人工智能入门实战：人工智能在游戏的应用
1.背景介绍
游戏（Game）
游戏(game)是一种经过长期的发展历程，在人类不断进行着各种探索与创新中形成的交互性活动。它不仅局限于角色扮演与体育竞技两大类形式，在更为广泛的范畴内承担着通过深层次地表达思维模式、行为准则以及情感状态来展现社会生活中的个体与群体动态的任务。作为沟通的重要工具，在游戏互动中人们不仅可以建立强大的社交关系、培养完善的能力体系，并且能够创造并传递着具有社会价值的精神财富成果。
游戏中的AI（Artificial Intelligence）
作为游戏的一部分机器人也是非常不可或缺的角色它不仅能够执行一些超出人类能力范围或耗时过长的任务还能够模拟人类的情感与反应从而为玩家提供更加真实的游戏体验在这种背景下机器人不仅仅是辅助工具更是构建完美游戏世界的基石随着技术的进步机器人在各个领域的应用也愈发广泛从简单的辅助工作到复杂的自主决策系统都在逐步实现这充分展现了科技的力量与无限可能
AI在游戏中的作用
由于游戏中的AI作用愈发显著，在提升玩家互动体验的同时也带来了更强的动力与探索空间。游戏中采用的AI技术主要包括以下三种类型：完整的端到端架构（End-to-end），部分强化型半端到端架构（Weakly End-to-end），以及基于参数的弱化型端到端架构（Parameterized Weakly End-to-end）。这些技术特点及其应用场景可通过表格总结了这三种类型的异同点及其应用领域：
| 类型 | 技术 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 端到端 | 深度学习、强化学习 | 自动驾驶、机器人、策略游戏 |
| 弱化的半端到端 | 神经网络、遗传算法、蒙特卡洛树搜索 | 图形渲染、文字识别、计算机围棋、对抗游戏 |
| 弱化的带参数的端到端 | 贝叶斯网络、线性规划、随机优化 | 概率推理、金融、遗传规划 |
其中，在自动化生产以及自动化运维领域中机器人的应用较为广泛。策略游戏中玩家通常会遇到各种各样的动态策略选择问题，在战争以及地牢等类型游戏中都存在丰富的AI决策机制可供参考。此外，在图形渲染与文字识别等领域的应用中采用弱化处理的半端到端模型或者带有参数调节功能的端到端模型更为合适。因为这些AI技术在底层硬件上具有较高的需求，在实际部署过程中往往面临诸多技术挑战
2.核心概念与联系
Q-learning
在强化学习领域中应用广泛的Q-Learning被视为一种重要技术手段。其基本概念在于通过当前状态与预设动作之间的映射关系，在预设动作的基础上推导出最优后续状态。在实现过程中, 通常涉及三个关键组件:价值函数（Q函数）、学习速率以及折扣因子。为了更好地理解这一机制的应用场景和工作原理, 请看下面的实际案例分析。
棋类游戏——斗地主
斗地主（斗地主），又被称为"暗杠"游戏，在中国拥有广泛的影响力。作为国内最初开发并推广的手工电子化扑克类游戏，《斗地主》凭借独特的玩法迅速占领了中国网游市场。其核心机制在于通过掷骰子的方式轮番决定出牌顺序，并最终赢得比赛的通常是那些能够掌握中心关键两张牌的人
Q-learning算法的实现过程可以参照下面流程：
初始化Q值矩阵 Q是一个二维数组 行对应状态 列对应可用行动 在具体应用中 例如斗地主 该矩阵用于描述起始条件下的策略框架 矩阵中的每个元素代表一个特定的状态-行动对 对于起始条件下的所有可能情况 需要先设置其初值为零 这样系统就可以在此基础上逐步更新和优化策略
q_table = np.zeros((10, 9)) # 初始化10x9的Q函数
print(q_table)
代码解读输出结果如下：
[[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
代码解读- 定义更新规则 在每一步更新时，需要按照以下公式进行更新：
Q(s,a)= (1-lr)*Q(s,a)+ lr*(r + g * max_{a}Q(s', a'))
代码解读注
def update_q_table(state, action, reward, next_state):
q_predict = q_table[state, action]
if not game.is_over():
q_target = reward + gamma * np.max(q_table[next_state]) # next_state是下一个状态
else:
q_target = reward # 如果没有下一个状态了，直接给reward
q_table[state, action] += alpha * (q_target - q_predict) # 更新Q函数
代码解读- 执行训练 执行训练的过程即是重复调用update_q_table()函数，在连续进行N次操作后完成。完成训练后，则可将优化后的Q函数进行持久化存储，并在后续阶段直接调用。
for i in range(episode):
state = env.reset()
while True:
action = choose_action(state)
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
update_q_table(state, action, reward, next_state)
state = next_state
if done:
break
print('Episode:', i+1,'Score:', score/MAX_STEPS)
代码解读Reinforcement Learning vs Deep Q Network
Reinforcement Learning以及Deep Q Network都被用来训练强化学习相关算法。然而，在目标设定上存在差异。
Reinforcement Learning的主要任务是让agent学会在特定环境中收集最大化的奖励。该agent能够根据预设策略在环境中进行互动并获得奖励。其基本概念在于通过不断尝试错误来优化策略。整个训练过程通常分为探索和利用两个主要阶段。
在探索阶段时, agent会随机采取动作,并收集并记录所观察到的状态、动作及相应的奖励.随后转为利用阶段.在随后的利用阶段时, agent将基于已有经验采取行动,预期获得更高的回报.
Deep Q Network旨在训练一个agent（目的是为了使其按照特定策略从环境中获得最大奖励），但其主要特点是采用深度神经网络替代Q函数（相较于Q-learning, 该方法在多个方面进行了改进：第一，在表示状态空间时使用神经网络；第二，在系统中引入记忆机制；第三，在处理样本不平衡问题上采取了有效策略）。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
Q-learning
Q-Learning是一种建立在动态规划基础上的强化学习方法。其核心在于从特定状态s出发解决所有可能动作a的选择问题，并根据每个动作对应的预期回报r(s,a)，选择最有价值的动作a*。当状态转移概率分布明确时，可通过贝尔曼方程来进行更新计算；而当概率分布不确定时，则可采用Q-Learning来进行估计计算。
下面来简要地介绍一下Q-learning算法的步骤：
在初始化Q函数之前，在其形式为矩阵的情况下（其中每一行代表不同的状态），每一列则代表不同的动作）。每个元素反映了执行特定动作时所获得的价值大小。为了实现这一目标可以选择设定一个随机的基础矩阵或者按照某种规律进行初始化操作。例如，在两个状态之间建立一条直线假设我们选择在两个状态之间建立一条直线，并且如果当s1状态下选择a1比s2状态下选择a2更为有利时，则相应地将该位置赋予正值。
-
确定动作：对于每一个状态s，在其可选范围内尝试每一个可能的动作a，并从中选出使Q值最大的那个动作。这样就能获得该状态下所有可能动作对应的Q值。然后确定其中一个作为下一步采取的动作。
-
更新Q值：然后，我们需要根据Bellman方程进行更新。具体地说，Bellman方程可以描述为：
Q(s,a) = r + γ * max_{a'} Q(s',a')
这里的γ是一个折扣因子，在Q学习算法中用于减少先前状态所获得的Q值对当前决策的影响权重。具体而言，在下一状态s'和动作a'未发生变化的情况下（即s'=s且a'=a），我们直接设定当前状态-动作对的Q值为即时奖励r（即Q(s,a) = r）。此外，在游戏进入终局状态下（即s'为终止状态），我们同样令当前状态-动作对的Q值等于即时奖励r（即Q(s,a) = r），因为此时已经没有后续动作可供选择。
- 重复第2步和第3步：重复上述的两步过程，直至游戏结束。
这就是Q-learning算法的通常步骤概述。接下来将深入探讨具体的数学公式推导过程。
Bellman方程
Bellman方程表达了在特定状态s中执行某动作a所对应的预期回报量是多少。具体而言，在数学形式上通常表示为如下等式：r(s,a) + γE[R_t|s,a]
Q(s,a) = r + γ * E[Q(s',a')]
具体而言，在当前状态下执行动作a会获得一定的奖励r；γ为折现因子；E[Q(s',a')]则表示在后续状态s'及其采取的动作a'上的Q值预期值
设在状态s中采取动作a所带来的价值量为Q(s,a)，那么对应地，在下一状态下的Q值可以通过以下等式进行递归更新。
Q(s',a') = r + γ * max_{a''} Q(s'',a'')
其中，a''是所有可用的动作中的一个。
最后，在掌握了所有状态及其对应的所有动作的Q值后, 我们便可以通过Bellman方程来进行更新工作了. 具体而言, 我们将旧Q值按一定比例衰减, 并融合最新的数据, 从而实现了在不损失信息的前提下对当前状态最优策略的有效更新.
ε-greedy策略
ε-贪心策略是指起初采用较小概率选择一个随机动作的方式，在这种情况下有助于agent探索更多的状态空间，并发现更多有价值的行动。当agent经过持续的训练后逐步降低这个概率参数ε值，在之后的行为决策中会更加依赖先前的经验来做出更有价值的选择。
具体地说，在决定采取行动时，当采取行动的概率为ε时会随机执行该动作；反之，则会选择具有最高Q值的动作。
Sarsa和Q-learning
Sarsa算法与Q-learning的主要区别在于基于动作空间的大小不同，在策略更新过程中所采用的动作数量也存在显著差异。让我们简单阐述一下它们之间的区别。Sarsa算法由于依赖于完整的状态-动作-奖励元组来进行学习，在基于多状态的动作空间中具有较强的适应性能力；而Q-learning作为一种仅依赖于单个状态-动作对的学习方法，在面对较小的状态空间时展现出更高的效率和收敛速度。
Sarsa
Sarsa属于一种基于策略的方法。具体而言，在SARSA算法中，在每一个时间步t上，我们采取动作a_t。基于这一行动及其随后的状态转移s_{t+1}以及所获得的奖励r_{t+1}和下一状态s_{t+2}的信息来进行当前动作价值Q(s_t,a_t)的估计与更新操作。此外，在下一时间步t+1上，则会基于新状态s_{t+2}及新动作a_{t+1}来计算相应的Q值更新过程。
然后，我们会用以下公式更新Q函数：
Q(s_t,a_t) <- Q(s_t,a_t) + α * (r + γ * Q(s_t+1,a_t+1) - Q(s_t,a_t))
其中α是学习率，它控制着更新的幅度。
Q-learning
Q-learning可被视为另一种离线策略。具体来说，在该算法中我们清楚的是它无法预判哪些动作将带来更高的回报结果。为了实现决策过程的有效性我们将主要依据Q函数的最大值来确定下一步采取哪个动作
然后，我们会用以下公式更新Q函数：
Q(s_t,a_t) <- Q(s_t,a_t) + α * (r + γ * max_{a}(Q(s_t+1,a)) - Q(s_t,a_t))
其中α是学习率，它控制着更新的幅度。
4.具体代码实例和详细解释说明
棋类游戏——斗地主
下面我们用Q-learning来训练一个简单的斗地主AI。
Step1 安装依赖库
首先，我们需要安装必要的依赖库，包括numpy、gym和matplotlib。
pip install numpy gym matplotlib
代码解读Step2 创建游戏环境
然后，我们创建一个斗地主游戏环境。
import gym
env = gym.make("Blackjack-v0")
代码解读在OpenAI Gym中存在一个名为'Blackjack-v0'的游戏环境，其名称被称作黑桃-红桃（黑jack）。
Step3 创建Q-learning算法模型
接下来，我们创建Q-learning算法模型。
import numpy as np
# 设置超参数
alpha = 0.1 # 学习率
gamma = 1 # 折扣因子
epsilon = 0.1 # epsilon贪婪策略的参数
episodes = 1000 # 训练的回合数
# 初始化Q函数
Q = np.zeros([10, 2]) # 用10x2的数组来表示Q函数，10行代表所有可能的状态（包括牌的总和以及是否有Ace），2列代表动作（hit或stand）
# 训练模型
for episode in range(episodes):
current_state = env.reset()
while True:
# 根据epsilon贪婪策略选择动作
if np.random.uniform(0, 1) < epsilon:
action = np.random.choice([0, 1])
else:
action = np.argmax(Q[current_state])
# 产生新的状态、奖励和终止标志
new_state, reward, done, info = env.step(action)
# 根据Bellman方程更新Q函数
best_action = np.argmax(Q[new_state])
td_error = reward + gamma * Q[new_state][best_action] - Q[current_state][action]
Q[current_state][action] += alpha * td_error
# 更新状态和结束条件
current_state = new_state
if done:
break
# 每隔100轮打印一次模型的状态
if episode % 100 == 0:
print('回合：{}/{} ，'.format(episode + 1, episodes), '模型的状态：')
for row in Q:
print(row)
# 降低epsilon
epsilon -= 0.01 / episodes
代码解读在这里，我们定义了Q函数，并使用一个10×2的数组结构来表示这一过程。每一行为不同状态，在每一行中共有两列分别对应两个可选的动作选项。在每一轮训练初始阶段，在每一步操作中都采用以下策略：首先以概率ε随机选择行动；如果未被选中，则选择当前状态下的最大Q值对应的行动。
然后，在遵循Bellman方程的基础上进行操作时，在这种情况下进行操作：当下一状态s'为终止状态时（即游戏结束），则会更新该状态下的Q值；否则，则先预测下一个状态下各动作对应的Q值，并据此调整当前状态下相应动作的Q值。
Step4 训练模型
最后，我们可以训练模型。
# 测试模型
total_score = []
for i in range(10):
state = env.reset()
score = 0
while True:
# 选择动作
action = np.argmax(Q[state])
# 执行动作并获得奖励和新状态
new_state, reward, is_done, info = env.step(action)
# 显示图像
env.render()
# 更新总分
score += reward
# 更新状态
state = new_state
# 判断是否结束
if is_done:
total_score.append(score)
break
# 打印平均得分
print('\n模型的平均得分：{:.2f}'.format(np.mean(total_score)))
代码解读在测试模型的过程中，我们仍然采用ε-贪心策略来选择动作。值得注意的是，在这一过程中参数ε逐渐减小，并且这种设计能够使得模型能够掌握更多的策略
在训练模型的过程中，每隔100轮我们会观察模型的状态变化情况。当模型掌握策略后，其Q值函数将发生转变，并将从表现良好的策略转向表现不佳的阶段
5.未来发展趋势与挑战
发展趋势
当前，在人工智能领域的发展呈现出蓬勃态势。
游戏中的AI日益发挥着关键作用，并被广泛应用于各个领域。
国内外众多知名的游戏公司和游戏开发商均在积极投入人工智能领域。
最近的消息表明微软正致力于研发一个基于人工智能的中文版智力对话机器人。
中国联通的工程师正致力于研发一款基于人工智能的终端智能路由器。
挑战
同时，在人工智能领域也面临着诸多挑战。这些技术（如机器学习、强化学习和大数据处理）均取得了显著的进步。特别是在深度学习领域更是取得了令人瞩目的成就。相比之下，在模型与数据量的需求方面，人工智能的需求程度明显高于其他计算机科学与工程技术领域。另一方面而言，则是关于如何有效地整合人工智能模型以及快速地训练模型等都是当前研究的重点；同时，在减少数据冗余、控制模型复杂度以及提升数据质量等方面也需要持续关注。