游戏AI在做决策的时候，最重要的参考依据就是当前游戏世界信息，这其实和人做判断的时候是一样的，我们在做出一个决定的时候，脑中会闪过很多我们已经收集的信息，包括所见，所听，直觉（基于以往的经验）等等。所以，我们如何去抽象游戏世界信息，并收集起来以供AI使用，也是非常值得我们去思考和探讨的问题。

当然，不同的AI决策，对于游戏世界的信息需求是完全不同的，不同的游戏，对于游戏世界的抽象方式也不完全相同，因此，关于游戏信息收集的实现是一种“游戏特定”（Game specific）的问题。说句题外话，正是由于AI中充满了很多“游戏特定”的问题，所以AI不像渲染，声音，网络等其他游戏模块，它很难做成一个“引擎”，不过也正是因为每个游戏的AI需求都不同，因此AI编程也充满了魅力和创造力:)。

虽然存在这样或者那样的不同，但就像我一开始分析的，无论是否存在一个单独的模块来收集并存储游戏世界信息，这确实是AI程序中必不可少的单元。这次我想和大家探讨一个我一直在考虑的想法，虽然在我做过的项目中还没有完全用到（零星的用到一点，没有抽象成单独的模块），不过作为一个思维笔记记下来，还是很有必要的。

假设我们写一个篮球游戏中控球队员的AI，如果我们不考虑复杂的战术配合，一般来说，控球队员要么带球突破，要么直接投篮，要么传球给会造成威胁的空位球员，考虑到篮球场上瞬息万变情况来，如果单纯的if-else，会很难罗列出全部的条件，所以我们可能会采用模糊AI的决策逻辑，比如分数系统，不过，由于今天我们讨论的是收集和存储游戏世界信息的问题，所以对于AI决策相关的东西，我们暂且不讨论。我们仅仅来看，在这个问题中，AI决策时候可能需要知道哪些游戏世界信息：

1. 场上己方球员的分布
2. 场上对方球员的分布
3. 球场上哪里比较有威胁（靠近篮筐的地方）
4. 球场上哪里比较不安全（比如有强力防守队员，或者防守队员人数很多）
5. 场地的构成（三分线位置，三秒区）
6. 球员的相关信息（比如球员能力，位置，当前行为等等）
7. ……

如果把上面的信息分个类别的话，可以分成以下4种

• 静态实体信息（比如5）
• 静态抽象信息（比如3）
• 动态实体信息（比如1，6）
• 动态抽象信息（比如4）

静态和动态的概念比较好理解，“静态”就是值不随着游戏的进行而变化的信息，“动态”就是随着游戏的进行会一直改变的信息，像场地信息就是静态的，不会改变的，像场上对方球员分布就是属于动态信息，因为他们的位置是一直变动的。而我这边提到的“实体”信息，指的是“真是存在”的信息，“抽象”是指“自定义”的参考信息。像场地信息，就是实体信息，因为类似三分线位置都是实际存在的信息，但像球场上哪里有威胁，那就是我们根据需要，自己定义的信息了，可以不断的调整和修正。

我借鉴了3D渲染中“帧缓冲区”（Frame Buffer）的概念，想用一种类似的方式来存储游戏世界信息，因为我们看到上面我们需要收集的信息中，不管是静态还是动态，实体还是抽象，很多都是和游戏地图相关的（除了6），所以我们就可以用一种“图”的方式来存储信息，称之为“游戏信息图”（Game World Info Map）。

首先我们按需求将游戏地图栅格化，比10×10，当然，粒度的大小取决于对于精度和效率的平衡。每一个格子就相当于“帧缓冲区”中的像素，然后我们可以创建多个这样的“图”，和创建多个“帧缓冲区”一样。每个图都代表上述信息中的一项内容，图中的每个格子都根据信息的内容填入0.0 ~1.0的值。

例如，我们要建立一个“场地威胁图”，我们定义0表示完全没有危险，1表示威胁值最高，那我们就可以这张图的相应的格子中填入相应的值，而且因为这是静态信息，所以只需要在游戏开始时填入就可以了，当我们填完每一个格子的时候，我们就得到了这样一张“场地威胁图”。对于动态信息的情况，我们需要在每一帧（或者每几帧）对“图”中的信息做一次更新，比如“场地危险图”，就是这样的动态“信息图”，需要根据防守队员的情况来实时更新。这样当我们填完所有的“图”信息后，AI决策时就可以知道任意时刻，在地图上的任意点上的相关信息了。

小地图的情况（如上例）可以直接做栅格化，但对于地图比较大的情况，如果直接栅格化的话，更新起来性能太低，这种情况可以考虑采用层次化的图模型，先将地图分成大块的格子，在大的格子里再细分成小格子，当查看距离近的信息的，采用精细的格子信息，查看远处的时候，采用粗略的信息，这样就可以在效率上取得一些平衡。

用“图”来表示世界信息的另一个好处是，可以方便的将信息绘制出来（在地图上，或者在外部的调试工具中），而不用面对一大堆的数据，如果再将不同的值配以不同的颜色来显示的话，那将大大的降低AI调试的难度。

可以看到，其实“图”的概念，就是对于游戏世界信息中和地图有关的信息的抽象，像我前段时间提到的“势力图”（Influence Map），就是“信息图”的一种应用。“信息图”的想法并不是我的独创，其实可能大家或多或少以前在编写游戏AI的时候也用到过，但我觉得整理一下的话，可以作为一种比较通用的结构来提炼出来，在AI中加以运用。希望对大家有所帮助。

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作者：Finney
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