“JohnFunge博士提供了人工智能技术与计算机游戏设计之间的一座学术桥梁，同时也丰富了这两个领域。采用Funge的认知建模方法，未来的游戏将以自主角色为特色，它们是更聪明、更灵巧、更可靠的智能角色。这本书也给人工智能学者提供了入门向导，以便进入重要的商业领域，为游戏和动画创建鲁棒的自主角色。Funge让我们更接近那一天：游戏中的角色具有超出‘仅仅是一个漂亮脸蛋’的性能。”——CratgReynolds研究员（SONYPlavstation索尼公司）“JohnFunge博士写了一本令人信服的书，其中描述了一种系统．目的是让设计者在更高的抽象层次上去指导角色的行为。他为解决实际问题提供了一种新方法，其研究成果将鼓励图形学研究者和游戏开发者去拿起人工智能教科书。”——BruceM．Blumberg教授（MediaLab，M．I．T．麻省理工学院）“这本书起源于多伦多大学最近关于先进计算机动画的一系列新的博士论文。JohnFunge博士的里程碑式的论文实现了计算机图形学与人工智能的结合。认知建模是一种吸引人的新方法，铺砌了通向智能角色的道路，以便广泛应用于交互式游戏，多媒体创作，虚拟现实，以及动画制作产业。JohnFunge扩展了人工智能方法学的内核，并用于创建前所未有的灵巧自主角色，这些角色栖息于高度动态的虚拟世界。这本杰出的书提供了一整套方法，以创建具有认知能力的自主动画角色，它们具有基本的“动物逻辑”，因而可以更像人类演员那样被导演。JohnFunge的观点将感染计算机图形学和人工智能的研究和技术人员，使其投身到创建具有拟人角色的挑战中去。”——DemetriTerzopoulos教授（UniversityofToronto多伦多大学）本书主要研究人工智能认知建模方法在计算机游戏和动画中的应用。在“情景演算”（situationcalculus）中融人感知信息，采用“区间数学”（intervalarithmetic）表示“不确知性”（uncertainty），提出在虚拟世界中建立自主角色认知模型的新方法；给出高层非确定性目标导向行为与低层确定性预定义行为相结合的体系结构和实时协调控制方案，基于复合行动的角色指导与行动规划方法，基于决策树的角色学习与知识获取方法，基于情景树自动搜索的行动路径优化方法等。人工智能与计算机图形学之间的相互结合和相互影响正在迅速地发展，新的智能自主图形角色开始普及到游戏、动画、多媒体、多用户虚拟世界、电子商务和其他基于Web的活动领域。智能自主图形角色建模是多方面努力的成果，从底层的几何模型、物理模型，中间层的生物力学模型到高层的行为模型。本书的主要内容集中研究角色模型“金字塔”顶层的“认知模型”（CM），利用它使角色知道如何获取知识，如何利用知识去规划行动。在论述认知建模中某些令人感兴趣的挑战性问题时？本书采取了学术研讨的方式，目的是希望引起读者的思考和进一步研究。本书不想成为一本关于计算机游戏工具的手册。凡具有计算机科学基础知识的人都可以接受书中的主要概念，某些章节可能较难，可略过不读。这样不会影响内容的连贯性。
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