游戏“外挂”？—— AI生成游戏最强攻略

作为一名快乐的肥宅，玩游戏是居家必备，无论是王者荣耀、吃鸡、原神这些大热游戏，还是跳一跳、合成大西瓜、2048、这些风靡一时得小游戏，咱都有涉及。但是为了成为一个“头号玩家”，我总是疯狂的去个各大社区、网站寻找各种攻略，跟着攻略成长，我时常在想，什么时候俺才能成为一代攻略大神啊，让大家学习我的技术，岂不是很刺激！灵光一闪，毕竟我是个有点小技术的肥宅，曾经也痴迷过deepmind，跑过AlphaGo，这不得训练一个AI玩一玩。

强化学习训练2048游戏，观察AI如何找到出口。

既然要练手，那就先从2048这种简单，不考验操作，纯策略的游戏入手吧。在网上搜罗了一番，果然让我找到了开源的2048游戏环境。

GitHub地址： https://github.com/rgal/gym-2048

下一步就是把这个算法和强化学习结合了。算法部分很简单，目前我才用的是最传统的DQN，10分钟就可以达到一个还可以的模型效果。如果小伙伴们有想法，可以试试RainBow，PPO，A2C，SAC这类算法，相信会获得更佳的效果。我开发这个模型，用的是来自华为云的ModelArts（它是一个在线、开箱即用的AI平台，还有免费的GPU算力，每天不限次数使用，不要太爽！），所以代码是在ipynb中跑的。

整体步骤大概可以分为3步：

1.创建游戏环境

2.创建DQN算法

3.创建网络模型

此处我用的就是一个非常简单的三层卷积网络

完成以上三步，就可以愉快的开始训练啦：

我只训练了10分钟，在这个不能错步的严格环境下，推理时可以达到256分，如果采用更先进算法，更长的训练时间，2048不是梦。

详细代码获取方式：点此链接可直接在线运行，或者下载https://marketplace.huaweiclo...

这个技术来源是我在去年华为云AI全栈成长计划中接触到的，据说今年华为云又开始了新一轮【AI实战营】，6大分类实战营Python、ModelArts、MindSpore AI框架、深度、强化、机器学习，助我们成为“AI王者”！短平快地学习全面AI知识的同时，还能拿到Mate 30Pro、智能手表、无线耳机等惊喜豪礼！我已经扫描下面二维码报名啦~你还要等吗？

点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~