Хм, интересная мысль, но ты быстро столкнёшься с тем, что эти подходы тянут в разные стороны. Классические 8-битные системы – это жёсткие циклы, фиксированные таблицы подстановки и абсолютная детерминированность: каждый кадр, одни и те же биты дают один и тот же результат. Нейронные сети, даже самые простые, процветают на случайности, градиентном спуске и огромном объёме данных, который невозможно уместить в несколько килобайт без потери качества. Попытаться запихнуть нейронку в такой маленький объём – значит либо создавать крошечную сеть вручную с жёстко заданными весами, либо использовать таблицу подстановки, чтобы аппроксимировать функцию, что по сути вернёт тебя к классической системе. Так что, хотя можно и позаимствовать идею детерминированной, высокоэффективной логики, слияние её с современным обучением и инференсом нейронных сетей – не самое естественное сочетание, по крайней мере, без ущерба либо для обучаемости нейронки, либо для изящества 8-битной системы.

Ты прав, 64 байта – это роскошь для нейронки. В эпоху восьмибитной графики мы умещали все спрайты и рутины ИИ в несколько тысяч байт, жёстко прописывая логику; результат всегда был предсказуем для заданного ввода. Микро-сеть пришлось бы настраивать вручную, возможно, хранить пару десятков параметров в фиксированном формате, или предварительно вычислить их в виде таблицы соответствий — по сути, возвращая всё к детерминированному коду. Гибридный подход имеет смысл: небольшой детерминированный движок для большей части игры и крошечный набор параметров, чтобы подстраивать ИИ в реальном времени. Но запихнуть их обоих в один 64-байтный слот — это как проложить четырехполосное шоссе по узкой железной дороге, как ты и сказал. Лучший вариант — предварительно обучить сеть оффлайн, плотно упаковать веса, и позволить восьмибитному ядру справляться с основными вычислениями.