乘风破浪的马里奥!这个AI带你一口气通29关,你猜连AI都过不去的是哪3关?

基于强化学习的超级马里奥代码实现 环境 gym_super_mario_bros nes_py matplotlib pytorch stable_baselines3 numpy 简单介绍 nes_py 库是任天堂开发的专门用于控制游戏的工具,类似于游戏手柄。 gym_super_mario_bros里面有各个关卡的环境模型,这里选用SuperMarioBros-v0第一关。 stable_baselines3是对强化学习新手及其友好的库,基于pytorch进行开发,可以方便的使用各种常用的强化学习算法的代码。 代码 from nes_ 阅读详情

大数据文摘出品

作者:牛婉杨

 

马里奥的系列游戏自打诞生以来就风靡全球,同时也陪伴了无数人的童年。

 

人工智能出现后,不少技术咖都开始尝试,能不能利用AI完成马里奥的一次通关梦?

 

比如,这里有一位马里奥游戏疯狂爱好者uvipen就在GitHub上贡献了两种不同的方法,都能让马里奥轻松游走在障碍之间!去年6月,uvipen从2016年的论文《Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning》中得到了启发,用异步优势Actor-Critic算法(A3C)让马里奥顺利通过了32关中的9关。

 

显然,他对之前的方法不够满意,于是经过一年多的钻研,他带着新方法来了!这次,他用 OpenAI 公布的近端策略优化 (Proximal Policy Optimization,简称PPO) 算法,成功助力马里奥通过32关中的29关,近乎通关!

 

效果大概是这样👇

 

 

强迫症表示这也太舒适了吧,快来和文摘菌一起看看uvipen是如何做到的吧~

 

用PPO算法顺利通过29关!如果不行,那就换一个学习率

 

这个PPO是何来头?文摘菌也去了解了一下。

 

PPO全称是近端策略优化,听这

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