我在考虑创建一个尝试玩游戏的AI。然而，如果它从零开始自学，将会花费很长时间。所以我在想，是否可以先用现有的人类游戏数据开始训练，等AI掌握了基础知识后，再切换到机器学习。

如果这是可能的，有没有办法用TensorFlow实现，还是我应该从头开始做？

回答：

如果游戏不复杂（例如不是开放世界），那么你可能会对深度强化学习感兴趣（你提到了TensorFlow），这种方法不需要现有的游戏数据。AI会自己开始玩游戏，并逐渐积累经验，基于这些经验发展出赢得游戏的策略。除此之外，使用监督学习来创建你的模型听起来比较困难，我认为需要进一步的澄清。