miyayouさんC/C++とデザインパターンについて語る - Togetter
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まとめ
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まだ、C++の話題はＯＫですか？ -
僕的には、Noel Llopis の C++ for game programmers http://bit.ly/4ae0cL をおぬぬめ。^^ この本が２００３年に翻訳されていれば、いろいろな人がいろいろなところで困らなかった。良書。ちなみに、著者は、twitter やってる
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Noel Llopis http://gamesfromwithin.com/ 今は、iPhone 開発へ先進。このサイトは、iPhone 開発者必見。twitter もここから辿れる。
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お薦め2。James Nobel,Small Memory Software: Patterns for systems with limited memory 日本では、何故か「省メモリプログラミング」。副題にかろうじてパターンという言葉が。これはパターンの本なんですよ！^^
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お薦め３。Programming Game AI by Example 実例で学ぶゲームＡＩプログラミング,Composite Pattern,Command Pattern,State Pattern などパターン応用多し。２００６年CEDECでＡＩにおけるデザインパターン解説
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C++の進化のおかげでＡＩのプログラミングは非常に楽になったし何よりクラスという概念の抽象性が効いている。さらに、パターンなどで抽象クラスの関係を定義して、実体は派生の実体で持たせる（ファクトリーパターン、コンポジットパターン…）ことで、高い抽象性の関係を表現できるようになった
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遡って１９９０～２０００年は、ゲーム業界でC言語導入、標準化、使いこなしの時期だった。Cの地平のおかげで、Neural Netも、GAも比較的簡単に実装できるようになった。この時期に、Creatures とか、アストロノーカとか、GA,NNを応用したゲームが出現するようになった
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ゴール指向の実装例が載ってますね。使ったことあるのですが効果的に使えたとは言えませんでしたorz RT @miyayou: お薦め３。Programming Game AI by Example 実例で学ぶゲームＡＩプログラミング -
C++,オブジェクト指向で知能の構造化を抑えるという方向は非常に有効なはずだ。知能の構造化実装は、概念とクラスが対応するというより、あるクラス群のソサエティが一つの概念に相当するシステムになるだろう。そういった意味で、知能の層はパターンとして構造化される層の上に構成される。
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あるクラスのソサエティが一つの機能の上に実装すると、その下の派生されたクラスのインスタンス群によって、そのクラスのソサエティの多様性が発揮される。高い抽象性は派生とインスタンス化、さらにインスタンス同士の関係性によって、システムの動作が個性化されると同時に実現される。
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ゲームＡＩのＯＯな実装においてはそういったクラスの派生をスクリプトによって制御することで知性の多様的実装を実現する。思考のロジカルな実装をＣが実現していたとすればＯＯのＡＩの実装はクラス階層の断面からインスタンスを実装することを通して知的機能を埋め込む。
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知性全体の動作は、クラスによって組まれた全体のシステム自身によって定義される。そこで組み込まれた派生クラスさらにそのインスタンスが、その全体のシステムに組み込まれる（食べられる）形でシステムは発展し巨大化し多様化する。ＯＯにおけるＡＩの実装の理想系はそういったシステムだと思う。
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例えば「実例で学ぶゲームＡＩプログラミング」の第７章のＵＭＬ図を見ると中央のコアシステムから外側へ向かって派生クラスが伸びそのインスタンスがくり返し実装されて行くことで全体の知性システムが実現される。さらにコンポジットパターンなど再帰的な階層化によってこの構造はさらに発展される
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つまり実装の仮定としては次のような手順を取るとよいと思われる。知能システムの動作自身は抽象度の高いレイヤーで実装する。これはデザインパターンの思想そのものだ。そしてそこからその知能システムをクラスの派生や、下層のレイヤーへの展開を通して大きく発展させ個性化し実装して行く。
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クラスの構造図としては同心円状、多層的(multi-layer)な構造としてＡＩの全体のシステムが実装される。そういったＡＩの多層的なシステムは未だゲーム毎に実装される場合が殆どだが AI Game Programming Wisdom シリーズに多くの実例を見出すことができる。
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つまりここにおいてもパターンの思想は生きている。知性のバークボーンのシステムは端的に言えば基本クラスの関係の中で定義されており、その基本システムに対してシステムそのものをインスタンス化する過程で知性の機能を実現する。こういったアプローチはオブジェクティブでこそ初めて実現される。
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こういった実装はゲームＡＩで重要な「スケーラビリティ」を実現する要となる。「スケーラビリティ」とは雑魚敵からボスキャラまで同じシステムの中で実装できる仕組みのことである。つまりゲームＡＩの実装のコツはクラスソサエティの拡張性とＡＩの拡張性の方向をうまく重ね合わせることなのである。
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ここにゲームＡＩプログラマが形成して積み上げて行く知識の形、能力が明確にされる。１つは「全体の知能システムをオブジェクト指向の高い抽象度を利用して実装する」手法。２つは「そのシステムを展開しインスタンス化する」方法。３つはそういった「実装の展開において実現される知的機能」の探求。
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こういったプログラムの性質に慣れておくことがＡＩプログラマに大切なのは、実際のゲームＡＩの業務においては、先に実現されるべき機能が要求されるために、そういった要求に対して如何なる全体のシステム、そしてその展開が対応するかを十分に習熟しておかねばならないからである。
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例えばプランニングが必要になった場合、もし十分に必要な知識があればコンポジットパターン、コマンドパターン、ステートパタ…といった幾つかの必要なパターンが直ちに想起されＵＭＬ図の簡単な雛形が思い浮かび何処にスクリプトを組み込めば拡張性と機能を実現できるかが見えていなければならない
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だが通常こういったＡＩプログラミングの性質を探求し身に着けるためには、プログラミング技術の上に多くの学習（と幾つかの経験）が必要とされる。決して何か難しいということではなくて、ＡＩプログラム自身の性質に習熟するための時間と知能へのセンス（知的機能への嗅覚）が必要とされるのである。
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そういった意味で参考になる良書を先の３つの領域に分けて紹介しよう。①バックボーン②展開 ③機能。①②は実装よりの話であり、③はＡＩそのものの話である。
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①は「実例で学ぶゲームＡＩプログラミング」、Millington "Artificial Intelligence for Games"(非常に構造的、抽象的), AI Programing WIsom に散りばめられたパターンたちを集めるのがいいだろう。
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②は、プログラムの設計と、ＡＩの機能を結ぶ実装の部分である。この部分においては、必ずしもゲームＡＩの本である必要はなく、C++などオブジェクト指向の実装の展開を学べる本であればよい。
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