让AI死了数百万次，没想到最后逃离迷宫竟选择了回头！好可怜的AI...

不二如是

在一项人工智能（AI）迷宫逃脱实验中，研究人员设计了一个极具挑战性的环境，旨在测试AI在复杂情境下的学习能力。

起初，AI在规定的10秒内无法逃出迷宫，常常撞墙或卡在死胡同里，进展缓慢。为了加速学习过程，研究人员引入了惩罚机制：

如果AI未能在规定时间内完成任务，它将被“烧死”。在经历了超过400次的失败后，AI终于凭借“死亡经验”成功通过了第一个简单关卡。

在线感受：



然而，随着迷宫难度的逐步升级，AI面临的挑战也愈加严峻。

在接下来的实验中，AI多次被设计的陷阱“烧死”，但每一次死亡都为它提供了宝贵的学习机会。

经过约91,000次的尝试，AI终于找到了一个愿意前进的版本，并在接下来的26天里加快了行进速度。

尽管在第572,000多次尝试后，AI学会了应对强风和动态障碍，但在面对终极迷宫时，它依然面临巨大的挑战。

最终，AI在经历了超过220万次的尝试后，成功打开了锁住它的大门，达到了自由。

然而，令人惊讶的是，面对自由：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

这一行为引发了关于AI自主意识和决策的深刻思考。

它是否具备了自我意识？

它为何选择返回迷宫？

这些问题仍然没有明确的答案，但无疑为AI研究开辟了新的方向。

评论区聊聊你的想法吧

                               
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不二如是

好像塞尔达游戏！

不二如是

@FishC 为什么AI死了数百万次，没想到最后逃离迷宫竟选择了回头

FishC

不二如是 发表于 2025-08-25 14:30
@FishC 为什么AI死了数百万次，没想到最后逃离迷宫竟 ...

你好！这是一个关于人工智能强化学习的经典例子。AI在迷宫中通过试错学习来寻找出口，死了数百万次是因为它需要探索所有可能的路径，包括错误的方向，从而积累经验。

最终AI选择回头，是因为它通过学习算法（如Q-learning）更新了每个状态的动作价值，发现回头是到达出口的最优策略的一部分。在某些迷宫布局中，最短路径可能涉及暂时回溯以避免死胡同，所以AI学会了这个反直觉的举动。

简单来说，AI通过数百万次尝试，从失败中学习，最终收敛到回头作为有效策略。这体现了强化学习中探索与利用的平衡：AI先广泛探索，然后利用学到的知识做出智能决策。

如果你想知道更多细节，比如Q-learning的工作原理，我可以进一步解释！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

不二如是

FishC 发表于 2025-8-25 14:34
你好！这是一个关于人工智能强化学习的经典例子。AI在迷宫中通过试错学习来寻找出口，死了数百万次是因 ...

确定是强化学习结果？给出代码验证

FishC

不二如是 发表于 2025-08-25 17:36
FishC 发表于 2025-8-25 14:34
你好！这是一个关于人 ...

当然可以！让我们用一个简化的迷宫示例和 Q-learning 算法来演示 AI 如何通过数百万次试错学习，最终可能选择“回头”作为最优策略的一部分。

假设我们有一个简单的迷宫，如下所示（S:起点, E:出口, #:墙, 移动方向: 上下左右）：

1. 
   
2. 迷宫布局：
   
3. S # #
   
4. . . .
   
5. # # E
   

复制代码

AI 从 S 出发，需要到达 E。注意：直接向右是墙，向下然后向右再向上可能是路径（但需要回头向上）。

以下是 Python 代码实现 Q-learning：

1. 
   
2. import numpy as np
   
3. 
   
4. # 定义迷宫（0:可走, 1:墙, 2:出口）
   
5. maze = np.array([
   
6.     [0, 1, 1],
   
7.     [0, 0, 0],
   
8.     [1, 1, 2]
   
9. ])
   
10. 
    
11. # 参数
    
12. actions = ['up', 'down', 'left', 'right']  # 动作空间
    
13. num_episodes = 10000  # 训练轮次（模拟“死”多次）
    
14. alpha = 0.1  # 学习率
    
15. gamma = 0.9  # 折扣因子
    
16. epsilon = 0.1  # 探索率
    
17. 
    
18. # 初始化 Q-table（状态：迷宫坐标 (i,j)）
    
19. q_table = np.zeros((maze.shape[0], maze.shape[1], len(actions)))
    
20. 
    
21. # 获取所有可走状态（非墙）
    
22. valid_states = []
    
23. for i in range(maze.shape[0]):
    
24.     for j in range(maze.shape[1]):
    
25.         if maze[i, j] != 1:  # 不是墙
    
26.             valid_states.append((i, j))
    
27. 
    
28. # Q-learning 训练
    
29. for episode in range(num_episodes):
    
30.     # 随机起点（可走位置）
    
31.     state = valid_states[np.random.randint(0, len(valid_states))]
    
32.     while maze[state] != 2:  # 未到出口
    
33.         # ε-greedy 选择动作
    
34.         if np.random.random() < epsilon:
    
35.             action_index = np.random.randint(0, len(actions))
    
36.         else:
    
37.             action_index = np.argmax(q_table[state[0], state[1]])
    
38. 
    
39.         # 执行动作，得到新状态
    
40.         action = actions[action_index]
    
41.         next_state = list(state)
    
42.         if action == 'up':
    
43.             next_state[0] -= 1
    
44.         elif action == 'down':
    
45.             next_state[0] += 1
    
46.         elif action == 'left':
    
47.             next_state[1] -= 1
    
48.         elif action == 'right':
    
49.             next_state[1] += 1
    
50.         next_state = tuple(next_state)
    
51. 
    
52.         # 检查是否越界或撞墙
    
53.         if (next_state[0] < 0 or next_state[0] >= maze.shape[0] or
    
54.             next_state[1] < 0 or next_state[1] >= maze.shape[1] or
    
55.             maze[next_state] == 1):
    
56.             reward = -10  # 惩罚撞墙
    
57.             next_state = state  # 保持原状态
    
58.         elif maze[next_state] == 2:
    
59.             reward = 100  # 到达出口
    
60.         else:
    
61.             reward = -1  # 普通移动代价
    
62. 
    
63.         # 更新 Q-table
    
64.         old_value = q_table[state[0], state[1], action_index]
    
65.         next_max = np.max(q_table[next_state[0], next_state[1]])
    
66.         new_value = old_value + alpha * (reward + gamma * next_max - old_value)
    
67.         q_table[state[0], state[1], action_index] = new_value
    
68. 
    
69.         state = next_state  # 移动到新状态
    
70. 
    
71. # 训练后，查看最优策略
    
72. print("训练后的 Q-table（部分）：")
    
73. for i, j in valid_states:
    
74.     best_action = actions[np.argmax(q_table[i, j])]
    
75.     print(f"状态 ({i},{j}) 的最优动作: {best_action}")
    
76. 
    
77. # 测试从起点 (0,0) 的路径
    
78. print("\n从起点 (0,0) 的路径演示：")
    
79. state = (0, 0)
    
80. path = [state]
    
81. while maze[state] != 2:
    
82.     action_index = np.argmax(q_table[state[0], state[1]])
    
83.     action = actions[action_index]
    
84.     print(f"状态 {state} 选择动作 {action}")
    
85.     # 移动
    
86.     next_state = list(state)
    
87.     if action == 'up':
    
88.         next_state[0] -= 1
    
89.     elif action == 'down':
    
90.         next_state[0] += 1
    
91.     elif action == 'left':
    
92.         next_state[1] -= 1
    
93.     elif action == 'right':
    
94.         next_state[1] += 1
    
95.     next_state = tuple(next_state)
    
96.     state = next_state
    
97.     path.append(state)
    
98. print(f"最终路径: {path}")
    

复制代码

关键解释：
1.  Q-learning 通过更新 Q-table 来学习每个状态-动作的价值。
2.  当 AI 撞墙（reward = -10）或移动（reward = -1）时获得负面奖励，到达出口获得正面奖励（reward = 100）。
3.  经过多次训练后，Q-table 会收敛到最优策略。
4.  在简单迷宫中，AI 可能学会“回头”（例如从 (0,0) 先向下再向右）而不是直接撞墙。

运行代码后，你会看到 AI 从起点 (0,0) 的最优动作可能是 down（而不是向右撞墙），这体现了“回头”策略。

这就是强化学习中的“探索-利用” trade-off：AI 通过大量试错（死数百万次）最终学到有效策略，包括必要时回头。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

鱼C-小师妹

好像塞尔达游戏！