3-10：藍波之AI版本
先前第8單元的AI版本無人駕駛遊戲，如果把它的物件設計成各種實際個體，透過Pygame模組的2D美工和程式技術，很快的就可以將它轉成AI版本的藍波遊戲，這個遊戲主角是源自於古早的電影「第一滴血」。
「第一滴血」中的藍波，可以在槍林彈雨中深入虎穴，痛擊歹徒搶救人質，簡直神通廣大無所不能。演員出身的美國前總統雷根曾戲稱，萬一再有類似越戰人質的事件，一定要派藍波去搶救才行。
這個AI遊戲，只不過將畫面像素，由300×300增加至400×400，但訓練的時間，竟長達了12個小時。其原因在於，雖然狀態項目一樣，但每個項目的元素數目增加了不少，如果再形成多維陣列，則其狀態的排列組合就多了好幾倍。
即便如此，這和現實工作場景的狀態數相比較起來，仍然是小巫見大巫。目前的Q-learning演算法，是使用類似查表的方式修正其Q值，但如果狀態數大幅增加之後，就有可能會使用到DQN的技術了。
DQN，Deep Q Network，它的Q值修正，在原有的動作值函數基礎之上，加入了深度神經網路的技巧，也因此消耗更多的計算資源。照理，是可以使用Google Colab來加速其神經網路的計算，但Colab並不支援Pygame的顯示視窗，所以到目前為止，我們的AI遊戲都還是使用未安裝GPU的個人電腦，來進行簡單的Q-learning計算。
