鱼阳发源于凹陷的秘史。
量子比特报告|公众号QbitAI
如果让AI玩《2048》这样的游戏，会是怎么样的画面？
现在，有些人开始用强化学习的方法来实践。
于是，插上DQN的翅膀，AI从零起步，自己琢磨出了《2048》的玩法：
一起手，是不是就有内味了？
这操作，条理清晰到令人感到舒适。“1000，no；1024，yes”的强迫症们不禁纷纷点赞，给这只AI贡献了800+ reddit热度。
用DQN玩《2048》
调教出这只会玩《2048》的AI的，是一位巴西老哥Felipe Marcelino。目前正在米纳斯吉拉斯联邦大学攻读CS硕士。
首先，他采用OpenAI Gym构建了自定义强化学习环境。
其中包括两种2048棋盘表示方式：
- 二进制——使用二次幂矩阵表示棋盘中的每一块区域
- 非二进制——原始数字矩阵
模型包含两种类型的神经网络：CNN和MLP（多层感知机）。
据Felipe介绍，与MLP相比，以CNN作为特征提取器的智能体表现得更好。
训完之后，老哥测试了一下，在1000把游戏中，AI有100次达到了2048。
玩《2048》的AI们
目前，这只用DQN训练出的AI玩到2048就打住了。
不过，巴西老哥抛砖，又吸引了不少来献玉的盆友。
比如，同样采用强化学习方法，将时序差分学习和最大期望搜索相结合的2048控制器。
在10步/秒的策略下，它最高能凑出32768。
而在追求高分的路上，有一位来自日本的选手表现亮眼。
依靠7个卷积层的深度卷积网络，这只在《2048》这个游戏中最高拿到了401912分。
正如一位网友所说：这正是一个足够有趣，又不太复杂的强化学习案例。
如果你是刚刚开始学习强化学习，也不妨拿这个小项目练练手~
参考链接
《2048》相关开源项目：
相关论文：
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