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DeepMind又冷不丁給了我們一個小驚喜。

我們都知道，強(qiáng)化學(xué)習(xí)苦于泛化能力差，經(jīng)常只能針對單個任務(wù)來從頭開始學(xué)習(xí)。

像DeepMind之前開發(fā)的AlphaZero，盡管可以玩轉(zhuǎn)圍棋、國際象棋和日本將棋，但對每種棋牌游戲都只能從頭開始訓(xùn)練。

泛化能力差也是AI一直被詬病為人工智障的一大原因。人類智能厲害的一點就是，可以借鑒之前的經(jīng)驗，迅速適應(yīng)新環(huán)境，比如你不會因為是第一次吃川菜，就看著一口鴛鴦鍋不知所措，你吃過潮汕火鍋嘛，不都是涮一下的事情嘛。

但是，泛化能力也不是一蹴而就的，就像我們玩游戲的時候，也是先做簡單任務(wù)，然后逐步升級到復(fù)雜任務(wù)。在游戲《空洞騎士》中，一開始你只需要隨意走動揮刀砍怪就行，但在噩夢級難度的“苦痛之路”關(guān)卡中，沒有前面一點點積累的爛熟于心的技巧，只能玩?zhèn)€寂寞。

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1、多任務(wù)元宇宙

DeepMind此次就采用了這種“課程學(xué)習(xí)”思路，讓智能體在不斷擴(kuò)展、升級的開放世界中學(xué)習(xí)。也就是說，AI的新任務(wù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)）是基于舊任務(wù)不斷生成的。

在這個世界中，智能體可以盡情鍛煉自己，簡單的比如“靠近紫色立方體”，復(fù)雜一點的比如“靠近紫色立方體或?qū)ⅫS色球體放在紅色地板上”，甚至還可以和其他智能體玩耍，比如捉迷藏——“找到對方，并且不要被對方找到”。

每個小游戲存在于世界的一個小角落，千千萬萬個小角落拼接成了一個龐大的物理模擬世界，比如下圖中的幾何“地球”。

總體來說這個世界的任務(wù)由三個要素構(gòu)成，即任務(wù)=游戲+世界+玩家，并根據(jù)三個要素的不同關(guān)系，決定任務(wù)的復(fù)雜度。

復(fù)雜度的判斷有四個維度：競爭性，平衡性，可選項，探索難度。

比如在“搶方塊”游戲中，藍(lán)色智能體需要把黃色方塊放到白色區(qū)域，紅色智能體需要把黃色方塊放到藍(lán)色區(qū)域。這兩個目標(biāo)是矛盾的，因此競爭性比較強(qiáng)；同時雙方條件對等，平衡性比較高；因為目標(biāo)簡單，所以可選項少；這里DeepMind把探索難度評為中上，可能是因為定位區(qū)域算是比較復(fù)雜的場景。

再例如，在“球球喜歡和方塊一起玩”游戲中，藍(lán)色和紅色智能體都有一個共同的目標(biāo)，讓相同顏色的球體和方塊放在相近的位置。

這時候，競爭性自然很低；平衡性毋庸置疑是很高的；可選項相比上面的游戲會高很多；至于探索難度，這里沒有定位區(qū)域，智能體隨便把球體和方塊放哪里都行，難度就變小了。

基于這四個維度，DeepMind打造了一個任務(wù)空間的、超大規(guī)模的“元宇宙”，幾何“地球”也只是這個元宇宙的一個小角落，限定于這個四維任務(wù)空間的一個點。DeepMind將這個“元宇宙”命名為Xland，它包含了數(shù)十億個任務(wù)。

來看看XLand的全貌，它由一系列游戲組成，每個游戲都可以在許多不同的模擬世界中進(jìn)行，這些世界的拓?fù)浜吞卣髌交刈兓?nbsp;

2、終生學(xué)習(xí) 

數(shù)據(jù)有了，那么接下來就得找到合適的算法。DeepMind發(fā)現(xiàn)，目標(biāo)注意網(wǎng)絡(luò) (GOAT) 可以學(xué)習(xí)更通用的策略。

具體來說，智能體的輸入包括第一視角的RGB圖像、本體感覺以及目標(biāo)。經(jīng)過初步處理后，生成中間輸出，傳遞給GOAT模塊，該模塊會根據(jù)智能體的當(dāng)前目標(biāo)處理中間輸出的特定部分，并對目標(biāo)進(jìn)行邏輯分析。

所謂邏輯分析是指，對每個游戲，可以通過一些方法，來構(gòu)建另一個游戲，并限制策略的價值函數(shù)的最優(yōu)值上限或者下限。

到這里，DeepMind向我們提出了一個問題：對于每個智能體，什么樣的任務(wù)集合才是最好的呢？換句話說，在打怪升級中，什么樣的關(guān)卡設(shè)置才會讓玩家能順利地升級為“真”高手，而不是一刀9999？

DeepMind給出的答案是，每個新任務(wù)都基于舊任務(wù)生成，“不會太難，也不會太容易”。其實，這恰好是讓人類學(xué)習(xí)時感到“爽”的興奮點。

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在訓(xùn)練開始時，太難或太容易的任務(wù)可能會鼓勵早期學(xué)習(xí)，但會導(dǎo)致訓(xùn)練后期的學(xué)習(xí)飽和或停滯。

實際上，我們不要求智能體在一個任務(wù)上非常優(yōu)秀，而是鼓勵其終身學(xué)習(xí)，即不斷去適應(yīng)新任務(wù)。

而所謂太難、太容易其實是比較模糊的描述。我們需要的是一個量化方法，在新任務(wù)和舊任務(wù)之間做彈性連接。

怎么不讓智能體在新任務(wù)中因為不適應(yīng)而“暴死”呢？進(jìn)化學(xué)習(xí)就提供了很好的靈活性?？傮w來說，新任務(wù)和舊任務(wù)是同時進(jìn)行的，并且每個任務(wù)有多個智能體參與“競爭”。在舊任務(wù)上適應(yīng)得好的智能體，會被選拔到新任務(wù)上繼續(xù)學(xué)習(xí)。

在新任務(wù)中，舊任務(wù)的優(yōu)秀智能體的權(quán)重、瞬時任務(wù)分布、超參數(shù)都會被復(fù)制，參與新一輪“競爭”。

并且，除了舊任務(wù)中的優(yōu)秀智能體，還有很多新人參與，這就引進(jìn)了隨機(jī)性、創(chuàng)新性、靈活性，不用擔(dān)心“暴死”問題。

當(dāng)然，在每個任務(wù)中不會只有一種優(yōu)秀智能體。因為任務(wù)也是不斷在生成的、動態(tài)變化的，一個任務(wù)可以訓(xùn)練出有不同長處的智能體，并往不同的方向演化（隨著智能體的相對性能和魯棒性進(jìn)行）。

最終，每個智能體都會形成不同的擅長任務(wù)的集合，像極了春秋戰(zhàn)國時期的“百家爭鳴”。說打怪升級顯得格局小了，這簡直是在模擬地球嘛。

DeepMind表示，“這種組合學(xué)習(xí)系統(tǒng)的迭代特性是，不優(yōu)化有界性能指標(biāo)，而是優(yōu)化迭代定義的通用能力范圍，這使得智能體可以開放式地學(xué)習(xí)，僅受環(huán)境空間和智能體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)能力的限制。”

3、智能初現(xiàn)

最終，在這個復(fù)雜“元宇宙”中升級、進(jìn)化、分流的智能體形成了什么優(yōu)秀物種呢？

DeepMind說道，智能體有很明顯的零樣本學(xué)習(xí)能力，比如使用工具、打圍、數(shù)數(shù)、合作&競爭等等。 

來看幾個具體的例子。

首先是，智能體學(xué)會了臨場應(yīng)變。它的目標(biāo)有三個：

• 將黑色金字塔放到黃色球體旁邊；
• 將紫色球體放到黃色金字塔旁邊；
• 將黑色金字塔放到橙色地板上。

AI一開始找到了一個黑色金字塔，想著把它拿到橙色地板上（目標(biāo)3），但在搬運過程中瞄見了一個黃色球體，瞬間改變主意，“我可以實現(xiàn)目標(biāo)1啦”，將黑色金字塔放到了黃色球體旁邊。

第二個例子是，不會跳高，怎么拿到高臺上的紫色金字塔？

在這個任務(wù)中，智能體需要想辦法突破障礙，取到高臺上的紫色金字塔，高臺周邊并沒有類似階梯、斜坡一樣的路徑。

因為不會調(diào)高，所以智能體急的“掀桌子”，把周邊的幾塊豎起來的板子都弄倒了。然后，巧的是，一塊黑色石板倒在高臺邊上，“咦，等等，這不就是我要的階梯嗎？”

這個過程是否體現(xiàn)了智能體的智能，還無法肯定，可能只是一時的幸運罷了。關(guān)鍵還是，要看統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

經(jīng)過5代訓(xùn)練，智能體在 XLand 的 4,000 個獨立世界中玩大約 700,000 個獨立游戲，涉及340 萬個獨立任務(wù)的結(jié)果，最后一代的每個智能體都經(jīng)歷了 2000 億次訓(xùn)練步驟。

目前，智能體已經(jīng)能夠順利參與幾乎每個評估任務(wù)，除了少數(shù)即使是人類也無法完成的任務(wù)。

DeepMind的這項研究，或許一定程度上體現(xiàn)了“密集學(xué)習(xí)”的重要性。也就是說，不僅是數(shù)據(jù)量要大，任務(wù)量也要大。這也使得智能體在泛化能力上有很好的表現(xiàn)，比如數(shù)據(jù)顯示，只需對一些新的復(fù)雜任務(wù)進(jìn)行 30 分鐘的集中訓(xùn)練，智能體就可以快速適應(yīng)，而從頭開始用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的智能體根本無法學(xué)習(xí)這些任務(wù)。

在往后，我們也期待這個“元宇宙”變得更加復(fù)雜和生機(jī)勃勃，AI經(jīng)過不斷演化，不斷給我們帶來驚喜（細(xì)思極恐）的體驗。

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