Разработка автопилота для Flappy Bird на основе математики
Х@habr_com1 ч
Разбор создания бота для Flappy Bird: от попыток использования TensorFlow до эффективного решения на школьной физике и алгоритмах перебора.
Flappy Bird: делаем игру сложнее и добавляем автопилот на чистой математике
Автор клона Flappy Bird убивает два вечера на нейросеть, а решение оказывается в четырёх переменных и формуле из школьного учебника физики. Сначала он лезет в TensorFlow: обучение с подкреплением, Q-learning, попытки подружить библиотеку с браузером. Но вся физика игры — это скорость, гравитация, труба и прыжок, которые школьная формула v = v₀ + gt считает за пару миллисекунд, поэтому её место занимает перебор вариантов, как в шахматном движке, который просчитывает последовательности прыжков и выбирает лучшую. После того как в игру добавляются движущиеся трубы, летящие шары и смена дня с ночью, на высоких уровнях бот иногда начинает зацикливаться.
Узнаем, почему предсказание ломается именно там, где до этого справлялась вся остальная математика.
Кратко (AI)
Автор статьи делится опытом создания автопилота для клона игры Flappy Bird. Вместо тяжеловесного обучения с подкреплением через TensorFlow, он применил школьную физику и алгоритм перебора вариантов, что позволило боту эффективно проходить уровни.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖