基于移动终端技术的数码角色交互行为设计

李惠芳

摘要：随着手持式终端的快速推广与发展，人们开始逐渐习惯于在手持设备上交互体验，加之一系列物理引擎对手持设备的支持，移动终端模拟现实不再是遥不可及的事情。本文通过对移动终端宠物类游戏角色智能化行为设计的分析，来解析移动终端数码角色交互行为设计的构思思路，从而总结出提升数码角色互动体验的经验和理论。

关键词：动画角色;交互行为;人工智能

随着移动终端手持设備的普及，娱乐应用中虚拟角色越来越表现出高智能水平，他们可以根据场景环境自主决策、采取行动，提高游戏难度的同时，也提升了玩家游戏的体验。可以说虚拟角色的智能水平已经成为决定着游戏的惊险性、刺激性、趣味性的重要因素。通常这种运用计算机技术模拟出能像人或动物一样“感知”“思考”和“行动”的智能称为“人工智能”（Artificial Intelligent，简称AI），即由人工制造出来的，通过计算机运算系统控制所模拟出来的高智能的活动。我们将游戏中添加了“感知”“思考”和“行动”功能的角色称之为“AI角色”。AI角色作为娱乐互动的纽带，其实并不需要具备如同机器人一样的高智能，只需要配合手持移动端的应用情境，实现与受众亲密的互动即可。因此基于移动终端的智能角色的设计需要有其特定的故事情境和行为架构，依据需求设定其AI功能。我们以移动终端中数码宠物类角色的AI功能为例来进行剖析，以此来分析数码角色如何通过功能策划、架构模型、感知系统和行为决策等方面的操控来构建角色的AI功能。

一、角色行动的意义描述

与人工生命实验追求人造物高智能行为能力的目标不同，数码宠物类应用程序的设定上侧重于人机互动趣味性，即角色是否可以作为用户身份代理实现社会化交流与传播的功能，或者角色滑稽的戏剧化行为是否能够引起参与者情感上的共鸣。在创建数码角色的AI功能之前需要为角色进行定位，并赋予其一个生动的故事情境来建立与游戏用户之间的情感连接。

移动终端娱乐应用中的数码角色前身可以追溯到 1966年美国麻省理工计算机科学教授约瑟芬.文森鲍姆创造的计算机程序“伊莱扎（Elias）”。这种具有人类的性格特质，可以模仿人的行为与他人进行交流的智能程序也被称为“人格虫”（PersonBots）或“聊天虫”，其主要的功能就是通过模拟人类的思维模式实现与人的沟通和互动。对于应用程序而言“人格”的塑造才是重点，人们需要怎样性格、身份、爱好的朋友与之沟通，那么程序就会模拟这类人群的行为模式进行编码，为了使模拟的效果更加真实，用户更能够沉浸其中，配合角色的性格再为其身份建立合理的故事情境。如移动APP《会说话的Ben》中，Ben是一位退休的化学教授，喜欢舒适的生活和饮食，爱看报纸，偶尔会到实验室里做些奇怪的实验;而《Clumsy Ninja》中，塑造的是一个呆傻可爱的见习忍者，Ninja为了救回女朋友他每天笨拙的训练升级成为优秀的一流忍者。

二、角色实施操控的架构模型

从技术角度来看，游戏中的AI角色实际上可以被视为一直处于感知（Sense）->思考（Think）->行动（Act）循环中的目标物，在等待事件的激发而实施行为。我们采用的AI架构模型来阐释应用程序如何控制AI角色的行动，如图所示（图1），控制角色行为的算法分为三个层级，即运动层、决策层和战略层。其中，运动层与决策层中包含的算法是针对个体角色的，而战略层则是针对群体的。这是基本的AI架构模型，就宠物类游戏中的智能角色而言，AI架构模型也仅涉及到运动层和决策层的算法，甚至决策层都很少涉及，只有需要角色进行条件判断的情况下才会应用到决策层的算法。例如，《会说话的汤姆猫》中，操控属于纯反应型的，只需要角色做出简单的反馈，依照指令行动应用到的仅是运动层算法与动画系统的配合;《Clumsy Ninja》中，当用户长时间控制Ninja的身体时，他会做出挣扎的动作或差异的表情，这需要运用到决策层对环境的判断。除此之外，还需要应用到AI结构之外其他技术的支持。针对移动终端智能角色的交互行为架构，我们进行自上而下的剖析：

（一）决策层的行为判断

决策层是AI角色具备判断能力的运算系统，决策系统会根据AI 角色的每个时间帧的情况进行判断，并选择最合适的行为予以执行，当决策系统做出决策后，交由运动层和动画系统来执行决策。AI角色这种可以根据现实情况选择相应简单或复杂的执行准则来实施行为的思维方式，更像是具备了像人一样的思考功能。与玩家互动起来会更加生动有趣。如 《Clumsy Ninja》中，Ninja会根据周边的环境和玩家的动作不断学习而做出不同的反应，同样是从空中掉下来，有竹竿忍者会先抓住竹竿再滑下来，遇到屋顶则会先跳到屋顶，根据周围的环境而改变动作，而且掉落的高度、强度、动作不同举止表现也会有差异。

（二）运动层的行为执行

运动层包含的算法能够把上层做出的决策转化为运动。是AI角色实现交互行为的反馈系统，通常需要动画层的配合才能完成，如《会说话的圣诞老人》中，戳打或猛击圣诞老人的头、肚子和脚后，他会生气地把送你的礼物砸掉;点击屏幕，巨大的雪球滚过来压倒圣诞老人。针对不同复杂程度的交互行为，运动层还需要动画系统和物理系统的配合才能完成AI角色的行动。

（三）辅助系统的捕捉与实施

塑造出好的AI角色只有运动层、决策层和战略层是远远不够的。在实际应用中，还需要许多其他相关技术的支持，如“动画系统”和“物理仿真系统”。在游戏中，使角色看起来生动有趣、反应机敏都有赖于这两个系统的参与。例如《Clumsy Ninja》中，点击地面Ninja会走向点击点，拉着他的手移动，Ninja会按拉的方向移动，拉得快点他就会摔倒甚至被直接被拖着走;如果往高处拉就会飘到空中，手指一放就会掉下来。Ninja的一系列赶快动作都是运动层执行决策层指令时向“动画系统”和“物理仿真”系统发出请求，再经由两个系统转换为具体行动的。

三、角色捕捉信息的智能感知

为了让AI角色看上去更真实有趣，在设计他们的行为时还应思考一个重要的问题，就是角色如何感知周围的游戏世界。AI角色必须能够以正常的感知方式知晓周围发生的情况，并且能够对发生的事情做出适当的反应。这样，AI角色才会具备类似人类的思维方式。因此，在设计AI角色的应用程序時，除了具备基本的决策与执行能力，还需要AI角色与游戏世界里的信息系统建立起联系，根据周围环境情况判断行为，来做出合理的决策，这个信息获取系统被称之为“感知系统”。它不仅仅包含每个角色可以看到、听到和触碰到的内容，还包括游戏世界与AI的所有接口。因此，感知系统也可以称之为是AI角色与“游戏世界的接口”，负责在游戏运行过程中不断感知周围环境、读取游戏状态和数据，为角色的思考和决策搜集信息。感知系统虽然不算是AI基础结构的一部分，但是它的实现质量直接关系到智能角色AI系统的好坏。可以说几乎所有3D游戏中的AI角色都具有某种程度的感知系统。

游戏中最常用的感知类型是视觉、听觉和触觉。针对角色的视觉感知，需要程序匹配对应的视觉触发器和视觉感知器;实现角色的听觉效果，则需要配对相应的声音触发器和声音感知器;触觉感知的实现，实质上是物理引擎的处理任务。通过为游戏物体添加碰撞体，便可成为开启AI角色某段行为的触发器。总之，AI角色感知系统的构建需要与多个触发器和感知器做出关联，并通过事件管理中心统一进行管理。另外，针对一些具有记忆功能的AI角色，需要建立一个记忆感知系统，通过建立记忆列表存储每个最近感知到的对象、感知类型、最后感知到该对象的时间以及还能再记忆中保留的时间，便于程序调用这个记忆数据，当没有感知到这个对象的时间超出了记忆时长时，这个对象就会从记忆列表中删除，不会再出现。如《Clumsy Ninja》中，当玩家点按地面的某个地点，Ninja便会看向该地点，并选择直线路径快速地到达;当玩家反复抚摸Ninja的身体时，他会怕痒的倒地大笑，并且会快速地起身跑开躲起来。这两项功能的实现分别是为角色添加了视觉和触觉感知。另外，玩家可以将Ninja抛向空中让其落下，开始Ninja会笨拙的趴倒在地上，但经历几次反复掉落，Ninja可以逐渐地站立在地面上，不再摔到，表现出在训练中不断进步和成长的过程。这项功能的实现则是为角色添加了记忆感知。

四、角色指令执行的行为决策

创建一个基于AI角色的宠物类游戏，需要庞大的行为逻辑系统对角色的行为进行控制。要让游戏里的AI角色能依照程序执行预设的逻辑，便要运用到模拟角色行为的逻辑的行为树实现对AI角色行为逻辑的编辑。行为树模拟人类大脑执行任务的思维模式，通过判断条件、筛选选项，然后执行行为的逻辑执行程序。如《Clumsy Ninja》中，用户进入应用程序后Ninja的行为逻辑：如果用户实施操作，Ninja则会依据指令采取行动;如果用户不采取行动，过一段时间Ninja会在一旁打拳;如果用户依然不采取行动，Ninja会跑向屏幕敲打屏幕引起用户的注意。

在AI角色行为树的实际应用时，可以由策划人员首先设计好行为树的结构，然后由程序员实现条件节点和行为节点所定义的具体行为进行编辑，也可以由编程人员预先写好各种不同的条件节点和行为节点的相应代码，然后，策划人员可以尝试将这些条件和行为进行不同的组合，画出不同的行为树，从而实现不同的AI逻辑。但无论哪种执行方案，都需要角色“人格”与行为逻辑编辑的统一，策划与程序编辑人员共同控制着AI角色的塑造结果。

五、结语

智能角色的塑造需要其具备思考和行动的能力，即利用感知的结果选择行为，由行为执行指令。这是一个需要运用到运动系统、动画系统和物理系统和游戏引擎的复杂创作过程。在整个应用程序的架构中，数字技术构建AI角色的行为逻辑，艺术构思AI角色的“人格”塑造，这不仅是完成一个应用程序，也是艺术与技术的跨领域合作融合的过程。

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