使用模仿学习攻克Atari最难游戏！DeepMind新论文解读

文：CreateAMind陈七山
论文名：Playing Hard Exploration Games by Watching YouTube

https://arxiv.org/pdf/1805.11592.pdf

DeepMind上周发布的论文，在几个公认对AI来说难度极大的Atari游戏：Montazuma's Revenge, Pitfall, 和 Pirate Eye上都表现出了超越人类的水平。

以下两张图为论文方法的效果，可以感受一下AI行云流水般的操作：

1关于模仿学习

模仿学习(Imitation Learning)是智能体学习的关键部分，从小孩学习发声说话，到学写字临摹字帖，都是通过模仿来学习某种技能。对于很多复杂的强化学习任务，探索空间庞大，奖励稀疏因而难以学习。这时如果引入一些专家示范，指引模型一步步的行为，就能极大减少探索空间，从而完成复杂任务。

模仿学习的思路大概分为两种：一种是逆向强化学习(Inverse Reinforcement Learning)[1]，关注如何从专家的示范中抽象出目标函数；另一种则是行为复制(Behavioral Cloning)[2]，让模型遇到相近的情形时，做出与专家相同的反应。

考虑一个马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)的序列 (State1, Action1, State2, Action2 ... )。最简单的行为复制，就是让模型拟合专家的决策序列，使其在遇到专家示范过的State时，有产生对应Action的能力。

这篇文章也是采取了行为复制的思路，而专家示范取材于YouTube上的人类玩家游戏的视频。但如果直接应用最简单的行为复制模仿学习，是存在以下两个问题的：1. 如下图所示，由于尺寸，分辨率等原因，测试时的画面与学习的视频有细微不同，观察抽象得到的State也不同。2. 视频中并没有动作信号(键盘操作)，所以不能直接拟合Action。

对应的解决方法是：1. 通过游戏状态相关的视频图像投影，来消除视频画面差异的影响。2. 在模仿学习中结合强化学习来探索Action。接下来我将详细介绍这两个方法。

2游戏状态相关的视频图像投影

对于上述第一个问题，一种方法是与Third-Person Imitation Learning[3]中的方法类似，设计一种变换将环境目标环境直接变换过来，从而修正环境的差异。但本文作者创造性地设计了时序距离分类（Temporal distance classification, TDC）的附加任务，得到游戏状态相关的视频图像投影，将游戏状态相近的视频Frame投影到相近的State。

考虑多个不同来源的游戏视频图像，图像中的游戏状态（主人公和怪物的位置，道具的有无等）是关键的要素，而画面噪点，颜色的微小差异都应该被忽略掉。也就是说，如果将这些游戏图像投影到低维空间里时，投影只与图像中的游戏状态相关，而与画面颜色尺寸差异无关，那么不同视频来源之间的画面颜色和尺寸差异就成功地被忽略了。

正是基于这个思想，作者提出构建一种保持图像游戏状态信息的投影方法。如下图，图b中4个来源不同的游戏视频的投影用4种颜色表示在c和d中，图c是作者提出的投影方法，而图d是直接使用源图像源像素直接做投影。可以看到，图a中红色的角色移动路径在c中也是一条路径，说明c是保留了游戏状态信息，而忽略了画面差异的投影。而在d中，视频来源相同的图像聚类在了一起，不能表示出a中的游戏路径，说明主要聚类依据是视频来源的画面因素。

形成与游戏状态相关的投影的具体做法是，定义一个时序距离分类（Temporal distance classification, TDC）辅助任务。如下图，φ函数表示投影函数，v和w为视频中任意提取的两帧。训练一个分类器τ，τ(φ(v), φ(w)) 的作用是分类出v帧和w帧之间的时间差是多大，例如图中红框标出的[3 - 4]，即是说v帧和w帧之间的时间差3在[3, 4]这个区间内。

为了分类出任意两帧之间的时间差，模型需要理解图像中角色和道具的运动和变化规律，这就使得投影函数φ拥有了表示游戏状态的能力。有了游戏状态相关的投影函数φ，就能够得到游戏状态序列供模仿学习参考。作者通过设计一个看似无用的辅助分类任务，就得到了游戏状态相关的投影函数，方法十分巧妙。

3与强化学习(RL)结合

对于之前第二个问题，即是说视频中并没有包含操作信号(键盘输入)，不能直接拟合Action的问题，解决方法较为简单。虽然没有Action，但是有待模仿的状态序列，就可以使用一个简单的强化学习去探索出这些Action。具体来讲，Reward设置如下式：

φ函数表示投影函数，这个Reward设计的意思是，如果Agent在执行Action后得到的结果状态φ(agent)，与模仿序列中的某个状态足够相似，则获得奖励。checkpoint是模仿序列的一个时间指针，表示当前到达模仿序列哪一个位置了。如果Agent的结果状态与序列第 (checkpoint + i)个位置的状态最相近，且相近程度大于阈值γ，那么就给与Agent奖励，并将新的checkpoint设置为 (checkpoint + i)。这样就结合强化学习实现了模仿学习。

4模型实验结果

为了更好地探索游戏环境，作者在模仿学习的奖励的基础上，也加入了游戏环境本身得分Reward，这样能得到更好的性能，实验结果如下表：

其中Rainbow[4]，和ApeX[5]是非模仿学习的方法，DQfD[6]是一个带专家Action信息的模仿学习方法，公众号之前介绍的层次强化学习的方法也只能达到Average Human的水平。可以看到该模型的性能远远超过了之前的模型。

5总结

模仿学习近期出现了很多令人兴奋的结果，包括学习武术动作的DeepMimic[7]，与Planning结合以完成复杂机械臂寻路的UPN[8]，以及拓展为Conditional Imitation Learning来学习自动驾驶[9]等。

然而，模仿学习基础上的强化学习探索较为困难，迁移能力也相对较差[10]。模仿学习如何理解模仿内容的含义，而不再简单地鹦鹉学舌；抑或是如何在模仿学习基础上拓展，做到青出于蓝。这些都有待我们进一步探索。

参考文献

[1] Pieter Abbeel and Andrew Y Ng. Apprenticeship learning via inverse reinforcement learning. In Proceedings of the twenty-first international conference on Machine learning, page 1. ACM, 2004.

[2] Faraz Torabi, Garrett Warnell, and Peter Stone. Behavioral cloning from observation. arXiv preprint arXiv:1805.01954, 2018.

[3] Bradly C Stadie, Pieter Abbeel, and Ilya Sutskever. Third-person imitation learning. arXiv preprint arXiv:1703.01703, 2017.

[4] Matteo Hessel, Joseph Modayil, Hado Van Hasselt, Tom Schaul, Georg Ostrovski, Will Dabney, Dan Horgan, Bilal Piot, Mohammad Azar, and David Silver. Rainbow: Combining improvements in deep reinforcement learning. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2017.

[5] Dan Horgan, John Quan, David Budden, Gabriel Barth-Maron, Matteo Hessel, Hado van Hasselt, and David Silver. Distributed prioritized experience replay. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2018.

[6] Todd Hester, Matej Vecerik, Olivier Pietquin, Marc Lanctot, Tom Schaul, Bilal Piot, Dan Horgan, John Quan, Andrew Sendonaris, Gabriel Dulac-Arnold, et al. Deep q-learning from demonstrations. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2017.

[7] Peng, Xue Bin, et al. "DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills." arXiv preprint arXiv:1804.02717 (2018).

[8] Srinivas, Aravind, et al. "Universal Planning Networks." arXiv preprint arXiv:1804.00645 (2018).

[9] Codevilla, Felipe, et al. "End-to-end driving via conditional imitation learning." arXiv preprint arXiv:1710.02410 (2017).

[10] Dosovitskiy, Alexey, et al. "CARLA: An open urban driving simulator." arXiv preprint arXiv:1711.03938 (2017).

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