Многие пробовали играть во Flappy Bird. Редко кому удается пролететь за 50 труб, очень немногие долетают до сотни-двух. Некоторые пробовали создать бота, в том числе на хабре. Удивительно, но даже у самого успешного бота, которого можно найти на просторах интернета, результаты не очень-то впечатляют – что-то около 160 очков. Возникает вопрос, а можно ли вообще играть во Flappy Bird бесконечно долго? Или всегда с некоторой, пусть и небольшой, вероятностью может встретиться последовательность препятствий, которую даже опытный игрок/идеальный бот не сможет преодолеть?

И тут на помощь приходит математика. Давайте найдем выигрышную стратегию для Flappy Bird.

Я познакомлю вас с полным туториалом на HTML5 с демо по алгоритму машинного обучения видеоигре Flappy Bird. Цель этого эксперимента — написать игровой контроллер искусственного интеллекта на основе нейросетей и генетического алгоритма.

То есть мы хотим создать ИИ-робота, который сможет учиться оптимальной игре во Flappy Bird. В результате наша маленькая птица сможет спокойно пролетать через препятствия. В наилучшем сценарии она не умрёт никогда.

Прочитав теорию, лежащую в основе этого проекта, можно скачать исходный код в конце этого туториала. Весь код написан на HTML5 с использованием фреймворка Phaser. Кроме того, мы использовали библиотеку Synaptic Neural Network для реализации нейросети, чтобы не создавать её с нуля.

Демо

Для начала посмотрите демо, чтобы оценить алгоритм в действии:



Запустить в полноэкранном режиме