سفارش` شامل فرزندانی مانند `ناوبری‌به‌قفسه`، `شناسایی‌کالا`، `برداشتن‌کالا` و `تحویل‌به‌بخش‌ارسال` خواهد بود. شرایطی مانند `آیا‌باتری‌کم‌است؟` انتقال‌های سطح بالا را کنترل می‌کنند.
• سیستم‌های خودمختار: وسایل نقلیه هوایی بدون سرنشین (UAVs) یا مریخ‌نوردها در مأموریت‌های اکتشافی می‌توانند از BTها برای مدیریت برنامه‌های پیچیده مأموریت استفاده کنند. یک دنباله ممکن است شامل `بلند‌شدن`، `پرواز‌به‌نقطه‌مسیر`، `اسکن‌منطقه` و `بازگشت‌به‌پایگاه` باشد. یک انتخابگر می‌تواند جایگزین‌های اضطراری مانند `مانع‌شناسایی‌شد` یا `GPS‌قطع‌شد` را مدیریت کند.
• شبیه‌سازی و آموزش: در شبیه‌سازهای نظامی یا صنعتی، BTها می‌توانند رفتار موجودیت‌های شبیه‌سازی‌شده (افراد، وسایل نقلیه) را هدایت کنند تا محیط‌های آموزشی واقع‌بینانه و چالش‌برانگیز ایجاد کنند.

چالش‌ها و بهترین شیوه‌ها

با وجود قدرتشان، درختان رفتار بدون چالش نیستند.

• اشکال‌زدایی: ردیابی اینکه چرا یک هوش مصنوعی تصمیم خاصی گرفته است در یک درخت بزرگ می‌تواند دشوار باشد. ابزارهای اشکال‌زدایی بصری که وضعیت زنده (`SUCCESS`, `FAILURE`, `RUNNING`) هر گره را در حین اجرای درخت نشان می‌دهند، برای پروژه‌های پیچیده تقریباً ضروری هستند.
• ارتباط داده‌ها: گره‌ها چگونه اطلاعات را به اشتراک می‌گذارند؟ یک راه‌حل رایج یک زمینه داده مشترک به نام تخته سیاه (Blackboard) است. شرط `آیا‌دشمن‌قابل‌مشاهده‌است؟` ممکن است مکان بازیکن را از تخته سیاه بخواند، در حالی که یک کنش `تشخیص‌دشمن` مکان را در آن می‌نویسد.
• عملکرد: تیک زدن یک درخت بسیار بزرگ و عمیق در هر فریم می‌تواند از نظر محاسباتی گران باشد. بهینه‌سازی‌هایی مانند BTهای رویدادمحور (که در آن درخت فقط زمانی اجرا می‌شود که یک رویداد مرتبط رخ دهد) می‌تواند این مشکل را کاهش دهد، اما پیچیدگی را اضافه می‌کند.

بهترین شیوه‌ها:

1. کم‌عمق نگه دارید: درختان عریض را به درختان عمیق ترجیح دهید. دنبال کردن منطق عمیقاً تودرتو می‌تواند دشوار باشد.
2. ماژولار بودن را بپذیرید: زیردرخت‌های کوچک و قابل استفاده مجدد برای کارهای رایج مانند ناوبری یا مدیریت موجودی بسازید.
3. از یک تخته سیاه استفاده کنید: منطق درخت خود را از داده‌های عامل با استفاده از یک تخته سیاه برای تمام اطلاعات حالت جدا کنید.
4. از ویرایشگرهای بصری استفاده کنید: ابزارهایی مانند ابزار داخلی Unreal Engine یا دارایی‌هایی مانند Behavior Designer برای Unity بسیار ارزشمند هستند. آنها امکان نمونه‌سازی سریع، تجسم آسان و همکاری بهتر بین برنامه‌نویسان و طراحان را فراهم می‌کنند.

آینده: درختان رفتار و یادگیری ماشین

درختان رفتار با تکنیک‌های مدرن یادگیری ماشین (ML) در رقابت نیستند؛ آنها مکمل یکدیگرند. یک رویکرد ترکیبی اغلب قوی‌ترین راه‌حل است.

• ML برای گره‌های برگ: یک BT می‌تواند استراتژی سطح بالا را مدیریت کند (مثلاً `تصمیم‌به‌حمله` یا `تصمیم‌به‌دفاع`)، در حالی که یک شبکه عصبی آموزش‌دیده می‌تواند کنش سطح پایین را اجرا کند (مثلاً یک گره کنش `AimAndShoot` که از ML برای هدف‌گیری دقیق و شبیه به انسان استفاده می‌کند).
• ML برای تنظیم پارامترها: یادگیری تقویتی می‌تواند برای بهینه‌سازی پارامترها در یک BT استفاده شود، مانند زمان استراحت برای یک توانایی ویژه یا آستانه سلامتی برای عقب‌نشینی.

این مدل ترکیبی، ساختار قابل پیش‌بینی، قابل کنترل و دوستدار طراح یک درخت رفتار را با قدرت ظریف و انطباقی یادگیری ماشین ترکیب می‌کند.

نتیجه‌گیری: ابزاری ضروری برای هوش مصنوعی مدرن

درختان رفتار گام مهمی رو به جلو از محدودیت‌های صلب ماشین‌های حالت متناهی محسوب می‌شوند. با ارائه یک چارچوب ماژولار، مقیاس‌پذیر و بسیار خوانا برای تصمیم‌گیری، آنها به توسعه‌دهندگان و طراحان قدرت داده‌اند تا برخی از پیچیده‌ترین و باورپذیرترین رفتارهای هوش مصنوعی را که در فناوری مدرن دیده می‌شود، خلق کنند. از دشمنان حیله‌گر در یک بازی پرفروش گرفته تا ربات‌های کارآمد در یک کارخانه آینده‌نگر، درختان رفتار ستون فقرات منطقی را فراهم می‌کنند که کد ساده را به عمل هوشمندانه تبدیل می‌کند.

چه یک برنامه‌نویس با تجربه هوش مصنوعی باشید، چه یک طراح بازی یا یک مهندس رباتیک، تسلط بر درختان رفتار سرمایه‌گذاری در یک مهارت بنیادی است. این ابزاری است که شکاف بین منطق ساده و هوش پیچیده را پر می‌کند و اهمیت آن در دنیای سیستم‌های خودمختار تنها به رشد خود ادامه خواهد داد.