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인공 지능(AI)은 스스로 결정을 내리도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 과정입니다. 이것은 여러 가지 방법으로 수행할 수 있지만 가장 일반적인 방법은 알고리즘을 사용하는 것입니다. 알고리즘은 문제를 해결하기 위해 따르는 일련의 지침입니다.
다양한 유형의 알고리즘이 있지만 가장 일반적인 두 가지 유형은 검색 알고리즘과 의사 결정 트리입니다. 검색 알고리즘은 게임에서 가능한 최상의 움직임을 찾는 데 사용되는 반면 결정 트리는 일련의 기준에 따라 결정을 내리는 데 사용됩니다.
AI는 게임 개발에서 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다. 가장 일반적인 용도는 길 찾기입니다. 길 찾기는 한 지점에서 다른 지점까지의 최단 경로를 찾는 과정입니다. 게임에서 캐릭터가 현재 위치에서 목적지까지 갈 수 있는 최상의 경로를 찾는 데 사용할 수 있습니다.
A*는 길 찾기에 일반적으로 사용되는 검색 알고리즘 유형입니다. 시작점에서 끝점까지의 거리와 현재 지점에서 끝점까지의 거리를 고려하여 작동합니다. 그런 다음 결합 거리가 가장 낮은 경로를 선택합니다.
AI의 또 다른 일반적인 용도는 행동 트리입니다. 행동 트리는 게임에서 NPC(Non-Player Character)의 행동을 제어하는 데 사용됩니다. 순서대로 실행되는 일련의 작업으로 구성됩니다.
작업은 특정 위치로 이동하는 것부터 플레이어를 공격하는 것까지 무엇이든 될 수 있습니다. 각 태스크에는 실행되기 위해 충족되어야 하는 일련의 조건이 있습니다. 예를 들어 특정 위치로 이동하는 작업은 NPC가 아직 해당 위치에 있지 않은 경우에만 실행될 수 있습니다.
행동 트리는 몇 가지 작업으로 매우 단순할 수도 있고 여러 작업과 조건으로 매우 복잡할 수도 있습니다.
AI는 군중 시뮬레이션에도 사용할 수 있습니다. 군중 시뮬레이션은 게임에서 사람들의 현실적인 군중을 만드는 과정입니다. 이것은 믿을 수 있고 생생한 환경을 만드는 데 사용할 수 있습니다.
군중 시뮬레이션에 사용할 수 있는 다양한 알고리즘이 있습니다. 가장 일반적인 것은 플로킹 알고리즘입니다. Flocking 알고리즘은 동물이나 사람 그룹의 움직임을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다.
그룹 내 각 개인의 위치와 그룹 전체가 원하는 목적지를 고려하여 작업합니다. 그런 다음 각 개인은 그룹의 다른 구성원과의 충돌을 피하면서 목적지에 더 가까이 이동하려고 합니다.
Flocking 알고리즘은 게임에서 현실적이고 믿을 수 있는 군중을 만드는 데 사용할 수 있습니다.
AI는 적 AI에도 사용할 수 있습니다. 적 AI는 게임에서 적의 행동을 제어하는 데 사용됩니다. 더 도전적이고 생생하게 만드는 데 사용할 수 있습니다.
적 AI에 사용할 수 있는 다양한 알고리즘이 있습니다. 가장 일반적인 것은 행동 트리와 의사 결정 트리입니다. 행동 트리는 게임에서 NPC의 행동을 제어하는 데 사용됩니다. 순서대로 실행되는 일련의 작업으로 구성됩니다.
결정 트리는 일련의 기준에 따라 결정을 내리는 데 사용됩니다. 일반적으로 적이 다음에 취해야 할 조치를 결정하기 위해 게임에서 사용됩니다.
AI는 플레이어 AI에도 사용할 수 있습니다. 플레이어 AI는 게임에서 플레이어 캐릭터의 동작을 제어하는 데 사용됩니다. 캐릭터를 더욱 생생하고 믿을 수 있게 만드는 데 사용할 수 있습니다.
플레이어 AI에 사용할 수 있는 다양한 알고리즘이 있습니다. 가장 일반적인 것은 행동 트리와 의사 결정 트리입니다.
AI는 게임 개발에서 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다. 현실적이고 믿을 수 있는 환경을 만들고, 게임을 더 어렵게 만들고, 플레이어 캐릭터의 동작을 제어하는 데 사용할 수 있습니다.