圆栗子 发自 凹非寺 
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写作“很好奇”，读作“不怕死”。

△ 佛系操作

打游戏的时候，有些平淡的操作，还没执行就看得到结果。

比如玩马里奥，可以不去踩敌人，一路往前跳。

可是，没试过怎么知道，哪些敌人可以踩？

一扇门，不推开怎么知道里面是什么？

△ 就是死，也要进去看一眼 (来自山下智博)

人类玩家有好奇心，大概AI也要有好奇心比较好。

OpenAI想要鼓励强化学习AI，去探索未知的世界，不要局限在已知的舒适区。

于是，团队推出了一种方法，叫做“随机网络蒸馏 (Random Network Distillation, RND) ”，专注培养AI的好奇心：隐藏房间什么的，只有好奇的AI才能发现。

当然，这方法不止用来打马里奥，不然就屈才了。

△ 蒙特祖玛的复仇

用RND加持的算法打蒙特祖玛的复仇 (最难的雅达利游戏，可称强化学习AI的噩梦)，智能体逃出了第一关的全部24个房间，成绩远远超过人类的平均分数 (4.7k) ，以及现有最前沿的算法。

鼓励探索，当然是用高额奖励

RND是一种基于预测的方法。

给每一个备选的动作，预测一下结果：

如果，结果非常容易预测，奖励分就偏低。

结果越难预测，就表示越“未知”，奖励分也越高。

△ 第一次离开家，并不知道外面的危险 (还是来自山下智博)

重赏之下，AI探索新世界的意愿就会更强了。

不过，预测结果有个难点，叫做嘈杂电视问题 (Noisy-TV Problem) ：

举个栗子，在一个迷宫游戏里，摆一台“电视”，播放随机频道。

走到电视里面前，智能体就停下来不走了。

一旦没有了“电视”，智能体又能正常玩耍了。

是预测受到了干扰。

为了避免这样的干扰，团队定义了预测误差的三个因素：

一号因素，预测误差很高，预测器无法从之前看到的例子中泛化。后面的经历会受到高预测误差的影像。

二号因素，预测误差很高，因为预测目标是随机 (Stochastic) 的。

三号因素，预测误差很高，因为缺少必要信息，或者预测器模型的局限性太大，无法适应复杂的目标函数。

OpenAI团队判断，一号是必要的，因为它把新颖程度量化了，二号和三号则需要竭力避免。

RND就是为了避免这两个因素，而诞生的探索奖。

上图是传统预测和RND预测的对比。

避免二号因素，就要让神经网络给出确定性的答案，而不是给出多个答案和它们各自的可能性；

避免三号因素，就要选择和目标网络相同的架构。

对蒙特祖玛的复仇来说，这样特殊的奖励机制尤其必要：

如果是一般的游戏，简单的探索策略就够用了，但蒙特祖玛里面，除了拿到钥匙有奖励、碰到骷髅会死之外，其余都是0，AI很难感受到游戏规则，也不易学到有用的经验。

加重探索奖，才能让AI更加理解游戏。

团队表示，RND不止蒙特祖玛的复仇适用，马里奥等等其他游戏也适用。以及，越过游戏范畴，更加广泛的强化学习AI也都可以用这个方法，让智能体对新鲜事物更好奇。

好奇的宝宝成绩好

从最简单的雅达利打砖块开始观察。

△ 砖块排列发生变化，奖励就会达到峰值

内在奖励，指探索奖；

外在奖励，指游戏中直接体现的奖励，如游戏分值。

每当智能体打下一块砖，砖块有了新的排列格式，内在奖励就会达到峰值 (训练伊始) 。

当它首次通过第一关的时候，内在奖励也达到了峰值 (训练数小时后) 。

再看超级马里奥。

内在目标与外在目标已经基本一致了。

智能体通过了11关，找到了许多隐藏的房间，并打败了库巴大魔王。

接下来，就是蒙特祖玛的复仇。

最好成绩，当然是24个房间都攻破，顺利通过第一关，得分17.5k。

并且，多数情况下，智能体都能解锁20-22个房间，得分14.5k。

对比一下，人类平均分是4.7k。

有代码，有论文

现在，OpenAI已经把RND开源了，可以从传送门前往瞻仰：

https://github.com/openai/random-network-distillation

还有，论文也公开了：

https://arxiv.org/pdf/1810.12894.pdf

博客在这里：

https://blog.openai.com/reinforcement-learning-with-prediction-based-rewards/

△ 吃蘑菇，变成弹簧 (依然来自山下智博)

— 完 —

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