Штучний інтелект: Глибоке занурення у дерева поведінки

У великому та мінливому ландшафті штучного інтелекту розробники постійно шукають інструменти, які були б потужними, масштабованими та інтуїтивно зрозумілими. Від неігрових персонажів (NPC), які населяють наші улюблені відеоігри, до автономних роботів, що сортують пакунки на складі, створення правдоподібної та ефективної поведінки AI є монументальним завданням. Хоча існує багато технік, одна з них стала домінуючою силою завдяки своїй елегантності та гнучкості: Дерево поведінки (BT).

Якщо ви коли-небудь захоплювалися ворогом у грі, який розумно шукає укриття, координує дії з союзниками та змінює тактику залежно від ситуації, ви, ймовірно, бачили дерево поведінки в дії. Ця стаття містить вичерпний огляд дерев поведінки, починаючи від фундаментальних концепцій і закінчуючи розширеними додатками, розроблений для глобальної аудиторії розробників, дизайнерів та ентузіастів AI.

Проблема з простішими системами: Чому нам потрібні дерева поведінки

Щоб оцінити інновації дерев поведінки, корисно зрозуміти, що було раніше. Протягом багатьох років основним рішенням для простого AI був Кінцевий автомат (FSM).

FSM складається з набору станів (наприклад, Патрулювання, Переслідування, Атака) і переходів між ними (наприклад, якщо "Ворог помічений", перехід від Патрулювання до Переслідування). Для простого AI з кількома чіткими поведінками FSM працюють добре. Однак, у міру зростання складності, вони швидко стають некерованими.

• Проблеми масштабованості: Додавання нового стану, наприклад "Зайняти укриття", може вимагати створення переходів з кожного іншого існуючого стану. Це призводить до того, що розробники називають "спагеті-кодом" - заплутаною мережею зв'язків, яку важко налагоджувати та розширювати.
• Відсутність модульності: Поведінки тісно пов'язані зі станами. Повторне використання логіки "Знайти боєприпаси" в різних сценаріях важко без дублювання коду та логіки.
• Жорсткість: FSM завжди знаходиться в одному, і тільки одному, стані одночасно. Це ускладнює моделювання нюансованої або багатошарової поведінки.

Дерева поведінки були розроблені для вирішення цих проблем, пропонуючи більш структурований, модульний і масштабований підхід до проектування складних AI агентів.

Що таке дерево поведінки? Ієрархічний підхід до AI

По суті, дерево поведінки - це ієрархічне дерево вузлів, яке контролює потік прийняття рішень для AI агента. Уявіть це як організаційну схему компанії. Генеральний директор на вершині (Кореневий вузол) не виконує кожне завдання; замість цього він делегує менеджерам (Композитні вузли), які, в свою чергу, делегують працівникам, які виконують конкретні завдання (Листкові вузли).

Дерево оцінюється зверху вниз, починаючи з кореня, як правило, на кожному кадрі або циклі оновлення. Цей процес називається "тіком". Сигнал тіка поширюється вниз по дереву, активуючи вузли вздовж певного шляху на основі набору правил. Кожен вузол, після завершення, повертає статус своєму батькові:

• УСПІХ: Завдання, яке представляє вузол, було успішно завершено.
• НЕВДАЧА: Завдання не вдалося завершити.
• ВИКОНУЄТЬСЯ: Завдання знаходиться в процесі виконання і вимагає більше часу для завершення (наприклад, ходьба до місця призначення).

Батьківський вузол використовує ці статуси, щоб вирішити, якого зі своїх дітей тікати далі. Ця безперервна, зверху вниз переоцінка робить BT неймовірно реактивними до змінних умов у світі.

Основні компоненти дерева поведінки

Кожне дерево поведінки складається з декількох основних типів вузлів. Розуміння цих будівельних блоків є ключем до опанування системи.

1. Листкові вузли: Дії та умови

Листкові вузли є кінцевими точками дерева - вони є фактичними працівниками, які виконують завдання або перевіряють умови. Вони не мають дітей.

• Вузли дій: Ці вузли виконують дію в ігровому світі. Якщо дія миттєва (наприклад, стрільба зі зброї), вона може повернути `УСПІХ` негайно. Якщо це займає час (наприклад, переміщення в точку), вона буде повертати `ВИКОНУЄТЬСЯ` на кожному тіку, поки не буде виконано, після чого вона поверне `УСПІХ`. Приклади включають `MoveToEnemy()`, `PlayAnimation("Attack")`, `ReloadWeapon()`.
• Вузли умов: Це особливий тип листкового вузла, який перевіряє стан світу, не змінюючи його. Вони діють як ворота в дереві, повертаючи `УСПІХ`, якщо умова істинна, і `НЕВДАЧА`, якщо вона хибна. Приклади включають `IsHealthLow?`, `IsEnemyInLineOfSight?`, `HasAmmunition?`.

2. Композитні вузли: Керування потоком

Композитні вузли є менеджерами дерева. Вони мають одного або більше дітей і використовують певний набір правил, щоб вирішити, якого дитину виконати. Вони визначають логіку та пріоритети AI.

• Вузол послідовності: Часто представлений у вигляді стрілки (→) або позначений як "І". Послідовність виконує своїх дітей по порядку, зліва направо. Вона зупиняється і повертає `НЕВДАЧА`, як тільки один з її дітей зазнає невдачі. Якщо всі діти досягнуть успіху, сама послідовність повертає `УСПІХ`. Це використовується для створення послідовності завдань, які повинні бути виконані по порядку.

  Приклад: Послідовність `Перезавантаження` може бути: Послідовність( `HasAmmoInInventory?`, `PlayReloadAnimation()`, `UpdateAmmoCount()` ). Якщо агент не має боєприпасів в інвентарі, перший дитина зазнає невдачі, і вся послідовність негайно переривається.

• Вузол селектора (або вузол повернення): Часто представлений у вигляді знака питання (?) або позначений як "АБО". Селектор також виконує своїх дітей по порядку, зліва направо. Однак, він зупиняється і повертає `УСПІХ`, як тільки один з його дітей досягне успіху. Якщо всі діти зазнають невдачі, сам селектор повертає `НЕВДАЧА`. Це використовується для створення поведінки повернення або вибору однієї дії зі списку можливостей.

  Приклад: Селектор `Бій` може бути: Селектор( `PerformMeleeAttack()`, `PerformRangedAttack()`, `Flee()` ). AI спочатку спробує рукопашний бій. Якщо це неможливо (наприклад, ціль занадто далеко), він зазнає невдачі, і Селектор переходить до наступної дитини: дальній бій. Якщо це також зазнає невдачі (наприклад, немає боєприпасів), він переходить до останнього варіанту: втеча.

• Паралельний вузол: Цей вузол виконує всіх своїх дітей одночасно. Його власний успіх або невдача залежить від зазначеної політики. Наприклад, він може повернути `УСПІХ`, як тільки один дитина досягне успіху, або він може почекати, поки всі діти досягнуть успіху. Це корисно для запуску основного завдання одночасно з запуском вторинного, моніторингового завдання.

  Приклад: Паралельний `Патруль` може бути: Паралельний( `MoveAlongPatrolPath()`, `LookForEnemies()` ). AI йде своїм шляхом, постійно скануючи навколишнє середовище.

3. Вузли декоратора: Модифікатори

Вузли декоратора мають лише одного дитину і використовуються для зміни поведінки або результату цього дитини. Вони додають потужний шар контролю та логіки, не захаращуючи дерево.

• Інвертор: Інвертує результат свого дитини. `УСПІХ` стає `НЕВДАЧА`, а `НЕВДАЧА` стає `УСПІХ`. `ВИКОНУЄТЬСЯ` зазвичай передається без змін. Це ідеально підходить для створення логіки "якщо ні".

  Приклад: Інвертор( `IsEnemyVisible?` ) створить умову, яка досягає успіху лише тоді, коли ворог не видимий.

• Повторювач: Виконує свого дитину вказану кількість разів або нескінченно, поки дитина не зазнає невдачі.
• Успішний / Невдалий: Завжди повертає `УСПІХ` або `НЕВДАЧА`, відповідно, незалежно від того, що повертає його дитина. Це корисно для того, щоб зробити гілку дерева необов'язковою.
• Обмежувач / Охолодження: Обмежує, як часто його дитина може бути виконана. Наприклад, дія `Кинути гранату` може бути прикрашена Обмежувачем, щоб забезпечити її виконання лише раз на 10 секунд.

Збираємо все разом: Практичний приклад

Давайте розробимо дерево поведінки для простого AI ворожого солдата в шутері від першої особи. Бажана поведінка: Найвищим пріоритетом солдата є атака на гравця, якщо вони видимі. Якщо гравець невидимий, солдат повинен патрулювати призначену область. Якщо здоров'я солдата падає під час бою, він повинен шукати укриття.

Ось як ми можемо структурувати цю логіку в дереві поведінки (читати зверху вниз, з відступом, що показує ієрархію):

Корінь (Селектор)
  |-- Втеча при низькому рівні здоров'я (Послідовність)
  |   |-- IsHealthLow? (Умова)
  |   |-- FindCoverPoint (Дія) -> повертає ВИКОНУЄТЬСЯ під час руху, потім УСПІХ
  |   `-- TakeCover (Дія)
  |
  |-- Взаємодія з гравцем (Послідовність)
  |   |-- IsPlayerVisible? (Умова)
  |   |-- IsWeaponReady? (Умова)
  |   |-- Логіка бою (Селектор)
  |   |   |-- Стріляти в гравця (Послідовність)
  |   |   |   |-- IsPlayerInLineOfSight? (Умова)
  |   |   |   `-- Shoot (Дія)
  |   |   `-- Переміститися в позицію атаки (Послідовність)
  |   |       |-- Інвертор(IsPlayerInLineOfSight?) (Декоратор + Умова)
  |   |       `-- MoveTowardsPlayer (Дія)
  |
  `-- Патруль (Послідовність)
      |-- GetNextPatrolPoint (Дія)
      `-- MoveToPoint (Дія)

Як це працює на кожному "тіку":

1. Кореневий селектор починається. Він намагається виконати свого першого дитину, послідовність `Втеча при низькому рівні здоров'я`.
2. Послідовність `Втеча при низькому рівні здоров'я` спочатку перевіряє `IsHealthLow?`. Якщо здоров'я не низьке, ця умова повертає `НЕВДАЧА`. Вся послідовність зазнає невдачі, і контроль повертається до кореня.
3. Кореневий селектор, бачачи, що його перший дитина зазнала невдачі, переходить до свого другого дитини: `Взаємодія з гравцем`.
4. Послідовність `Взаємодія з гравцем` перевіряє `IsPlayerVisible?`. Якщо ні, вона зазнає невдачі, і корінь переходить до послідовності `Патруль`, змушуючи солдата мирно патрулювати.
5. Однак, якщо `IsPlayerVisible?` досягає успіху, послідовність продовжується. Вона перевіряє `IsWeaponReady?`. Якщо вона досягає успіху, вона переходить до селектора `Логіка бою`. Цей селектор спочатку спробує `Стріляти в гравця`. Якщо гравець знаходиться в полі зору, виконується дія `Стріляти`.
6. Якщо під час бою здоров'я солдата падає, на наступному тіку перша умова (`IsHealthLow?`) досягне успіху. Це змусить послідовність `Втеча при низькому рівні здоров'я` запуститися, змушуючи солдата знайти та зайняти укриття. Оскільки корінь є Селектором, і його перший дитина зараз досягає успіху (або виконується), він ніколи навіть не оцінюватиме гілки `Взаємодія з гравцем` або `Патруль`. Ось як пріоритети обробляються природним чином.

Ця структура є чистою, легко читається і, що найважливіше, легко розширюється. Хочете додати поведінку кидання гранати? Ви можете вставити іншу послідовність у селектор `Логіка бою` з вищим пріоритетом, ніж стрільба, в комплекті з власними умовами (наприклад, `IsPlayerInCover?`, `HasGrenade?`).

Дерева поведінки проти Кінцевих автоматів: Явний переможець для складності

Давайте формалізуємо порівняння:

Функція	Дерева поведінки (BTs)	Кінцеві автомати (FSMs)
Модульність	Надзвичайно висока. Піддерева (наприклад, послідовність "Знайти аптечку") можуть бути створені один раз і повторно використані в багатьох різних AI або в різних частинах одного дерева.	Низька. Логіка вбудована в стани та переходи. Повторне використання поведінки часто означає дублювання станів та їх зв'язків.
Масштабованість	Відмінна. Додавання нової поведінки так само просто, як вставити нову гілку в дерево. Вплив на решту логіки локалізований.	Погана. У міру додавання станів кількість потенційних переходів може зростати в геометричній прогресії, створюючи "вибух станів".
Реактивність	За своєю суттю реактивна. Дерево переоцінюється від кореня на кожному тіку, що дозволяє негайно реагувати на зміни світу на основі визначених пріоритетів.	Менш реактивна. Агент "застряг" у своєму поточному стані, поки не буде ініційовано певний, попередньо визначений перехід. Він не постійно переоцінює свою загальну мету.
Читабельність	Висока, особливо з візуальними редакторами. Ієрархічна структура чітко показує пріоритети та потік логіки, роблячи її зрозумілою навіть для непрограмістів, таких як геймдизайнери.	Стає низькою в міру збільшення складності. Візуальний графік складного FSM може виглядати як тарілка спагеті.

Застосування за межами ігор: Робототехніка та моделювання

Хоча дерева поведінки знайшли свою славу в ігровій індустрії, їх корисність виходить далеко за її межі. Будь-яка система, яка вимагає автономного, орієнтованого на завдання прийняття рішень, є головним кандидатом для BT.

• Робототехніка: Весь робочий день складського робота можна змоделювати за допомогою BT. Коренем може бути селектор для `Виконати замовлення` або `Зарядити акумулятор`. Послідовність `Виконати замовлення` включатиме дітей, таких як `Перейти до полиці`, `Ідентифікувати предмет`, `Підняти предмет` і `Доставити до відправлення`. Умови, такі як `IsBatteryLow?`, контролюватимуть переходи високого рівня.
• Автономні системи: Безпілотні літальні апарати (БПЛА) або всюдиходи в дослідницьких місіях можуть використовувати BT для управління складними планами місій. Послідовність може включати `TakeOff`, `FlyToWaypoint`, `ScanArea` і `ReturnToBase`. Селектор може обробляти аварійні повернення, такі як `ObstacleDetected` або `LostGPS`.
• Моделювання та навчання: У військових або промислових симуляторах BT можуть керувати поведінкою змодельованих об'єктів (людей, транспортних засобів) для створення реалістичних і складних навчальних середовищ.

Виклики та найкращі практики

Незважаючи на свою потужність, дерева поведінки не позбавлені викликів.

• Налагодження: Відстеження того, чому AI прийняв певне рішення, може бути важким у великому дереві. Візуальні інструменти налагодження, які показують живий статус (`УСПІХ`, `НЕВДАЧА`, `ВИКОНУЄТЬСЯ`) кожного вузла під час виконання дерева, майже необхідні для складних проектів.
• Передача даних: Як вузли обмінюються інформацією? Поширеним рішенням є спільний контекст даних під назвою Blackboard. Умова `IsEnemyVisible?` може зчитувати розташування гравця з Blackboard, тоді як дія `DetectEnemy` записуватиме розташування в нього.
• Продуктивність: Тікання дуже великого, глибокого дерева на кожному кадрі може бути обчислювально дорогим. Оптимізації, такі як керовані подіями BT (де дерево запускається лише тоді, коли відбувається відповідна подія), можуть пом'якшити це, але це додає складності.

Найкращі практики:

1. Тримайте його неглибоким: Віддавайте перевагу ширшим деревам над глибшими. Глибоко вкладену логіку може бути важко відстежити.
2. Прийміть модульність: Створюйте невеликі, повторно використовувані піддерева для загальних завдань, таких як навігація або управління інвентарем.
3. Використовуйте Blackboard: Від'єднайте логіку вашого дерева від даних агента, використовуючи Blackboard для всієї інформації про стан.
4. Використовуйте візуальні редактори: Такі інструменти, як вбудований в Unreal Engine, або активи, такі як Behavior Designer для Unity, є безцінними. Вони дозволяють швидко створювати прототипи, легко візуалізувати та покращувати співпрацю між програмістами та дизайнерами.

Майбутнє: Дерева поведінки та машинне навчання

Дерева поведінки не конкурують із сучасними методами машинного навчання (ML); вони є взаємодоповнюючими. Гібридний підхід часто є найпотужнішим рішенням.

• ML для листкових вузлів: BT може обробляти стратегію високого рівня (наприклад, `Вирішити атакувати` або `Вирішити захищатися`), тоді як навчена нейронна мережа може виконувати дію низького рівня (наприклад, вузол дії `AimAndShoot`, який використовує ML для точного, людиноподібного прицілювання).
• ML для налаштування параметрів: Навчання з підкріпленням можна використовувати для оптимізації параметрів у BT, таких як час охолодження для спеціальної здібності або поріг здоров'я для відступу.

Ця гібридна модель поєднує в собі передбачувану, контрольовану та зручну для дизайнера структуру дерева поведінки з нюансованою, адаптивною потужністю машинного навчання.

Висновок: Незамінний інструмент для сучасного AI

Дерева поведінки представляють значний крок вперед від жорстких меж Кінцевих автоматів. Надаючи модульну, масштабовану та добре читабельну структуру для прийняття рішень, вони дали розробникам і дизайнерам змогу створити деякі з найскладніших і правдоподібних AI поведінок, які спостерігаються в сучасних технологіях. Від хитрих ворогів у блокбастерній грі до ефективних роботів на футуристичній фабриці, дерева поведінки забезпечують логічну основу, яка перетворює простий код на інтелектуальну дію.

Незалежно від того, чи є ви досвідченим програмістом AI, геймдизайнером чи інженером-робототехніком, опанування дерев поведінки є інвестицією в фундаментальну навичку. Це інструмент, який усуває розрив між простою логікою та складним інтелектом, і його важливість у світі автономних систем лише продовжуватиме зростати.