Metal Gear

Тем не менее, случаев, когда планирование действительно необходимо, на удивление, не так уж много. Во многих ситуациях решения, выносимые на основе реакций, получаются очень интеллектуальными (особенно высокоуровневые тактические решения). Удивительно, что такие "инстинктивные" решения очень близки к тем решениям, которые в повседневной жизни принимают большинство людей. Для того чтобы воспользоваться решениями, основанными на реакциях, а не на специальных алгоритмах выбора, необходимо свойства ситуации использовать в качестве входа, а требуемое решение рассматривать в качестве выхода.
Фактически даже управление перемещениями можно смоделировать с помощью методов, основанных на реакциях. Проблему в данном случае следует сформулировать, например, как необходимость избежания препятствий. Затем, используя комбинацию ин-фсфмации о препятствиях и цели перемещения, анимат сможет во многих ситуациях правильно выбрать нужный маршрут. Конечно, в общем случае такой метюд моделирования не столь надежен, как метод, основанный на планировании, поскольку алгоритмы поиска пути используют глобальную информацию о всей площадке, а не только о локальных препятствиях. Тем не менее подход, основанный на релкпиях, может во многих случаях быть не менее эффективным, чем подход, основанный на планировании.
Несмотря на некоторые оговорки, в целом можно сказать, что методы моделирования поведения, основанные на реакциях, представляют собой чрезвычайно надежные решения. В комбинации с обучаемостью они могут значительно снизить потребность в планировании. В тех же немногих случаях, когда алгоритмы выбора решения действительно необходимы, последние также можно улучшить с использованием методов, основанных на реакциях, повысив как производительность, так и точность находимых решений.
Итак, если польза от повсеместного использования алгоритмов планирования весьма сомнительна, то польза от применения в играх и системах ИИ описываемых в этой книге методов, основанных на реакциях, несомненна.