[5] Самый полный курс по созданию AI в Unreal Engine 5. Работа над ошибками и Ragdoll⁠⁠

Привет!
1. на производительность они влиять будут незначительно, по сути основной ресурсоёмкий процесс - это тренировка нейросети. Затем всё быстро.

2. Сейчас, игровая индустрия в состоянии стагнации. Крупные компании, способные позволить себе крутые проекты, акцентируются на графиках прибыли, а не на фактическом качестве продукта. В качестве примера - Близзард, у которых до недавних пор на одного разработчика приходилось 9 менеджеров.

Крупные компании сейчас продают репутацию, чтобы получить сверхприбыль с большой аудитории. Это в долгосроке не рационально, но что есть, то есть.

Поэтому, зачастую, классные фишки просто не делают (особенно это касается больших проектов и студий), ибо пока основная масса населения соглашается платить за посредственность, так и будет продолжаться.

С позиции менеджера, вопросы в сегодняшнем дне будут звучать так:
1. Зачем рисковать и делать Atomic Heart, когда можно сделать angry birds 10
2. Зачем новый сложный ии, если игроков устраивает простой ии (хоть это и не так)

Т.е. "крутые фишки" - прерогатива небольших студий, по крайней мере, сегодня.

ai в ue в базовом виде настолько нативен, что даже непонятно, что там объяснять :)

По сути просто behavior tree с переходом между состояниями: это всё есть в мануалах.

Гораздо интереснее было бы разобрать пример с подключением блоков нейросетей к состояниям.

Behavior tree в нынешнем виде лучше не использовать в нормальных проектах.

Суть такова: в оффлайн играх, игроки быстро вычисляют смену состояний (и затупь нпц на их переходе) и используют это для получения преимущества. ИИ настолько куцый, что появилась целая ниша онлайн игр (мы играем в онлайне, потому что боты крайне тупые).
Но и там та же проблема, только в профиль: в любой онлайн игре, нужно заполнять лобби ботами (в случае нехватки игроков). И в этих же ботах - те же косяки.

Зачем вы каждый раз копируете хреновое решение??? Троечник списывает у двоечника, или я чего-то не понимаю?

С нейросетями, состояния превращаются в цели и подцели, а средства их достижения расчитываются в цепях нейросети. После написания такого ии, нужно лишь сделать N прогонов (матчей либо ситуаций боя) вида "ИИ нейросетевой против ИИ скриптовый".

Нейросеть научится выбирать нужные методы достижения цели, тогда нпц станет больше похож на игрока. Сохраняем параметры нейросети для сцены / персонажа / карты и вуаля! Получаем интересный геймплей. Да ещё и возможность подстройки ии под каждого игрока индивидуально.

Вот такой пример разобрать уже интересно.

Другой нетривиальный пример - блок принятия решений для нпц в толпе себе подобных (подразумевается разное одновременное поведение внутри одной толпы в зависимости от состояния толпы и целей).

О да, Видим "Ragdoll" вспоминаем Oblivion, как труп могло в лучшем случае сложить в противоестественной позе, в худшем он мог начать стучаться в каком-нибудь углу.

Знаю я, что с тех пор стало получше, но первая ассоциация у меня именно такая.