Schön die Beispiele mit den state-machines und dem Kommunikationssystem.

Bei der erstellung von einer KI für ein Spiel ist es am besten,
wenn man anfangs versucht, möglichst viel mit den Klassikern wie
state-machines, und mit "vorprogrammierten" Reaktionen auf beobachtete
Eigenschaften der Umwelt (zB Health < 50%, Ammo > 20 -> suche und renne zu Medipack)
zu reagieren, und den entsprechenden State zu wählen.

Denn man kann schon sehr gute Spiele-KI mit einfachen Mitteln erreichen.

Erweiterte Konzepte wie Fuzzy-logic, Prioritäten-Stacks, Neuronale Netze und lernende KIs
sollte man erst implementieren, wenn man mit den klassischen Mitteln keine guten
Erfolge mehr erreichen kann. Denn es wird dann recht schnell sehr kompliziert.

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Das Pathfinding ist natürlich ein zentraler Teil einer KI, aber im Endeffekt ist es
nur eines der Tools, die eine intelligente Einheit nutzt, um in seiner
Welt zurecht zu kommen.
Pathfinding selber ist keine "KI", sondern es ist nur die Methode
für die Ansprüche einer KI (von Punkt A nach Punkt B gelagen), eine Lösung zu liefern.
Die entscheidung wo das Ziel liegt, und welchen Parametern der Weg genügen muß, muß die
eigendliche KI liefern.

Bevor man sich mit den eigendlichen Algorythmen eines Pathfindings (A*- auf Grids, Nodebasierte Systeme)
beschäftigt, muß man erst genau verstehen in welcher Umgebung das Pathfinding
angewendet wird. Und da gibt es je nach Spieltyp unterschiedliche Lösungen.
(zB ist Pathfinding für RTS und FPS recht unterschiedlich)