我读了这个
如何让 AI 从零开始学习玩游戏?举个小例子,假设 AI 去玩二十一点,打折所有的分牌,牌组中的牌等等,AI 要么打要么站,它不知道自己做了什么,直到它开始失去游戏,它应该知道打得太多会输,站得太早也是如此。我读到这叫做强化学习。但我不知道如何实现它,使用什么模块等等......
我应该从哪里开始?
我的最终目标是创造一种用户和人工智能玩的游戏,不是互相对抗,而是自己对抗游戏机制[不是合作],并且都学习玩它。游戏每隔一段时间就会发生变化,新的机制会出现,让游戏对玩家和 AI 来说都更难。人工智能既可以通过玩游戏来学习,也可以通过观察玩家输赢来学习。我不想让计算机学得太快,我想让两者都在同一个“地面”上……也许最后一个关卡是玩家可以对抗 AI。我是去正确的地方还是应该尝试其他方法?
编辑:我认为这太宽泛了。所以我搜索了一些关于 ML 和 AI 的信息,我发现了一些可能有帮助的模块,scikit-learn、PyBrain、neurolab 和RLToolkit。前两个我并没有真正理解如何开始它,对于像我这样的新手,neurolab 我还没有尝试过,因为我没有真正理解什么是人工神经网络,所以文档非常不清楚[ ANN] 以及它如何帮助我,最后一个更具体到强化学习没有任何文档。