3-7：AI版本動態遊戲初探
我們在前面的單元，曾使用Q-learning來訓練迷宮遊戲的主角(agent)，讓他可以摸索出最佳路徑，以找出固定位置的寶藏目標物，並避免誤闖大魔王所在地。
這個單元，我們嘗試讓目標物變得可以移動，看看是否仍然有機會成功訓練agent，讓他也可以找到移動中的目標。
我們直接引用前面設計好的球和磚塊，把磚塊當作目標物而把球當作agent，先讓磚塊循著一定的軌跡移動，再觀察經過一段時間訓練後，球是否有機會決定出最短路徑來擊中磚塊。
經由上面的訓練，我們可以看出來，只要訓練回合數夠多，在簡單的架構下，主角依舊很有機會找到移動式的寶藏。但如果魔王也是移動式的，這樣的演算邏輯是否還可以擴充套用，就必須再加上新的元件來驗證。
一般遊戲中的寶物和敵人，都有可能隨情境變動其位置，甚至不少遊戲的空間還是以3D的方式來呈現。但若要將AI訓練的部份再加進遊戲中，則必須一步一步來測試策略是否仍然可行。因為除了演算法要行得通之外，運算資源的使用，也會隨著狀態(state)、動作(action)的增加，快速提升其需求量。
