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険しい火星の風景の中でプレーヤーに直接充電するのではなく、エイリアンはジグザグで岩の岩や露頭の後ろを覆い、ヒーローが目的地への目立たないルートを選ぶようにアプローチを調整します。
プレイヤーは再びルートを変更し、エイリアンはそれに応じて動きを適応させる。
このような状況は、状況的または戦術的な認識として知られる技法の産物として、ビデオゲームでより一般的になっている。この概念は軍事戦術に根ざしていますが、人工知能（AI）で学んだプログラマは、敵や他の登場人物を賢く見せるためにゲームに取り入れ始めました。状況認識は、没入型の「サンドボックス」環境で行われるゲームで大きな役割を果たすことができます。この環境では、目的や課題はあらかじめ設定されているのではなく、プレイヤーがゲームを進行する際に決定します。しかし、状況認識は、文字のキャストにインテリジェントな存在を含めることを目指すあらゆるゲームにおいて有用であり得る。処理能力の向上は、アプローチが一人称シューティングゲームやロールプレイングゲーム、RPGなどのゲームでより現実的な体験を可能にすることを意味します。基本的に、キャラクターは、主人公によって作られた動きに、よりインテリジェントに適応することができます。
伝統的に、キャラクターの動きや行動はあまり柔軟性がありませんでした。 「この種のシステムでよく始まるところでは、特定の種類のカバーに特定の機能をハードコーディングしています」と、最初の「Crysis」シリーズで作業していたAI開発会社のMoon Colliderの創設者でAIコンサルタント、Matthew Jack - ピューターシューティングゲーム。
しかし、ジャックの仕事と彼の同僚の仕事は、より有機的で適応性のあるタイプの知性に焦点を当てています。例えば、主システムと他のキャラクターとの間の距離が常に計算され、分析され、キャラクターがそれらの距離に基づいて様々な決定をすることができるように、測定システムをゲームに構築することがプログラミング技法の1つである。この技法の主な用途の1つは「直接性」です。<ダイジェスト>は、たとえば、開発者が敵キャラクターの主人公への動きを制御するために使用できる比率です。計算は、敵キャラクターと岩場の露頭などの中間物と主人公との距離を調べます。これらの相対的距離を使って、プログラマーは敵キャラクターが主人公に向かってどのように進んでいくかを制御する、とジャックは述べた。例えば、ゼロをわずかに上回る直接性を設定すると、特定の中間点を介して主人公に近づくが、攻撃にはまだ十分に近づくことはないので、敵のグループによる側面行動を引き起こす可能性があると、ジャックはゲーム開発者会議（GDC）でゲーマーやプログラマーを務めています。一方、負の直接性は後退または逃げるために使用することができ、ジグザグは0.5の直接性を確立した結果であり、これはターゲットに前進する最小の直接点をもたらす。ダイレクトと同じアイデアに基づく別のAI技術は、ゲーマーとある最終目的地または目的地との間の異なるロケーションポイントを測定する「ゴールデンパス」方法である。敵は、プレイヤーのゴールへの最も直接的なルートに沿って出現するように伝統的にスクリプト化されているかもしれません。しかし、ゴールデン・パス技法では、プレイヤーがより迂回するルートを取ると、瞬間の拍手に敵が現れることがあります。
1人称シューティングゲーム「Hitman：Absolution」を開発したIO InteractiveのシニアAIプログラマーであるMika Vehkalaは、多少異なる戦術認識について議論しました。Vehkalaは、見ることによって敵の最適な場所を決定するプログラミング手法について説明しました任意の所与の場所またはノードがどのように「目に見える」ところでそれらの目標に到達するかを示す。
プレイヤーが動き回るにつれて、「評価の高いノードがあるかどうかは常に再評価されています。しかし、この種のAIは、それほど変化しない静的環境で構築されたゲームで最も効果的だと、Vehkala氏は述べている。一方、Jackが記述した技術は、ゲームの障害やキャラクターが変化するにつれて、計算と測定を行うことに基づいています。
「私の持ち帰りは言語を構築して、あなたの質問を最も迅速に反復して最良の結果を得ることです。