בינה מלאכותית: צלילה עמוקה לתוך עצי התנהגות

בנוף העצום והמתפתח של בינה מלאכותית, מפתחים מחפשים כל הזמן כלים שהם גם עוצמתיים, גם ניתנים להרחבה וגם אינטואיטיביים. מהדמויות שאינן שחקן (NPCs) המאכלסות את משחקי הווידאו האהובים עלינו ועד לרובוטים האוטונומיים הממיינים חבילות במחסן, יצירת התנהגות בינה מלאכותית אמינה ויעילה היא משימה עצומה. בעוד שישנן טכניקות רבות, אחת התגלתה ככוח דומיננטי בשל האלגנטיות והגמישות שלה: עץ התנהגות (BT).

אם אי פעם התפעלתם מאויב במשחק שמחפש כיסוי בצורה אינטליגנטית, מתאם עם בעלי ברית ומשנה טקטיקות בהתאם למצב, כנראה שראיתם עץ התנהגות בפעולה. מאמר זה מספק חקירה מקיפה של עצי התנהגות, תוך מעבר מרעיונות יסוד ליישומים מתקדמים, המיועדים לקהל עולמי של מפתחים, מעצבים וחובבי AI.

הבעיה עם מערכות פשוטות יותר: למה אנחנו צריכים עצי התנהגות

כדי להעריך את החדשנות של עצי התנהגות, זה עוזר להבין מה קדם להם. במשך שנים רבות, הפתרון המומלץ עבור בינה מלאכותית פשוטה היה מכונת מצבים סופיים (FSM).

FSM מורכבת ממערך של מצבים (למשל, סיור, מרדף, תקיפה) ומעברים ביניהם (למשל, אם "האויב זוהה", מעבר מ-סיור ל-מרדף). עבור בינה מלאכותית פשוטה עם מספר התנהגויות ברורות, FSMs עובדות היטב. עם זאת, ככל שהמורכבות גדלה, הן הופכות במהירות לבלתי ניתנות לניהול.

• בעיות יכולת הרחבה: הוספת מצב חדש, כמו "קח מחסה", עשויה לדרוש יצירת מעברים מכל מצב קיים אחר. זה מוביל למה שמפתחים מכנים "קוד ספגטי" - רשת סבוכה של חיבורים שקשה לאתר באגים ולהרחיב.
• חוסר מודולריות: התנהגויות קשורות באופן הדוק למצבים. שימוש חוזר בהיגיון "מצא תחמושת" בתרחישים שונים הוא קשה ללא שכפול קוד והיגיון.
• נוקשות: FSM נמצאת תמיד במצב אחד בלבד בכל פעם. זה מקשה על דוגמנות התנהגויות מובחנות או רב-שכבתיות.

עצי התנהגות פותחו כדי לפתור את הבעיות האלה, ומציעים גישה מובנית, מודולרית וניתנת להרחבה יותר לתכנון סוכני AI מורכבים.

מהו עץ התנהגות? גישה היררכית ל-AI

ביסודו, עץ התנהגות הוא עץ היררכי של צמתים השולט בזרימת קבלת ההחלטות עבור סוכן AI. תחשבו על זה כמו תרשים ארגוני של חברה. המנכ"ל בראש (צומת השורש) לא מבצע כל משימה; במקום זאת, הוא מקצה למנהלים (צמתי מורכבות), אשר בתורם מקצים לעובדים המבצעים עבודות ספציפיות (צמתי עלים).

העץ מוערך מלמעלה למטה, החל מהשורש, בדרך כלל בכל מסגרת או מחזור עדכון. תהליך זה נקרא "טיק". אות הטיק מתפשט במורד העץ, ומפעיל צמתים לאורך נתיב ספציפי בהתבסס על מערך של כללים. כל צומת, עם השלמתו, מחזיר סטטוס להורה שלו:

• הצלחה: המשימה שהצומת מייצג הושלמה בהצלחה.
• כישלון: לא ניתן היה להשלים את המשימה.
• רץ: המשימה בעיצומה ודורשת עוד זמן להשלמה (למשל, הליכה ליעד).

הצומת האב משתמש בסטטוסים אלה כדי להחליט באיזה מבין ילדיו לתקתק הלאה. הערכה מחדש רציפה מלמעלה למטה זו הופכת את ה-BTs לריאקטיביים להפליא לתנאים המשתנים בעולם.

הרכיבים העיקריים של עץ התנהגות

כל עץ התנהגות בנוי מכמה סוגים בסיסיים של צמתים. הבנת אבני הבניין הללו היא המפתח לשליטה במערכת.

1. צמתי עלים: הפעולות והתנאים

צמתי עלים הם נקודות הקצה של העץ - הם העובדים בפועל שמבצעים משימות או בודקים תנאים. אין להם ילדים.

• צמתי פעולה: צמתים אלה מבצעים פעולה בעולם המשחק. אם הפעולה מיידית (למשל, ירי נשק), היא עשויה להחזיר `SUCCESS` באופן מיידי. אם זה לוקח זמן (למשל, מעבר לנקודה), הוא יחזיר `RUNNING` בכל טיק עד שזה יסתיים, ואז הוא מחזיר `SUCCESS`. דוגמאות כוללות `MoveToEnemy()`, `PlayAnimation("Attack")`, `ReloadWeapon()`.
• צמתי תנאי: אלה סוג מיוחד של צומת עלה שבודק מצב העולם מבלי לשנות אותו. הם פועלים כשערים בעץ, ומחזירים `SUCCESS` אם התנאי נכון ו-`FAILURE` אם הוא שקר. דוגמאות כוללות `IsHealthLow?`, `IsEnemyInLineOfSight?`, `HasAmmunition?`.

2. צמתי מורכבות: זרימת הבקרה

צמתי מורכבות הם המנהלים של העץ. יש להם ילד אחד או יותר ומשתמשים במערך כללים ספציפי כדי להחליט איזה ילד לבצע. הם מגדירים את ההיגיון ואת סדרי העדיפויות של הבינה המלאכותית.

• צומת רצף: לעתים קרובות מיוצג כחץ (→) או מסומן כ"וגם". רצף מבצע את ילדיו לפי הסדר, משמאל לימין. הוא מפסיק ומחזיר `FAILURE` ברגע שאחד מילדיו נכשל. אם כל הילדים מצליחים, הרצף עצמו מחזיר `SUCCESS`. זה משמש ליצירת רצף של משימות שחייבות להתבצע בסדר מסוים.

  דוגמה: רצף `Reload` עשוי להיות: רצף( `HasAmmoInInventory?`, `PlayReloadAnimation()`, `UpdateAmmoCount()` ). אם לסוכן אין תחמושת במלאי, הילד הראשון נכשל, וכל הרצף מבוטל מיידית.

• צומת בחירה (או צומת Fallback): לעתים קרובות מיוצג כסימן שאלה (?) או מסומן כ-“או”. בורר מבצע גם את ילדיו לפי הסדר, משמאל לימין. עם זאת, הוא מפסיק ומחזיר `SUCCESS` ברגע שאחד מילדיו מצליח. אם כל הילדים נכשלים, הבורר עצמו מחזיר `FAILURE`. זה משמש ליצירת התנהגויות חלופיות או בחירת פעולה אחת מרשימת אפשרויות.

  דוגמה: בורר `Combat` עשוי להיות: בורר( `PerformMeleeAttack()`, `PerformRangedAttack()`, `Flee()` ). הבינה המלאכותית תנסה תחילה התקפה מטווח קרוב. אם זה לא אפשרי (למשל, המטרה רחוקה מדי), זה נכשל, והבורר עובר לילד הבא: התקפה מטווח. אם זה נכשל גם (למשל, אין תחמושת), הוא עובר לאפשרות האחרונה: לברוח.

• צומת מקביל: צומת זה מבצע את כל ילדיו בו זמנית. ההצלחה או הכישלון שלו תלויים במדיניות שצוינה. לדוגמה, הוא יכול להחזיר `SUCCESS` ברגע שילד אחד מצליח, או שהוא יכול לחכות שכל הילדים יצליחו. זה שימושי להפעלת משימה עיקרית תוך כדי הפעלת משימה משנית, ניטור בו זמנית.

  דוגמה: מקביל `Patrol` יכול להיות: מקביל( `MoveAlongPatrolPath()`, `LookForEnemies()` ). הבינה המלאכותית הולכת בנתיבה תוך כדי סריקה מתמדת של הסביבה.

3. צמתי קישוט: השינויים

לצמתי קישוט יש רק ילד אחד ומשמשים לשינוי ההתנהגות או התוצאה של אותו ילד. הם מוסיפים שכבה עוצמתית של שליטה והיגיון מבלי לעמוס את העץ.

• מהפך: הופך את התוצאה של הילד שלו. `SUCCESS` הופך ל-`FAILURE`, ו-`FAILURE` הופך ל-`SUCCESS`. `RUNNING` בדרך כלל עובר ללא שינוי. זה מושלם ליצירת היגיון "אם לא".

  דוגמה: מהפך( `IsEnemyVisible?` ) תייצר תנאי שמצליח רק כאשר אויב לא נראה.

• חוזר: מבצע את הילד שלו מספר פעמים שצוין או ללא הגבלת זמן עד שהילד נכשל.
• מצליח / נכשל: תמיד מחזיר `SUCCESS` או `FAILURE`, בהתאמה, ללא קשר למה שהילד שלו מחזיר. זה שימושי כדי לגרום לענף העץ להיות אופציונלי.
• מגביל / קירור: מגביל את התדירות שבה ניתן לבצע את הילד שלו. לדוגמה, פעולה `GrenadeThrow` יכולה להיות מעוטרת במגביל כדי להבטיח שניתן לבצע אותה רק פעם אחת בכל 10 שניות.

להרכיב את הכל יחד: דוגמה מעשית

בואו נעצב עץ התנהגות עבור AI של חייל אויב פשוט במשחק יריות בגוף ראשון. ההתנהגות הרצויה היא: העדיפות העליונה של החייל היא לתקוף את השחקן אם הוא נראה. אם השחקן לא נראה, החייל צריך לסייר באזור ייעודי. אם הבריאות של החייל יורדת במהלך הקרב, עליו לחפש מחסה.

כך נוכל לבנות את ההיגיון הזה בעץ התנהגות (קראו מלמעלה למטה, עם הזחה המציגה את ההיררכיה):

שורש (בורר)
  |-- בריחה ממצב בריאות נמוך (רצף)
  |   |-- IsHealthLow? (תנאי)
  |   |-- FindCoverPoint (פעולה) -> מחזיר RUNNING בזמן מעבר, ואז SUCCESS
  |   `-- TakeCover (פעולה)
  |
  |-- מעורבות עם השחקן (רצף)
  |   |-- IsPlayerVisible? (תנאי)
  |   |-- IsWeaponReady? (תנאי)
  |   |-- היגיון קרב (בורר)
  |   |   |-- לְיַרֵת בשחקן (רצף)
  |   |   |   |-- IsPlayerInLineOfSight? (תנאי)
  |   |   |   `-- Shoot (פעולה)
  |   |   `-- מעבר לעמדת התקפה (רצף)
  |   |       |-- מהפך(IsPlayerInLineOfSight?) (קישוט + תנאי)
  |   |       `-- MoveTowardsPlayer (פעולה)
  |
  `-- סיור (רצף)
      |-- GetNextPatrolPoint (פעולה)
      `-- MoveToPoint (פעולה)

איך זה עובד בכל "טיק":

1. ה-Root Selector מתחיל. הוא מנסה את הילד הראשון שלו, את רצף `Low Health Escape`.
2. הרצף `Low Health Escape` בודק תחילה `IsHealthLow?`. אם הבריאות לא נמוכה, תנאי זה מחזיר `FAILURE`. כל הרצף נכשל, והשליטה חוזרת לשורש.
3. ה-Root Selector, רואה שהילד הראשון שלו נכשל, עובר לילד השני שלו: `Engage Player`.
4. הרצף `Engage Player` בודק `IsPlayerVisible?`. אם לא, הוא נכשל, והשורש עובר לרצף `Patrol`, מה שגורם לחייל לסייר בשלווה.
5. אבל, אם `IsPlayerVisible?` מצליח, הרצף ממשיך. הוא בודק `IsWeaponReady?`. אם זה מצליח, זה ממשיך לבחור `Combat Logic`. בורר זה ינסה תחילה `Shoot At Player`. אם השחקן נמצא בטווח הראייה, הפעולה `Shoot` מבוצעת.
6. אם, במהלך הקרב, הבריאות של החייל יורדת, בטיק הבא התנאי הראשון ביותר (`IsHealthLow?`) יצליח. זה יגרום לרצף `Low Health Escape` לפעול, ולגרום לחייל למצוא מחסה. מכיוון שהשורש הוא בורר, והילד הראשון שלו מצליח (או רץ), הוא אף פעם לא יעריך את ענפי `Engage Player` או `Patrol`. כך מטופלים באופן טבעי סדרי עדיפויות.

מבנה זה נקי, קל לקריאה, והכי חשוב, קל להרחבה. רוצים להוסיף התנהגות זריקת רימון? אתה יכול להכניס רצף נוסף לתוך בורר `Combat Logic` עם עדיפות גבוהה יותר מאשר ירי, יחד עם התנאים שלו (למשל, `IsPlayerInCover?`, `HasGrenade?`).

עצי התנהגות לעומת מכונות מצבים סופיות: מנצח ברור למורכבות

בואו נמחיש את ההשוואה:

תכונה	עצי התנהגות (BTs)	מכונות מצבים סופיות (FSMs)
מודולריות	גבוהה ביותר. תתי-עצים (למשל, רצף "מצא ערכת עזרה ראשונה") יכולים להיווצר פעם אחת ולעשות בהם שימוש חוזר על פני בינה מלאכותית רבה ושונה או בחלקים שונים של אותו עץ.	נמוך. היגיון מוטמע בתוך מצבים ומעברים. שימוש חוזר בהתנהגות פירושו לעתים קרובות שכפול מצבים והקשרים שלהם.
יכולת הרחבה	מצוין. הוספת התנהגויות חדשות היא פשוטה כמו הוספת ענף חדש לעץ. ההשפעה על שאר ההיגיון היא מקומית.	גרוע. ככל שמוסיפים מצבים, מספר המעברים הפוטנציאליים יכול לגדול באופן אקספוננציאלי, מה שיוצר "פיצוץ מצבים".
תגובתיות	תגובתי מטבעו. העץ מוערך מחדש מהשורש בכל טיק, ומאפשר תגובה מיידית לשינויים בעולם בהתבסס על סדרי עדיפויות מוגדרים.	פחות תגובתי. סוכן "תקוע" במצבו הנוכחי עד שמפעיל מעבר ספציפי, שהוגדר מראש. הוא לא מעריך מחדש באופן קבוע את המטרה הכוללת שלו.
קריאות	גבוהה, במיוחד עם עורכים חזותיים. המבנה ההיררכי מציג בבירור סדרי עדיפויות וזרימת היגיון, מה שהופך אותו למובן גם עבור לא מתכנתים כמו מעצבי משחקים.	הופך לנמוך ככל שהמורכבות גדלה. גרף ויזואלי של FSM מורכב יכול להיראות כמו צלחת של ספגטי.

יישומים מעבר למשחקים: רובוטיקה וסימולציה

בעוד שעצי התנהגות מצאו את תהילתם בתעשיית המשחקים, התועלת שלהם משתרעת הרבה מעבר. כל מערכת הדורשת קבלת החלטות אוטונומית, מוכוונת משימה, היא מועמדת מצוינת ל-BTs.

• רובוטיקה: ניתן לדגם את יום העבודה המלא של רובוט מחסן עם BT. השורש עשוי להיות בורר עבור `FulfillOrder` או `RechargeBattery`. רצף `FulfillOrder` יכלול ילדים כמו `NavigateToShelf`, `IdentifyItem`, `PickUpItem`, ו-`DeliverToShipping`. תנאים כמו `IsBatteryLow?` ישלטו במעברים ברמה גבוהה.
• מערכות אוטונומיות: כלי טיס בלתי מאוישים (UAV) או רוברים במשימות חקר יכולים להשתמש ב-BTs כדי לנהל תוכניות משימה מורכבות. רצף עשוי לכלול `TakeOff`, `FlyToWaypoint`, `ScanArea`, ו-`ReturnToBase`. בורר יכול לטפל בחלופות חירום כמו `ObstacleDetected` או `LostGPS`.
• סימולציה והכשרה: בסימולטורים צבאיים או תעשייתיים, BTs יכולים להניע את ההתנהגות של ישויות מדומה (אנשים, כלי רכב) כדי ליצור סביבות אימונים מציאותיות ומאתגרות.

אתגרים ושיטות עבודה מומלצות

למרות העוצמה שלהם, עצי התנהגות אינם חפים מאתגרים.

• איתור באגים: מעקב אחר הסיבה לכך שבינה מלאכותית קיבלה החלטה מסוימת יכול להיות קשה בעץ גדול. כלי ניפוי באגים חזותיים המציגים את הסטטוס החי (`SUCCESS`, `FAILURE`, `RUNNING`) של כל צומת בזמן שהעץ מתבצע הם כמעט חיוניים לפרויקטים מורכבים.
• תקשורת נתונים: איך צמתים חולקים מידע? פתרון נפוץ הוא הקשר נתונים משותף הנקרא Blackboard. התנאי `IsEnemyVisible?` עשוי לקרוא את מיקום השחקן מה-Blackboard, בעוד שפעולה `DetectEnemy` תכתוב את המיקום אליו.
• ביצועים: תקתוק עץ עמוק מאוד וגדול בכל מסגרת יכול להיות יקר מבחינה חישובית. אופטימיזציות כמו BTs מונעי אירועים (שבהם העץ פועל רק כאשר מתרחש אירוע רלוונטי) יכולות להקל על זה, אבל זה מוסיף מורכבות.

שיטות עבודה מומלצות:

1. שמור על רדוד: העדיפו עצים רחבים יותר על פני עמוקים יותר. היגיון מקונן עמוק יכול להיות קשה למעקב.
2. אמצו מודולריות: בנו תתי-עצים קטנים, ניתנים לשימוש חוזר למשימות נפוצות כמו ניווט או ניהול מלאי.
3. השתמשו ב-Blackboard: הפרידו את ההיגיון של העץ מהנתונים של הסוכן על ידי שימוש ב-Blackboard לכל מידע המצב.
4. מנפו עורכים חזותיים: כלים כמו זה המובנה ב-Unreal Engine או נכסים כמו Behavior Designer עבור Unity אינם יסולא בפז. הם מאפשרים אב טיפוס מהיר, ויזואליזציה קלה ושיתוף פעולה טוב יותר בין מתכנתים ומעצבים.

העתיד: עצי התנהגות ולמידת מכונה

עצי התנהגות אינם בתחרות עם טכניקות למידת מכונה (ML) מודרניות; הם משלימים. גישה היברידית היא לעתים קרובות הפתרון החזק ביותר.

• ML עבור צמתי עלים: BT יכול לטפל באסטרטגיה ברמה גבוהה (למשל, `DecideToAttack` או `DecideToDefend`), בעוד שרשת עצבית מאומנת יכולה לבצע את הפעולה ברמה נמוכה (למשל, צומת פעולה `AimAndShoot` המשתמש ב-ML לצורך כוונה מדויקת ודמוית אדם).
• ML עבור כוונון פרמטרים: למידת חיזוק יכולה לשמש כדי לייעל את הפרמטרים בתוך BT, כגון זמן הקירור עבור יכולת מיוחדת או סף הבריאות לנסיגה.

מודל היברידי זה משלב את המבנה הצפוי, הניתן לשליטה והידידותי למעצב של עץ התנהגות עם הכוח המובחן והאדפטיבי של למידת מכונה.

מסקנה: כלי חיוני לבינה מלאכותית מודרנית

עצי התנהגות מייצגים צעד משמעותי קדימה מהמגבלות הנוקשות של מכונות מצבים סופיות. על ידי מתן מסגרת מודולרית, ניתנת להרחבה וקריאה ביותר לקבלת החלטות, הם העצימו מפתחים ומעצבים ליצור כמה מההתנהגויות המורכבות והאמינות ביותר של AI שנראו בטכנולוגיה המודרנית. מהאויבים הערמומיים במשחק שובר קופות ועד לרובוטים היעילים במפעל עתידני, עצי התנהגות מספקים את עמוד השדרה הלוגי שהופך קוד פשוט לפעולה אינטליגנטית.

בין אם אתה מתכנת AI מנוסה, מעצב משחקים או מהנדס רובוטיקה, שליטה בעצי התנהגות היא השקעה במיומנות יסוד. זהו כלי שמגשר על הפער בין היגיון פשוט לאינטליגנציה מורכבת, וחשיבותו בעולם המערכות האוטונומיות רק תמשיך לגדול.