「AlphaGo 之父」David Silver最新演讲,传授强化学习的十大原则

栏目: 数据库 · 发布时间: 5年前

「AlphaGo 之父」David Silver最新演讲,传授强化学习的十大原则

机器之心 翻译

David Silver 作者 deeplearningindaba 选自

「AlphaGo 之父」David Silver最新演讲,传授强化学习的十大原则

9 月 9 日-14 日,Deep Learning Indaba 2018 大会在南非斯泰伦博斯举行。会上,DeepMind 强化学习研究小组负责人、首席研究员、AlphaGo 项目负责人 David Silver 发表演讲,介绍了强化学习的十大原则。机器之心对该演讲进行了介绍。

演讲课件地址:http://www.deeplearningindaba.com/uploads/1/0/2/6/102657286/principles_of_deep_rl.pdf

「AlphaGo 之父」David Silver最新演讲,传授强化学习的十大原则

原则一:评估方法驱动研究进展

David Silver 指出,客观、量化的评估方法是强化学习进展的重要驱动力:

  • 评估指标的选择决定了研究进展的方向;

  • 这可以说是强化学习项目中最重要的一个决定。

David Silver 介绍了两种评估方法:

  • 排行榜驱动的研究

确保评估指标紧密对应最终目标;

避免主观评估(如人类评估)。

  • 假设驱动的研究

  • 形成一个假设:Double-Q 学习优于 Q 学习,因为前者减少了向上偏误(upward bias);

    在宽泛的条件下验证该假设;

    对比同类方法,而不是只与当前最优方法进行对比;

    寻求理解,而不是排行榜表现。

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原则二:可扩展性是成功的关键

David Silver 认为可扩展性是强化学习研究成功的关键。

  • 算法的可扩展性指与资源相关的算法的性能变化;

  • 资源包括计算量、内存或数据;

  • 算法的可扩展性最终决定算法成功与否;

  • 可扩展性比研究的起点更加重要;

  • 优秀的算法在给定有限资源的条件下是最优的。

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原则三:通用性(Generality)支持算法的长远有效性

算法的通用性指它在不同强化学习环境中的性能。研究者在训练时要避免在当前任务上的过拟合,并寻求可以泛化至未来未知环境的算法。

我们无法预测未来,但是未来任务的复杂度可能至少和当前任务持平;在当前任务上遇到的困难在未来则很有可能增加。

因此,要想使算法可以泛化至未来的不同强化学习环境,研究者必须在多样化且真实的强化学习环境集合上测试算法。

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原则四:信任智能体的经验

David Silver 指出经验(观察、动作和奖励)是强化学习的数据,公式可以写作:

h_t=o_1,r_1,a_2,o_2,r_2,...,a_t,o_t,r_t

经验流随智能体在环境中学习时间的延长而累积。

他告诫我们,要把智能体的经验作为知识的唯一来源。人们在智能体学习遇到问题时倾向于添加人类的专业知识(人类数据、特征、启发式方法、约束、抽象、域操控)。

他认为,完全从经验中学习看起来似乎不可能。也就是说,强化学习的核心问题非常棘手。但这是 AI 的核心问题,也值得我们付出努力。从长远来看,从经验中学习一直是正确的选择。

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原则五:状态是主观的

David Silver 指出:

  • 智能体应该从它们的经验中构建属于自己的状态,即:s_t=f(h_t)

  • 智能体状态是前一个状态和新观察的函数:s_t=f(s_t-1,a_t-1,o_t,r_t)

如下图所示:

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  • 它是循环神经网络的隐藏状态。

  • 永远不要根据环境的「真实」状态来定义状态(智能体应该是一个部分可观察马尔可夫链模型)。

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原则六:控制数据流

  • 智能体存在于丰富的感觉运动(sensorimotor)数据流中:

  • 观测结果的数据流输入到智能体中;

    智能体输出动作流。

  • 智能体的动作会影响数据流:

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  • 特征控制 => 数据流控制

  • 数据流控制 => 控制未来

  • 控制未来 => 可以最大化任意奖励

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原则七:用价值函数对环境建模

David Silver 首先给出了使用价值函数的三个原因:

  • 高效地对未来进行总结/缓存;

  • 将规划过程简化为固定时间的查找,而不是进行指数时间量级的预测;

  • 独立于时间步跨度进行计算和学习。

他指出,学习多个价值函数可以高效地建模环境的多个方面(控制状态流),包括随后的状态变量;还能在多个时间尺度上学习。他还提醒我们避免在过于简化的时间步上建模环境。

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原则八:规划:从想象的经验中学习

David Silver 提出了一种有效的规划方法,并将其分为两步。首先想象下一步会发生什么,从模型中采样状态的轨迹;然后利用我们在真实经验中用过的 RL 算法从想象的经验中学习。他提醒我们从现在开始关注价值函数逼近。

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原则九:使用函数近似器

David Silver 认为,可微网络架构是一种强大的工具,可以丰富状态表示,同时使可微记忆、可微规划以及分层控制更加便利。他提出将算法复杂度引入网络架构,以减少算法复杂度(指参数的更新方式),增加架构的表达性(指参数的作用)。

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原则十:学会学习

AI 史是一个进步史:

  • 第一代:旧式的 AI

  • 手动预测:此时的人工智能只能执行手动预测

    什么也学不会

  • 第二代:浅层学习

  • 手动构建特征:研究人员需要耗费大量时间、精力手动构建特征

    学习预测

  • 第三代:深度学习

  • 手动构建的算法(优化器、目标、架构……)

    端到端学习特征和预测

  • 第四代:元学习

  • 无需手工

    端到端学习算法和特征以及预测

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理论 强化学习 David Silver

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Artificial Intelligence

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

来源: Russell, S., & Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach.

神经网络 技术

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来源: 维基百科

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来源:机器之心

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来源:机器之心

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来源: LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436.

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