机器通过学习游戏的过程可以分为以下几个步骤：

数据收集

让游戏运行起来，收集大量的游戏数据。这些数据可以是玩家的操作记录、游戏的得分、甚至是游戏中的各种状态。

训练模型

使用收集到的数据训练一个机器学习模型。这个模型会尝试从数据中找出规律，比如什么样的操作会导致胜利，什么样的操作会导致失败。

应用模型

一旦模型训练完成，就可以将其应用到游戏AI中。这样，电脑对手就可以根据模型的预测来做出决策，而不是简单地按照预设的规则来行动。

强化学习是机器学习中的一种重要方法，它通过与动态环境反复交互试验从而学习到某种行为。智能体从环境到行为的学习，也就是如何在环境中采取一系列行为，才能使得回报信号函数的值最大，即获得的累积回报最大。深度强化学习是强化学习与深度学习的结合，更加强大。

通过这些步骤，机器可以学会打游戏，并且能够不断提升其游戏水平。