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如何让强化学习走进现实世界?DeepMind要用“控制套件”推动

2018-1-4 17:04| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 27085| 评论: 0|来自: 量子位

摘要: 火遍全球的AlphaGo让我们知道了强化学习打游戏究竟有多6,这么强大的算法什么时候才能打破次元壁,走进现实、控制物理世界中的物体呢?DeepMind已经开始往这方面努力。他们昨天发布的控制套件“DeepMind Control Sui ...

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火遍全球的AlphaGo让我们知道了强化学习打游戏究竟有多6,这么强大的算法什么时候才能打破次元壁,走进现实、控制物理世界中的物体呢?

DeepMind已经开始往这方面努力。他们昨天发布的控制套件“DeepMind Control Suite”,就为设计和比较用来控制物理世界的强化学习算法开了个头。

就像ALE(Arcade Learning Environment)极大推动了用强化学习打电子游戏的研究一样,DeepMind希望他们的Control Suite也能推动用强化学习控制实体的研究,比如说先让模拟环境中的机器人学会行走、游泳、搬东西等等。

Control Suite设计了一组有着标准化结构、可解释奖励的连续控制任务,还为强化学习Agent提供一组性能测试指标。

这些任务基于MoJoCo物理引擎,所用的语言是Python。DeepMind在GitHub上放出的源代码中,就包含基于MoJoCo的Python强化学习环境,以及为MoJoCo提供Python绑定的软件库。

如上图所示,Control Suite中的任务可以分为14个领域,也就是14类物理模型,上排从左到右分别是:

体操机器人Acrobot,(两节钟摆)、杯中小球、倒立摆、猎豹形机器人、手指、鱼、单足跳跃机器人,下排从左到右分别是人形机器人、机械手、钟摆、质点、形似两节手臂的Reacher、游泳机器人、步行者。

DeepMind还测试了A3C、DDPG和D4PG强化学习算法在这些任务上的表现,:


这些结果也是强化学习完成控制任务的基线数据。

DeepMind Control Suite似乎很受欢迎,截止量子位发稿,已经在GitHub上收获了300多个星标。


Twitter网友们也在热烈讨论这个Control Suite。不过,DeepMind官推为这个套件所选的配图,可谓骨骼清奇,被不少网友质疑:这是……最优跑步方式?

最后放出来,给大家来观赏一下:


请勿模仿,请勿模仿,请勿模仿。

如果受伤了还怎么看下面的论文和代码呢~

论文:
https://arxiv.org/pdf/1801.00690.pdf

代码:
https://github.com/deepmind/dm_control

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