老司机养成：教神经网络变身《马里奥赛车》高手｜论文+代码

问耕 编译整理
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

神经网络持续在游戏界立功，这次拿下的是经典游戏：《马里奥赛车64》，而且只需要很小的计算力就能完成。
先来看看成果，这段视频是训练两天半之后的表现，神经网络已经变成老司机了，漂移、撞车都玩得666~

这套玩转《马里奥赛车64》的AI，是一个在BizHawk模拟器中基于NEAT算法搭建的神经网络，运用Lua语言。
所谓NEAT算法，全名是NeuroEvolution of Augmenting Topologies，增强拓扑神经网络。这是一种运用遗传算法进化人工神经网络的方式。NEAT的理念是从小型、简单的网络开始，然后逐渐向复杂的网络进化升级。

NEAT的交流讨论页在此：
https://www.cs.ucf.edu/~kstanley/neat.html
关于NEAT的更多细节，可以参考这篇论文《Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies》：
http://nn.cs.utexas.edu/downloads/papers/stanley.ec02.pdf
回到这次的《马里奥赛车64》，作者还把代码公开在GitHub上了。要想尝试这个代码，需要在某一等级的开头创建一个存档，代码默认存档名称为“BB150.state”，不过你可以通过改变第54行代码（state_file = "BB150.state"）进行调整。
记得确保存储状态的文件在Lua文件夹里哈。
GitHub代码在此：
https://github.com/nicknlsn/MarioKart64NEAT

— 完 —
诚挚招聘
量子位正在招募编辑/记者，工作地点在北京中关村。期待有才气、有热情的同学加入我们！相关细节，请在量子位公众号(QbitAI)对话界面，回复“招聘”两个字。
量子位 QbitAI
'' 追踪AI技术和产品新动态