遊戲達人!谷歌發布的這款AI會玩57款雅達利遊戲 水平比AlphaZero...

2020-12-05 前瞻網

人工智慧會勝過人類嗎?2016年，谷歌開發的AlphaGo成為了首個擊敗圍棋世界冠軍的人工智慧，向人類有力地證明了這一點。

此後，谷歌2017年又開發了「升級版」AlphaZero，它是一種可以從零開始，通過自我對弈強化學習在多種任務上達到超越人類水平的新算法，堪稱「通用棋類AI」。

AlphaZero不僅擅長圍棋，還擅長西洋棋和日本將棋，陸續擊敗了世界冠軍級人物，可謂「多才多藝」，還登上了2018年的《科學》雜誌封面。

現在，谷歌母公司Alphabet旗下的DeepMind又發布了一個更厲害的人工智慧：MuZero。

與已經提前得知遊戲規則的AlphaZero相比，這次的MuZero能夠自動學習規則，並且在57款不同的雅達利遊戲中取得了行業領先的表現，能夠達到與AlphaZero在三種棋類中的表現相等的水平。

(圖表：在西洋棋、圍棋、圍棋和雅達利的訓練中MuZero達到的評價，y軸表示Elo等級)

此外，在圍棋方面，MuZero的表現略優於AlphaZero，儘管它使用的總體計算較少。研究人員表示，這表明它可能對自己的處境有了更深入的了解。

MuZero將基於樹的搜索與學習模型相結合(樹是一種數據結構，用於從集合中定位信息)，它接收到的是觀測數據，比如棋盤或雅達利遊戲的屏幕圖像，這一點與人類下棋、玩遊戲時的狀態相同。

隨後MuZero將會不斷迭代更新觀測到的數據，並且在每一步都使用模型預測接下來的策略(例如在哪裡下棋)、價值函數(例如誰將得分)和即時獎勵(如能夠得到多少分)。

簡單地說，MuZero自己探索出了遊戲的規則，並在此基礎上實行精確的規劃。

DeepMind的研究人員解釋，MuZero和AlphaZero的核心技術是強化學習的一種形式——即用獎勵驅動人工智慧朝著目標前進。

該模型將給定的環境建模為中間步驟，使用狀態轉換模型預測下一步，使用獎勵模型預測獎勵。

通常，基於模型的強化學習側重於直接在像素級別對觀察流進行建模，但是這種粒度級別在大規模環境中計算開銷很大。

事實上，之前沒有任何一種方法能夠在視覺上很複雜的領域(如雅達利遊戲)建立起一個便於進行規劃的模型，即使在數據效率方面，結果也落後於經過調優的無模型方法。

該研究團隊還重點觀察了MuZero在圍棋和遊戲《吃豆小姐》中的表現。MuZero每步只有6次模擬——少於每步模擬的可能次數，不足以涵蓋《吃豆小姐》中所有八種可能的行動——因此，它學會了一種有效的策略，並「迅速改進」。

研究人員表示，無論是在邏輯複雜的棋類遊戲還是視覺上複雜的雅達利遊戲中，MuZero的表現都能媲美此前的AI算法，並且勝過最先進的無模型(強化學習)算法。

AlphaGo的成功讓越來越多人意識到了強化學習的激動人心之處。此前，機器學習領域頂級會議 NeurIPS 2019主辦的Learn to Move 強化學習賽事中也出現了不少有意思的案例。

參賽者需要根據主辦方提供的人體骨骼高仿模型中多達 100 多維以上的狀態描述特徵，來決定模型肌肉的信號，控制模型的肌體行走。賽事不僅要求模型的實時速度變換，還要360° 範圍調整行走方向。

百度基於飛槳的強化學習框架PARL再度蟬聯冠軍，且將第二名拉下143分。百度的模型中甚至出現了一些普通人也難以做到的動作，如從立定狀態突然平順地向後轉向並且同時以要求的速度行走，並全程保持穩定不會摔倒。

在這個領域內的成功有助於了解人體的運動機制，從肌肉層面學習控制仿生機器人的運動。

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