电脑上怎么样玩小恐龙(AI学会你最拿手的小游戏之后)
本文经授权转载自|把科学带回家
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作者|美图君
一个懂写代码的程序员平常是怎么玩游戏的？想知道吗，一个网名叫做CodeBullet的澳大利亚程序员就经常自己在家制造和训练AI帮他打游戏。
看过他训练出的AI玩的游戏，感觉…再也不想玩游戏了呢。
先来看AI玩Flappybird会怎样。
小哥使用的是NEAT（neuroevolutionofaugmentingtopologies）算法，也就是增强拓扑的神经演化算法。
NEAT是一种结合神经网络和遗传算法（geneticalgorithm）的好算法。
遗传算法是什么？
遗传算法类似于一个代码进化系统，它是一种优胜劣汰AI的算法。
你要做的，就是告诉计算机，什么是“成功”的标准，还要告诉AI，它可以看到什么，可以做什么。成功的AI可以进行一次繁殖，留下后代，不成功的AI就当场去世了。
为了模拟演化，子代AI还会和爸爸/妈妈有一点点的不同，类似于遗传突变。
神经网络则是一种具有学习能力的算法，它模拟的是生物神经网络的结构，可以根据经验不断调整。
在Flappybird里，小哥设定AI可以看到鸟鸟和柱子的距离、鸟鸟相对于柱子的速度等信息。剩下的该怎么玩AI自便。
在每一代的AI里，玩得最好的可以进行繁殖，并把自己的优秀基因遗传给下一代。当然了，下一代也不会照单全收，还是会有小小的突变。
第六代目就可以妥妥地拿下2000分了...
好的，小哥用NEAT玩坏的第二个游戏，就是Chrome浏览器连不上网时候出现的彩蛋小游戏——跳跳恐龙。
你还不知道有这个游戏？
你能玩到第几关呢？
好的，发现自己技术太差以后，小哥就自行复制出了游戏，并开始无情的AI模式了。
第一代AI有500只，每一只控制着一只恐龙。发挥最好的AI可以进入繁殖阶段，不行的AI就莫得繁殖。而且下一代的策略会和上一代有一点点不同，类似于遗传突变。
上面的那些网络就是控制这些AI的神经网络，它会一代代地发生变化。
这个神经网络的输入信号就是每个AI看到的东西，输出就是每个AI的动作。新的神经网络连接的出现代表着AI学会了某种特定的策略。
第一代的基本设定很简单，就是不停地随便乱跳。就和你一开始玩的时候一样。如果你仔细看上面的图，会发现有只AI是一直趴着前进的。
就这样，傻fufu的AI被一代代刷掉之后，终于有只AI搞明白要看清楚距离再跳了。
好的，玩过这个游戏的人知道，到了一定时间，速度会变得飞快，而且一些鸟鸟飞得太高踩不到，所以在大鸟鸟面前要主动弯腰。
利用遗传算法训练到第八代AI的时候，它们看起来就已经很聪明了。
但是第八代还是没学会在踩不扁的大鸟鸟面前低头。
到了25代，AI终于学会了，如果你不能碾压别人，那就要立刻向大佬低头，晚0.1秒都不行。
到了第40代AI，见识一下什么叫做恐怖。
第25代AI妥妥地拿下了2万分。后来因为小哥的电脑实在吃不消了才没有继续刷出高分。
还有这个世界最难游戏。
小哥也是因为自己玩得太烂，于是决定用遗传算法算法来海选AI帮自己刷分。
每个AI依照一套指令（术语叫做vector）。
和自然选择理论一致，适合度最高的AI可以繁殖，做不到的AI就只能去死了。小哥规定，AI要在有限的步数之内完成特定的指令。完成的指令越多，就可以获得更多的步数。
一伙AI冲上场的画面。有不怕死的已经当场去世了。
注意到头是绿的AI吗？它们是上一代AI里最优秀的后代。
终于到了第50代，第50代啊同志们，有一个AI来到了终点。
老母亲的泪目。
也是用NEAT算法训练的AI玩越野赛车。
从没眼看的个位数代目——
再到彪悍的十七代目——
再来看看AI玩贪吃蛇。
小哥先利用遗传算法和深度学习（deeplearning）训练出了几条优秀的AI贪吃蛇，然后利用融合（fusion）的方法把它们的“大脑”合体。相当于一个贪吃蛇的身体里藏着好几条蛇。人类是不是管这个叫做精分？
小哥另外让高级版的贪吃蛇AI在不同贪吃蛇AI附体时对外展现出不同的颜色。
比如，在发现食物，并且确定能够吃到的时候变成绿色，蓝色表示它确定能离食物越来越近，白色表示它看不到食物在哪里，只能尽量不让自己死掉。
这个精分版的贪吃蛇AI是这样玩的。
总之，小哥用NEAT算法的套路玩转了各种你耳熟能详的小游戏。效果都是杠杠的。
除了NEAT算法，他还用其他算法破解了另一些游戏。
比如，小哥还教AI玩55x55x55的魔方。
小哥说不能做更大的魔方了，它电脑要中风了。
小哥用Q学习（Q-Learning）练的玩钢琴块游戏的AI。
Q学习属于增强学习算法，增强学习算法就是要记录学习过的策略，并且根据奖励（目标）来调整策略的算法。
AI的目标是找到屏幕上的黑框，然后使劲地摁就好了。一键玩到电脑中风的样子——
你玩过扫雷吧。小哥也造了一个扫雷AI。看AI玩64x36的扫雷觉得莫名舒爽有木有？
好的，看完了上面这些AI打游戏的精彩片段我们知道，永远也不要嘲笑一个会繁殖的AI和一个玩不好游戏的程序员。