现在，人工智能可以帮你 "一网打尽"！

深入了解《神奇宝贝红色》的人工智能精髓

神奇宝贝红色》（Pokémon Red）的熟练玩家利用强化学习（Reinforcement Learning）的强大功能，教会人工智能（AI）征服迷人的神奇宝贝世界，这是技术与游戏融合的一项令人惊叹的壮举。在不断进步的数字时代，人工智能与视频游戏的融合是自然而然的事情。人工智能已经在艺术和音乐领域展示了自己的创造才能，现在它又开始了成为游戏大师的征程。

电脑正在经历的一系列不同游戏序列的汇编。(截图来自 Peter Whidden 的 Youtube 视频）

认识远见卓识的人彼得-惠登

彼得-惠登（Peter Whidden）是一位著名的 YouTuber，他在一段长达 33 分钟的视频中细致记录了这段非凡的旅程。这项实验的与众不同之处在于其惊人的规模，人工智能在五年的模拟时间里玩了两万多场《口袋妖怪红色》游戏。

人工智能的奥德赛：从按键混战到精通

一开始，人工智能在《口袋妖怪红色》中的冒险阶段是看似随意地敲击按钮和漫无目的地游荡。然而，随着模拟游戏时间的推移，人工智能逐渐积累了关于有效策略和最佳游戏方式的知识。

这段视频简明扼要地概括了人工智能的发展历程，重点突出、

它一开始什么都不懂，只能随意按键。但是，在五年的模拟游戏时间里，它通过学习经验获得了许多能力；

人工智能的显著进步

当人工智能掌握了基本的游戏控制，并在神奇宝贝游戏中找到最佳的前进路径时，就到了关键时刻。

随着时间的推移，人工智能在《口袋妖怪红色》中的精通程度越来越明显，因为它开始了一段穿越各种游戏循环的旅程。值得注意的是，人工智能的技能来源于大量的过往经验数据集，这些数据集的数量往往多达数万。人工智能甚至能够操纵 RNG（随机数字生成器），这是一项了不起的发展。

强化学习：成长的催化剂

强化学习（Reinforcement Learning）在培育人工智能的发展过程中发挥着核心作用，使其能够从玩家提供的高级反馈中学习。Peter Whidden 深入研究了根据积分系统为机器设定目标的复杂性。例如，人工智能优先考虑征服健身房领袖，而不是漫无目的地游荡，从而确保在《口袋妖怪红色》中取得高效进展。

加入人工智能大冒险

彼得-惠登的 Youtube 视频截图

对于那些对踏上人工智能之旅感兴趣的人来说，确实有可能在自己的电脑上实现这一模型。全面的神奇宝贝红色实验"； GitHub 存储库中包含这项工作的所有基本信息。不过请注意，这项实验需要大量的计算资源，默认情况下需要消耗近 100 GB 的内存。不过，在不断发展的人工智能技术领域，它是一个了不起的里程碑。

即使你不亲自参与这项实验，我也强烈建议你沉浸在彼得-惠登（Peter Whidden'）的完整人工智能强化训练视频中。它确实提供了一次不可错过的体验，让我们深入了解这一非凡的技术成就，人工智能和游戏世界在这里完美交织，编织出一个关于技能获取、学习和掌握的迷人故事。