Metal Gear

В соответствии со сложившейся традицией, система ИИ рассматривается как некий специализированный фрагмент кода, манипулирующий определенными данными. Соответствующие небольшие программные системы в терминах ИИ называкт:я агентами (agent). Архитектура агентов подобна архитектуре обычных программных систем — иными словами, они реализуются в виде уровней (layer). Процессор получает информацию, обрабатывает ее, выбирает оптимальное решение, а затем выполняет определенные операции. Таким образом, управляя персонажем вместо человека, агенты решают те или иные специфичные проблемы примерно с таким же качеством, как и человек.
Однако применительно к большим системам с высоким уровнем интеллекта такой взгляд на архитектуру систем ИИ оказывается достаточно поверхностным и неадекватным сложности задачи. В подавляющем большинстве случаев узкоспециализированные теории очень плохо поддаются масштабированию и с трудом передаются из лабораторий в реальные программные системы. Современные специалисты по ИИ решительно отбрасывают такой узкий взгляд на системы ИИ и утверждают, что по-настоящему интеллектуальная система должна уметь решать задачи реального мира, а не находить частные решения по специально подготовленным данным.
в 1980-е годы робототехника пережила настоящую революцию, волна которой постепенно докатилась и до устоев теории ИИ. В соответствии с идеями, выдвинутыми Родни Бруксом (Rodney Brooks) в 1986 и 1991 грдах, были разработаны более современные модели интеллекта и интеллектуального поведения, на основе которых стало возможным создание прогрессивных методик моделирования ИИ [10, 11, 12].
Новый взгляд на проблему моделирования ИИ привел к изучению сложных систем, находящихся в реалистичной среде (например, роботов или персонажей игр). Стало ясно, что проблемы, встречающиеся на практике, требуют новых подходов к созданию систем ИИ (например, поведенческих моделей).
По мнению Брукса, центральный процессор не должен заниматься просчетом каждого движения. Вместо этого систему следует представить в виде комбинации поведенческих реакций, которые проявляются в соответствии с теми или иными факторами окружающей среды. В соответствии с таким подходом, основанным на реакциях, создание сложной системы происходит в виде итеративного процесса с последовательным тестированием каждого нового добавляемого компонента.
Под влиянием все еще продолжающейся революции в теории ИИ сформировалась группа исследователей, сосредоточившихся на изучении и моделировании адаптивного поведения (Simulation of Adaptive Behavior— SAB). В 1990 году эта группа провела свою первую конференцию, организованную международным сообществом International Society for Adaptive Behavior [76].
Каждые два года конференция Animals to Animats Conference собирает под одной крышей исследователей этологии, психологии, экологии, искусственного интеллекта, искусственной жизни, робототехники, инженерии и других смежных областей, стремящихвя продвинуться дальше в понимании поведенческих реакций и лежащих в их основе механизмов, которые позволяют естественным и синтетическим агентам (аниматам) адаптироваться к неопределенной среде и выживать в ней.
Анимат (animat) — это термин, используемый для обозначения исключительно синтетических созданий, "живущих" в виртуальной среде. Поскольку аниматы воплощены (embodied) в этой среде, то взаимодействуют с окружающим миром только через свои виртуальные тела, что позволяет сделать их полностью автономными сущностями. Кроме того, аниматы могут адаптироваться к окружающей среде с помощью различных алгоритмов обучения. Но возникает вопрос — насколько подобный подход к моделированию ИИ подходит для компьютерных игр?