用“思考”武装Flappy Bird，科技与娱乐的奇妙交融

2023-11-01 17:03:04

科技与娱乐的融合：机器学习赋能 Flappy Bird

在科技与娱乐界限日渐模糊的时代，机器学习正为我们带来前所未有的体验。当曾经风靡一时的 Flappy Bird 与机器学习相遇，一场奇妙的化学反应就此诞生。

交叉变异与基因进化：让小鸟进化

机器学习中的交叉变异和基因进化算法被巧妙地引入 Flappy Bird。游戏中的小鸟不再是单调的像素角色，而是拥有了独立思考的能力。每一次碰撞和死亡，都是它们学习和进化的机会。

小鸟的每一次行动都被记录下来，形成一个个基因片段。这些基因片段包含了小鸟的位置、速度、角度等信息。在每一次碰撞后，最优异的基因片段会被保留下来，而劣质的基因片段则会被淘汰。随着时间的推移，小鸟的群体变得越来越强大，它们的躲避能力也随之提高。

深度学习与神经网络：让小鸟感知世界

深度学习和神经网络在 Flappy Bird 中也发挥着关键作用。游戏中的神经网络负责感知环境，判断小鸟的当前状态，并做出相应的决策。

每一次碰撞后，神经网络都会对小鸟的行动进行分析，并调整其权重。随着训练的深入，神经网络变得越来越聪明，小鸟对环境的感知也变得更加敏锐。

强化学习：让小鸟学会生存

强化学习是一种机器学习技术，它通过奖励和惩罚来引导小鸟的行为。每当小鸟成功躲避管道时，它就会获得奖励，而每当小鸟碰撞管道时，它就会受到惩罚。

通过反复的尝试和错误，小鸟逐渐学会了如何最大化奖励，从而提升了自己的生存能力。

代码示例：一瞥机器学习的魅力

import random

# 创建一个包含小鸟基因的种群
population = [random.uniform(-1, 1) for i in range(100)]

# 进行交叉变异和基因进化
for generation in range(100):
    # 选择最优异的基因
    parents = sorted(population, key=lambda x: x.fitness, reverse=True)[:10]

    # 进行交叉变异
    children = []
    for i in range(0, len(parents), 2):
        child = parents[i] * random.uniform(0.8, 1.2) + parents[i+1] * random.uniform(0.8, 1.2)
        children.append(child)

    # 加入新一代的基因
    population = parents + children