游戏AI概述
游戏是强化学习最成功的应用领域之一。从经典的Atari游戏到复杂的策略游戏如围棋、Dota 2，强化学习已经取得了令人瞩目的成就。
经典案例
- AlphaGo：DeepMind开发的围棋AI，结合了深度学习和蒙特卡洛树搜索，击败了世界冠军李世石
- DQN (Atari)：DeepMind使用DQN算法在多个Atari游戏中达到或超越人类水平
- OpenAI Five (Dota 2)：OpenAI开发的Dota 2 AI，在5v5比赛中击败了世界冠军队伍
- AlphaStar (StarCraft II)：DeepMind开发的星际争霸II AI，达到了大师级水平
游戏AI的特点
- 完美环境：游戏环境通常是完全可控的，可以无限次重复
- 明确规则：游戏规则清晰，状态和动作空间定义明确
- 可扩展性：可以从简单游戏扩展到复杂游戏
- 评估标准：胜负、得分等评估标准明确
技术挑战
- 高维状态空间：游戏画面通常是高维图像数据
- 部分可观测性：某些游戏中智能体无法看到完整游戏状态
- 长期规划：需要制定长期策略，不能只看眼前
- 多智能体：多人游戏中需要处理对手的行为
常用算法
- DQN系列：DQN、Double DQN、Dueling DQN等，适用于离散动作空间
- A3C/A2C：适用于需要快速训练的场景
- PPO：稳定高效，适用于连续和离散动作空间
- AlphaZero：结合了强化学习和蒙特卡洛树搜索
学习资源
- Atari环境：Gymnasium提供了多个Atari游戏环境
- OpenAI Gym Retro：支持更多经典游戏
- PettingZoo：多智能体强化学习环境