前言

有人說，未來是代碼的世界，也是AI的世界。

這種說法或許有些絕對，但從信息技術發展的速度及趨勢來看，會編寫程序代碼和懂AI（artificial intelligence，人工智能）技術，確實是技能跟上科技發展的必要條件。而毋庸置疑的是，要想真正理解AI技術，會編程是基礎之一。

回望歷史，從某種意義上說，AlphaGo的誕生是AI時代到來的標志，因為人們普遍承認下圍棋是一種高級別的智能過程——而當AlphaGo擊敗李世石、柯潔等世界頂尖圍棋高手之后，人們感受到了圍棋機器人“大腦”的強大。AlphaGo通過蒙特卡羅模擬使用不同的落子方案進行預演，不斷刷新落子方案，進而不斷增加勝算。東京大學電子信息學專業教授伊庭齊志曾說，研究游戲AI或許是解密人類大腦思考方式的方法之一。游戲AI領域里的經典算法一邊計算資源消耗，一邊計算如何獲得游戲勝利，這種兼顧成本與收益的規劃方式已經初步具備與人類“權衡”活動相似的評估眼前與未來的能力。

計算機程序背后的代碼本身是抽象而枯燥的，但游戲是趣味橫生的。為了讓更多對AI技術感興趣的讀者步入AI的世界，本書以Python為開發環境，以小游戲開發為載體，對編程思想及AI技術進行講解，讓讀者同時點亮這兩種技能。希望讀者能通過本書欣賞和領悟到代碼世界的奇妙。

本書共16章，可分為4個部分。

第1部分為第1～3章，介紹了基于Python環境進行游戲編程所需要的基礎，分別是編程、游戲和AI，Python環境準備和預備知識及Pygame基礎知識。

第2部分為第4～7章，為游戲編程案例講解，包含貪吃蛇、打磚塊、笨鳥先飛和五子棋4個游戲。

第3部分為第8～12章，介紹了AI的部分基礎知識，分別是神經網絡和PyTorch基礎、蒙特卡羅模擬、強化學習入門、深度強化學習算法DQN和遺傳算法。

第4部分為第13～16章，介紹了第2部分講解的4款游戲引入AI如何進行編程。

就內容主線來講，本書先通過Pygame編寫小游戲讓讀者熟悉Python代碼編寫，然后引入神經網絡、強化學習、DQN算法及PyTorch工具，讓讀者了解AI基礎知識后對游戲代碼進行改編，從而實現AI游戲編程。

需要說明的是，本書中的代碼均用淺灰色底紋標識，代碼運行的輸出結果以上下虛線邊框標識。

Pygame是一個開源的Python庫，主要用于2D游戲的開發。Pygame提供了豐富的功能，如圖像渲染、聲音播放、鍵盤和鼠標操作、像素操作、碰撞檢測等，這些功能讓游戲開發更加簡單。PyTorch則是開源的深度學習框架，以出色的靈活性和易用性著稱，用于構建深度學習模型的功能完備，通常用于圖像識別和語言處理等應用程序的機器學習。對于想以Python為工具理解游戲開發和AI技術的讀者來說，學好這二者的使用是一個非常具有性價比的選擇。

另外，本書提及的文件均提供下載，請在嗶哩嗶哩網站/App搜索“肖老師的退休生活”，從UP主個人主頁獲取下載方式。

在本書寫作過程中，筆者力求簡潔、精確，但囿于水平，書中難免存在疏漏之處。若讀者在學習中遇到問題，請發送E-mail至jiahongfei@ptpress.com.cn與我們聯系。

編者

2024年2月