有一些人问了如何创建一个不需要编程就能玩游戏的机器人，我将分享我在构建DeepEpoch——一个不需要编程的Windows应用程序，能够训练从自己的游戏中学习的AI的经验。这种方法是模仿学习（行为克隆）：而不是编写规则或奖励函数，模型会观察你玩的游戏并模仿你。它的工作原理如下：

- 选择游戏窗口——一个浏览器游戏如Snake或slither.io可以正常工作。它捕捉窗口，而不是整个屏幕。

- 玩5-30分钟。它记录帧和你的键盘输入。

- 剪辑录像。暂停和菜单屏幕是没有输入的死帧，会影响训练。

- 在NVIDIA GPU上本地训练，或者在云上训练。

- 模型自己玩游戏。当它偏离轨道时，你暂时接管，并且那些纠正成为新的训练数据。

它不做的事情：

- 目前只支持键盘，鼠标控制没有支持。

- 它是行为克隆，而不是强化学习，所以它不会发现你从未展示过的策略，并且在你录像中没有覆盖的状态下会退化。

- 复杂游戏需要比如Snake这样的游戏更多的纠正。DeepEpoch在Microsoft Store上免费下载——评论中有链接。很高兴回答关于捕捉和训练的任何问题。