4.1　什么是模仿学习

游戏AI是游戏自动化测试的重要组成部分，可以通过硬编码、强化学习和模仿学习的方式实现。其中，硬编码是根据玩家玩游戏总结的规则编写的游戏AI策略，优点是可以根据游戏目标定制游戏AI策略，便于添加策略；缺点是要求研究人员对游戏有较深入的认知，且不同游戏的AI策略变化较大，很难实现泛化。强化学习则是通过与环境进行交互，记录状态、执行的动作以及对应的奖励，将累积奖励期望最大化来优化模型参数，这种方法通过多次与环境交互后能得到较好的AI效果，但是会耗费大量的时间，同时非常依赖人工设计的奖励函数。模仿学习则需要玩家录制玩游戏的样本，记录不同状态对应的动作，随后从这些样本中学习特定的游戏策略。与强化学习相比，模仿学习不需要人工设计奖励函数，其中的行为克隆算法不需要与游戏环境进行交互，能在短时间内完成游戏AI的训练。

模仿学习也称为示范学习和学徒学习，主要思想是通过专家演示学会如何完成一个任务。与强化学习相比，模仿学习可以不用人工定义奖励函数，训练速度更快。

4.2节将详细介绍两种模仿学习算法（行为克隆和逆强化学习），并分析每种算法适合的应用场景，读者可以根据自己的需求选择对应的模仿学习算法。