模仿学习（Imitation Learning，后面简称IL）的思想就和它的名字一样，借助“专家”示范样例，机器会记住这些样例，并模仿着做。
GameAISDK中的IL沿用了上述思路，使用训练集和验证集两个样本集，样本由截屏与行为的映射信息组成。训练成模型后传入截屏进行行为预测，预测结果为对应需要执行的行为。
一些名词解释
- UI – 用户界面，这里指游戏里用户可以点击、滑动的特定按钮与区域；
- SDKTool – GameAISDK自带的客户端工具，用来设置UI识别行为与样本录制；
- Adb – Android调试工具；
- Minicap – 效率很高的截屏工具；
- LSTM – 长短期记忆人工神经网络；
- GRU – LSTM变体，有比较优于LSTM；
配置与样本录制
配置上面和IL直接相关的主要有两个配置文件：ImitationAction.json和ImitationLearning.json
ImitationAction.json主要是配置模仿行为，官方说现在支持点击，滑动，罗盘。但是罗盘不好用，经过测试只有点击和滑动是好用的。
ImitationLearning.json主要是IL训练与预测相关的配置，官方文档对配置字段都有解释，这里提一个非常有用的字段actionAheadNum。
actionAheadNum的作用是把截屏对应的行为提前，比如有100组截屏与行为的对应，如果actionAheadNum=8那么调整过后截屏[0]=行为[8],截屏[1]=行为[9]依次类推下去。
它可以比较好的修正因为预测耗时和网络传输耗时导致行为“反应慢”的问题。缺点是有时候小概率会有“非预期”的结果。
样本录制的原理是用了Adb与Minicap，默认是1秒10帧，这个速率可以调整。一个需要注意的点是：因为游戏场景和大厅场景一般来说有很大的不一样，如果你是在进入游戏场景之前就开始录制，出游戏场景之后才结束录制，那么可以“掐头去尾”，把与游戏场景不相关的截屏去掉（同时注意修改excel文件），可以提高训练准确率。
IL训练
预处理
GameAISDK会根据isSmallNet这个配置将样本图片预处理成50×50（默认配置isSmallNet=true）或者150×150的图片。这一步根据样本大小，持续1分钟至10分钟不等，当时主要是利用Opencv的库。
这么做的目的在保留特征信息的情况下，降低计算量，具体为什么是50×50或者150×150，这个有待官方说明，可能只是一个经验值。但是150×150的尺寸非常不好用，实际使用下来预测误差相对有点大。
IL训练过程
整体流程可以参考下图：
训练核心主要利用了Tensorflow Keras，使用了自行构建了CNN网络，以50×50图片尺寸为例，网络构成如下：
卷积->卷积->池化->卷积->卷积->池化->卷积->卷积->归一化->稠密->修正线性单元
最终每次迭代都会产生模型h5文件，但是实际使用只有当中没带下标的一个。使用GPU能显著降低训练时长，若使用GPU需要注意隐藏的坑，因为GameAISDK默认Cuda和Cudnn版本问题可能会和显卡驱动不匹配。
若更新Nvida这一套开发组件，Tensorflow对应也需要升级，Tensorflow升级了在训练那块的代码也需要修改（特别是从1.x->2.x很多库位置与接口都变化了）。这点在上篇博文也提到过，属于搞AI人人都要经历的环境问题。
模型预测
在AIClient利用了Adb与CloudScreen（应该是鹅厂wetest的组件，未开源），默认是1秒10帧，每帧的图像经过预处理发送至Agent那边做预测，将预测的结果反馈至手机（中间一些消息传递工程化的东西这里不详述了，否则又是一长篇）。
从预测到反馈至手机这里其实这里有很多“理想与现实的差距”，做到完全模仿是不可能的，随着游戏模仿的深入误差会不断加大，为什么？
- 在样本录制的时候误差就产生了，比如按压行为，我们实际按压的是180ms，但是样本记录了2帧，也就是200ms。你可以说增大帧率，这样确实可以减少误差，但是不能消除误差，而且增大了样本体积，加长了训练时间，是一个tradeoff；
- 进行模型预测时，截屏从手机端网络传输至GameAISDK，预测后行为返回手机端操作，这部分网络延迟和处理延迟是无法消除的；
- 模型预测无法保证100%的准确率，会有无法识别与误识别的情况出现；
Android高版本
GameAISDK这边对Android高版本有自支持，在AIClient侧内嵌入了inputServer机制用来中转行为输入，绕过android高版本的安全限制。但是对于所有的高版本机型覆盖率有多少这个还未知。
小结
IM的优点非常明显：
- 对业务无侵入，不用游戏项目方修改一行代码，拿包即用；
- 训练快；
缺点同时也是存在的：
- 挑游戏，一些简单的游戏上面训练效果比较好，需要精细化操作的游戏训练效果比较差，甚至无法训练出合理结果；
- 预测结果存在误差（原因上面分析过了）；
总之这一个鹅厂针对游戏自动化一次全新的尝试，思路很新颖，也很有挑战，感谢他们开源出来让大家学习！
（全文结束）
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