游戏开发中的人工智能11
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FACULTY OF SOFTWARE
规则式AI概述
规则系统最简单的形式由一连串的if-then规 则组成，用来做推论或行动决策。 实际上有限状态机和模糊状态机都是一种规 则系统。 本章中涉及的是专家系统（expert system） 中最常用的规则系统。
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FACULTY OF SOFTWARE
1943年美国数学家Post(波斯特)最早提出产生式系统并把它 用作计算手段。该系统称为Post系统, 目的是构造一种形式化 的计算工具, 并证明它具有和图灵机同样的计算能力。 50年代, Markov(马尔柯夫)提出了一种匹配算法,其思想与 Post类似。 Chomsky(乔姆斯基)为了研究自然语言的结构而 提出文法分层概念, 每层文法有一种特写的“重写规则”, 也 就是语言生成规则。这种重写规则, 就是特殊的产生式。所有 以上这些系统, 在计算能力上都与图灵机等价。 1960年, Backus(巴科斯)提出了著名的BNF, 即巴科斯范式, 用以描写计算机语言的文法, 并首先用来描述 ALGOL60的语 法, 不久即发现, BNF范式基本上即是Chomsky(乔姆斯基)分 层系统中的上下文无关文法。 60年代产生式系统成为认知心理学研究人类心理活动中信息 加工过程的基础, 并且用它来建立人类认知模型。产生式系统 发展成为人工智能系统中最典型最普遍的一种结构, 例如目前 大多数的专家系统都用产生式系统的结构来建造。例如: DENDRAL化学质谱仪分析系统、MYCIN医疗诊断专家系统、 HEARSAY语音识别系统。
注意：对于产生式的激发应加一条件, 就是: 当执行一个产生 式右部的动作不能改变综合数据库的状态时, 既使产生式左部能 与综合数据库匹配, 也不应当在激发这个产生式。否则将产生许 多无用的空转, 甚至是无穷多次空转使产生式系统的运行停不下 15 来。而且, 在一般情况下, 运行产生式系统应该有一个目标。
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规则系统的推论
演绎法：三个步骤
• 把规则和储存在工作记来自百度文库里的事实配对，做法是检查每 条规则的if部分，是否和工作记忆里的某组事实和断言吻 合。 • 冲突解决（conflict resolution），检查所有吻合的规则， 按照某种方式找出想要启动的规则。
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例2. 如果张三在A地出差, 并且A地正下大雨, 并且张三 未带雨具, 则张三会被淋湿。 如果张三被淋湿, 并且A地气温较低, 则张三会感冒。 此例可用两个产生式规则和四个事实来进行推 理, 推出结论: 张三会感冒。 象上面这样的把一组产生式放在一起, 象上面这样的把一组产生式放在一起 让它们互 相配合, 协同作用, 相配合 协同作用 一个产生式生成的结论可以供另 一个产生式作为前提使用, 一个产生式作为前提使用 以这种方式求得问题的 解决, 这就叫规则（产生式）系统(Production 解决 这就叫规则（产生式）系统 System) 。产生式系统也可以算作是一种演绎系统。 产生式系统也可以算作是一种演绎系统。
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2. 产生式规则 规则库 产生式规则(规则库 规则库): 规则库存放产生式(规则), 这些规则表示了问题领域中的一 般知识。 产生式规则的一般形式为: 产生式规则的一般形式为 条件 行动 或: 前提 结论 一般都表示成为: if …… then … 每个规则的左半部表示情况, 表示确定该规则可应用的 先决条件(即什么条件发生时此产生式应该被调用), 右半部 表示动作(描述了应用这条规则后所做的事情)或由左半部前 提得出的结论。 一条产生式规则满足了应用的先决条件之后, 一条产生式规则满足了应用的先决条件之后 就可对综 合数据库进行操作(一般是对数据作某种处理 例如“添加” 一般是对数据作某种处理, 合数据库进行操作 一般是对数据作某种处理 例如“添加”, 增加新数据; 转换 转换” 代替老数据; 删除 删除” 去掉老数据; 增加新数据 “转换”, 代替老数据 “删除”, 去掉老数据 等 使综合数据库发生变化。如综合数据库代表当前状态, 等), 使综合数据库发生变化。如综合数据库代表当前状态 则应用规则后就使状态发生置换, 生成出新状态。 当然, 则应用规则后就使状态发生置换 生成出新状态。 当然 规 则的右部(行动部分 也可以是让用户做某些事情, 例如, 回答 则的右部 行动部分)也可以是让用户做某些事情 例如 行动部分 也可以是让用户做某些事情 一些问题, 即为综合数据库增加某些事实。 一些问题 即为综合数据库增加某些事实。 12
规则式AI概述
规则系统的优点
• 根据一组已知事实以及他们对某特定问题领域的 知识，以人类惯用的思考和推理方式进行模拟。 • 相当容易编写程序和管理。由于编写在规则中的 知识是模块化的，而且规则可以用任何次序编写 程序，所以对编写、调试程序以及日后的修改都 十分方便。
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规则系统基础
规则系统有两个主要部分：工作记忆（working memory）和规则记忆（rule memory） 工作记忆存储已知的事实，以及由规则所做的断言； 规则记忆（简称规则）则含有if-then形式的规则，能 够以储存在工作记忆里的事实运行。 当规则被触发（启动，fire），则这些规则就能触发 某些行动，或引起状态改变。 这些规则也能修改工作记忆的内容，即新增“断言” （assertion）的信息。
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2、 逆向产生式系统 、 逆向产生式系统(Backward Production System) 和逆向推理 逆向产生式系统是选取目标状态描述作为初始综 合数据库, 逆向进行求解, 即系统从目标状态出发, 合数据库 逆向进行求解 即系统从目标状态出发 朝 着初始状态方向来使用规则, 产生子目标状态, 反向 着初始状态方向来使用规则 产生子目标状态 朝着初始状态求解, 即递推的方式工作的, 朝着初始状态求解 即递推的方式工作的 我们称这 些规则为B规则 规则。 些规则为 规则。
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游戏开发中的人工智能
--------规则式AI
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规则式AI
规则式AI概述 规则系统基础 规则系统的推论 实例：对战游戏攻击预测
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规则式AI概述
在自然界的各种知识单元之间存在着大量的因果关 系, 这些因果关系, 或者说前提和结论的关系, 用一 种“如果…, 则…”(if … then …)形式的规则(产生式) 来表示是非常方便的。 如果病人有红色斑点, 并且, 病人发烧, 并且, 例1. 如果病人有红色斑点 并且 病人发烧 并且 病 人是学龄儿童, 则病人患的是水痘。 儿科大夫门诊 儿科大夫门诊} 人是学龄儿童 则病人患的是水痘。 {儿科大夫门诊 可用如下规则来表示这个简单的医疗知识或诊断。 病人有红色斑点∧病人发烧∧病人是学龄儿童? 病人患的是水痘 或: IF病人有红色斑点, 病人发烧, 病人是学龄儿 童,THEN病人患的是水痘;
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3. 控制系统 规则解释器 控制系统(规则解释器 规则解释器): 控制系统或策略(Control Strategies)是规则的解释程 序, 它负责整个产生式系统的运行, 规定了如何选择一条可 应用的规则对综合数据库进行操作, 即决定了问题求解过 程的推理路线。 具体来说, 具体来说 控制系统负责规则左部和综合数据库的匹 什么叫匹配上? 配(什么叫匹配上 什么叫匹配不上 按什么次序挑选规则 什么叫匹配上 什么叫匹配不上? 和数据进行匹配?), 负责从匹配成功的规则(可能不止一个 可能不止一个) 和数据进行匹配 负责从匹配成功的规则 可能不止一个 中选出一个加以执行(当有多个规则匹配成功时 当有多个规则匹配成功时, 中选出一个加以执行 当有多个规则匹配成功时 选择规则 即解决冲突的准则是什么?) 即解决冲突的准则是什么 , 负责解释执行规则右部的动 规则右部的动作如何执行?) 作(规则右部的动作如何执行 , 并且负责当综合数据库满 规则右部的动作如何执行 足结束条件时结束产生式系统的运行, 足结束条件时结束产生式系统的运行 还要负责使系统在 求解过程中记住采用过的规则序列, 求解过程中记住采用过的规则序列 以便最终能给出解的 路径。 路径。
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规则系统基础
一个人工智能产生式系统通常由三个部分组成:
• 一个综合数据库(Globle Database)(数据基) • 一组产生式规则(Set of Rules)(规则库) • 一个控制系统(规则解释器)。
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1. 综合数据库 数据基 综合数据库(数据基 数据基): 综合数据库是人工智能产生式系统所使用的主要 数据结构, 它用来表述问题状态或有关事实, 数据结构 它用来表述问题状态或有关事实 即它含 有所求解问题的信息, 其中有些部分可以是不变的, 有所求解问题的信息 其中有些部分可以是不变的 有些部分则可能只与当前问题的解有关。 有些部分则可能只与当前问题的解有关。可以根据 问题的性质, 用适当的方法来构造综合数据库的信息。 问题的性质 用适当的方法来构造综合数据库的信息。 注意: 注意 产生式系统的综合数据库的概念与通常所 说的数据库系统中的数据库的概念不同。 说的数据库系统中的数据库的概念不同。产生式系 统的综合数据库(数据基 数据基), 统的综合数据库 数据基 其中存放的数据既是构成 产生式的基本元素, 又是产生式作用的对象。 产生式的基本元素 又是产生式作用的对象。这里所 说的数据是广义的, 它可以是常量、变量、数组、 说的数据是广义的 它可以是常量、变量、数组、向 集合、符号串、 谓词、表结构、表格、 量、集合、符号串、树、谓词、表结构、表格、图 象乃至文件，可以看成一个知识元。 象乃至文件，可以看成一个知识元。根据应用问题 的场合， 的场合，这个综合数据库可以象小的数字矩阵那样 简单，也可以象大的有关索引文件结构那样复杂。 简单，也可以象大的有关索引文件结构那样复杂
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规则系统的推论
在过程式的语言中, 每一步执行完毕后应做哪一步, 在过程式的语言中 每一步执行完毕后应做哪一步 是确定的。除某些条件判断外, 是确定的。除某些条件判断外 程序的控制流是可 以看得出来的, 既使是非确定性的过程式语言, 以看得出来的 既使是非确定性的过程式语言 也 可大致看出控制流的轮廓。 可大致看出控制流的轮廓。 产生式系统与此相反, 它一般是“数据驱动” 产生式系统与此相反 它一般是“数据驱动”的, 控制流是看不见的。 控制流是看不见的。一个产生式的调用对其它产 生式的影响不是直接传送过去, 生式的影响不是直接传送过去 而是通过修改综合 数据库来间接地实现。产生式系统还有一种“ 数据库来间接地实现。产生式系统还有一种“目 标驱动”方式。 标驱动”方式。产生式系统这两种驱动方式表示 了产生式系统两种最基本的推理方式:正向推理 了产生式系统两种最基本的推理方式 正向推理 归纳法）和逆向推理（演绎法）。 （归纳法）和逆向推理（演绎法）。
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1、 正向产生式系统 、 正向产生式系统(Forward Production System)和正向推理 和正向推理 正向产生式系统是从初始状态出发, 正向产生式系统是从初始状态出发 朝着目标状态方向来使 用规则, 即正推的方式工作的, 我们称这些规则为F规则 规则。 用规则 即正推的方式工作的 我们称这些规则为 规则。 这个过程可以用下图中的链来表示, 其中每个Si代表综合数据 库的一个状态。S0表示初始状态, St表示目标状态。
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规则式AI概述
规则系统最简单的形式由一连串的if-then规 则组成，用来做推论或行动决策。 实际上有限状态机和模糊状态机都是一种规 则系统。 本章中涉及的是专家系统（expert system） 中最常用的规则系统。
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1943年美国数学家Post(波斯特)最早提出产生式系统并把它 用作计算手段。该系统称为Post系统, 目的是构造一种形式化 的计算工具, 并证明它具有和图灵机同样的计算能力。 50年代, Markov(马尔柯夫)提出了一种匹配算法,其思想与 Post类似。 Chomsky(乔姆斯基)为了研究自然语言的结构而 提出文法分层概念, 每层文法有一种特写的“重写规则”, 也 就是语言生成规则。这种重写规则, 就是特殊的产生式。所有 以上这些系统, 在计算能力上都与图灵机等价。 1960年, Backus(巴科斯)提出了著名的BNF, 即巴科斯范式, 用以描写计算机语言的文法, 并首先用来描述 ALGOL60的语 法, 不久即发现, BNF范式基本上即是Chomsky(乔姆斯基)分 层系统中的上下文无关文法。 60年代产生式系统成为认知心理学研究人类心理活动中信息 加工过程的基础, 并且用它来建立人类认知模型。产生式系统 发展成为人工智能系统中最典型最普遍的一种结构, 例如目前 大多数的专家系统都用产生式系统的结构来建造。例如: DENDRAL化学质谱仪分析系统、MYCIN医疗诊断专家系统、 HEARSAY语音识别系统。
注意：对于产生式的激发应加一条件, 就是: 当执行一个产生 式右部的动作不能改变综合数据库的状态时, 既使产生式左部能 与综合数据库匹配, 也不应当在激发这个产生式。否则将产生许 多无用的空转, 甚至是无穷多次空转使产生式系统的运行停不下 15 来。而且, 在一般情况下, 运行产生式系统应该有一个目标。
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规则系统的推论
演绎法：三个步骤
• 把规则和储存在工作记来自百度文库里的事实配对，做法是检查每 条规则的if部分，是否和工作记忆里的某组事实和断言吻 合。 • 冲突解决（conflict resolution），检查所有吻合的规则， 按照某种方式找出想要启动的规则。
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例2. 如果张三在A地出差, 并且A地正下大雨, 并且张三 未带雨具, 则张三会被淋湿。 如果张三被淋湿, 并且A地气温较低, 则张三会感冒。 此例可用两个产生式规则和四个事实来进行推 理, 推出结论: 张三会感冒。 象上面这样的把一组产生式放在一起, 象上面这样的把一组产生式放在一起 让它们互 相配合, 协同作用, 相配合 协同作用 一个产生式生成的结论可以供另 一个产生式作为前提使用, 一个产生式作为前提使用 以这种方式求得问题的 解决, 这就叫规则（产生式）系统(Production 解决 这就叫规则（产生式）系统 System) 。产生式系统也可以算作是一种演绎系统。 产生式系统也可以算作是一种演绎系统。
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2. 产生式规则 规则库 产生式规则(规则库 规则库): 规则库存放产生式(规则), 这些规则表示了问题领域中的一 般知识。 产生式规则的一般形式为: 产生式规则的一般形式为 条件 行动 或: 前提 结论 一般都表示成为: if …… then … 每个规则的左半部表示情况, 表示确定该规则可应用的 先决条件(即什么条件发生时此产生式应该被调用), 右半部 表示动作(描述了应用这条规则后所做的事情)或由左半部前 提得出的结论。 一条产生式规则满足了应用的先决条件之后, 一条产生式规则满足了应用的先决条件之后 就可对综 合数据库进行操作(一般是对数据作某种处理 例如“添加” 一般是对数据作某种处理, 合数据库进行操作 一般是对数据作某种处理 例如“添加”, 增加新数据; 转换 转换” 代替老数据; 删除 删除” 去掉老数据; 增加新数据 “转换”, 代替老数据 “删除”, 去掉老数据 等 使综合数据库发生变化。如综合数据库代表当前状态, 等), 使综合数据库发生变化。如综合数据库代表当前状态 则应用规则后就使状态发生置换, 生成出新状态。 当然, 则应用规则后就使状态发生置换 生成出新状态。 当然 规 则的右部(行动部分 也可以是让用户做某些事情, 例如, 回答 则的右部 行动部分)也可以是让用户做某些事情 例如 行动部分 也可以是让用户做某些事情 一些问题, 即为综合数据库增加某些事实。 一些问题 即为综合数据库增加某些事实。 12
规则式AI概述
规则系统的优点
• 根据一组已知事实以及他们对某特定问题领域的 知识，以人类惯用的思考和推理方式进行模拟。 • 相当容易编写程序和管理。由于编写在规则中的 知识是模块化的，而且规则可以用任何次序编写 程序，所以对编写、调试程序以及日后的修改都 十分方便。
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规则系统基础
规则系统有两个主要部分：工作记忆（working memory）和规则记忆（rule memory） 工作记忆存储已知的事实，以及由规则所做的断言； 规则记忆（简称规则）则含有if-then形式的规则，能 够以储存在工作记忆里的事实运行。 当规则被触发（启动，fire），则这些规则就能触发 某些行动，或引起状态改变。 这些规则也能修改工作记忆的内容，即新增“断言” （assertion）的信息。
FACULTY OF SOFTWARE
2、 逆向产生式系统 、 逆向产生式系统(Backward Production System) 和逆向推理 逆向产生式系统是选取目标状态描述作为初始综 合数据库, 逆向进行求解, 即系统从目标状态出发, 合数据库 逆向进行求解 即系统从目标状态出发 朝 着初始状态方向来使用规则, 产生子目标状态, 反向 着初始状态方向来使用规则 产生子目标状态 朝着初始状态求解, 即递推的方式工作的, 朝着初始状态求解 即递推的方式工作的 我们称这 些规则为B规则 规则。 些规则为 规则。
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规则式AI
规则式AI概述 规则系统基础 规则系统的推论 实例：对战游戏攻击预测
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规则式AI概述
在自然界的各种知识单元之间存在着大量的因果关 系, 这些因果关系, 或者说前提和结论的关系, 用一 种“如果…, 则…”(if … then …)形式的规则(产生式) 来表示是非常方便的。 如果病人有红色斑点, 并且, 病人发烧, 并且, 例1. 如果病人有红色斑点 并且 病人发烧 并且 病 人是学龄儿童, 则病人患的是水痘。 儿科大夫门诊 儿科大夫门诊} 人是学龄儿童 则病人患的是水痘。 {儿科大夫门诊 可用如下规则来表示这个简单的医疗知识或诊断。 病人有红色斑点∧病人发烧∧病人是学龄儿童? 病人患的是水痘 或: IF病人有红色斑点, 病人发烧, 病人是学龄儿 童,THEN病人患的是水痘;
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3. 控制系统 规则解释器 控制系统(规则解释器 规则解释器): 控制系统或策略(Control Strategies)是规则的解释程 序, 它负责整个产生式系统的运行, 规定了如何选择一条可 应用的规则对综合数据库进行操作, 即决定了问题求解过 程的推理路线。 具体来说, 具体来说 控制系统负责规则左部和综合数据库的匹 什么叫匹配上? 配(什么叫匹配上 什么叫匹配不上 按什么次序挑选规则 什么叫匹配上 什么叫匹配不上? 和数据进行匹配?), 负责从匹配成功的规则(可能不止一个 可能不止一个) 和数据进行匹配 负责从匹配成功的规则 可能不止一个 中选出一个加以执行(当有多个规则匹配成功时 当有多个规则匹配成功时, 中选出一个加以执行 当有多个规则匹配成功时 选择规则 即解决冲突的准则是什么?) 即解决冲突的准则是什么 , 负责解释执行规则右部的动 规则右部的动作如何执行?) 作(规则右部的动作如何执行 , 并且负责当综合数据库满 规则右部的动作如何执行 足结束条件时结束产生式系统的运行, 足结束条件时结束产生式系统的运行 还要负责使系统在 求解过程中记住采用过的规则序列, 求解过程中记住采用过的规则序列 以便最终能给出解的 路径。 路径。
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规则系统基础
一个人工智能产生式系统通常由三个部分组成:
• 一个综合数据库(Globle Database)(数据基) • 一组产生式规则(Set of Rules)(规则库) • 一个控制系统(规则解释器)。
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1. 综合数据库 数据基 综合数据库(数据基 数据基): 综合数据库是人工智能产生式系统所使用的主要 数据结构, 它用来表述问题状态或有关事实, 数据结构 它用来表述问题状态或有关事实 即它含 有所求解问题的信息, 其中有些部分可以是不变的, 有所求解问题的信息 其中有些部分可以是不变的 有些部分则可能只与当前问题的解有关。 有些部分则可能只与当前问题的解有关。可以根据 问题的性质, 用适当的方法来构造综合数据库的信息。 问题的性质 用适当的方法来构造综合数据库的信息。 注意: 注意 产生式系统的综合数据库的概念与通常所 说的数据库系统中的数据库的概念不同。 说的数据库系统中的数据库的概念不同。产生式系 统的综合数据库(数据基 数据基), 统的综合数据库 数据基 其中存放的数据既是构成 产生式的基本元素, 又是产生式作用的对象。 产生式的基本元素 又是产生式作用的对象。这里所 说的数据是广义的, 它可以是常量、变量、数组、 说的数据是广义的 它可以是常量、变量、数组、向 集合、符号串、 谓词、表结构、表格、 量、集合、符号串、树、谓词、表结构、表格、图 象乃至文件，可以看成一个知识元。 象乃至文件，可以看成一个知识元。根据应用问题 的场合， 的场合，这个综合数据库可以象小的数字矩阵那样 简单，也可以象大的有关索引文件结构那样复杂。 简单，也可以象大的有关索引文件结构那样复杂
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规则系统的推论
在过程式的语言中, 每一步执行完毕后应做哪一步, 在过程式的语言中 每一步执行完毕后应做哪一步 是确定的。除某些条件判断外, 是确定的。除某些条件判断外 程序的控制流是可 以看得出来的, 既使是非确定性的过程式语言, 以看得出来的 既使是非确定性的过程式语言 也 可大致看出控制流的轮廓。 可大致看出控制流的轮廓。 产生式系统与此相反, 它一般是“数据驱动” 产生式系统与此相反 它一般是“数据驱动”的, 控制流是看不见的。 控制流是看不见的。一个产生式的调用对其它产 生式的影响不是直接传送过去, 生式的影响不是直接传送过去 而是通过修改综合 数据库来间接地实现。产生式系统还有一种“ 数据库来间接地实现。产生式系统还有一种“目 标驱动”方式。 标驱动”方式。产生式系统这两种驱动方式表示 了产生式系统两种最基本的推理方式:正向推理 了产生式系统两种最基本的推理方式 正向推理 归纳法）和逆向推理（演绎法）。 （归纳法）和逆向推理（演绎法）。
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1、 正向产生式系统 、 正向产生式系统(Forward Production System)和正向推理 和正向推理 正向产生式系统是从初始状态出发, 正向产生式系统是从初始状态出发 朝着目标状态方向来使 用规则, 即正推的方式工作的, 我们称这些规则为F规则 规则。 用规则 即正推的方式工作的 我们称这些规则为 规则。 这个过程可以用下图中的链来表示, 其中每个Si代表综合数据 库的一个状态。S0表示初始状态, St表示目标状态。