智能AI战绩新突破！极速通关26款雅达利游戏，看看这谁顶得住？

2023-10-16 22:12:37

AI极速通关26款雅达利游戏：人工智能风潮席卷而来！

AI智能震撼登场，2小时横扫26款游戏

难以置信，一个短短的2小时见证了AI智能的飞跃发展。DeepMind的最新研究成果——AI智能体BBF，以惊人的速度横扫26款雅达利游戏，令世人惊叹：人工智能智能时代，真的来临了！

BBF：深度学习与强化学习的完美融合

BBF的横空出世并非偶然。它融合了深度学习和强化学习的精华，在游戏速通领域展现出了令人难以置信的天赋。凭借强大的计算能力和超快的学习速度，BBF能在短短2小时内掌握游戏规则和技巧，并能瞬间做出决策，流畅操作，稳如泰山，击败一个又一个强大的游戏对手。

人类与AI智能：谁更胜一筹？

BBF的出现，让人不禁思考：人类与AI智能，谁更胜一筹？在游戏领域，AI智能似乎凭借着强大的计算能力和超快的学习速度占据了上风。但人类也不甘示弱，灵活的思维、丰富的经验和对游戏的热爱，在某些方面仍然能够与AI智能一较高下。

代码示例：使用强化学习训练AI玩雅达利游戏

import gym
import numpy as np
import tensorflow as tf

env = gym.make('Breakout-v0')
state = env.reset()

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(32, (8, 8), strides=(4, 4), activation="relu"),
  tf.keras.layers.Conv2D(64, (4, 4), strides=(2, 2), activation="relu"),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(512, activation="relu"),
  tf.keras.layers.Dense(env.action_space.n)
])

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001)

for episode in range(1000):
  total_reward = 0
  done = False

  while not done:
    action = np.argmax(model.predict(np.expand_dims(state, axis=0)))
    next_state, reward, done, _ = env.step(action)
    total_reward += reward

    target = reward + 0.99 * np.max(model.predict(np.expand_dims(next_state, axis=0)))
    target_vec = model.predict(np.expand_dims(state, axis=0))
    target_vec[0][action] = target

    model.fit(np.expand_dims(state, axis=0), target_vec, epochs=1, verbose=0)
    state = next_state

  print("Episode:", episode, "Total reward:", total_reward)