ปัญญาประดิษฐ์: เจาะลึก Behavior Trees

ในภูมิทัศน์อันกว้างใหญ่และพัฒนาอย่างต่อเนื่องของปัญญาประดิษฐ์ นักพัฒนาต่างค้นหาเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ ขยายขนาดได้ และเข้าใจง่ายอยู่เสมอ ตั้งแต่ตัวละครที่ไม่ใช่ผู้เล่น (NPC) ที่เข้ามาเติมเต็มวิดีโอเกมที่เราชื่นชอบ ไปจนถึงหุ่นยนต์อัตโนมัติที่จัดการพัสดุในคลังสินค้า การสร้างพฤติกรรม AI ที่น่าเชื่อถือและมีประสิทธิภาพเป็นงานที่ยิ่งใหญ่ แม้ว่าจะมีเทคนิคมากมาย แต่เทคนิคหนึ่งได้ก้าวขึ้นมาเป็นพลังหลักด้วยความสง่างามและความยืดหยุ่น: Behavior Tree (BT)

หากคุณเคยทึ่งกับศัตรูในเกมที่หาที่กำบังอย่างชาญฉลาด ประสานงานกับพันธมิตร และเปลี่ยนกลยุทธ์ตามสถานการณ์ คุณอาจเคยเห็น Behavior Tree ทำงานอยู่ บทความนี้จะนำเสนอการสำรวจ Behavior Trees อย่างครอบคลุม ตั้งแต่แนวคิดพื้นฐานไปจนถึงการประยุกต์ใช้ขั้นสูง ออกแบบมาสำหรับผู้ชมทั่วโลกที่เป็นนักพัฒนา นักออกแบบ และผู้ที่สนใจ AI

ปัญหาของระบบที่ง่ายกว่า: ทำไมเราถึงต้องการ Behavior Trees

เพื่อชื่นชมการสร้างสรรค์ของ Behavior Trees การทำความเข้าใจสิ่งที่มาก่อนจะเป็นประโยชน์เป็นอย่างยิ่ง เป็นเวลาหลายปีที่โซลูชันที่ใช้กันทั่วไปสำหรับ AI ที่เรียบง่ายคือ Finite State Machine (FSM)

FSM ประกอบด้วยชุดสถานะ (เช่น Patrolling, Chasing, Attacking) และการเปลี่ยนสถานะระหว่างสถานะเหล่านั้น (เช่น หาก "พบศัตรู" ให้เปลี่ยนจาก Patrolling เป็น Chasing) สำหรับ AI ที่เรียบง่ายซึ่งมีพฤติกรรมที่แตกต่างกันเพียงไม่กี่อย่าง FSM ก็ทำงานได้ดี อย่างไรก็ตาม เมื่อความซับซ้อนเพิ่มขึ้น พวกมันจะจัดการได้ยากอย่างรวดเร็ว

• ปัญหาการขยายขนาด: การเพิ่มสถานะใหม่ เช่น "Take Cover" อาจต้องสร้างการเปลี่ยนสถานะจากสถานะที่มีอยู่ทั้งหมด สิ่งนี้นำไปสู่สิ่งที่นักพัฒนาเรียกว่า "spaghetti code" ซึ่งเป็นใยแมงมุมของการเชื่อมต่อที่ยากต่อการดีบักและขยาย
• ขาดความสามารถในการแยกส่วน: พฤติกรรมจะเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับสถานะ การนำตรรกะ "Find Ammo" ไปใช้ซ้ำในสถานการณ์ที่แตกต่างกันนั้นทำได้ยากหากไม่มีการคัดลอกโค้ดและตรรกะ
• ความแข็งทื่อ: FSM จะอยู่ในสถานะเดียวเท่านั้นในแต่ละครั้ง สิ่งนี้ทำให้การจำลองพฤติกรรมที่ซับซ้อนหรือมีหลายชั้นทำได้ยาก

Behavior Trees ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ โดยนำเสนอแนวทางที่เป็นระบบ มีส่วนประกอบที่แยกส่วนได้ และขยายขนาดได้สำหรับการออกแบบเอเจนต์ AI ที่ซับซ้อน

Behavior Tree คืออะไร? แนวทางแบบลำดับชั้นสำหรับ AI

โดยพื้นฐานแล้ว Behavior Tree คือโครงสร้างต้นไม้แบบลำดับชั้นของโหนดที่ควบคุมการไหลของการตัดสินใจสำหรับเอเจนต์ AI ลองนึกภาพเหมือนแผนผังองค์กรของบริษัท CEO ที่อยู่ด้านบนสุด (Root Node) ไม่ได้ทำงานทุกอย่าง แต่จะมอบหมายให้กับผู้จัดการ (Composite Nodes) ซึ่งจะมอบหมายต่อไปให้กับพนักงานที่ทำงานเฉพาะ (Leaf Nodes)

ต้นไม้จะถูกประเมินจากบนลงล่าง เริ่มจากราก โดยทั่วไปจะทุกเฟรมหรือวงรอบการอัปเดต กระบวนการนี้เรียกว่า "tick" สัญญาณ tick จะแพร่กระจายลงไปตามต้นไม้ โดยกระตุ้นโหนดตามเส้นทางเฉพาะตามชุดของกฎ โหนดแต่ละโหนดเมื่อเสร็จสิ้น จะคืนค่าสถานะให้กับโหนดหลัก:

• SUCCESS: งานที่โหนดแสดงถึงเสร็จสมบูรณ์แล้ว
• FAILURE: งานไม่สามารถทำให้เสร็จสมบูรณ์ได้
• RUNNING: งานกำลังดำเนินการและต้องการเวลาเพิ่มเติมในการเสร็จสมบูรณ์ (เช่น การเดินไปยังจุดหมาย)

โหนดหลักจะใช้สถานะเหล่านี้เพื่อตัดสินใจว่าจะ tick โหนดลูกใดต่อไป การประเมินซ้ำอย่างต่อเนื่องจากบนลงล่างนี้ทำให้ BT มีปฏิกิริยาอย่างเหลือเชื่อต่อการเปลี่ยนแปลงเงื่อนไขในโลก

ส่วนประกอบหลักของ Behavior Tree

Behavior Tree ทุกต้นสร้างขึ้นจากโหนดพื้นฐานเพียงไม่กี่ประเภท การทำความเข้าใจส่วนประกอบเหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการเชี่ยวชาญระบบ

1. Leaf Nodes: การดำเนินการและเงื่อนไข

Leaf nodes คือจุดปลายของต้นไม้ พวกมันคืองานที่แท้จริงที่ดำเนินการตามงานหรือตรวจสอบเงื่อนไข พวกมันไม่มีโหนดลูก

• Action Nodes: โหนดเหล่านี้จะดำเนินการตามการกระทำในโลกของเกม หากการกระทำนั้นใช้เวลาทันที (เช่น การยิงอาวุธ) อาจส่งคืน `SUCCESS` ทันที หากใช้เวลา (เช่น การเคลื่อนที่ไปยังจุด) มันจะส่งคืน `RUNNING` ในแต่ละ tick จนกว่าจะเสร็จสิ้น ซึ่งเมื่อนั้นจะส่งคืน `SUCCESS` ตัวอย่าง ได้แก่ `MoveToEnemy()`, `PlayAnimation("Attack")`, `ReloadWeapon()`
• Condition Nodes: เป็นประเภทพิเศษของ leaf node ที่ตรวจสอบสถานะของโลกโดยไม่เปลี่ยนแปลง มันทำหน้าที่เป็นประตูในต้นไม้ โดยส่งคืน `SUCCESS` หากเงื่อนไขเป็นจริง และ `FAILURE` หากเป็นเท็จ ตัวอย่าง ได้แก่ `IsHealthLow?`, `IsEnemyInLineOfSight?`, `HasAmmunition?`

2. Composite Nodes: การควบคุมการไหล

Composite nodes คือผู้จัดการของต้นไม้ พวกมันมีโหนดลูกตั้งแต่หนึ่งโหนดขึ้นไป และใช้ชุดกฎเฉพาะเพื่อตัดสินใจว่าจะดำเนินการกับโหนดลูกใด พวกมันกำหนดตรรกะและลำดับความสำคัญของ AI

• Sequence Node: มักแสดงด้วยลูกศร (→) หรือป้าย "AND" Sequence จะดำเนินการกับโหนดลูกตามลำดับ จากซ้ายไปขวา มันจะหยุดและส่งคืน `FAILURE` ทันทีที่โหนดลูกใดล้มเหลว หากโหนดลูกทั้งหมดสำเร็จ Sequence เองจะส่งคืน `SUCCESS` สิ่งนี้ใช้สำหรับการสร้างลำดับงานที่ต้องดำเนินการตามลำดับ

  ตัวอย่าง: ลำดับ `Reload` อาจเป็น: Sequence( `HasAmmoInInventory?`, `PlayReloadAnimation()`, `UpdateAmmoCount()` ) หากเอเจนต์ไม่มีกระสุนในคลัง โหนดลูกแรกจะล้มเหลว และลำดับทั้งหมดจะถูกยกเลิกทันที

• Selector Node (หรือ Fallback Node): มักแสดงด้วยเครื่องหมายคำถาม (?) หรือป้าย "OR" Selector จะดำเนินการกับโหนดลูกตามลำดับ จากซ้ายไปขวา อย่างไรก็ตาม มันจะหยุดและส่งคืน `SUCCESS` ทันทีที่โหนดลูกใดสำเร็จ หากโหนดลูกทั้งหมดล้มเหลว Selector เองจะส่งคืน `FAILURE` สิ่งนี้ใช้สำหรับการสร้างพฤติกรรมสำรองหรือเลือกการดำเนินการหนึ่งรายการจากรายการที่เป็นไปได้

  ตัวอย่าง: Selector `Combat` อาจเป็น: Selector( `PerformMeleeAttack()`, `PerformRangedAttack()`, `Flee()` ) AI จะลองโจมตีระยะประชิดก่อน หากไม่สามารถทำได้ (เช่น เป้าหมายอยู่ไกลเกินไป) มันจะล้มเหลว และ Selector จะย้ายไปยังโหนดถัดไป: การโจมตีระยะไกล หากมันล้มเหลวเช่นกัน (เช่น ไม่มีกระสุน) มันจะย้ายไปยังตัวเลือกสุดท้าย: การหนี

• Parallel Node: โหนดนี้ดำเนินการกับโหนดลูกทั้งหมดพร้อมกัน ความสำเร็จหรือความล้มเหลวของมันขึ้นอยู่กับนโยบายที่กำหนดไว้ ตัวอย่างเช่น อาจส่งคืน `SUCCESS` ทันทีที่โหนดลูกหนึ่งสำเร็จ หรืออาจรอจนกว่าโหนดลูกทั้งหมดจะสำเร็จ สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการดำเนินการงานหลักพร้อมกับการดำเนินการตามงานรองที่ตรวจสอบอยู่

  ตัวอย่าง: `Patrol` แบบขนานอาจเป็น: Parallel( `MoveAlongPatrolPath()`, `LookForEnemies()` ) AI จะเดินตามเส้นทางพร้อมกับสแกนสภาพแวดล้อมอย่างต่อเนื่อง

3. Decorator Nodes: ตัวปรับเปลี่ยน

Decorator nodes มีโหนดลูกเพียงโหนดเดียวและใช้เพื่อปรับเปลี่ยนพฤติกรรมหรือผลลัพธ์ของโหนดลูกนั้น พวกมันเพิ่มชั้นการควบคุมและตรรกะที่มีประสิทธิภาพโดยไม่ทำให้ต้นไม้รก

• Inverter: กลับผลลัพธ์ของโหนดลูก `SUCCESS` จะกลายเป็น `FAILURE` และ `FAILURE` จะกลายเป็น `SUCCESS` `RUNNING` มักจะส่งผ่านไปโดยไม่เปลี่ยนแปลง สิ่งนี้สมบูรณ์แบบสำหรับการสร้างตรรกะ "if not"

  ตัวอย่าง: Inverter( `IsEnemyVisible?` ) จะสร้างเงื่อนไขที่จะสำเร็จเฉพาะเมื่อศัตรู ไม่ ถูกมองเห็น

• Repeater: ดำเนินการกับโหนดลูกตามจำนวนครั้งที่ระบุหรือดำเนินการต่อไปเรื่อยๆ จนกว่าโหนดลูกจะล้มเหลว
• Succeeder / Failer: จะส่งคืน `SUCCESS` หรือ `FAILURE` เสมอ โดยไม่คำนึงว่าโหนดลูกส่งคืนอะไร สิ่งนี้มีประโยชน์ในการทำให้กิ่งของต้นไม้เป็นทางเลือก
• Limiter / Cooldown: จำกัดความถี่ที่โหนดลูกสามารถดำเนินการได้ ตัวอย่างเช่น การดำเนินการ `GrenadeThrow` สามารถตกแต่งด้วย Limiter เพื่อให้แน่ใจว่าสามารถดำเนินการได้เพียงครั้งเดียวทุกๆ 10 วินาที

การนำมารวมกัน: ตัวอย่างการใช้งานจริง

มาออกแบบ Behavior Tree สำหรับ AI ทหารศัตรูอย่างง่ายในเกมยิงมุมมองบุคคลที่หนึ่ง พฤติกรรมที่ต้องการคือ: ลำดับความสำคัญสูงสุดของทหารคือการโจมตีผู้เล่นหากมองเห็น หากไม่สามารถมองเห็นผู้เล่นได้ ทหารควรจะลาดตระเวนในพื้นที่ที่กำหนด หากสุขภาพของทหารลดลงระหว่างการต่อสู้ พวกเขาควรหาที่กำบัง

นี่คือวิธีที่เราสามารถจัดโครงสร้างตรรกะนี้ใน Behavior Tree (อ่านจากบนลงล่าง โดยการเยื้องแสดงลำดับชั้น):

Root (Selector)
  |-- Low Health Escape (Sequence)
  |   |-- IsHealthLow? (Condition)
  |   |-- FindCoverPoint (Action) -> คืนค่า RUNNING ขณะเคลื่อนที่ จากนั้น SUCCESS
  |   `-- TakeCover (Action)
  |
  |-- Engage Player (Sequence)
  |   |-- IsPlayerVisible? (Condition)
  |   |-- IsWeaponReady? (Condition)
  |   |-- Combat Logic (Selector)
  |   |   |-- Shoot At Player (Sequence)
  |   |   |   |-- IsPlayerInLineOfSight? (Condition)
  |   |   |   `-- Shoot (Action)
  |   |   `-- Move To Attack Position (Sequence)
  |   |       |-- Inverter(IsPlayerInLineOfSight?) (Decorator + Condition)
  |   |       `-- MoveTowardsPlayer (Action)
  |
  `-- Patrol (Sequence)
      |-- GetNextPatrolPoint (Action)
      `-- MoveToPoint (Action)

วิธีการทำงานในแต่ละ "tick":

1. Root Selector เริ่มต้น มันจะลองโหนดลูกแรกคือ `Low Health Escape` sequence
2. `Low Health Escape` sequence จะตรวจสอบ `IsHealthLow?` ก่อน หากสุขภาพไม่ต่ำ เงื่อนไขนี้จะส่งคืน `FAILURE` ทั้งลำดับจะล้มเหลว และการควบคุมจะกลับไปยัง root
3. Root Selector เมื่อเห็นว่าโหนดลูกแรกของตนล้มเหลว จะย้ายไปยังโหนดลูกที่สอง: `Engage Player`
4. `Engage Player` sequence จะตรวจสอบ `IsPlayerVisible?` หากไม่สำเร็จ ลำดับจะล้มเหลว และ root จะย้ายไปยัง `Patrol` sequence ทำให้ทหารลาดตระเวนอย่างสงบ
5. อย่างไรก็ตาม หาก `IsPlayerVisible?` สำเร็จ ลำดับจะดำเนินต่อไป มันจะตรวจสอบ `IsWeaponReady?` หากสำเร็จ มันจะดำเนินการต่อไปยัง `Combat Logic` selector Selector นี้จะพยายาม `Shoot At Player` ก่อน หากผู้เล่นอยู่ในแนวสายตา การดำเนินการ `Shoot` จะถูกดำเนินการ
6. หากระหว่างการต่อสู้ สุขภาพของทหารลดลง ใน tick ถัดไป เงื่อนไขแรกสุด (`IsHealthLow?`) จะสำเร็จ สิ่งนี้จะทำให้ `Low Health Escape` sequence ทำงาน ทำให้ทหารหาและหาที่กำบังได้ เนื่องจาก root เป็น Selector และโหนดลูกแรกกำลังสำเร็จ (หรือกำลังทำงาน) มันจะ ไม่เคยประเมิน กิ่ง `Engage Player` หรือ `Patrol` เลย นี่คือวิธีจัดการลำดับความสำคัญตามธรรมชาติ

โครงสร้างนี้สะอาดตา อ่านง่าย และที่สำคัญที่สุดคือขยายง่าย ต้องการเพิ่มพฤติกรรมการขว้างระเบิดหรือไม่? คุณสามารถแทรก sequence อื่นเข้าไปใน `Combat Logic` selector ที่มีลำดับความสำคัญสูงกว่าการยิง พร้อมด้วยเงื่อนไขของตัวเอง (เช่น `IsPlayerInCover?`, `HasGrenade?`)

Behavior Trees เปรียบเทียบกับ Finite State Machines: ผู้ชนะที่ชัดเจนสำหรับความซับซ้อน

มาเปรียบเทียบอย่างเป็นทางการ:

คุณสมบัติ	Behavior Trees (BTs)	Finite State Machines (FSMs)
ความสามารถในการแยกส่วน	สูงมาก Sub-trees (เช่น sequence "Find Health Pack") สามารถสร้างขึ้นครั้งเดียวและนำไปใช้ซ้ำกับ AI อื่นๆ หรือในส่วนอื่นๆ ของต้นไม้เดียวกันได้	ต่ำ ตรรกะจะฝังอยู่ในสถานะและการเปลี่ยนสถานะ การนำพฤติกรรมไปใช้ซ้ำมักจะต้องคัดลอกสถานะและการเชื่อมต่อของพวกมัน
ความสามารถในการขยายขนาด	ยอดเยี่ยม การเพิ่มพฤติกรรมใหม่ทำได้ง่ายเพียงแค่แทรกกิ่งใหม่เข้าไปในต้นไม้ ผลกระทบต่อตรรกะส่วนที่เหลือจะจำกัดเฉพาะที่	ต่ำ เมื่อเพิ่มสถานะ จำนวนการเปลี่ยนสถานะที่เป็นไปได้สามารถเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ ทำให้เกิด "state explosion"
การตอบสนอง	มีการตอบสนองโดยธรรมชาติ ต้นไม้จะถูกประเมินซ้ำจากรากทุก tick ทำให้สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของโลกได้อย่างทันทีตามลำดับความสำคัญที่กำหนดไว้	ตอบสนองน้อยกว่า เอเจนต์จะ "ติด" อยู่ในสถานะปัจจุบันจนกว่าจะมีการเรียกใช้การเปลี่ยนสถานะที่กำหนดไว้ล่วงหน้า มันไม่ได้ประเมินเป้าหมายโดยรวมอย่างต่อเนื่อง
การอ่านได้	สูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับโปรแกรมแก้ไขแบบภาพ โครงสร้างแบบลำดับชั้นแสดงลำดับความสำคัญและโฟลว์ตรรกะได้อย่างชัดเจน ทำให้สามารถเข้าใจได้แม้กระทั่งโดยนักออกแบบที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์	ต่ำลงเมื่อความซับซ้อนเพิ่มขึ้น กราฟแบบภาพของ FSM ที่ซับซ้อนอาจดูเหมือนจานสปาเก็ตตี้

การประยุกต์ใช้ที่นอกเหนือไปจากเกม: หุ่นยนต์และการจำลอง

แม้ว่า Behavior Trees จะมีชื่อเสียงในอุตสาหกรรมเกม แต่ประโยชน์ของมันก็ขยายไปไกลกว่านั้น ระบบใดๆ ที่ต้องการการตัดสินใจอัตโนมัติที่มุ่งเน้นไปที่งานเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับ BTs

• หุ่นยนต์: วันทำงานทั้งหมดของหุ่นยนต์คลังสินค้าสามารถจำลองด้วย BT รากอาจเป็น selector สำหรับ `FulfillOrder` หรือ `RechargeBattery` ลำดับ `FulfillOrder` จะรวมโหนดลูก เช่น `NavigateToShelf`, `IdentifyItem`, `PickUpItem`, และ `DeliverToShipping` เงื่อนไข เช่น `IsBatteryLow?` จะควบคุมการเปลี่ยนระดับสูง
• ระบบอัตโนมัติ: ยานพาหนะไร้คนขับ (UAVs) หรือยานสำรวจในภารกิจสำรวจสามารถใช้ BTs เพื่อจัดการแผนภารกิจที่ซับซ้อน ลำดับอาจรวมถึง `TakeOff`, `FlyToWaypoint`, `ScanArea`, และ `ReturnToBase` Selector สามารถจัดการการสำรองข้อมูลฉุกเฉิน เช่น `ObstacleDetected` หรือ `LostGPS`
• การจำลองและการฝึกอบรม: ในเครื่องจำลองทางทหารหรืออุตสาหกรรม BTs สามารถขับเคลื่อนพฤติกรรมของเอนทิตีจำลอง (ผู้คน ยานพาหนะ) เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมการฝึกอบรมที่สมจริงและท้าทาย

ความท้าทายและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

แม้จะมีพลังของพวกมัน Behavior Trees ก็ไม่ใช่ว่าจะไม่มีความท้าทาย

• การดีบัก: การติดตามว่าทำไม AI จึงตัดสินใจเช่นนั้นจึงเป็นเรื่องยากในต้นไม้ขนาดใหญ่ เครื่องมือดีบักแบบภาพที่แสดงสถานะปัจจุบัน (`SUCCESS`, `FAILURE`, `RUNNING`) ของแต่ละโหนดขณะที่ต้นไม้ทำงานเกือบจะเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับโครงการที่ซับซ้อน
• การสื่อสารข้อมูล: โหนดแชร์ข้อมูลกันอย่างไร? โซลูชันทั่วไปคือบริบทข้อมูลที่ใช้ร่วมกันที่เรียกว่า Blackboard เงื่อนไข `IsEnemyVisible?` อาจอ่านตำแหน่งของผู้เล่นจาก Blackboard ในขณะที่การดำเนินการ `DetectEnemy` จะเขียนตำแหน่งลงไป
• ประสิทธิภาพ: การ tick ต้นไม้ขนาดใหญ่และลึกทุกเฟรมอาจมีค่าใช้จ่ายในการประมวลผลสูง การปรับปรุงเช่น BTs ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ (ที่ต้นไม้จะทำงานก็ต่อเมื่อมีเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องเกิดขึ้น) สามารถลดสิ่งนี้ได้ แต่จะเพิ่มความซับซ้อน

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด:

1. ทำให้ตื้น: เลือกต้นไม้ที่กว้างกว่าต้นไม้ที่ลึก การซ้อนตรรกะอย่างลึกซึ้งอาจตามได้ยาก
2. โอบกอดความสามารถในการแยกส่วน: สร้าง sub-trees ขนาดเล็กที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้สำหรับงานทั่วไป เช่น การนำทาง หรือการจัดการสินค้าคงคลัง
3. ใช้ Blackboard: แยกตรรกะของต้นไม้ออกจากข้อมูลของเอเจนต์โดยใช้ Blackboard สำหรับข้อมูลสถานะทั้งหมด
4. ใช้ประโยชน์จากโปรแกรมแก้ไขแบบภาพ: เครื่องมือเช่นที่สร้างขึ้นใน Unreal Engine หรือสินทรัพย์เช่น Behavior Designer สำหรับ Unity มีประโยชน์อย่างยิ่ง พวกมันช่วยให้สามารถสร้างต้นแบบได้อย่างรวดเร็ว การแสดงภาพที่ง่าย และการทำงานร่วมกันที่ดีขึ้นระหว่างโปรแกรมเมอร์และนักออกแบบ

อนาคต: Behavior Trees และ Machine Learning

Behavior Trees ไม่ได้แข่งขันกับเทคนิค Machine Learning (ML) ที่ทันสมัย แต่เป็นการเสริมซึ่งกันและกัน แนวทางผสมผสานมักจะเป็นโซลูชันที่มีประสิทธิภาพที่สุด

• ML สำหรับ Leaf Nodes: BT สามารถจัดการกลยุทธ์ระดับสูง (เช่น `DecideToAttack` หรือ `DecideToDefend`) ในขณะที่เครือข่ายประสาทที่ได้รับการฝึกฝนสามารถดำเนินการตามการกระทำระดับต่ำ (เช่น โหนดการดำเนินการ `AimAndShoot` ที่ใช้ ML สำหรับการเล็งที่แม่นยำเหมือนมนุษย์)
• ML สำหรับการปรับพารามิเตอร์: Reinforcement learning สามารถใช้เพื่อปรับปรุงพารามิเตอร์ภายใน BT เช่น เวลา cooldown สำหรับความสามารถพิเศษ หรือเกณฑ์สุขภาพสำหรับการถอย

โมเดลผสมผสานนี้รวมโครงสร้างที่คาดเดาได้ ควบคุมได้ และเป็นมิตรกับนักออกแบบของ Behavior Tree เข้ากับพลังที่ซับซ้อนและปรับตัวได้ของ machine learning

สรุป: เครื่องมือที่จำเป็นสำหรับ AI สมัยใหม่

Behavior Trees เป็นก้าวสำคัญจากขอบเขตที่แข็งทื่อของ Finite State Machines ด้วยการจัดเตรียมเฟรมเวิร์กที่แยกส่วนได้ ขยายขนาดได้ และอ่านได้สูงสำหรับการตัดสินใจ พวกมันได้เสริมพลังให้นักพัฒนาและนักออกแบบสามารถสร้างพฤติกรรม AI ที่ซับซ้อนและน่าเชื่อถือที่สุดที่พบในเทคโนโลยีสมัยใหม่ ตั้งแต่ศัตรูเจ้าเล่ห์ในเกมที่ประสบความสำเร็จไปจนถึงหุ่นยนต์ที่มีประสิทธิภาพในโรงงานแห่งอนาคต Behavior Trees ให้กระดูกสันหลังเชิงตรรกะที่เปลี่ยนโค้ดธรรมดาให้เป็นการกระทำที่ชาญฉลาด

ไม่ว่าคุณจะเป็นโปรแกรมเมอร์ AI ที่มีประสบการณ์ นักออกแบบเกม หรือวิศวกรหุ่นยนต์ การเรียนรู้ Behavior Trees คือการลงทุนในทักษะพื้นฐาน เป็นเครื่องมือที่เชื่อมช่องว่างระหว่างตรรกะที่เรียบง่ายและความฉลาดที่ซับซ้อน และความสำคัญของมันในโลกของระบบอัตโนมัติจะยังคงเติบโตต่อไป