鱼羊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

如果让AI来玩《2048》这样的游戏,那会是怎样一种画面?

现在,有人用强化学习方法实践了起来。

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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