使用强化学习训练 AI 去玩神奇宝贝

去玩神奇宝贝"/>

使用强化学习训练 AI 去玩神奇宝贝

使用强化学习训练 AI 去玩神奇宝贝

这两天在逛 Youtube 的时候意外发现了一个非常有趣的视频，十天的时间已经获得了两百多万的点击：

---

现在已经 360w 点击了

---

视频的名称就和题目的名称一样：Training AI to Play Pokemon with Reinforcement Learning，Git 地址在这里：PokemonRedExperiments，作者也提供了代码可以直接运行，让别人也可以跑一下基于神奇宝贝红的强化学习。

我个人觉得，这个视频对于完全不了解 AI 的人来说，也是一个非常好的入门教程，所以就总结归纳一下作者第一阶段做了什么

基础介绍

第一步还是要了解一下名词，首先是三种学习模型，提供的数据假设为动物数据，其中：

• 监管学习中，模型会学习标签过的数据

  如数据中提供了已经标记过的分类：猫、狗、大象、老虎、狐狸等，机器会将未标记的数据与以标记的数据一一对应，再人工对其标记的数据进行对错的评判

  通过训练后，机器可以对 已分类 的数据进行正确的标签

• 非监管学习，模型会学习没有标签的数据

  依旧以动物为例，机器会通过学习已经提供的数据集将其进行分类，如它可能推导出 一些动物具有哺乳行为，所以将其归类到一起。一些东西会飞，所以将其归类到一起

  其中必然会产生一些分类上的问题，如蝙蝠不属于鸟类，但是蝙蝠会飞，因此动物学上这个分类是错的。不过在任何阶段都不会有人工参与，而是通过塞入更多、更细化的数据让机器继续学习分类

• 强化学习，模型会学习没有标签的数据，但是会有人工参与

  比如说模型通过数据分析将数据中的动物分成了若干类，这个时候的人工参与就是设立一个奖励机制，如机器成功的分出了一个新的类别则获取 1 点奖励，出于获取更多奖励的目的，机器会继续学习并将获取的数据进行更细的分类。

  这样完成了一个周期后，会需要再一次的人工参与，对模型运行的结果进行调校，调整奖励机制，重设数据集进行重新计算

开始游戏

这个视频就是基于这个强化学习进行实现，基础设定为：

• AI 可以随意点击任何按钮（上下左右 AB）

• AI 对于系统没有任何的前置知识

• AI 在读取到不同的场景是会将其保存

• 创建不同等级的奖励，使得 AI 可以通过简单的奖励，最终达成困难的奖励

  这里最初的奖励是去了解周边的环境

  前面已经提到，AI 会将遇到的不同场景保存下来，这样在遇到不同场景时，AI 可以将当前场景对比已经出现的场景，如果出现场景不一样的情况时，就会获得奖励，并将不同的场景保存下来

就此，作者开始了最初的几轮训练

不过在第一轮的训练过程中，作者发现 AI 会停留在固定的几个场所并且不动了。在分析了场景后，发现 AI 成功的找到了一个 bug：

即，停留在有动画（移动的行人/水波）所在的地方。这个时候附近的动画满足了 不同的场景 这一需求，使得 AI 可以停留在这里不停的刷分

这时候作者修改了奖励机制，将本来两个场景之中只有几个像素的区别就能获得奖励，修改到了两个场景有数百个像素差距才能够获得奖励。

这时候作者重新启动了学习过程，保证其过程是可重复的

终于，在调整了奖励机制后，AI 成功抵达了第二个城市

训练神奇宝贝

这时候，单纯做旅游的奖励机制已经无法继续推进游戏了，与神奇宝贝对战的场景太过相似，无法触发奖励机制：

引起，比起对战，AI 的本能选择就是：

逃跑

这时候作者添加了第二个奖励机制，也就是神奇宝贝的等级奖励，此时对于 AI 的奖励如下：

目标	奖励
探险	1
等级	3

按照正常的推断来说，这样 AI 的目标就会更多的关注在打赢战斗、抓小精灵、升级

最终，AI 学会了升级小精灵，并且学会在一个攻击技能次数用光后，切换到另一个技能攻击：

切换技能这一点，对于之后另一个突破来说也是非常有用的，同时，也是在版本 60 的时候，AI 第一次和其他的训练家进行了对战，也最终突破了第一个森林

就在前景一片大好时，作者又发现了几个奇怪的点：

1. 尽管当对战一定会失败的时候，AI 还是会选择对战
2. AI 不知道为什么从来不会访问医院

第一点作者并没有提出什么很好的解决方案，第二点作者最初添加了一个惩罚机制：

目标	奖励
探险	1
等级	∑ i = 1 6 l e v e l \sum_{i=1}^{6} level ∑i=16​level
失败	-1

但是这并没有达成作者的目的，反而是让 AI 在要失败的当口，选择不去点击任何的按钮

通过观察，作者最终发现问题出在了神奇宝贝中心里。当 AI 选择将神奇宝贝存储到电脑中时，因为小精灵的等级直接与奖励挂钩，因此 AI 一下子就会失去大量的奖励，这也造成了 AI 最终决定不去小精灵中心

比如说，AI 此刻持有两只小精灵，一只等级 13，一只等级 12，此刻小精灵的奖励为 26。AI 进入了医院，在某一次随机操作中选择将一只小精灵保存进了电脑，这样一下子 AI 就失去了 50%的小精灵奖励

这使得 AI 对小精灵中心产生了负面的印象，并且在大量的训练中都对中心唯恐避之不及的态度

最终，作者选择调整了等级的奖励：

目标	奖励
探险	1
等级	m a x ( Δ l e v e l , 0 ) max(\Delta level, 0) max(Δlevel,0)

在进行了这样的修改后，AI 终于访问了训练中心

打道馆

当 AI 学会移动、升级、捕捉小精灵、和训练师对战后，自然而然的它也学会了访问了道馆。不过 AI 在这里又遇到了大问题——在此之前 AI 和训练时的对战只需要使用主要技能，因此也只需要依赖主要技能。而主要技能（大多为普通系）对于第一个道馆（岩系）的效果非常不佳。

当 AI 输了太多次后，它就会尝试避免道馆

不过在调整了奖励机制，以及花费更多训练时间后，AI 终于遇到了一个边界条件，让它学会了使用更有效的技巧：

这个边界条件就是：

1. AI 手中另一个神奇宝贝已经晕了过去，它手上只剩下了一个战损的杰尼龟

2. 杰尼龟撞击的使用次数已经完全耗尽了

   AI 现在只能使用杰尼龟的泡泡技能

水系技能对岩石系技能特别的有效，在第 100 个版本时，AI 终于学会使用默认使用水系技能对战岩石系。从这以后的训练也证明了这点，在 v100 之前，AI 没有能够战胜道馆首领。在 v100 之后，AI 战胜道馆首领的次数明显增加

也就是在这之后的月亮山，因为 AI 没有能够离开月亮山，大抵是因为地图太过相似，所以探险的奖励分太低。与其继续调整奖励机制，因此作者也就暂停了继续训练，而是将此作为一个阶段性的终结。

一些反思怪时间

其实强化学习，真的跟人的学习还蛮像的，比如说第一阶段里只设置探索奖励，最终确实能够让 AI 抵达下一个城镇，但是也有可能会让 AI 停在某个点一动不动，一点进展都没有。这种情况人也可能遇到，比如说太关注片面的成长（场景带来的奖励），
而忽略了整体的成长（抵达下一个城镇乃至通关整个游戏）

比如说，AI 进入精灵中心可能会导致瞬间失去大量奖励（存储小精灵这一动作引起的），以至于从此避开精灵中心。而对于人来说，因为一次滑铁卢而产生阴影的情况也数不胜数。对于 AI 来说，简单的调整一下奖励机制重新开始就可以解决这个问题，但是对人来说，要解决这个问题不仅仅是一个 重设奖励机制 + 重新开始 就能解决的

又比如说，太过依赖于惯性思维（只使用主技能），因为这个惯性思维在大多数场景下有效，便不考虑新的方法……

总觉得真的是每个点都踩在了自己的痛点上……