手把手教你训练AI打游戏！强化学习新手指南（少年围棋ai无广告）

近些年来人工智能的热度与日俱增，5G AI IoT几乎成为了人们对于未来的定义。Deepmind开发的AlphaGo围棋AI，在2016年先后击败了李世乭和柯洁，扯下了人类智慧的最后一块遮羞布。被誉为强化学习之父的Rich Sutton老先生，也在2017年作为一名研究科学家加入了Google Deepmind。

University of Alberta, Edmonton, Canada

Richard S. Sutton, Univerisyt of Alberta, 2015

本人有幸上过的Rich Sutton老先生的课，对于强化学习了解一点皮毛。这里我们就简单介绍一下强化学习的基本知识，并利用深度强化学习（神经网络 Q-Learning）来训练一个简单的游戏AI。

在本文中，我们会设计一个AI agent（虚拟玩家），并从头开始训练它学习小游戏贪吃蛇的玩法。我们会利用Keras和Tensorflow来实现一个深度强化学习算法。强化学习算法的核心就是虚拟玩家(agent)根据自身的状态(State)做出动作(action)，并且得到反馈(reward)，并利用反馈来改进今后的策略(policy)。agent并不知道任何游戏规则，我们的目的是让这个系统自己不断训练，在学习中提高游戏得分，并最终形成一个可行的游戏策略。

我们会看到Deep Q-Learning算法是怎么一步步学习游戏的规则，从一开始的无所适从，随处乱走，到仅仅5分钟后就学习出了可行的策略并且在游戏中轻松获得50分以上。

左图：刚开始训练；有图：训练后。图片来源：Mauro Comi

一、游戏环境搭建

我们利用python和Pygame简单搭建了基础的游戏环境，这样我们就可以直观地观察agent的训练过程了。从上图中我们可以很清楚地看到，刚开始的时候，agent没有任何策略，只能盲目地随机走动。而在训练后，agent的策略已经十分理想了。

二、马尔可夫决策过程(MDP)

MDP是一个用于给策略制定建模的数学框架，常被用来研究最优化问题。强化学习利用MDP来做出决策，而不是像传统的监督学习一样依赖输入(input)和对应的正确答案(target)来训练。

在强化学习中，有两个主要的部分：环境(environment)和虚拟玩家(agent)。每当agent做出动作(action)，环境就会依据agent当前所处的状态(state)来给出反馈(reward)。在贪吃蛇游戏中，如果我们假设吃到果实的reward为1，而因为撞墙或者撞到蛇的身体而game over的reward为-1的话。那么我们就可以说，从果实旁边(state)前进一步(action)的反馈(reward)是1。类似的，在墙边(state)，向墙前进一步(action)的反馈(reward)就是-1。

agent的目标就是学习在给定的state（包括蛇的位置，果实的位置等等游戏环境）下，什么样的action可以最大化reward。

agent用于做出决策的策略就是policy，我们可以把想象成state到action的映射，指导了agent在给定state下应该做出哪个action。例如在贪吃蛇游戏中，state就是所有可能游戏状态的集合（蛇的位置，果实的位置，地图的大小，蛇的长度等等），而action就是蛇的所有可能动作集合（向上，向下，向左，向右）。

下图为一个MDP的简单例子，由三个state，两个action，两个reward组成的马尔可夫决策过程（MDP）：

由三个state，两个action，两个reward组成的马尔可夫决策过程（MDP），图片来自Wikipedia

二、Q-learning算法

Q-table是一个state和可能action的关联矩阵，矩阵中的数值就是在训练过程中根据reward算出该action的预期reward，代表了该action的成功率。利用Q-table，我们可以找出agent的最佳策略(policy)。

很明显，Q-table只能处理有限个state，如果state的数量十分巨大的话我们很可能会遇到问题。这个时候就需要利用深度神经网络了。

每当系统给出了reward，我们可以通过公式(Bellman equation)来更新Q-value：

Bellman equation

Q-learing部分的算法核心大致如下：

游戏开始，随机初始化Q-value
系统通过观察获取当前状态(State)
根据状态s, agent执行动作(action)。动作可以随机生成，或者查询已有的Q-table。在训练初期阶段，系统通常会倾向于随机策略，来探索(exploration)更多的action和对应的reward。在训练后期阶段，系统会越来越依赖已有的知识(exploitation)。
当agent执行了action之后，环境(environment)会给出reward。然后agent到达下个状态(state')并根据Bellman equation更新Q-value。
并且，对于每一步，存储state, action, state', reward, 游戏是否结束等信息，用于将来训练神经网络，这一步称为Replay Memory。
持续重复上面三步骤，直到本轮游戏结束。

三、深度神经网络(Deep Neural Network)

State: 代表了agent观察到了环境的状态，我们也将state用于神经网络的输入。具体而言，state是包含了11个布尔变量的array。

Loss：深度神经网络利用损失函数(loss function)来减少衡量真实结果和预测值的差距。神经网络的目标是最小化lost。这我们这个例子自，损失函数是：