《超級馬里奧兄弟》你能玩到第幾關(guān)？說起這款 FC 時代的經(jīng)典游戲，大家可能再熟悉不過了，大鼻子、留胡子，永遠(yuǎn)穿著背帶工裝服的馬里奧大叔，成為了很多 80/90 后的童年回憶。看著畫面中熟悉的馬里奧大叔一路跌跌撞撞，躲避半路殺出來的毒蘑菇，錘子烏龜，頭盔兔子、食人花，感覺又回到了小時候。

　　最早發(fā)行的這版《超級馬里奧兄弟》設(shè)置 8 個場景，每個場景分為 4 關(guān)，共 32 個關(guān)卡，相信很多朋友至今還沒有完全通關(guān)。

　　Viet Nguyen 就是其中一個。這位來自德國的程序員表示自己只玩到了第 9 個關(guān)卡。因此，他決定利用強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI 算法來幫他完成未通關(guān)的遺憾。

　　現(xiàn)在他訓(xùn)練出的 AI 馬里奧大叔已經(jīng)成功拿下了 29 個關(guān)卡。

　　不過，遺憾的是第4、7、8 場景中的第 4 關(guān)卡未通過。Viet Nguyen 解釋說，這與游戲規(guī)則的設(shè)置有關(guān)。在一場游戲結(jié)束后，玩家可以自行選擇通關(guān)路徑，但這可能出現(xiàn)重復(fù)訪問同一關(guān)卡的情況，所以 AI 未成功進(jìn)入到這三關(guān)游戲之中。

　　Viet Nguyen 使用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法正是 OpenAI 研發(fā)的近端策略優(yōu)化算法（Proximal Policy Optimization，簡稱 PPO），他介紹，此前使用 A3C 代碼訓(xùn)練馬里奧闖關(guān)，效果遠(yuǎn)不及此，這次能夠達(dá)到 29 關(guān)也是超出了原本的預(yù)期。

　　現(xiàn)在 Viet Nguyen 已經(jīng)將基于 PPO 編寫的完整 Python 代碼發(fā)布到了 Github 上，并給出了詳細(xì)的使用說明，感興趣的朋友可以體驗一下：

　　Github 地址：https://github.com/uvipen/Super-mario-bros-PPO-pytorch

　　還會玩 Dota 的 AI 算法：PPO

　　據(jù)了解，PPO 是 OpenAI 在 2017 年開發(fā)的算法模型，主要用來訓(xùn)練虛擬游戲玩家 OpenAI Five，這位虛擬玩家在 2018 年的 Dota2 人機(jī)對抗賽中，戰(zhàn)勝過世界頂級職業(yè)選手，同時能夠打敗 99.95% 的普通玩家。

　　復(fù)雜的游戲環(huán)境一直被研究人員視為 AI 訓(xùn)練的最佳場景。為了讓 AI 掌握游戲規(guī)則，學(xué)會運(yùn)用策略，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是研究人員常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法之一，它能夠描述和解決 AI 智能體（Agent）在與環(huán)境交互過程中通過學(xué)習(xí)策略實現(xiàn)特定目標(biāo)的問題。

　　近端策略優(yōu)化算法（PPO）已成為深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)基于策略中效果最優(yōu)的算法之一。有關(guān)該算法的論文已經(jīng)發(fā)布在 arXiv 預(yù)印論文庫中。

　　論文中指出，PPO 是一種新型的策略梯度（Policy Gradient）算法，它提出新的“目標(biāo)函數(shù)”可以進(jìn)行多個訓(xùn)練步驟，實現(xiàn)小批量的更新，解決 PG 算法中步長難以確定的問題。固定步長的近端策略優(yōu)化算法如下:

　　(每次迭代時，N個 actor 中的每個都收集T個時間步長的數(shù)據(jù)。 然后在這些 NT 時間步長的數(shù)據(jù)上構(gòu)建替代損失，并使用 minibatch SGD 進(jìn)行K個 epochs 的優(yōu)化。)

　　研究人員表明，該算法具有信任區(qū)域策略優(yōu)化（TRPO）的一些優(yōu)點(diǎn)，但同時比它實施起來更簡單，更通用，具有更好的樣本復(fù)雜性（憑經(jīng)驗）。為了證實 PPO 的性能，研究人員在一些基準(zhǔn)任務(wù)上進(jìn)行了模擬測試，包括人形機(jī)器人運(yùn)動策略和 Atari 游戲的玩法。

　　PPO 算法的基準(zhǔn)任務(wù)測試

　　在游戲角色的 AI 訓(xùn)練中，一種基本的功能是具備連續(xù)性的運(yùn)行和轉(zhuǎn)向，如在馬里奧在遇到諸如地面或者空中障礙時，能夠以此為目標(biāo)進(jìn)行跳轉(zhuǎn)和躲避。論文中，研究人員為了展示 PPO 的高維連續(xù)控制性能，采用 3D 人形機(jī)器人進(jìn)行了測試，測試任務(wù)分別為：

　　（1）僅向前運(yùn)動；（2）每 200 個時間步長或達(dá)到目標(biāo)時，目標(biāo)位置就會隨機(jī)變化；（3）被目標(biāo)擊倒后，需要從地面站起來。以下從左至右依次為這三個任務(wù)的學(xué)習(xí)曲線。

　　研究人員從以上學(xué)習(xí)曲線中，隨機(jī)抽取了任務(wù)二在某一時刻的性能表現(xiàn)。如下圖，

　　可以看出，在第六幀的放大圖中，人形機(jī)器人朝目標(biāo)移動，然后隨機(jī)改變位置，機(jī)器人能夠跟隨轉(zhuǎn)向并朝新目標(biāo)運(yùn)行。說明 PPO 算法在連續(xù)轉(zhuǎn)控方面具備出色的性能表現(xiàn)。

　　那么它在具體游戲中“獲勝率”如何呢？研究人員運(yùn)用 Atari 游戲合集（含 49 個）對其進(jìn)行驗證，同時與 A2C 和 ACER 兩種算法進(jìn)行了對比。為排除干擾因素，三種算法全部使用了相同的策略網(wǎng)絡(luò)體系，同時，對其他兩種算法進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化，確保其在基準(zhǔn)任務(wù)上的性能最大化。

　　如上圖，研究人員采用了兩個評估指標(biāo)：（1）在整個訓(xùn)練期間每集的平均獲勝數(shù)；（2）在持續(xù) 100 集訓(xùn)練中的每集的平均獲勝數(shù)。 前者更適合快速學(xué)習(xí)，后者有助于最終的比賽表現(xiàn)。可以看出 PPO 在指標(biāo)一種的獲勝次數(shù)達(dá)到了 30，在小樣本下有更高的勝率。

　　最后研究人員還強(qiáng)調(diào)，PPO 近端策略優(yōu)化的優(yōu)勢還在于簡潔好用，僅需要幾行代碼就可以更改為原始策略梯度實現(xiàn)，適用于更常規(guī)的設(shè)置，同時也具有更好的整體效果。

　　更多論文詳細(xì)內(nèi)容，請參見地址：https://arxiv.org/abs/1707.06347

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《超级马里奥兄弟》通关了没？强化学习算法的AI成功拿下29个关卡！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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