教会机器“自动编程”？来看看NEAT学习方法！

人工智能头条 · 公众号 · AI · 2017-08-02 08:31

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生命是很奇妙的。每当我思考大自然，我都会去看所有生物共有的一个特征——信息。信息是生物繁殖的核心要素。大自然可以在传递信息的过程中对其进行优化，创造了许多不同的物种共存。查尔斯·达尔文的适者生存的概念开启了我们对优胜劣汰的物种发展规律的认知。而具有创造力的计算机科学家的目标则是通过模仿自然进化规律来构建系统以此解决复杂的问题。

描述NEAT如何工作的最简单方法便是举一个例子。如果你想设计一个专业系统，它以最优的方式为你玩游戏，哪些是重要因素？

首先，定义所有玩家可以执行的行动是很重要的。超级马里奥可以跳，踩，往左走，往右走，扭身和加速跑等等。如果我们将机器连接到这些变量并允许它们执行它们，那么这个机器就可以做点什么了。

其次，定义计算机的目标很重要。NEAT引用了一个适应值的概念。适应值是当某步骤成功时奖励的分数。在像马里奥这样的游戏中，适应值将是玩家向终点线前进的进步值。适应值中包含更多的变量，如收集的硬币，被击败的敌人或者完成所花费的时间。