人工智能在計(jì)算機(jī)游戲和動(dòng)畫(huà)中的應(yīng)用（認(rèn)知建模方法）

定　價(jià)：￥28.00

作　者：	（美）方約翰?
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	人工智能應(yīng)用電子計(jì)算?

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ISBN：	9787302081982	出版時(shí)間：	2006-01-01	包裝：	膠版紙
開(kāi)本：	23cm	頁(yè)數(shù)：	163	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

“JohnFunge博士提供了人工智能技術(shù)與計(jì)算機(jī)游戲設(shè)計(jì)之間的一座學(xué)術(shù)橋梁，同時(shí)也豐富了這兩個(gè)領(lǐng)域。采用Funge的認(rèn)知建模方法，未來(lái)的游戲?qū)⒁宰灾鹘巧珵樘厣鼈兪歉斆?、更靈巧、更可靠的智能角色。這本書(shū)也給人工智能學(xué)者提供了入門(mén)向?qū)В员氵M(jìn)入重要的商業(yè)領(lǐng)域，為游戲和動(dòng)畫(huà)創(chuàng)建魯棒的自主角色。Funge讓我們更接近那一天：游戲中的角色具有超出‘僅僅是一個(gè)漂亮臉蛋’的性能?！薄狢ratgReynolds研究員（SONYPlavstation索尼公司）“JohnFunge博士寫(xiě)了一本令人信服的書(shū)，其中描述了一種系統(tǒng)．目的是讓設(shè)計(jì)者在更高的抽象層次上去指導(dǎo)角色的行為。他為解決實(shí)際問(wèn)題提供了一種新方法，其研究成果將鼓勵(lì)圖形學(xué)研究者和游戲開(kāi)發(fā)者去拿起人工智能教科書(shū)?！薄狟ruceM．Blumberg教授（MediaLab，M．I．T．麻省理工學(xué)院）“這本書(shū)起源于多倫多大學(xué)最近關(guān)于先進(jìn)計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)的一系列新的博士論文。JohnFunge博士的里程碑式的論文實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與人工智能的結(jié)合。認(rèn)知建模是一種吸引人的新方法，鋪砌了通向智能角色的道路，以便廣泛應(yīng)用于交互式游戲，多媒體創(chuàng)作，虛擬現(xiàn)實(shí)，以及動(dòng)畫(huà)制作產(chǎn)業(yè)。JohnFunge擴(kuò)展了人工智能方法學(xué)的內(nèi)核，并用于創(chuàng)建前所未有的靈巧自主角色，這些角色棲息于高度動(dòng)態(tài)的虛擬世界。這本杰出的書(shū)提供了一整套方法，以創(chuàng)建具有認(rèn)知能力的自主動(dòng)畫(huà)角色，它們具有基本的“動(dòng)物邏輯”，因而可以更像人類(lèi)演員那樣被導(dǎo)演。JohnFunge的觀點(diǎn)將感染計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和人工智能的研究和技術(shù)人員，使其投身到創(chuàng)建具有擬人角色的挑戰(zhàn)中去。”——DemetriTerzopoulos教授（UniversityofToronto多倫多大學(xué)）本書(shū)主要研究人工智能認(rèn)知建模方法在計(jì)算機(jī)游戲和動(dòng)畫(huà)中的應(yīng)用。在“情景演算”（situationcalculus）中融人感知信息，采用“區(qū)間數(shù)學(xué)”（intervalarithmetic）表示“不確知性”（uncertainty），提出在虛擬世界中建立自主角色認(rèn)知模型的新方法；給出高層非確定性目標(biāo)導(dǎo)向行為與低層確定性預(yù)定義行為相結(jié)合的體系結(jié)構(gòu)和實(shí)時(shí)協(xié)調(diào)控制方案，基于復(fù)合行動(dòng)的角色指導(dǎo)與行動(dòng)規(guī)劃方法，基于決策樹(shù)的角色學(xué)習(xí)與知識(shí)獲取方法，基于情景樹(shù)自動(dòng)搜索的行動(dòng)路徑優(yōu)化方法等。人工智能與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)之間的相互結(jié)合和相互影響正在迅速地發(fā)展，新的智能自主圖形角色開(kāi)始普及到游戲、動(dòng)畫(huà)、多媒體、多用戶(hù)虛擬世界、電子商務(wù)和其他基于Web的活動(dòng)領(lǐng)域。智能自主圖形角色建模是多方面努力的成果，從底層的幾何模型、物理模型，中間層的生物力學(xué)模型到高層的行為模型。本書(shū)的主要內(nèi)容集中研究角色模型“金字塔”頂層的“認(rèn)知模型”（CM），利用它使角色知道如何獲取知識(shí)，如何利用知識(shí)去規(guī)劃行動(dòng)。在論述認(rèn)知建模中某些令人感興趣的挑戰(zhàn)性問(wèn)題時(shí)？本書(shū)采取了學(xué)術(shù)研討的方式，目的是希望引起讀者的思考和進(jìn)一步研究。本書(shū)不想成為一本關(guān)于計(jì)算機(jī)游戲工具的手冊(cè)。凡具有計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)的人都可以接受書(shū)中的主要概念，某些章節(jié)可能較難，可略過(guò)不讀。這樣不會(huì)影響內(nèi)容的連貫性。

作者簡(jiǎn)介

　　JohnDavidFunge（方約翰）是iKuni公司的主要科學(xué)家和創(chuàng)建者之一，iKunilnc。是基地在美國(guó)硅谷的一家新公司，致力于人工智能在計(jì)算機(jī)娛樂(lè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究和開(kāi)發(fā)。John曾在美國(guó)索尼計(jì)算機(jī)娛樂(lè)公司（SonyComputerEntertainmentAmerica’s）的研究所（SCEA）工作，在這之前，他是lnter公司微機(jī)研究所（MPL）的成員。1990年，John獲得英國(guó)倫敦皇家學(xué)院的數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位，1991年獲得英國(guó)牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士學(xué)位。攻讀博士學(xué)位期間，John成功地開(kāi)發(fā)了計(jì)算機(jī)游戲和動(dòng)畫(huà)中角色高級(jí)控制的新方法。他是本書(shū)“AlforGamesandAnimation：ACognitiveModelingApproach”以及許多科技論文的作者。該書(shū)是率先系統(tǒng)地研究人工智能在游戲和動(dòng)畫(huà)中應(yīng)用方法和技術(shù)的專(zhuān)著之一。John現(xiàn)在的研究興趣包括計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)、計(jì)算機(jī)游戲、機(jī)器學(xué)習(xí)、區(qū)間數(shù)學(xué)和知識(shí)表達(dá)。

圖書(shū)目錄

第1章  緒論
  1.1  認(rèn)知角色
  1.2  領(lǐng)地知識(shí)
  1.3  角色指導(dǎo)
  1.4  知識(shí)獲取
  1.5  現(xiàn)象論
  1.5.1  機(jī)器人
  1.5.2  實(shí)用世界模型
  1.5.3  離散化
  1.5.4  不確知性
  1.6  實(shí)現(xiàn)
  1.6.1  認(rèn)知建模語(yǔ)言
  1.7  其他模型
第2章  背景資料
  2.1  幾何模型
  2.1.1  基礎(chǔ)
  2.1.2  幾何約束
  2.1.3  剛體運(yùn)動(dòng)
  2.1.4  擴(kuò)展剛體運(yùn)動(dòng)
  2.1.5  關(guān)節(jié)連接體
  2.2  運(yùn)動(dòng)學(xué)控制
  2.2.1  關(guān)鍵幀
  2.2.2  運(yùn)動(dòng)步驟控制
  2.3  物理模型
  2.3.1  變形體物理學(xué)
  2.3.2  關(guān)節(jié)剛體物理學(xué)
  2.3.3  正向動(dòng)力學(xué)
  2.3.4  反向動(dòng)力學(xué)
  2.3.5  附加的幾何約束
  2.4  非滲透性
  2.4.1  碰撞檢測(cè)
  2.4.2  碰撞解決和靜態(tài)接觸
  2.5  生物力學(xué)模型
  2.5.1  狀態(tài)空間
  2.5.2  輸出矢量
  2.5.3  輸入矢量
  2.5.4  控制函數(shù)
  2.5.5  控制函數(shù)綜合
  2.6  行為和認(rèn)知模型
  2.7  注釋
第3章  領(lǐng)地知識(shí)表達(dá)
  3.1  數(shù)理邏輯
  3.1.1  符號(hào)
  3.1.2  類(lèi)別
  3.2  情景演算
  3.2.1  流
  3.2.2  資歷問(wèn)題
  3.2.3  效應(yīng)公理
  3.2.4  老框問(wèn)題
  3.2.5  派生問(wèn)題
  3.2.6  定義流
  3.2.7  外因行動(dòng)
  3。3  討論
  3.4  注釋
第4章  感知
  4.1  產(chǎn)生知識(shí)的行動(dòng)
  4.1.1  知識(shí)流
  4.1.2  感知
  4.1.3  討論
  4.2  區(qū)間數(shù)學(xué)
  4.3  區(qū)間取值的知識(shí)流
  4.4  非精確感知器
  4.5  感知正在變化的值
  4.6  正確‘陛
  4.6.1  有效性和最優(yōu)性
  4.6.2  等價(jià)性
  4.7  區(qū)間算子
  4.8  術(shù)語(yǔ)知識(shí)
  4.9  有用性
  4.9.1  實(shí)例
  4.10  注釋
第5章  角色指導(dǎo)
  5.1  預(yù)定義行為
  5.1.1  反應(yīng)行為規(guī)則
  5.1.2  分層有限狀態(tài)機(jī)
  5.2  目標(biāo)導(dǎo)向行為
  5.2.1  情景樹(shù)
  5.3  折衷方案
  5.3.1  前提條件公理
  5.3.2  復(fù)合行動(dòng)
  5.3.3  實(shí)現(xiàn)
  5.4  一個(gè)簡(jiǎn)單的教學(xué)用例：走迷宮
  5.4.1  領(lǐng)地知識(shí)
  5.4.2  角色指導(dǎo)
  5.5  討論
  5.6  注釋
第6章  學(xué)習(xí)
  6.1  機(jī)器學(xué)習(xí)
  6.1.1  學(xué)習(xí)效應(yīng)公理
  6.1.2  學(xué)習(xí)前提條件公理
  6.1.3  學(xué)習(xí)行為
  6.2  創(chuàng)建訓(xùn)練集
  6.2.1  手工輸入
  6.2.2  前提條件和效應(yīng)公理
  6.2.3  行為
  6.2.4  訓(xùn)練集大小問(wèn)題
  6.2.5  離散化
  6.2.6  挑選屬性
  6.3  學(xué)習(xí)函數(shù)的表達(dá)
  6.3.1  合并學(xué)習(xí)函數(shù)
  6.3.2  決策樹(shù)
  6.4  學(xué)習(xí)算法
  6.5  討論
  6.6  注釋
第7章  系統(tǒng)整合
  7.1  預(yù)定義行為層
  7.2  接口
  7.2.1  感知
  7.3  磙動(dòng)向前
  7.4  嵌入目標(biāo)導(dǎo)向行為
  7.4.1  容錯(cuò)
  7.4.2  基于優(yōu)先權(quán)的控制系統(tǒng)
  7.4.3  子目標(biāo)
  7.4.4  實(shí)時(shí)響應(yīng)
  7.5  智能群體
  7.6  注釋
第8章  認(rèn)知建模語(yǔ)言CML
  8.1  前提條件公理和效應(yīng)公理
  8.2  復(fù)合行動(dòng)
  8.3  討論
  8.4  注釋
第9章  電影攝影術(shù)
  9.1  自動(dòng)電影攝影機(jī)
  9.1.1  領(lǐng)地知識(shí)
  9.1.2  角色指導(dǎo)
  9.2  實(shí)現(xiàn)
  9.3  討論
  9.4  注釋
第10章  史前世界
  10.1  史前世界
  10.2  效應(yīng)公理
  10.2.1  討論
  10.2.2  學(xué)習(xí)效應(yīng)公理
  10.3  前提條件公理
  10.4  角色指導(dǎo)
  10.5  實(shí)現(xiàn)
  10.5.1  實(shí)時(shí)性能
  10.6  討論
  10.7  注釋
第1]章  海底世界
  11.1  討論
  11.2  概述
  11.3  逃避行為
  11.3.1  領(lǐng)地知識(shí)
  11.3.2  角色指導(dǎo)
  11.4  成功逃避
  11.5  寵物保護(hù)
  11.5.1  復(fù)合行動(dòng)
  11.6  多角混戰(zhàn)
  11.7  可見(jiàn)性測(cè)試
  11.8  低層系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
  11.8.1  外貌子系統(tǒng)
  11.8.2  運(yùn)動(dòng)子系統(tǒng)
  11.8.3  關(guān)節(jié)連接體
  11.8.4  感知子系統(tǒng)
  11.8.5  行為子系統(tǒng)
  11.9  討論
  11.10  注釋
第12章  結(jié)論
  12.1  人工智能AI加速卡
  12.2  機(jī)器人學(xué)
  12.3  電子商務(wù)和Web娛樂(lè)
  12.4  其他應(yīng)用
  12.5  結(jié)論
附錄1  關(guān)于“認(rèn)知建模與人工智能”的對(duì)話(huà)
附錄2  G010g語(yǔ)言簡(jiǎn)介
附錄3  中英文術(shù)語(yǔ)對(duì)照表
參考文獻(xiàn)
中文版補(bǔ)充參考文獻(xiàn)
致謝