警官们注意！

欢迎收看我们的双周开发通讯第50期！为了纪念这一里程碑，我们将为大家准备一份超长的开发通讯，我们将对Ready Or Not使用的人工智能系统进行详尽的总结，并对警局的另一半进行公开展示。

(资料图片仅供参考)

从警局的重新制作开始，这是绝大多数玩家看到的第一张地图，这意味着这是一个极其重要的第一印象。也许更重要的是，因为警局和玩家周围破旧的景观反映了整个Los Suenos的状态。

通过重新调整房间用途和摇摇欲坠的建筑，现在所有这些地方都塞满了高科技的警察设备，与周围的环境形成了鲜明对比，它可以有效传达玩家沉浸于其中的世界状态。

警局的重生

除了许多老地图正在进行的翻新外，我们无意将玩家的大本营继续留着吃灰。之前在Adam更新中我们更新了警局的第一部分，现在是时候让我们来一同见证它的完整面貌和我们为它付出的辛勤工作了。

在未来，警局内的许多地方将有更多的角落和细节可供探索，甚至可能有复活节彩蛋可供寻找。像众所周知的帽子和咖啡机一样，有些新物件会对你、你的警官，甚至你的游戏产生更大的影响。

与Ali一起学习严阵以待的AI

根据玩家的强烈呼声，严阵以待的人工智能编程中最具影响力的员工之一 Ali 给我们写了一篇关于游戏人工智能如何运作和基于环境因素做出决策的文章。

我们为严阵以待使用的人工智能系统被称为效用基型，是一种人工智能体系的决策模型。

实用人工智能背后的概念是在计算机程序中使用数字、公式和响应曲线对人类行为进行数学建模。我们想要建模的“人类”被称为化身，或者简单地说，是人工智能。世界环境中的每个化身都有一个他们想要做出的决定（或者我们称之为行动）列表。每一帧我们都会浏览动作列表，并决定选择并执行哪一个。这是人工智能的核心循环。

在每个动作中，都有一个考虑因素列表，这些考虑因素在数学上构成了一个动作，并最终决定了该动作的分数。每一个考虑都会输出一个分数，然后在最后累加（使用评分方法），以输出该动作的最终分数，然后用于选择得分最高的动作。该动作将用于执行行为和移动（使用另一个称为“应对系统”的系统），并设定决断时间，这样他们在决策时就不会摇摆不定，在一帧帧之间表现得犹豫不决。还有一种叫做“行动中断“”的东西，它是一个操作名称列表，如果当前操作正在被执行，则可以中断当前操作，并且在每个帧都会对它们进行评估。给AI更多的控制权。

正如你想象的那样，通过数百种考虑因素的库，判断这些因素并调整反应曲线就是我们如何从嫌疑人和平民身上获得不同的“性格类型”或行为的方法，有些人比其他人更抗拒投降，有些人更渴望保护，或者如果你不迅速缓和局势，有些人更可能会自杀。

我们的系统中有另一个概念，我想我在其他人的程序实现中没有看到过，但它几乎没有什么突破性的东西。我们称之为阀门。它是对考虑因素的补充帮助。阀门与考虑因素类似，但它们不是返回分数，而是返回true（是）或false（否）、open（开）或closed（闭）。阀门的目的是阻止我们不希望人工智能执行的行动。所有大门都必须打开，才能判断得分。CD计时器是阀门很有用的一个例子，仅仅考虑到因素和权重，你是不可能合理地做到这一点，它是一个二进制操作。CD是否结束？CD必须在考虑上述动作之前完成。以前，当我们没有这个概念的时候，我们有时会让人工智能受困于没有刺激，或者做一些他们不应该做的事情。现在当你去调试正在发生的事情时，所有的分数似乎都是合理的，你可以看到他们为什么做某件事。阀门帮助我们更多地控制它们，这样就不会像我们的设计师喜欢的那样疯狂地做一些意想不到的事情。

使用数学和公式根据您的喜好塑造输出结果的简单概念（使用权重、不同的评分方法和响应曲线），会给您带来一大堆无法手动编程到人工智能中的状态，这反过来会极大地影响游戏体验，每个人工智能的行为都会与下一个略有不同。我们以前版本的人工智能系统基本上是一个核心的大型状态机，只能由我们程序员来操作。如果我们想取得进展，实现更好的人工智能，让设计师可以自由地在编辑器中快速改变人工智能行为，而不需要编程来做简单的事情，那么就需要一种激进的方法来切换到实用程序（这花了大约6个月的时间来实现）。

然而，我们仍然使用状态机的概念来执行具体的行动，比如从移动到从地板上拿起武器或破门（这有很多状态）。但人工智能的决策方面，如果你愿意的话，AI大脑都是基于效用系统的，我们不必手动编程说“如果这个，那么那个，如果这个，然后做XXX”，相反，如上所述，我们给他们一套行动和规则，让他们自己遵循，然后他们可以走进世界，为自己做出决定，这是非常整洁的，感觉像是“真正的”人工智能。

我们在编辑器中所要做的就是设置他们的原型（人工智能的定义/个性），其中包含我们希望他们做出的动作。完成后，我们将原型分配给数据表中的特定人工智能。我们有大约50个原型，许多人工智能变体在一个地图上共享相似或相同的原型，出于多种原因，为了简单起见，我们会重复使用有效的原型，或者如果我们碰巧喜欢某个特定的原型的行为方式就会多次使用他之类的原因，加上我们团队管理所有这些原型的开销，这是我们努力保持精益的东西。