工智能（AI）在创造出让人亲临现场的感觉中所起的重要作用。你应该或多或少的都知道一点人工智能或简单的AI可能是描述一个人物模型的想法和（或者）行为的最好方法。对于NBA LIVE来说，这总结为给我们的玩家真实的、进攻和防守都很聪明的队友和对手。%hlyEU c:gv8v`
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08的人工智能目标
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      第一样要考虑的是我们要球队和球员都是智能的，这样才能显得真实。Gilbert Arenas需要看情形来作出反应，就像现实的他在真正的赛场上一样。圣安东尼奥马刺队需要执行他们的进攻，就像上足了油的机器一样。所有的球员和球队需要根据他们的能力和当时的情形来作出决定和反应。但也需要在制作真实的智能和娱乐性之间平衡一下，你会体验到你的对手也会像你的队友一样懂得进攻和防守。
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;H5K?E`} S球队战术
5ro$nM"E8m^W.z    在体育游戏中，像在任何时刻都处在兴奋状态的篮球游戏，运用到球队战术是一个非常有趣的挑战，特别是你控制其中一个球员的时候。游戏必须能够比赛竞争以及与你的队友配合，所以球队的智能无论怎么强调都不过分。抱着这个想法，我们采取了一个独特的方法来达到这个抽象概念和开发了一个全新的战术体系，这个体系可以定位球员的场上位置，因而这可以使电脑或你组织起一次流畅的快攻。你不再需要摇手呼叫其他球员过来掩护，因为人工智能会自动为你设定一个球员过来帮你。设想 Tim Duncan 出来为你控制的球员做个掩护挡拆（pick androll），人工智能会认为这是你所控制的球员的一个很好的机会。你可以选择利用这次掩护机会或不要，但无论你选择什么，人工智能都会继续为你创造出得分机会（当然，同时你的对手也会过来阻止你）。,E"XgN#l
     
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t8Fb      全新的战术体系意味着你在比赛之前不再需要设定进攻战术。这对于比赛剩下几秒时尤其显得重要，当你球员在半场时它就已经设定好战术，让防守球员主动回防，动用所有的防守武器。快攻时坚决的进攻令比赛充满激情。因此，NBA里现时十分普遍的二人配合将成为重点。+Aa&@6t(A%s.hCN |eXb
     
.ALD0cFK        _      下面的一幅图是我们的一位智能工程师 Jordan Hesse写的一个游戏工具。这个工具让我们可以进行模式匹配，创造出两人情况时的数据（掩护转身切入（小斯和纳什的经典配合），掩护隐藏，孤立，下挡，掩护，等等）左边的区域是可以用鼠标点击操作的所有位置。球员可以被放置在球场上的任何地方。右边是定义各种不同的快攻的属性。图中是定义让一个三分射手得到机会射三分的例子。
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主要得分手8C6V [;f?i
   篮球游戏经常被人说PG在进攻时太具有统治力了，出手次数太多，这主要是由于他们是皮球的第一个处理者，在LIVE08里我们采取了一个独特的方法来解决这个问题，这方法我们称之为“重要得分手”。这项原理基于现实球员的技能和习惯：像 Steve Nash是一个出色的传球员，把传球放在第一位；像Allen Iverson是一个伟大的投手，会把投篮放在第一位。两个球员各自在自己的球队的进攻体系中都是一个重要的角色，但却有着各自不同的进攻手段。因此，我们会分配比较多的出手次数给像 Iverson 这样的球员而不是Nash；你可能会问如果一支球队有多个得分手的时候，应该怎么办，就像圣安东尼奥马刺队。Tony Parker, Manu Ginobili 和Tim Duncan都能够承担进攻的担子。如果是这种情况，就会根据每个球员各自最拿手的攻击区域来分配出手机会。当人工智能检测到正在控制球的球员时，他们就把这考虑在内，从而开始他们的进攻。
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s.c1A.R&hH8w节奏
k6t#OS        O6M B   在所有的篮球游戏，人工智能面临着一个难题：模拟游戏节奏。我们通过建立以后一个得分系统来重新制作每一支球队的节奏，人工智能决定球队在每一个区域想要达到什么目标，这就令到每支球队都有自己独特的风格。想法是这样的：Steve Nash 有着自己标志性的传球动作和投篮动作，这对于SteveNash的凤凰城太阳队能否打出如行云流水般的配合打法十分重要。我们开发了一个系统：允许快节奏，跑轰球队有能力制造出快攻，当对手对他们的逼近早有准备时，他们的节奏就会慢下来。节奏设计在感官上是动态的，当你把 Steve Nash 从太阳队弄走或把Tim Duncan从马刺队弄走，他们球队的风格将完全改变。 w!M7lA `@;a
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球队防守4n        N,~8kUP)Hz
   防守是篮球运动的重要部分，我们采取来一个特别的方法来处理一对一防守时的情况，这要借助我们的“二人情节系统”。然而，当你落后时，你对球队能力的信心将会影响你球队的赢球或输球。今年我们彻底的改良了我们的防守体系。如果防守持球者的球员被甩开了，队友就会马上过来补位，并试图封盖。
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持球球员的决策.J;e3l|*O+_:^
     我们全新的持球球员决策原理基于大量的动作（投篮，传球，运球，无球跑位...），由我们的另一位人工智能工程师--Fraser Lott开发出来。这个系统是用来收集个人动作中的各种输入的，输入包括：防守球员的接近，防守球员的技术水平，站位，比赛情况（快攻，二次进攻，阵地战？）以及球员完成指定动作的能力（取决于个人水平）。至于有影响的输入的数量，我们想有多大就有多大，这使到系统非常完美。这些有影响的输入的总数就成为了决定持球球员的动作的要素，因为一场比赛会经常变换持球球员。简而言之，我们的持球球员原理就是让我们打出出智能的，聪明的和平衡的比赛，并且球员会做出更多的随机动作。
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下次更新xR(QGE2ck8E
    希望我的信息能帮助你们更好地了解我们开发的引擎类型。我会定期上来查看你们的问题和建议，希望讨论这些和其它关于NBA LIVE 08的问题。下次将会是我们的另一位制作者 Nate McDonald 给你们带来几个LIVE 08的超酷的新特色。

似乎所有图都是乱码，但文字部分已经很吸引人了

这个可 是 好东西 啊 。。。。