C# 统一：机器学习-水平求解

最近我一直在玩弄机器学习，我想看看我是否能为我正在制作的游戏创建人工智能。人工智能应该能够为你解决这个难题

游戏目前的工作方式如下。网格中有一些瓷砖，其中一些是可移动的，而另一些则不是。单击要移动的平铺，然后将其拖动到某个方向。然后它将开始移动平铺，也可以选择移动玩家角色本身。最终目标是到达终点

自己玩游戏：
无论何时选择一个平铺（通过单击执行此操作），都可以按住鼠标按钮，然后拖动到希望平铺移动的方向上。一旦瓷砖移动完毕，玩家对象将向同一方向移动一步。如果玩家位于您移动的互动程序顶部，它将随互动程序一起移动。然后在同一方向上再做一步

我想知道机器学习是否有可能（如果有，如何）在屏幕上定义一个位置，（可选）单击然后定义一个运动方向

请记住，我是机器学习的新手

要进一步澄清：

• 网格现在是静态的，以使AI保持简单。但后来，我们的目标是随机生成一个关卡，看看它是否能解决这个问题
• 理论上，AI需要做的就是选择一个要移动的瓷砖（0和网格宽度之间的数字，高度相同）。并定义运动方向。（0，1）、（0，-1）、（1，0）或（-1，0）
• 脱离电网将导致重置
• 到达网格的末尾将导致一场胜利
• 沿无效方向移动会导致重置

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两个问题的简短回答：是
您可以创建一个使用游戏状态（以便它可以读取网格的对象/属性）的ai，也可以使用原始屏幕输入与图像处理相结合的ai，这是一件很难创建的事情，而且运行起来很昂贵（计算）
在统一形式上，对于“如何模拟鼠标输入”或类似问题，有几种答案。请看这里：
如果你正在寻找人工智能的代码，很遗憾，你运气不好。网上有很多ai教程可以为这样的游戏创建一个简单的ai。我会建议不要一头扎进花哨的东西（比如神经网络），从简单开始。在我看来，最好也从为你的人工智能创建一个（类）结构开始，通过实践开始学习人工智能。从一个随机返回的“AI”开始，然后看看你可以在线学习和管理什么，并制作其他版本

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对于最早的人工智能之一，看看目标驱动人工智能或状态机。考虑到您的GIF，我认为他们应该能够给出很好的结果。
基于您的要点，我真诚地建议只实施，并进行一些修改以模拟机器学习。A*寻路算法确定网格上从点

A

到点

b

的最佳路径，使用巧妙的编程，您可以以合理的开销获得想要的结果
类似于“请勿触摸”网格点（死亡陷阱等）列表的东西，当AI进入这些网格点时，这些网格点会被填满，因此在下一次迭代中，它知道不要走这条路。这是您想法的一个非常基本的抽象概念，但是非常容易获得
显然，我们无法为您编写代码，幸运的是，在*寻路中有大量资源可以帮助您开始
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假设您确实想要使用机器学习而不仅仅是路径系统：
我将列出一些伪代码，您可以使用它们来实现AI学习静态板的基本场景。有不同的方法可以编写和实现这段代码，我只建议了一种方法。但在我们开始之前，让我们先讨论一下这个项目的总体情况和一些建议
建议：
• 我想说的是，你需要测量棋盘上的游戏状态，而不是鼠标移动。因此，人工智能基本上是在测量可以做出的动作。鼠标移动部分只是玩家与棋盘互动的一种方式，因此AI不需要它。让人工智能直接采取行动会更简单

• 我不认为unity是这种实验的好平台。我想你最好用控制台程序来编程。例如，在visual studio c#console程序中使用二维数组（board），或通过CS50 IDE在c控制台程序中使用二维数组（通过edx.org免费注册CS50）。我之所以提出这些建议，是因为我认为Unity只会给机器学习实验增加不必要的层次

我的假设是你想学习机器学习，而不仅仅是如何让人工智能解决游戏中的难题。因为在后一种情况下，更好的选择是一个合适的路径系统，或者在移动之前让ai蛮力尝试几次拼图，并用最少的步骤选择解决方案
伪代码：
现在来看看你的机器学习程序的伪代码

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假设：
A.你有一个具有设置尺寸的板，你可以在开始时传递给Ai
B.板上有AI无法移动的瓷砖（障碍物）
人工智能应该学会解决问题，而不是因为我们设计的好代码（比如一个体面的路径系统）而在一开始就得到答案
我们不希望人工智能在移动前通过尝试10亿种不同的组合来强行实现这一点，因为这意味着对其环境的完美理解。如果人工智能对其环境有完美的理解，那么是的，它应该在reaso使用暴力