你玩《2048》能拿多少分？AI的最高分纪录：401912
鱼羊发自凹非寺
量子位报道|公众号QbitAI
如果让AI来玩《2048》这样的游戏 ， 那会是怎样一种画面？
现在 ， 有人用强化学习方法实践了起来 。
于是 ， 插上DQN的翅膀 ， AI从零起步 ， 自己琢磨出了《2048》的玩法：
一起手 ， 是不是就有内味了？
这操作 ， 条理清晰到令人感到舒适 。 “1000 ， no；1024 ， yes”的强迫症们不禁纷纷点赞 ， 给这只AI贡献了800+reddit热度 。
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用DQN玩《2048》
调教出这只会玩《2048》的AI的 ， 是一位巴西老哥FelipeMarcelino 。 目前正在米纳斯吉拉斯联邦大学攻读CS硕士 。
首先 ， 他采用OpenAIGym构建了自定义强化学习环境 。
其中包括两种2048棋盘表示方式：
二进制——使用二次幂矩阵表示棋盘中的每一块区域
非二进制——原始数字矩阵
模型包含两种类型的神经网络：CNN和MLP（多层感知机） 。
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据Felipe介绍 ， 与MLP相比 ， 以CNN作为特征提取器的智能体表现得更好 。
训完之后 ， 老哥测试了一下 ， 在1000把游戏中 ， AI有100次达到了2048 。
玩《2048》的AI们
目前 ， 这只用DQN训练出的AI玩到2048就打住了 。
不过 ， 巴西老哥抛砖 ， 又吸引了不少来献玉的盆友 。
比如 ， 同样采用强化学习方法 ， 将时序差分学习和最大期望搜索相结合的2048控制器 。
在10步/秒的策略下 ， 它最高能凑出32768 。
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而在追求高分的路上 ， 有一位来自日本的选手表现亮眼 。
依靠7个卷积层的深度卷积网络 ， 这只在《2048》这个游戏中最高拿到了401912分 。
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正如一位网友所说：这正是一个足够有趣 ， 又不太复杂的强化学习案例 。
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如果你是刚刚开始学习强化学习 ， 也不妨拿这个小项目练练手~
参考链接
《2048》相关开源项目：
https://github.com/FelipeMarcelino/2048-gym
https://github.com/aszczepanski/2048
https://github.com/thomasahle/mcts-2048/
相关论文：
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ipsjjip/27/0/27_340/_pdf
http://arxiv.org/abs/1604.05085
【你玩《2048》能拿多少分？AI的最高分纪录：401912】—完—
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