《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未成功進入到這三關(guān)游戲之中。

Viet Nguyen使用的強化學(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)，效果遠不及此，這次能夠達到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)會運用策略，強化學(xué)習(xí)是研究人員常用的機器學(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)特定目標的問題。

近端策略優(yōu)化算法（PPO）已成為深度強化學(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“目標函數(shù)”可以進行多個訓(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，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任務(wù)上進行了模擬測試，包括人形機器人運動策略和Atari游戲的玩法。

PPO算法的基準任務(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，能夠以此為目標進行跳轉(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人形機器人進行了測試，測試任務(wù)分別為：

（1）僅向前運動；（2）每200個時間步長或達到目標時，目標位置就會隨機變化；（3）被目標擊倒后，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，人形機器人朝目標移動，然后隨機改變位置，機器人能夠跟隨轉(zhuǎn)向并朝新目標運行。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？研究人員運用Atari游戲合集（含49個）對其進行驗證，同時與A2C和ACER兩種算法進行了對比。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，對其他兩種算法進行超參數(shù)優(yōu)化，確保其在基準任務(wù)上的性能最大化。

如上圖，研究人員采用了兩個評估指標：（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在指標一種的獲勝次數(shù)達到了30，在小樣本下有更高的勝率。

最后研究人員還強調(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。

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

馬里奧大叔闖關(guān)視頻完整版

最后一問：

《雪人兄弟》《綠色兵團》《忍者神龜》《雙截龍》《魂斗羅》等眾多經(jīng)典FC游戲中，你最喜歡哪一個，是否全部通關(guān)了呢？

引用鏈接：（雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)）

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/hy3hry/p_python_implementation_of_proximal_policy/

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