巧妙利用漏洞，AI策略升级，游戏智能进化

在强化学习的舞台上，一场智慧与技巧的较量正在悄然上演。通过精心选择行为序列，人工智能将分数推向巅峰。想象一下，我们能够将这种前沿技术应用于训练一款无所不能的游戏AI，它将在Qbert游戏中大显身手。每一步，它都要精确计算操作，操控那个橙色的光标，巧妙地避开紫色的敌人，同时点亮所有的立方体。

面对深度强化学习中的挑战，如雅达利游戏，进化策略（Evolution Strategies）已成为强化学习的有力竞争者。本期论文提出的进化策略不仅旨在训练单一代理，更是在并行训练所有代理，这种高效的方法仿佛大自然的进化过程，通过优胜劣汰，让表现最出色的代理繁衍出新一代。

Open AI的最新研究显示，自然进化策略在深度强化学习的众多手段中，同样能独树一帜。本期论文采用的进化策略证明了，即便是古老的进化策略，也能在最终成绩上交出令人满意的答卷。

令人振奋的是，经过长达5小时的训练，我们发现这款算法不仅能够掌控游戏，还能以极具创意的方式击败Qbert中的机器人玩家。

当它为了诱敌而牺牲自己时，一个小小的故障却带来了惊喜。原本它应该因此丧命，但这个BUG却让它侥幸逃脱。

厉害！AI竟然给自己续上了命。

还有一项令人惊叹的技术，它会在特定位置来回跳跃，然后突然改变路径。它发现并利用了一个前所未有的严重BUG，在完成第一阶段后，它以一种看似随机的模式在周围跳跃。不久后，我们发现游戏并未进入下一阶段，那些方格开始闪烁，人工智能似乎可以随心所欲地获取高分。

分数蹭蹭往上涨

通过进化策略，AI 可以轻轻松松搞定诸如像雅达利这样的游戏，甚至还能发现 Bug，简直是开了挂一般的存在。