探究UE4中的AI

一、UE4中的AI概述

UE4中的AI是遊戲、虛擬現實世界中必不可少的一部分，它充當著各種虛擬角色的智能控制中心。在UE4中，可以使用基於藍圖的AI行為樹（Behavior Tree）來設計和調試各種不同的AI行為。此外，UE4還提供了先進的視覺和聽覺感知、自然語言處理和機器學習能力，使得設計師能夠輕鬆地為角色創建智能行為，提高遊戲的可玩度與真實感。

二、UE4中的AI行為樹

在UE4中，AI行為樹是一種基於圖的工具，它被用於編寫和組織角色的行為邏輯和動作序列。UE4中的AI行為樹具有易於理解、可視化和調試的優點。通常，AI行為樹是垂直裝向，從根節點開始，經過一系列條件和動作節點，直到找到適合的結果。若找不到適合的結果，則繼續從下一個路徑進行搜索。

下面是一個簡單的AI行為樹實現示例，包括四種常用的節點類型：選擇器（selector）、序列器（sequencer）、條件（condition）、動作（action）。

|-- Selector
    |-- Sequence
    |   |-- Is Ammo Low?
    |   |-- Reload
    |   `-- Move To Cover
    |-- Sequence
    |   |-- Player In Sight?
    |   |-- Aim at Player
    |   |-- Shoot
    |   `-- Reload
    `-- Patrol
        `-- Find Random Location
        `-- Move to Location

根據上面的示例，機器人AI會根據當前狀態使用Selector節點選擇三種不同的行為：攻擊、重新加載和巡邏。每種行為又是由一系列Sequence、Condition和Action子節點構成的，通過這些節點幫助機器人AI實現不同的行為。

三、UE4中的人工智能感知系統

UE4中的人工智能感知系統允許角色基於社會認知來做出決策，而不是僅僅基於程序指令。它使用多種複雜的感知設備來模擬人類的視覺、聽覺和嗅覺，以檢測周圍物體和活動。感知系統還可與AI行為樹緊密結合，從而使角色的行為更加逼真。

下面是一個簡單的UE4 AI感知系統代碼演示：

void AMyAIController::Tick(float DeltaTime)
{
    Super::Tick(DeltaTime);
    
    // 尋找在視野內的敵人和友軍
    TArray ActorsInSight;
    PerceptionComponent->GetCurrentlyPerceivedActors(nullptr, ActorsInSight);
    
    for (AActor* Actor : ActorsInSight)
    {
        if (Actor->IsA(AEnemyCharacter::StaticClass()))
        {
            // 設置攻擊目標
            SetEnemyTarget(Actor);
            return;
        }
        else if (Actor->IsA(AFriendlyCharacter::StaticClass()))
        {
            // 設置友軍目標
            SetFriendlyTarget(Actor);
            return;
        }
    }
    
    // 掃描可能存在的敵人
    TArray ActorsToScan;
    PerceptionComponent->GetActorsToPerceive(ActorsToScan);
    
    for (AActor* Actor : ActorsToScan)
    {
        if (Actor->IsA(AEnemyCharacter::StaticClass()) && CanSeeActor(Actor))
        {
            // 如果可見敵人，則設置攻擊目標
            SetEnemyTarget(Actor);
            return;
        }
    }
}

四、UE4中的深度學習和自然語言處理

UE4中的深度學習技術和自然語言處理技術一直保持着更新與改進。例如，通過使用深度學習技術，我們可以在遊戲中將角色的動作捕捉技術使用得更加自然，更加逼真。在自然語言處理方面，UE4就能夠幫助遊戲設計師開發更加聰明的角色AI，以及讓遊戲中的交互變得更加自然和流暢。

下面是一個使用深度學習技術創建角色動作捕捉的代碼示例：

// 獲取輸入值
float InputValue = GetInputValue(); 

// 使用深度學習模型預測下一幀動作
float OutputValue = MyNeuralNetwork->GetOutputValue(InputValue); 

// 將預測結果應用於角色模型
MyCharacter->UpdateAnimation(OutputValue);

五、UE4中的行為樹調試

在開發AI行為樹時，其中最麻煩的問題之一是如何調試和診斷。UE4解決了這個問題，並包含了一個稱為行為樹調試器（Behavior Tree Debugger）的工具。通過它，開發人員可以輕鬆地檢查每個節點的狀態，並快速找到故障所在。此外，行為樹調試器還提供了許多強有力的操作，例如運行時控制、恢復節點狀態、打印節點狀態和計算科聲音、動畫等調試信息。