[发明专利]游戏AI系统、游戏AI的信息处理方法、装置和存储介质

说明书

本申请关于游戏AI系统、游戏AI的信息处理方法、装置和计算机可读存储介质。该信息处理方法包括：获取游戏的当前游戏状态；根据与游戏对应的游戏规则和当前游戏状态得到多个模拟游戏状态；根据多个模拟游戏状态生成搜索请求，并调用神经网络模型以获得与多个搜索请求对应的搜索结果；根据搜索结果选出多个模拟游戏状态中的目标游戏状态，并据此生成操作指令；以及根据操作指令更新游戏的当前游戏状态。该信息处理方法的游戏规则的部分(人工编码)和神经网络模型(调用训练好的神经网络模型)的部分分开实施，能够增强系统灵活性，并且，通过调用神经网络模型进行决策能够提高决策效率。

技术领域

本申请属于信息技术领域，尤其是一种游戏AI系统、游戏AI的信息处理方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

游戏AI(Artificial Intelligence，人工智能)在电子游戏项目中非常重要。游戏AI可以增加游戏的趣味性和可玩性，给用户更好的游戏体验，还可以在游戏发行初期缓解用户量少导致的难以匹配问题。

然而，目前大部分的游戏AI还是采用人工编码方式构建智能决策系统，而对于很多游戏，需要很多场景和游戏难度的支持，相关技术中，一般针对每种场景都构建一个智能决策系统，不同难度的游戏出现不同玩法时，也需要重新构建决策系统。当前技术中的游戏AI系统通用性差，应对不同场景的扩展性也差。

发明内容

有鉴于此，本申请公开了一种通用性的游戏AI系统、游戏AI的信息处理方法、装置和计算机可读存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种游戏AI系统，包括：

业务层模块，用于将获取到的游戏的当前游戏状态反馈给逻辑层模块，并接收所述逻辑层模块反馈的操作指令以更新所述游戏的当前游戏状态；

所述逻辑层模块，包括操作确定模块和模拟器，

所述模拟器内封装有至少一个游戏规则，所述模拟器用于根据与所述游戏对应的游戏规则和所述当前游戏状态得到多个模拟游戏状态；

所述操作确定模块用于根据各个所述模拟游戏状态生成搜索请求，并调用神经网络模型以获得与各搜索请求对应的搜索结果，以及根据所述搜索结果选出所述多个模拟游戏状态中的目标游戏状态，并据此生成所述操作指令反馈给所述业务层模块；

计算层模块，包括神经网络模型，用于采用神经网络模型响应各所述搜索请求执行搜索操作，得到所述模拟游戏状态各自的搜索结果并将所述搜索结果反馈给所述逻辑层模块。

在一些实施例中，所述计算层模块还包括：第一监听结点，所述第一监听结点用于当监听到有新的神经网络模型产生的情况下，加载所述新的神经网络模型。

在一些实施例中，所述第一监听结点通过定期扫描存储记录有神经网络模型信息的共享目录，以确定是否有新的神经网络模型产生。

在一些实施例中，所述计算层模块还包括：第二监听结点，所述第二监听结点用于将在预定时间段内接收到的搜索请求和/或预定数量的搜索请求处理成批量请求，调用所述神经网络模型响应所述批量请求。

在一些实施例中，所述神经网络模型为蒙特卡洛树搜索模型。

在一些实施例中，所述游戏AI系统还包括：

部署模块，所述部署模块用于获取生成所述当前游戏状态的当前终端的硬件配置，并基于所述硬件配置，将所述业务层模块、所述逻辑层模块和所述计算层模块的部分或者全部部署在所述当前终端上。

在一些实施例中，所述部署模块用于在所述硬件配置满足所述业务层模块、所述逻辑层模块和所述计算层模块所需的预定处理资源的情况下，将所述业务层模块、所述逻辑层模块和所述计算层模块部署在所述当前终端上；