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摘 要： 目前对着人工生命和人工智能研究的不断开展，其在计算机动画方面也展现出了强大的潜力，并已经在某些动画领域初露锋芒。本文着重探讨了基于人工智能和人工生命的计算机动画。
关键词： 人工智能；人工生命；计算机动画
【中图分类号】 TP272 【文献标识码】 A 【文章编号】 2236-1879（2018）06-0121-01
随着动画产业的不断发展，结合到当前热门的人工智能和人工生命研究取得的突破性成就，计算机动画的发展呈现出蓬勃发展的态势。而在此背景下，对于基于人工智能和人工生命的计算机动画研究比较瞩目，笔者将在这里着重分析。
一、计算机动画的生成路径
计算机动画是计算机图形学和动画技术相结合的产物，是伴随着计算机硬件和图形算法发展起来的一门高新技术，其基本含义即通过计算机生成活动的图像。具体来说，是指用绘制程序生成一系列的景物画面，其中当前帧画面是对前一帧画面的部分修改。
计算机动画主要有两种生成途径：人工智能（AI：Artificial Intelligence）途径和人工生命（AL：Artificial Life）途径。将AI理论包括知识表达、推理和各种智能算法用于计算机动画生成动画情节，驱动动画角色，称为基于AI的计算机动画方法。人工智能（ArtificialIntelligence）的研究目标之一是模拟学习和记忆等复杂的生物过程。利用人工智能方法学建立认知模型，控制人工动物的行为，使人工动物成为自主的和智能的角色。将认知模型用于计算机动画和游戏角色的自繁衍和自进化中，是笔者目前的研究工作之一。
二、人工智能与人工生命的关系
人工生命的实现途径基本上不同于传统的人工智能。人工智能是基于知识的，而人工生命是基于行为的。有人提出，人工生命就是人工智能的行为主义。人工智能采用由上向下方法。在人工智能中为了完成一项具体任务，系统的复杂行为目标是预先明确给定的。而人工生命采用自底向上的建模策略，从简单的个体单元开始，通过自繁衍、自进化、自组织逐渐建立起向上发展趋势，实现行为突现，显现出复杂系统的整体性质，达到預期全局目标。此外，人工智能关注的是复杂的人类智能特性，例如下棋、自然语言理解、医疗诊断等。
基于知识的智能和基于行为的智能有明显的区别：（1）基于知识的人工智能需要大量的知识、知识表示和推理；基于行为的智能不需要知识、表示和推理，是智能行为的“感知-动作”模式。基于行为的智能可以使智能象人类智能一样逐步进化，智能行为只能在现实世界中与环境交互作用中表现出来。（2）基于知识的人工智能系统定义有孤立的和高级的权限，常表现为深度优先，而不是宽度优先；基于行为的智能具有多个复合权限，而且都比较低级，如机器人的定位、导航等。（3）基于知识的人工智能是一个“封闭”系统，即它不直接与求解的问题发生相互作用，它和其所处的环境通过人工操作器间接地联系在一起，操作器将求解的问题用系统能够理解的符号语言加以描述，最终返回的问题的解也用同样的符号描述。基于行为的智能是一个“开放”的系统，它是置身于“环境”之中，通过传感器和驱动器与问题域联系在一起，并通过驱动器影响和改变问题域，而且这个问题域始终是动态的。（4）基于知识的人工智能对问题域的每一个方面都有相应的“知识结构”，除解释器外所有的这些内部结构都是静态的，当人工操作器给出要求解的问题后，解释器利用静态知识结构给出问题的解。相反，基于行为的智能系统中，强调自主体置身于环境中所采取的行为，和前者的“静态知识结构”相反，它的内部结构为动态的“行为产生”模块，通过自主体之间的相互作用以及它们和环境之间的相互作用得到问题的解，至于问题的求解过程则无关紧要。
三、认知建模方法在动画中的应用
将认知建模方法应用于计算机游戏和动画中，通过认知建模的方法控制人工动物的行为是人工智能用于人工生命研究的又一实例。动画角色关于他的世界的内部模型称为“认知模型”（Cognitive ModeI）。认知模型可以用于动画和游戏中，控制一类自主的和智能的角色。通过认知模型支配动画角色对其所在环境的了解程度，如何获取知识，以及如何利用知识选择行动。
在计算机动画中，人工动物的行为可分为两种，一种是“确定性的”或“预定义的”（Deterministic Predefined）行为，这种行为人们可以预先对他们在各种情况下应采取的行动进行定义。但另一种行为是“非确定性的”（Nondeterministic），这种行为带有随机性。例如，在虚拟海底世界中，饥饿的鲨鱼要吃掉小“人工鱼”，小“人工鱼”必须设法逃避。如果没有足够大的障碍物或礁石可以躲避，小“人工鱼”只能尽可能快和远地逃离残忍的鲨鱼；如果在背景中加一些礁石，那么小“人工鱼”可以利用礁石来躲避鲨鱼。
设计者通过认知建模方法，将领域知识和指示赋予动画角色，使角色利用认知模型自主正确地决定下一步所应采取的行动。在知识获取方面，将动力学知识引入机器学习，使计算机动画的角色通过学习来自己获取知识。动画角色不仅要设法学习它自己在虚拟环境中的行为，还要学习其它角色在环境中的行为，甚至尝试某些自我改进。同时，角色对于它所在的虚拟世界的模型应该是一种内部简化模型，即角色不必了解对它的行为无用的环境特征，进一步提高认知模型的效率。环境中的每一个角色都是自组织的。因此，会有许多突发性的同时行为。将同时性应用到计算机游戏和动画领域是非常重要的。认知建模是一种新的方法，它使计算机图形学与人工智能、人工生命相结合，赋予动画角色所希望的行为能力。适用于创建聪明自主的智能体———具有认知能力、自激发和“动物逻辑”（AnimaI Logic）的角色。可用于建造主动的、自主的交互式动画和交互式游戏。
四、小结
总之，基于AI和AL的计算机动画是一个内容丰富、具有重要意义的研究领域，AI和AL各自的发展和相互结合，必将会推动计算机动画的发展，计算机动画的水平将不断提高。于人工智能（AI）和人工生命（AL）的计算机动画是将Al和AL应用于计算机动画，从而实现动画的自动生成，减少动画师的参与，让动画角色具备自主性和智能性的计算机动画新方法。
参考文献
[1] 张淑军， 班晓娟， 陈勇，等. 基于人工智能和人工生命的计算机动画[J]. 计算机科学， 2007， 34（10）：33-37.
关键词： 人工智能；人工生命；计算机动画
【中图分类号】 TP272 【文献标识码】 A 【文章编号】 2236-1879（2018）06-0121-01
随着动画产业的不断发展，结合到当前热门的人工智能和人工生命研究取得的突破性成就，计算机动画的发展呈现出蓬勃发展的态势。而在此背景下，对于基于人工智能和人工生命的计算机动画研究比较瞩目，笔者将在这里着重分析。
一、计算机动画的生成路径
计算机动画是计算机图形学和动画技术相结合的产物，是伴随着计算机硬件和图形算法发展起来的一门高新技术，其基本含义即通过计算机生成活动的图像。具体来说，是指用绘制程序生成一系列的景物画面，其中当前帧画面是对前一帧画面的部分修改。
计算机动画主要有两种生成途径：人工智能（AI：Artificial Intelligence）途径和人工生命（AL：Artificial Life）途径。将AI理论包括知识表达、推理和各种智能算法用于计算机动画生成动画情节，驱动动画角色，称为基于AI的计算机动画方法。人工智能（ArtificialIntelligence）的研究目标之一是模拟学习和记忆等复杂的生物过程。利用人工智能方法学建立认知模型，控制人工动物的行为，使人工动物成为自主的和智能的角色。将认知模型用于计算机动画和游戏角色的自繁衍和自进化中，是笔者目前的研究工作之一。
二、人工智能与人工生命的关系
人工生命的实现途径基本上不同于传统的人工智能。人工智能是基于知识的，而人工生命是基于行为的。有人提出，人工生命就是人工智能的行为主义。人工智能采用由上向下方法。在人工智能中为了完成一项具体任务，系统的复杂行为目标是预先明确给定的。而人工生命采用自底向上的建模策略，从简单的个体单元开始，通过自繁衍、自进化、自组织逐渐建立起向上发展趋势，实现行为突现，显现出复杂系统的整体性质，达到預期全局目标。此外，人工智能关注的是复杂的人类智能特性，例如下棋、自然语言理解、医疗诊断等。
基于知识的智能和基于行为的智能有明显的区别：（1）基于知识的人工智能需要大量的知识、知识表示和推理；基于行为的智能不需要知识、表示和推理，是智能行为的“感知-动作”模式。基于行为的智能可以使智能象人类智能一样逐步进化，智能行为只能在现实世界中与环境交互作用中表现出来。（2）基于知识的人工智能系统定义有孤立的和高级的权限，常表现为深度优先，而不是宽度优先；基于行为的智能具有多个复合权限，而且都比较低级，如机器人的定位、导航等。（3）基于知识的人工智能是一个“封闭”系统，即它不直接与求解的问题发生相互作用，它和其所处的环境通过人工操作器间接地联系在一起，操作器将求解的问题用系统能够理解的符号语言加以描述，最终返回的问题的解也用同样的符号描述。基于行为的智能是一个“开放”的系统，它是置身于“环境”之中，通过传感器和驱动器与问题域联系在一起，并通过驱动器影响和改变问题域，而且这个问题域始终是动态的。（4）基于知识的人工智能对问题域的每一个方面都有相应的“知识结构”，除解释器外所有的这些内部结构都是静态的，当人工操作器给出要求解的问题后，解释器利用静态知识结构给出问题的解。相反，基于行为的智能系统中，强调自主体置身于环境中所采取的行为，和前者的“静态知识结构”相反，它的内部结构为动态的“行为产生”模块，通过自主体之间的相互作用以及它们和环境之间的相互作用得到问题的解，至于问题的求解过程则无关紧要。
三、认知建模方法在动画中的应用
将认知建模方法应用于计算机游戏和动画中，通过认知建模的方法控制人工动物的行为是人工智能用于人工生命研究的又一实例。动画角色关于他的世界的内部模型称为“认知模型”（Cognitive ModeI）。认知模型可以用于动画和游戏中，控制一类自主的和智能的角色。通过认知模型支配动画角色对其所在环境的了解程度，如何获取知识，以及如何利用知识选择行动。
在计算机动画中，人工动物的行为可分为两种，一种是“确定性的”或“预定义的”（Deterministic Predefined）行为，这种行为人们可以预先对他们在各种情况下应采取的行动进行定义。但另一种行为是“非确定性的”（Nondeterministic），这种行为带有随机性。例如，在虚拟海底世界中，饥饿的鲨鱼要吃掉小“人工鱼”，小“人工鱼”必须设法逃避。如果没有足够大的障碍物或礁石可以躲避，小“人工鱼”只能尽可能快和远地逃离残忍的鲨鱼；如果在背景中加一些礁石，那么小“人工鱼”可以利用礁石来躲避鲨鱼。
设计者通过认知建模方法，将领域知识和指示赋予动画角色，使角色利用认知模型自主正确地决定下一步所应采取的行动。在知识获取方面，将动力学知识引入机器学习，使计算机动画的角色通过学习来自己获取知识。动画角色不仅要设法学习它自己在虚拟环境中的行为，还要学习其它角色在环境中的行为，甚至尝试某些自我改进。同时，角色对于它所在的虚拟世界的模型应该是一种内部简化模型，即角色不必了解对它的行为无用的环境特征，进一步提高认知模型的效率。环境中的每一个角色都是自组织的。因此，会有许多突发性的同时行为。将同时性应用到计算机游戏和动画领域是非常重要的。认知建模是一种新的方法，它使计算机图形学与人工智能、人工生命相结合，赋予动画角色所希望的行为能力。适用于创建聪明自主的智能体———具有认知能力、自激发和“动物逻辑”（AnimaI Logic）的角色。可用于建造主动的、自主的交互式动画和交互式游戏。
四、小结
总之，基于AI和AL的计算机动画是一个内容丰富、具有重要意义的研究领域，AI和AL各自的发展和相互结合，必将会推动计算机动画的发展，计算机动画的水平将不断提高。于人工智能（AI）和人工生命（AL）的计算机动画是将Al和AL应用于计算机动画，从而实现动画的自动生成，减少动画师的参与，让动画角色具备自主性和智能性的计算机动画新方法。
参考文献
[1] 张淑军， 班晓娟， 陈勇，等. 基于人工智能和人工生命的计算机动画[J]. 计算机科学， 2007， 34（10）：33-37.