OpenAI 发布完整版游戏强化学习研究平台 Gym Retro

本文发布于 OpenAI 官方博客，AI 研习社将原文编译如下：

我们发布了用于游戏研究的强化学习平台完整版 Gym Retro，支持的游戏从大约 70 多个雅达利和 30 多个世嘉游戏扩展到各种仿真器支持的 1000 多个游戏。同时我们还发布了用于增加新游戏的工具。

我们使用 Gym Retro 来研究增强学习算法和泛化。RL 之前的研究主要集中在优化 Agent 解决单个任务上。通过 Gym Retro，我们可以研究内部概念相似但外观表现不同的游戏之间泛化的能力。

此版本包括世嘉创世纪和世嘉 Master System 的游戏，以及任天堂的 NES，SNES 和 Game Boy 的游戏。Gym Retro 还包括对世嘉 Game Gear，任天堂Game Boy Color，任天堂 Game Boy Advance 和 NEC TurboGrafx 的初步支持。一些已发布的游戏集成（包括 Gym Retro 的数据/实验文件夹中的那些游戏）处于测试状态 - 请您尝试一下并让我们知道是否遇到任何 bug。由于涉及到大规模的变更，所以代码暂时只能在部分 branch 上可用。为了避免破坏参赛者的代码，在比赛结束之前，我们不会合并 branch（https://github.com/openai/retro/tree/develop）。

正在进行的 Retro 比赛和我们近期的技术报告（https://arxiv.org/abs/1804.03720）专注于在同一游戏不同级别之间进行泛化的比较简单的问题。完整的 Gym Retro 数据集推进了这一想法，并使研究不同游戏之间的泛化难题成为可能。不过，数据集的规模和个人游戏的难度使其成为一项艰巨的挑战，我们期待着分享明年的研究进展。我们也希望由 Retro 竞赛参与者开发的一些解决方案可以扩展并应用于完整的 Gym Retro 数据集上。

  集成工具

我们发布了用于整合新游戏的工具，如果您拥有游戏的 ROM，此工具可让您轻松保存状态、查找内存位置以及设计强化学习 Agent 能够解决的场景问题。我们为想要添加新游戏的开发者写了份使用指南。

新工具还支持录制和播放视频文件功能，用来记录游戏中所有的按键输入。这些文件很小，因为它们只需记录按键的初始状态和按键的顺序，而不用逐帧记录。这些文件可以让强化学习 Agent 的行为可视，并且可以将玩家的操作记录下来作为训练数据。

  Farming 奖励

在开发 Gym Retro 时，我们发现很多游戏 Agent 学习 Farm 奖励（游戏分数的增加）而不是完成隐藏的任务。

在上面的图片（查看完整视频请访问原网站）中，Cheese Cat-Astrophe（左侧）和 Blades of Vengeance（右侧）中的角色陷入无限循环，因为它们能够通过这种方式快速获得奖励。这凸显了我们之前说的情况（https://blog.openai.com/faulty-reward-functions/），我们给强化学习算法的相对简单的奖励函数，例如通过最大化游戏中的分数，可能导致不良行为。

对于密集（频繁和增量）奖励的游戏来说，主要的困难来自需要快速反应时间的情况，这要求 PPO 等强化学习算法表现得非常好。

在像沙罗曼蛇这样的游戏中（右图），角色可以通过射杀敌人得分，所以获得奖励和开始学习很容易。在这样的游戏中生存是基于你躲避敌人的能力，这对强化学习算法来说没有问题，因为强化学习算法可以逐帧地分析游戏。

对于有稀疏奖励或节奏比较慢的游戏，现有的算法很难分析。Gym Retro 数据集中的许多游戏都有稀疏的奖励或需要规划策略，因此处理完整数据集可能需要尚未开发的新技术。

Gym Retro Github：

https://github.com/openai/retro

原文链接：

https://blog.openai.com/gym-retro/

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