IAMDinosaur

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AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

IAMDinosaur 是一个趣味十足的开源项目,旨在利用人工智能教会谷歌浏览器断网时的小恐龙游戏角色自动跳跃仙人掌。它主要解决了手动重复操作枯燥且难以达到高分的问题,通过自动化方式让游戏角色实现“永生”。

这个项目非常适合对人工智能、神经网络和遗传算法感兴趣的开发者及学生使用。它不仅是一个能自动玩游戏的脚本,更是一个直观的教学演示工具,帮助用户理解机器如何通过试错来学习复杂任务。普通用户也可借此体验 AI 的神奇,但若要修改代码或训练模型,则需具备基础的 Node.js 开发能力。

其核心技术亮点在于结合了神经网络与简单的遗传算法。系统通过读取屏幕像素获取障碍物距离、高度及速度作为输入,由神经网络决定跳跃或下蹲。每一代包含 12 个不同的“大脑”(基因组),程序会根据得分淘汰表现差的个体,并让优胜者进行“交叉”与“变异”,从而不断进化出更聪明的策略。整个流程在本地运行,透明且易于观察,是入门强化学习的绝佳案例。

使用场景

某高校计算机系学生在准备《人工智能导论》课程作业时,需要直观演示遗传算法与神经网络如何协同工作,但缺乏低门槛的可视化教学案例。

没有 IAMDinosaur 时

  • 学生只能面对枯燥的数学公式和静态代码,难以理解“选择、交叉、变异”等抽象概念在实际中如何运作。
  • 手动编写游戏控制脚本极其耗时,且无法动态展示 AI 从“乱跳”到“完美避障”的进化全过程。
  • 缺乏实时反馈机制,调试神经网络参数时不知道是输入特征提取错误还是权重更新逻辑有问题。
  • 传统教学依赖视频演示,学生无法亲自操作或修改基因参数,互动性和探索性严重不足。

使用 IAMDinosaur 后

  • 通过观察 Chrome 恐龙从频繁撞仙人掌到自动跳跃的实时演变,学生直观看到了遗传算法的迭代优化效果。
  • 利用内置的屏幕像素读取与键盘模拟功能,无需复杂配置即可让 AI 在几分钟内完成数百代自我训练。
  • 终端实时显示每代最佳得分与神经网络输出状态,帮助学生快速定位是距离判断失误还是反应速度不足。
  • 支持随时保存和加载特定“基因”文件,学生可对比不同突变率对进化速度的影响,深入实验验证理论。

IAMDinosaur 将抽象的 AI 算法转化为可见、可玩、可调参的互动实验,极大降低了机器学习入门的理解门槛。

运行环境要求

操作系统
  • 未说明
GPU

不需要 GPU

内存

未说明

依赖
notes该工具基于 Node.js 运行,非 Python 项目。核心依赖为 Synaptic(神经网络库)和 RobotJs(用于屏幕像素读取及模拟键盘按键)。运行时必须将终端与 Chrome 浏览器置于同一屏幕,且需通过开发者工具将网络设置为离线状态以启动恐龙游戏。存在游戏角色随时间向右漂移的已知 Bug,需通过刷新页面或在控制台注入代码修复。
python不需要 Python
Node.js
Synaptic
RobotJs
IAMDinosaur hero image

快速开始

我是恐龙

我是恐龙

一个简单的人工智能,利用神经网络和简单的遗传算法,教会谷歌 Chrome 浏览器离线模式下的小恐龙跳跃躲避仙人掌。

观看这个视频,了解它的运行效果及工作原理:使用谷歌小恐龙的人工智能

安装

  1. 在您的电脑上安装 Node.js

  2. 克隆或下载本项目文件夹到您的电脑。

  3. 在该文件夹内运行 npm install

  4. 打开 Chrome 的小恐龙游戏,并将终端窗口放在旁边(必须在同一屏幕上)。 (提示:进入开发者工具,在“网络”选项卡中设置为离线状态)

  5. 在该文件夹内运行 node index。如果成功定位到游戏,程序会将鼠标光标移动到小恐龙所在地面的起点。在终端中按下 s 键开始学习。

工作原理

我们从屏幕像素中读取 3 种不同的输入:

  1. 下一个仙人掌的距离
  2. 下一个仙人掌的高度
  3. 当前仙人掌的移动速度

同时,我们有一个包含 3 种可能状态的输出:

  1. 输出 < 0.45:按下向下键
  2. 输出 > 0.55:按下向上键
  3. 默认:松开所有按键

遗传算法

每一代由 12 个神经网络(基因组)组成。

每个基因组都会在游戏中进行测试,通过不断将游戏中读取的输入映射到神经网络的输入,并根据网络的输出激活相应按键来控制小恐龙。

在测试每个基因组时,我们会记录其“适应度”,即在游戏中成功跳跃的仙人掌数量。

当完成整整一代后,我们会移除表现最差的基因组,直到剩下 N 个基因组。然后随机选择其中两个,对它们的参数配置进行交叉重组。接着,我们还会对神经网络的参数配置施加随机突变,从而生成新的基因组。

重复上述交叉与突变的过程,直到再次得到 12 个基因组,并持续循环迭代。

实现

整个实现基于 Node.js,使用了 Synaptic(神经网络库)和 RobotJs(用于读取屏幕像素并模拟按键操作的库)。

项目中包含以下几个文件:

  • index.js:负责整合所有模块。
  • Scanner.js:基于 RobotJs 库的抽象层,以光线追踪的方式读取屏幕内容,并提供一些实用工具函数。
  • UI.js:全局 UI 管理模块,负责初始化界面并在状态变化时更新显示。
  • GameManipulator.js:包含读取传感器数据并将输出应用到游戏中的所有必要代码。它还负责计算得分、获取游戏状态,并触发回调函数以执行实际操作。
  • Learner.js:遗传算法的核心实现文件,这里完成了“魔法”般的世代迭代、自然选择、交叉与突变等过程。

如何加载基因组

  1. 确保基因组文件位于 genomes 文件夹中,且扩展名为 .json
  2. 运行程序。
  3. 在终端中点击列表。
  4. 使用上下键导航至所需文件。
  5. 按下 Enter 键(随后按 s 键开始学习)。

快捷键说明

  1. 运行程序。
  2. 按下 o 键保存当前代。
  3. 按下 EscqC-c 键结束程序。

注意游戏中的一个 Bug

小恐龙游戏存在一个令人困扰的 bug:随着时间推移,小恐龙会逐渐向右偏移,导致它偏离游戏的原始位置。这样一来,程序可能会误将小恐龙识别为仙人掌,因为它们的颜色相同。

您可以通过不断刷新页面来解决这个问题,或者在浏览器的元素检查器控制台中粘贴以下代码:

// 防止小恐龙向右漂移
setInterval(function (){Runner.instance_.tRex.xPos = 21}, 2000)

开发规范

请遵循 Felix 提供的 Node.js 风格指南。该指南简洁明了,提供了很好的编码模式。

致谢

常见问题

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