కృత్రిమ మేధస్సు: బిహేవియర్ ట్రీస్ లోతుగా పరిశీలన

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క విస్తారమైన మరియు నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రపంచంలో, డెవలపర్లు శక్తివంతమైన, స్కేలబుల్ మరియు సులభంగా అర్థమయ్యే సాధనాల కోసం నిరంతరం అన్వేషిస్తుంటారు. మనకు ఇష్టమైన వీడియో గేమ్‌లలోని నాన్-ప్లేయర్ క్యారెక్టర్స్ (NPCs) నుండి గిడ్డంగులలో ప్యాకేజీలను వేరుచేసే అటానమస్ రోబోట్‌ల వరకు, నమ్మదగిన మరియు సమర్థవంతమైన AI ప్రవర్తనను సృష్టించడం ఒక పెద్ద పని. అనేక పద్ధతులు ఉన్నప్పటికీ, ఒకటి దాని సరళత మరియు సౌలభ్యం కోసం ఒక ప్రధాన శక్తిగా ఉద్భవించింది: అదే బిహేవియర్ ట్రీ (BT).

ఒక గేమ్‌లో శత్రువు తెలివిగా కవర్ తీసుకోవడం, మిత్రులతో సమన్వయం చేసుకోవడం, మరియు పరిస్థితికి అనుగుణంగా వ్యూహాలు మార్చడం చూసి మీరు ఎప్పుడైనా ఆశ్చర్యపోయి ఉంటే, మీరు బహుశా ఒక బిహేవియర్ ట్రీ పనితీరును చూశారు. ఈ వ్యాసం బిహేవియర్ ట్రీస్ గురించి ఒక సమగ్రమైన అన్వేషణను అందిస్తుంది, ప్రాథమిక భావనల నుండి అధునాతన అనువర్తనాల వరకు, ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న డెవలపర్లు, డిజైనర్లు మరియు AI ఔత్సాహికుల కోసం ఇది రూపొందించబడింది.

సాధారణ సిస్టమ్స్‌తో సమస్య: మనకు బిహేవియర్ ట్రీస్ ఎందుకు అవసరం

బిహేవియర్ ట్రీస్ యొక్క ఆవిష్కరణను ప్రశంసించడానికి, వాటికి ముందు ఏమి ఉందో అర్థం చేసుకోవడం సహాయపడుతుంది. చాలా సంవత్సరాలుగా, సాధారణ AI కోసం ప్రధాన పరిష్కారం ఫైనైట్ స్టేట్ మెషీన్ (FSM).

ఒక FSM కొన్ని స్టేట్‌లను (ఉదా., ప్యాట్రోలింగ్, చేజింగ్, అటాకింగ్) మరియు వాటి మధ్య పరివర్తనలను (ఉదా., "శత్రువు కనబడితే", ప్యాట్రోలింగ్ నుండి చేజింగ్‌కు మారడం) కలిగి ఉంటుంది. కొన్ని విభిన్న ప్రవర్తనలు కలిగిన సాధారణ AI కోసం, FSMలు బాగా పనిచేస్తాయి. అయితే, సంక్లిష్టత పెరిగేకొద్దీ, అవి త్వరగా నిర్వహించలేనివిగా మారతాయి.

• స్కేలబిలిటీ సమస్యలు: "టేక్ కవర్," వంటి కొత్త స్టేట్‌ను జోడించడానికి, ఇప్పటికే ఉన్న ప్రతి ఇతర స్టేట్ నుండి పరివర్తనలను సృష్టించాల్సి రావచ్చు. ఇది డెవలపర్లు "స్పాగెట్టి కోడ్" అని పిలిచే దానికి దారితీస్తుంది—డీబగ్ చేయడానికి మరియు విస్తరించడానికి కష్టంగా ఉండే కనెక్షన్ల గందరగోళం.
• మాడ్యులారిటీ లేకపోవడం: ప్రవర్తనలు స్టేట్‌లతో గట్టిగా ముడిపడి ఉంటాయి. కోడ్ మరియు లాజిక్‌ను నకిలీ చేయకుండా విభిన్న సందర్భాలలో "ఫైండ్ అమ్మో" లాజిక్‌ను తిరిగి ఉపయోగించడం కష్టం.
• దృఢత్వం: ఒక FSM ఒకే సమయంలో కేవలం ఒకే ఒక్క స్టేట్‌లో ఉంటుంది. ఇది సూక్ష్మమైన లేదా పొరలుగా ఉండే ప్రవర్తనలను మోడల్ చేయడానికి కష్టతరం చేస్తుంది.

ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడానికే బిహేవియర్ ట్రీస్ అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి, ఇవి సంక్లిష్ట AI ఏజెంట్లను రూపొందించడానికి మరింత నిర్మాణాత్మక, మాడ్యులర్ మరియు స్కేలబుల్ విధానాన్ని అందిస్తాయి.

బిహేవియర్ ట్రీ అంటే ఏమిటి? AIకి ఒక క్రమానుగత విధానం

దాని మూలంలో, ఒక బిహేవియర్ ట్రీ అనేది ఒక AI ఏజెంట్ యొక్క నిర్ణయాధికార ప్రవాహాన్ని నియంత్రించే నోడ్‌ల యొక్క క్రమానుగత వృక్షం. దీనిని ఒక కంపెనీ యొక్క ఆర్గనైజేషనల్ చార్ట్‌లాగా భావించండి. పైన ఉన్న CEO (రూట్ నోడ్) ప్రతి పనిని చేయరు; బదులుగా, వారు మేనేజర్లకు (కాంపోజిట్ నోడ్స్) అప్పగిస్తారు, వారు తమ వంతుకు నిర్దిష్ట పనులు చేసే ఉద్యోగులకు (లీఫ్ నోడ్స్) అప్పగిస్తారు.

ఈ ట్రీ సాధారణంగా ప్రతి ఫ్రేమ్ లేదా అప్‌డేట్ సైకిల్‌లో, రూట్ నుండి మొదలుకొని పై నుండి క్రిందికి మూల్యాంకనం చేయబడుతుంది. ఈ ప్రక్రియను "టిక్" అంటారు. టిక్ సిగ్నల్ నియమాల సమితి ఆధారంగా ఒక నిర్దిష్ట మార్గంలో నోడ్‌లను సక్రియం చేస్తూ, ట్రీ క్రిందికి ప్రసరిస్తుంది. ప్రతి నోడ్, పూర్తయిన తర్వాత, దాని పేరెంట్‌కు ఒక స్టేటస్‌ను తిరిగి ఇస్తుంది:

• SUCCESS: నోడ్ సూచించే పని విజయవంతంగా పూర్తయింది.
• FAILURE: పని పూర్తి కాలేదు.
• RUNNING: పని పురోగతిలో ఉంది మరియు పూర్తి చేయడానికి మరింత సమయం అవసరం (ఉదా., ఒక గమ్యస్థానానికి నడవడం).

పేరెంట్ నోడ్ ఈ స్టేటస్‌లను ఉపయోగించి దాని పిల్లలలో దేనిని తర్వాత టిక్ చేయాలో నిర్ణయిస్తుంది. ఈ నిరంతర, పై నుండి క్రిందికి పునఃమూల్యాంకనం బిటిలను ప్రపంచంలో మారుతున్న పరిస్థితులకు చాలా వేగంగా ప్రతిస్పందించేలా చేస్తుంది.

బిహేవియర్ ట్రీ యొక్క ప్రధాన భాగాలు

ప్రతి బిహేవియర్ ట్రీ కొన్ని ప్రాథమిక రకాల నోడ్‌లతో నిర్మించబడి ఉంటుంది. ఈ బిల్డింగ్ బ్లాక్‌లను అర్థం చేసుకోవడమే ఈ సిస్టమ్‌ను నైపుణ్యం సాధించడానికి కీలకం.

1. లీఫ్ నోడ్స్: చర్యలు మరియు షరతులు

లీఫ్ నోడ్స్ ట్రీ యొక్క చివరి బిందువులు—ఇవి పనులను చేసే లేదా షరతులను తనిఖీ చేసే అసలు కార్యకర్తలు. వీటికి పిల్లలు ఉండవు.

• యాక్షన్ నోడ్స్: ఈ నోడ్స్ గేమ్ ప్రపంచంలో ఒక చర్యను అమలు చేస్తాయి. చర్య తక్షణమే జరిగేది అయితే (ఉదా., ఆయుధాన్ని కాల్చడం), అది వెంటనే `SUCCESS`ను తిరిగి ఇవ్వవచ్చు. దీనికి సమయం పడితే (ఉదా., ఒక పాయింట్‌కు కదలడం), అది పూర్తయ్యే వరకు ప్రతి టిక్‌లో `RUNNING`ను తిరిగి ఇస్తుంది, ఆ తర్వాత అది `SUCCESS`ను తిరిగి ఇస్తుంది. ఉదాహరణలు `MoveToEnemy()`, `PlayAnimation("Attack")`, `ReloadWeapon()`.
• కండిషన్ నోడ్స్: ఇవి ప్రపంచ స్థితిని మార్చకుండా తనిఖీ చేసే ఒక ప్రత్యేక రకమైన లీఫ్ నోడ్. అవి ట్రీలో గేట్‌వేలుగా పనిచేస్తాయి, షరతు నిజమైతే `SUCCESS`ను మరియు అబద్ధమైతే `FAILURE`ను తిరిగి ఇస్తాయి. ఉదాహరణలు `IsHealthLow?`, `IsEnemyInLineOfSight?`, `HasAmmunition?`.

2. కాంపోజిట్ నోడ్స్: కంట్రోల్ ఫ్లో

కాంపోజిట్ నోడ్స్ ట్రీ యొక్క మేనేజర్లు. వీటికి ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ పిల్లలు ఉంటాయి మరియు ఏ పిల్లను అమలు చేయాలో నిర్ణయించడానికి నిర్దిష్ట నియమాలను ఉపయోగిస్తాయి. ఇవి AI యొక్క లాజిక్ మరియు ప్రాధాన్యతలను నిర్వచిస్తాయి.

• సీక్వెన్స్ నోడ్: తరచుగా బాణం గుర్తు (→) లేదా "AND" అని లేబుల్ చేయబడుతుంది. ఒక సీక్వెన్స్ దాని పిల్లలను ఎడమ నుండి కుడికి వరుసగా అమలు చేస్తుంది. దాని పిల్లలలో ఒకటి విఫలమైన వెంటనే అది ఆగి `FAILURE` ను తిరిగి ఇస్తుంది. పిల్లలందరూ విజయవంతమైతే, సీక్వెన్స్ కూడా `SUCCESS` ను తిరిగి ఇస్తుంది. ఇది వరుసగా చేయవలసిన పనుల శ్రేణిని సృష్టించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.

  ఉదాహరణ: ఒక `రీలోడ్` సీక్వెన్స్ ఇలా ఉండవచ్చు: సీక్వెన్స్( `HasAmmoInInventory?`, `PlayReloadAnimation()`, `UpdateAmmoCount()` ). ఏజెంట్ వద్ద ఇన్వెంటరీలో అమ్మో లేకపోతే, మొదటి చైల్డ్ విఫలమవుతుంది మరియు మొత్తం సీక్వెన్స్ వెంటనే రద్దు చేయబడుతుంది.

• సెలెక్టర్ నోడ్ (లేదా ఫాల్‌బ్యాక్ నోడ్): తరచుగా ప్రశ్న గుర్తు (?) లేదా "OR" అని లేబుల్ చేయబడుతుంది. ఒక సెలెక్టర్ కూడా దాని పిల్లలను ఎడమ నుండి కుడికి వరుసగా అమలు చేస్తుంది. అయితే, దాని పిల్లలలో ఒకటి విజయవంతమైన వెంటనే అది ఆగి `SUCCESS` ను తిరిగి ఇస్తుంది. పిల్లలందరూ విఫలమైతే, సెలెక్టర్ కూడా `FAILURE` ను తిరిగి ఇస్తుంది. ఇది ఫాల్‌బ్యాక్ ప్రవర్తనలను సృష్టించడానికి లేదా అవకాశాల జాబితా నుండి ఒక చర్యను ఎంచుకోవడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.

  ఉదాహరణ: ఒక `కాంబాట్` సెలెక్టర్ ఇలా ఉండవచ్చు: సెలెక్టర్( `PerformMeleeAttack()`, `PerformRangedAttack()`, `Flee()` ). AI మొదట కొట్లాట దాడికి ప్రయత్నిస్తుంది. అది సాధ్యం కాకపోతే (ఉదా., లక్ష్యం చాలా దూరంలో ఉంటే), అది విఫలమవుతుంది మరియు సెలెక్టర్ తదుపరి చైల్డ్‌కు వెళుతుంది: దూర దాడి. అది కూడా విఫలమైతే (ఉదా., అమ్మో లేకపోతే), అది చివరి ఎంపికకు వెళుతుంది: పారిపోవడం.

• ప్యారలల్ నోడ్: ఈ నోడ్ దాని పిల్లలన్నింటినీ ఏకకాలంలో అమలు చేస్తుంది. దాని విజయం లేదా వైఫల్యం ఒక నిర్దిష్ట పాలసీపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, ఒక చైల్డ్ విజయవంతమైన వెంటనే అది `SUCCESS` ను తిరిగి ఇవ్వవచ్చు, లేదా పిల్లలందరూ విజయవంతమయ్యే వరకు వేచి ఉండవచ్చు. ఇది ఒక ప్రాథమిక పనిని నడుపుతూనే, ఏకకాలంలో రెండవ, పర్యవేక్షించే పనిని నడపడానికి ఉపయోగపడుతుంది.

  ఉదాహరణ: ఒక `ప్యాట్రోల్` ప్యారలల్ ఇలా ఉండవచ్చు: ప్యారలల్( `MoveAlongPatrolPath()`, `LookForEnemies()` ). AI తన మార్గంలో నడుస్తూ, నిరంతరం పర్యావరణాన్ని స్కాన్ చేస్తుంది.

3. డెకరేటర్ నోడ్స్: మాడిఫైయర్‌లు

డెకరేటర్ నోడ్స్‌కు ఒకే ఒక చైల్డ్ ఉంటుంది మరియు అవి ఆ చైల్డ్ యొక్క ప్రవర్తనను లేదా ఫలితాన్ని సవరించడానికి ఉపయోగించబడతాయి. అవి ట్రీని గందరగోళం చేయకుండా నియంత్రణ మరియు లాజిక్ యొక్క శక్తివంతమైన పొరను జోడిస్తాయి.

• ఇన్వర్టర్: దాని చైల్డ్ యొక్క ఫలితాన్ని తారుమారు చేస్తుంది. `SUCCESS` `FAILURE` అవుతుంది, మరియు `FAILURE` `SUCCESS` అవుతుంది. `RUNNING` సాధారణంగా మార్చకుండా పంపబడుతుంది. ఇది "ఇఫ్ నాట్" లాజిక్‌ను సృష్టించడానికి ఉత్తమమైనది.

  ఉదాహరణ: ఇన్వర్టర్( `IsEnemyVisible?` ) శత్రువు కనిపించనప్పుడు మాత్రమే విజయవంతమయ్యే ఒక షరతును సృష్టిస్తుంది.

• రిపీటర్: దాని చైల్డ్‌ను నిర్దిష్ట సంఖ్యలో లేదా చైల్డ్ విఫలమయ్యే వరకు నిరవధికంగా అమలు చేస్తుంది.
• సక్సీడర్ / ఫెయిలర్: దాని చైల్డ్ ఏమి తిరిగి ఇచ్చినా, వరుసగా ఎల్లప్పుడూ `SUCCESS` లేదా `FAILURE` ను తిరిగి ఇస్తుంది. ఇది ట్రీ యొక్క ఒక శాఖను ఐచ్ఛికంగా చేయడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
• లిమిటర్ / కూల్‌డౌన్: దాని చైల్డ్‌ను ఎంత తరచుగా అమలు చేయవచ్చో పరిమితం చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక `GrenadeThrow` చర్యను ప్రతి 10 సెకన్లకు ఒకసారి మాత్రమే చేయగలదని నిర్ధారించడానికి లిమిటర్‌తో అలంకరించవచ్చు.

అన్నింటినీ కలిపి చూడటం: ఒక ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ

మనం ఒక ఫస్ట్-పర్సన్ షూటర్ గేమ్‌లో ఒక సాధారణ శత్రు సైనికుడి AI కోసం ఒక బిహేవియర్ ట్రీని రూపొందిద్దాం. కావలసిన ప్రవర్తన ఇది: ఆటగాడు కనిపిస్తే దాడి చేయడం సైనికుడి మొదటి ప్రాధాన్యత. ఆటగాడు కనిపించకపోతే, సైనికుడు నిర్దేశిత ప్రాంతంలో గస్తీ కాయాలి. పోరాట సమయంలో సైనికుడి ఆరోగ్యం తక్కువగా ఉంటే, వారు కవర్ వెతకాలి.

ఈ లాజిక్‌ను మనం ఒక బిహేవియర్ ట్రీలో ఈ విధంగా నిర్మించవచ్చు (పై నుండి క్రిందికి చదవండి, ఇండెంటేషన్ క్రమానుగత నిర్మాణాన్ని చూపుతుంది):

రూట్ (సెలెక్టర్)
  |-- తక్కువ ఆరోగ్యంతో తప్పించుకోవడం (సీక్వెన్స్)
  |   |-- IsHealthLow? (కండిషన్)
  |   |-- FindCoverPoint (యాక్షన్) -> కదులుతున్నప్పుడు RUNNING, తర్వాత SUCCESS ఇస్తుంది
  |   `-- TakeCover (యాక్షన్)
  |
  |-- ప్లేయర్‌తో పోరాటం (సీక్వెన్స్)
  |   |-- IsPlayerVisible? (కండిషన్)
  |   |-- IsWeaponReady? (కండిషన్)
  |   |-- పోరాట లాజిక్ (సెలెక్టర్)
  |   |   |-- ప్లేయర్‌పై కాల్పులు (సీక్వెన్స్)
  |   |   |   |-- IsPlayerInLineOfSight? (కండిషన్)
  |   |   |   `-- Shoot (యాక్షన్)
  |   |   `-- దాడి స్థానానికి కదలిక (సీక్వెన్స్)
  |   |       |-- Inverter(IsPlayerInLineOfSight?) (డెకరేటర్ + కండిషన్)
  |   |       `-- MoveTowardsPlayer (యాక్షన్)
  |
  `-- గస్తీ (సీక్వెన్స్)
      |-- GetNextPatrolPoint (యాక్షన్)
      `-- MoveToPoint (యాక్షన్)

ప్రతి "టిక్"లో ఇది ఎలా పనిచేస్తుంది:

1. రూట్ సెలెక్టర్ మొదలవుతుంది. అది దాని మొదటి చైల్డ్, `తక్కువ ఆరోగ్యంతో తప్పించుకోవడం` సీక్వెన్స్‌ను ప్రయత్నిస్తుంది.
2. `తక్కువ ఆరోగ్యంతో తప్పించుకోవడం` సీక్వెన్స్ మొదట `IsHealthLow?` ను తనిఖీ చేస్తుంది. ఆరోగ్యం తక్కువగా లేకపోతే, ఈ కండిషన్ `FAILURE` ను తిరిగి ఇస్తుంది. మొత్తం సీక్వెన్స్ విఫలమవుతుంది, మరియు నియంత్రణ రూట్‌కు తిరిగి వస్తుంది.
3. రూట్ సెలెక్టర్, తన మొదటి చైల్డ్ విఫలమవ్వడం చూసి, దాని రెండవ చైల్డ్: `ప్లేయర్‌తో పోరాటం` కు వెళుతుంది.
4. `ప్లేయర్‌తో పోరాటం` సీక్వెన్స్ `IsPlayerVisible?` ను తనిఖీ చేస్తుంది. కనిపించకపోతే, అది విఫలమవుతుంది, మరియు రూట్ `గస్తీ` సీక్వెన్స్‌కు వెళుతుంది, దీనివల్ల సైనికుడు ప్రశాంతంగా గస్తీ తిరుగుతాడు.
5. అయితే, `IsPlayerVisible?` విజయవంతమైతే, సీక్వెన్స్ కొనసాగుతుంది. అది `IsWeaponReady?` ను తనిఖీ చేస్తుంది. అది విజయవంతమైతే, అది `పోరాట లాజిక్` సెలెక్టర్‌కు వెళుతుంది. ఈ సెలెక్టర్ మొదట `ప్లేయర్‌పై కాల్పులు` చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. ఆటగాడు నేరుగా దృష్టి రేఖలో ఉంటే, `Shoot` చర్య అమలు చేయబడుతుంది.
6. పోరాట సమయంలో, సైనికుడి ఆరోగ్యం పడిపోతే, తదుపరి టిక్‌లో మొట్టమొదటి కండిషన్ (`IsHealthLow?`) విజయవంతమవుతుంది. ఇది `తక్కువ ఆరోగ్యంతో తప్పించుకోవడం` సీక్వెన్స్‌ను నడిపిస్తుంది, దీనివల్ల సైనికుడు కవర్ వెతుక్కుని తీసుకుంటాడు. రూట్ ఒక సెలెక్టర్ కాబట్టి, మరియు దాని మొదటి చైల్డ్ ఇప్పుడు విజయవంతం అవుతున్నందున (లేదా రన్ అవుతున్నందున), అది అసలు మూల్యాంకనం చేయదు `ప్లేయర్‌తో పోరాటం` లేదా `గస్తీ` శాఖలను. ఈ విధంగా ప్రాధాన్యతలు సహజంగా నిర్వహించబడతాయి.

ఈ నిర్మాణం శుభ్రంగా, చదవడానికి సులభంగా, మరియు ముఖ్యంగా, విస్తరించడానికి సులభంగా ఉంటుంది. గ్రెనేడ్ విసిరే ప్రవర్తనను జోడించాలనుకుంటున్నారా? మీరు `పోరాట లాజిక్` సెలెక్టర్‌లో షూటింగ్ కంటే ఎక్కువ ప్రాధాన్యతతో మరొక సీక్వెన్స్‌ను చేర్చవచ్చు, దాని స్వంత షరతులతో (ఉదా., `IsPlayerInCover?`, `HasGrenade?`).

బిహేవియర్ ట్రీస్ వర్సెస్ ఫైనైట్ స్టేట్ మెషీన్‌లు: సంక్లిష్టతలో స్పష్టమైన విజేత

ఈ పోలికను అధికారికంగా చూద్దాం:

ఫీచర్	బిహేవియర్ ట్రీస్ (BTs)	ఫైనైట్ స్టేట్ మెషీన్‌లు (FSMs)
మాడ్యులారిటీ	అత్యంత ఎక్కువ. సబ్-ట్రీస్ (ఉదా., ఒక "హెల్త్ ప్యాక్ కనుగొనండి" సీక్వెన్స్) ఒకసారి సృష్టించి అనేక విభిన్న AIలలో లేదా అదే ట్రీ యొక్క విభిన్న భాగాలలో తిరిగి ఉపయోగించుకోవచ్చు.	తక్కువ. లాజిక్ స్టేట్‌లు మరియు పరివర్తనలలో పొందుపరచబడి ఉంటుంది. ప్రవర్తనను తిరిగి ఉపయోగించడం అంటే తరచుగా స్టేట్‌లను మరియు వాటి కనెక్షన్‌లను నకిలీ చేయడం.
స్కేలబిలిటీ	అద్భుతమైనది. కొత్త ప్రవర్తనలను జోడించడం అంటే చెట్టులో కొత్త శాఖను చొప్పించడం అంత సులభం. మిగిలిన లాజిక్‌పై ప్రభావం స్థానికీకరించబడింది.	పేలవమైనది. స్టేట్‌లు జోడించబడినప్పుడు, సంభావ్య పరివర్తనల సంఖ్య విపరీతంగా పెరిగి, "స్టేట్ ఎక్స్‌ప్లోజన్"ను సృష్టిస్తుంది.
రియాక్టివిటీ	సహజంగా ప్రతిస్పందిస్తుంది. ప్రతి టిక్‌లో ట్రీ రూట్ నుండి పునఃమూల్యాంకనం చేయబడుతుంది, ఇది నిర్వచించిన ప్రాధాన్యతల ఆధారంగా ప్రపంచ మార్పులకు తక్షణ ప్రతిచర్యను అనుమతిస్తుంది.	తక్కువ ప్రతిస్పందిస్తుంది. ఒక ఏజెంట్ ముందుగా నిర్వచించిన పరివర్తన ప్రేరేపించబడే వరకు దాని ప్రస్తుత స్థితిలో "చిక్కుకుపోతుంది". అది తన మొత్తం లక్ష్యాన్ని నిరంతరం పునఃమూల్యాంకనం చేయదు.
చదవడానికి వీలు	ఎక్కువ, ముఖ్యంగా విజువల్ ఎడిటర్‌లతో. క్రమానుగత నిర్మాణం ప్రాధాన్యతలను మరియు లాజిక్ ప్రవాహాన్ని స్పష్టంగా చూపుతుంది, ఇది గేమ్ డిజైనర్లు వంటి ప్రోగ్రామర్లు కానివారికి కూడా అర్థమయ్యేలా చేస్తుంది.	సంక్లిష్టత పెరిగేకొద్దీ తక్కువ అవుతుంది. సంక్లిష్టమైన FSM యొక్క విజువల్ గ్రాఫ్ ఒక ప్లేట్ స్పాగెట్టిలా కనిపిస్తుంది.

గేమింగ్ ఆవల అనువర్తనాలు: రోబోటిక్స్ మరియు సిమ్యులేషన్

బిహేవియర్ ట్రీస్ గేమింగ్ పరిశ్రమలో ప్రసిద్ధి చెందినప్పటికీ, వాటి ప్రయోజనం అంతకు మించి విస్తరించింది. స్వయంప్రతిపత్త, పని-ఆధారిత నిర్ణయం తీసుకోవలసిన ఏ వ్యవస్థ అయినా BTలకు ప్రధాన అభ్యర్థి.

• రోబోటిక్స్: గిడ్డంగి రోబోట్ యొక్క పూర్తి పనిదినాన్ని ఒక BTతో మోడల్ చేయవచ్చు. రూట్ `FulfillOrder` లేదా `RechargeBattery` కోసం ఒక సెలెక్టర్ కావచ్చు. `FulfillOrder` సీక్వెన్స్‌లో `NavigateToShelf`, `IdentifyItem`, `PickUpItem`, మరియు `DeliverToShipping` వంటి పిల్లలు ఉంటాయి. `IsBatteryLow?` వంటి షరతులు ఉన్నత-స్థాయి పరివర్తనలను నియంత్రిస్తాయి.
• అటానమస్ సిస్టమ్స్: మానవరహిత వైమానిక వాహనాలు (UAVలు) లేదా అన్వేషణ మిషన్లలోని రోవర్లు సంక్లిష్ట మిషన్ ప్రణాళికలను నిర్వహించడానికి BTలను ఉపయోగించవచ్చు. ఒక సీక్వెన్స్‌లో `TakeOff`, `FlyToWaypoint`, `ScanArea`, మరియు `ReturnToBase` ఉండవచ్చు. `ObstacleDetected` లేదా `LostGPS` వంటి అత్యవసర ఫాల్‌బ్యాక్‌లను ఒక సెలెక్టర్ నిర్వహించగలదు.
• సిమ్యులేషన్ మరియు శిక్షణ: సైనిక లేదా పారిశ్రామిక సిమ్యులేటర్లలో, వాస్తవిక మరియు సవాలుతో కూడిన శిక్షణా వాతావరణాలను సృష్టించడానికి సిమ్యులేటెడ్ ఎంటిటీల (ప్రజలు, వాహనాలు) ప్రవర్తనను నడపడానికి BTలు ఉపయోగపడతాయి.

సవాళ్లు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులు

వాటి శక్తి ఉన్నప్పటికీ, బిహేవియర్ ట్రీస్‌లో సవాళ్లు లేకపోలేదు.

• డీబగ్గింగ్: ఒక పెద్ద ట్రీలో AI ఒక నిర్దిష్ట నిర్ణయం ఎందుకు తీసుకుందో ట్రేస్ చేయడం కష్టం. ట్రీ అమలు అవుతున్నప్పుడు ప్రతి నోడ్ యొక్క ప్రత్యక్ష స్థితిని (`SUCCESS`, `FAILURE`, `RUNNING`) చూపే విజువల్ డీబగ్గింగ్ సాధనాలు సంక్లిష్ట ప్రాజెక్ట్‌లకు దాదాపు అవసరం.
• డేటా కమ్యూనికేషన్: నోడ్‌లు సమాచారాన్ని ఎలా పంచుకుంటాయి? ఒక సాధారణ పరిష్కారం బ్లాక్‌బోర్డ్ అని పిలువబడే ఒక షేర్డ్ డేటా కాంటెక్స్ట్. `IsEnemyVisible?` కండిషన్ బ్లాక్‌బోర్డ్ నుండి ప్లేయర్ యొక్క స్థానాన్ని చదవవచ్చు, అయితే `DetectEnemy` చర్య ఆ స్థానాన్ని దానికి రాస్తుంది.
• పనితీరు: ప్రతి ఫ్రేమ్‌లో చాలా పెద్ద, లోతైన ట్రీని టిక్ చేయడం కంప్యూటేషనల్‌గా ఖర్చుతో కూడుకున్నది. ఈవెంట్-డ్రివెన్ BTలు (సంబంధిత ఈవెంట్ జరిగినప్పుడు మాత్రమే ట్రీ రన్ అయ్యేవి) వంటి ఆప్టిమైజేషన్‌లు దీనిని తగ్గించగలవు, కానీ ఇది సంక్లిష్టతను పెంచుతుంది.

ఉత్తమ పద్ధతులు:

1. లోతు తక్కువగా ఉంచండి: లోతైన ట్రీల కన్నా వెడల్పైన ట్రీలను ఇష్టపడండి. లోతుగా గూడు కట్టుకున్న లాజిక్‌ను అనుసరించడం కష్టం.
2. మాడ్యులారిటీని స్వీకరించండి: నావిగేషన్ లేదా ఇన్వెంటరీ నిర్వహణ వంటి సాధారణ పనుల కోసం చిన్న, పునర్వినియోగ సబ్-ట్రీలను నిర్మించండి.
3. బ్లాక్‌బోర్డ్‌ను ఉపయోగించండి: అన్ని స్టేట్ సమాచారం కోసం బ్లాక్‌బోర్డ్‌ను ఉపయోగించి మీ ట్రీ యొక్క లాజిక్‌ను ఏజెంట్ డేటా నుండి వేరు చేయండి.
4. విజువల్ ఎడిటర్లను ఉపయోగించుకోండి: అన్రియల్ ఇంజిన్‌లో నిర్మించిన సాధనం లేదా యూనిటీ కోసం బిహేవియర్ డిజైనర్ వంటి అసెట్స్ అమూల్యమైనవి. అవి వేగవంతమైన ప్రోటోటైపింగ్, సులభమైన విజువలైజేషన్ మరియు ప్రోగ్రామర్లు మరియు డిజైనర్ల మధ్య మెరుగైన సహకారానికి అనుమతిస్తాయి.

భవిష్యత్తు: బిహేవియర్ ట్రీస్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్

బిహేవియర్ ట్రీస్ ఆధునిక మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) పద్ధతులతో పోటీలో లేవు; అవి పరిపూరకరమైనవి. హైబ్రిడ్ విధానం తరచుగా అత్యంత శక్తివంతమైన పరిష్కారం.

• లీఫ్ నోడ్స్ కోసం ML: ఒక BT ఉన్నత-స్థాయి వ్యూహాన్ని (ఉదా., `DecideToAttack` లేదా `DecideToDefend`) నిర్వహించగలదు, అయితే శిక్షణ పొందిన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ తక్కువ-స్థాయి చర్యను (ఉదా., ఖచ్చితమైన, మానవ-లాంటి లక్ష్యం కోసం MLను ఉపయోగించే ఒక `AimAndShoot` యాక్షన్ నోడ్) అమలు చేయగలదు.
• పారామీటర్ ట్యూనింగ్ కోసం ML: ఒక ప్రత్యేక సామర్థ్యం కోసం కూల్‌డౌన్ సమయం లేదా వెనక్కి తగ్గడానికి ఆరోగ్య పరిమితి వంటి BTలోని పారామీటర్లను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించబడుతుంది.

ఈ హైబ్రిడ్ మోడల్ బిహేవియర్ ట్రీ యొక్క ఊహించదగిన, నియంత్రించదగిన మరియు డిజైనర్-స్నేహపూర్వక నిర్మాణాన్ని మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క సూక్ష్మమైన, అనుకూల శక్తితో మిళితం చేస్తుంది.

ముగింపు: ఆధునిక AI కోసం ఒక ముఖ్యమైన సాధనం

ఫైనైట్ స్టేట్ మెషీన్‌ల యొక్క కఠినమైన పరిమితుల నుండి బిహేవియర్ ట్రీస్ ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగును సూచిస్తాయి. నిర్ణయం తీసుకోవడానికి ఒక మాడ్యులర్, స్కేలబుల్ మరియు అత్యంత చదవగలిగే ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అందించడం ద్వారా, అవి ఆధునిక టెక్నాలజీలో కనిపించే కొన్ని అత్యంత సంక్లిష్టమైన మరియు నమ్మదగిన AI ప్రవర్తనలను సృష్టించడానికి డెవలపర్లు మరియు డిజైనర్లను శక్తివంతం చేశాయి. ఒక బ్లాక్‌బస్టర్ గేమ్‌లోని చాకచక్యమైన శత్రువుల నుండి భవిష్యత్ ఫ్యాక్టరీలోని సమర్థవంతమైన రోబోట్‌ల వరకు, బిహేవియర్ ట్రీస్ సాధారణ కోడ్‌ను తెలివైన చర్యగా మార్చే తార్కిక వెన్నెముకను అందిస్తాయి.

మీరు అనుభవజ్ఞులైన AI ప్రోగ్రామర్ అయినా, గేమ్ డిజైనర్ అయినా, లేదా రోబోటిక్స్ ఇంజనీర్ అయినా, బిహేవియర్ ట్రీస్‌లో నైపుణ్యం సాధించడం ఒక పునాది నైపుణ్యంలో పెట్టుబడి. ఇది సాధారణ తర్కానికి మరియు సంక్లిష్ట మేధస్సుకు మధ్య అంతరాన్ని పూడ్చే ఒక సాధనం, మరియు అటానమస్ సిస్టమ్స్ ప్రపంచంలో దాని ప్రాముఖ్యత పెరుగుతూనే ఉంటుంది.