Árboles de comportamiento en robótica e IA: Introducción

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una introducción exhaustiva a los árboles de comportamiento (BT) para aplicaciones en robótica e IA de videojuegos, comparándolos favorablemente con métodos tradicionales como las máquinas de estados finitos. Aunque el contenido es elogiado por su claridad y rigor, hay críticas significativas sobre la calidad de la edición y la presentación de las figuras.

⬤ Introducción exhaustiva a los Árboles de Comportamiento y sus aplicaciones en robótica e IA de videojuegos.
⬤ Comparación efectiva con otros métodos como las Máquinas de Estado Finito.
⬤ Enfatiza la reactividad y la modularidad.
⬤ Útil tanto para profesionales como para investigadores.

⬤ Muchas figuras se presentan en blanco y negro en lugar de en color, lo que las hace menos efectivas.
⬤ Numerosos errores ortográficos y de referencia desvirtúan la experiencia de lectura.
⬤ La versión electrónica tiene problemas con la legibilidad de las fórmulas debido a la conversión OCR.

(basado en 6 opiniones de lectores)

Título original:

Behavior Trees in Robotics and AI: An Introduction

Contenido del libro:

Los árboles de comportamiento (BT) permiten estructurar el comportamiento de un agente artificial, como un robot o un personaje no jugador de un juego de ordenador. Se sabe que los métodos de diseño tradicionales, como las máquinas de estados finitos, producen comportamientos frágiles cuando aumenta la complejidad, lo que hace muy difícil añadir características sin romper la funcionalidad existente. 　 Los BT se crearon para resolver este problema y permiten crear sistemas modulares y reactivos. Behavior Trees in Robotics and AI: An Introduction ofrece una amplia introducción y una exploración en profundidad del tema, y es el primer libro exhaustivo sobre el uso de los BT.

Este libro introduce el tema de los BT desde temas sencillos, como la semántica y los principios de diseño, hasta temas complejos, como el aprendizaje y la planificación de tareas. Para cada tema, los autores proporcionan una serie de ejemplos, que van desde ilustraciones sencillas hasta comportamientos complejos realistas, para que el lector pueda combinar con éxito la teoría con la práctica.

El libro comienza con una introducción a las BT y describe cómo éstas se relacionan con estructuras de conmutación o arquitecturas de control anteriores y, en muchos casos, las generalizan. Estas ideas sirven de base para un conjunto de principios de diseño eficientes y fáciles de utilizar. A continuación, el libro presenta un conjunto de extensiones importantes y proporciona un conjunto de herramientas para analizar formalmente estas extensiones utilizando una formulación de espacio de estados de las BT.

Con las nuevas herramientas de análisis, el libro formaliza las descripciones de cómo las BT generalizan los enfoques anteriores y muestra cómo las BT pueden generarse automáticamente utilizando la planificación y el aprendizaje. La parte final del libro proporciona un conjunto ampliado de herramientas para captar el comportamiento de las BT estocásticas, en las que los resultados de las acciones se describen mediante probabilidades. Estas herramientas permiten calcular tanto las probabilidades de éxito como el tiempo hasta la finalización.

Este libro se dirige a un público amplio, que incluye tanto a estudiantes como a profesionales interesados en modelar comportamientos complejos para robots, personajes de juegos u otros agentes de IA. Los lectores pueden elegir la profundidad y el ritmo al que desean aprender el tema, en función de sus necesidades y antecedentes.