pygame
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這一章要介紹的是現在紅透半邊天，可以說是AI基石的類神經網路(artificial neural network, ANN)。
這一節要來寫個會演化的生態系統。
本節介紹互動式挑選(interactive selection)，也就是由人來指定適應度函數值的GA。
到目前為止，我們已經讓火箭具有演化的能力，不管目標物的位置怎麼改變，都能夠自動調整飛行路線，朝目標物飛過去。接下來，要來升級我們的火箭，讓火箭藉由演化的方式，可以自己找出避開障礙物的路線。
這一節要用GA來設計一款具有演化功能的智慧火箭。
GA的步驟很單純，所以在使用GA解決不同的問題時，基本上程式需要修改的部分很少。事實上，不管是要用GA解決什麼樣的問題，只把三個關鍵部分調整、修改一下就可以了。
Anaconda Navigator中看不到已安裝的pygame。怎麼回事？又該怎麼辦呢？
GA可以在不知道正確答案的情況下，隨機地找個起點，然後透過模擬演化的方式，以遠比暴力法更快的速度找出正確的答案，是個可實際解決問題的好工具。
在開發具備演化能力的程式系統時，所使用的主要手段，就是受到達爾文演化論啟發所發展出來的基因演算法(genetic algorithm)，簡稱GA。在GA中，會讓問題可能的解答形成一個族群，然後這個族群會透過模仿自然界生物演化時的天擇方式，一代一代地進行演化。