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為了讓 AI 不斷打怪升級,DeepMind 打造「宇宙」
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 07 月 30 日 8:15 |
DeepMind 又給我們小驚喜。我們都知道,強化學習苦於類化能力差,經常只能針對單個任務從頭學習。
DeepMind之前開發的AlphaZero,儘管可以玩圍棋、西洋棋和日本將棋,但每種棋牌遊戲都只能從頭訓練。類化能力差也是AI一直被詬病為人工智障的一大原因。人類智慧的厲害之處,就在藉鑑之前經驗迅速適應新環境。
但類化能力不是一蹴而就,就像玩遊戲,也是先做簡單任務,逐步升級到複雜任務。《空洞騎士》(Hollow Knight)一開始只需要隨意走動揮刀砍怪,但噩夢級難度的「苦痛之路」關,沒有前面累積的技巧,只能玩寂寞。
多任務宇宙
DeepMind此次採用「課程學習」,讓智慧體於不斷擴展升級的開放世界學習。也就是說,AI新任務(訓練資料)是基於舊任務不斷生成。智慧體可盡情鍛鍊自己,簡單的如「靠近紫色立方體」,複雜點的如「靠近紫色立方體或將黃色球體放在紅色地板」,甚至和其他智慧體玩耍,如捉迷藏──「找到對方,且不要被對方發現」。
每個小遊戲存在世界小角落,千千萬萬個小角落拼成龐大的物理模擬世界,如下圖的幾何「地球」。總體來說這個世界的任務由三個要素構成,即任務=遊戲+世界+玩家,並根據三要素關係,決定任務的複雜度。
複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「搶方塊」遊戲,藍色智慧體需要把黃色方塊放到白色區域,紅色智慧體需要把黃色方塊放到藍色區域。這兩個目標矛盾,因此競爭性較強;同時雙方條件對等,平衡性比較高;因目標簡單,所以可選項少;DeepMind把探索難度評為中上,可能是因定位區域算較複雜的場景。
再如「球球喜歡和方塊一起玩」遊戲,藍色和紅色智慧體有共同目標,讓相同顏色的球體和方塊放在相近位置。
這時競爭性自然很低,平衡性毋庸置疑很高的;可選項比上面遊戲高很多;探索難度沒有定位區域,智慧體隨便把球體和方塊放哪都行,難度就變小了。
基於這四個維度,DeepMind打造超大規模「宇宙」任務空間,幾何「地球」也只是這宇宙的小角落,是四維任務空間的一點。DeepMind將「宇宙」命名為XLand,包含數十億個任務。
來看XLand的全貌,由一系列遊戲組成,每個遊戲在許多模擬世界進行,這些世界的拓樸和特徵平滑變化。
終生學習
數據有了,接下來得找到合適的算法。 DeepMind發現,目標注意代理(GOAT)可學習更通用的策略。
具體來說,智慧體輸入包括第一視角的RGB圖像、本體感覺以及目標。經過初步處理後,生成中間輸出,傳遞給GOAT模組,會根據智慧體目前目標處理中間輸出的特定部分,邏輯分析目標。
邏輯分析是指,每個遊戲可藉由一些方法,構建另一個遊戲,並限制策略的價值函數的最優值上限或下限。
DeepMind提出一個問題:對每個智慧體,什麼樣的任務是最好的?換句話說,打怪升級時,什麼樣的關卡設置才讓玩家順利升級為「真」高手,而不是一刀9999?
DeepMind的答案是,每個新任務都基於舊任務生成,「不會太難,也不會太容易」。其實恰好是讓人類學習時感覺「爽」的興奮點。
訓練開始時,太難或太容易的任務可能會鼓勵早期學習,但會導致訓練後期的學習飽和或停滯。不要求智慧體某任務非常優秀,而是鼓勵終身學習,即不斷適應新任務。所謂太難、太容易是較模糊的描述。需要量化方法,在新任務和舊任務之間彈性連接。
怎麼不讓智慧體做新任務時不適應而「暴死」?進化學習就提供很好的靈活性。總體來說,新任務和舊任務同時進行,且每個任務有多智慧體參與「競爭」。舊任務適應好的智慧體,會選拔到新任務繼續學習。
新任務中,舊任務的優秀智慧體權重、瞬間任務分佈、超參數都會複製,參與新一輪「競爭」。除了舊任務的優秀智慧體,還有很多新人參與,這就引進隨機性、創新性、靈活性,不用擔心「暴死」問題。
當然,因任務不斷生成、動態變化,一個任務可訓練不同長處的智慧體,並往不同方向演化(隨著智慧體相對性能和強健性進行)。最終每個智慧體都會形成擅長任務的集合,就像春秋戰國時期「百家爭鳴」。說打怪升級顯得格局小,簡直是模擬地球。
DeepMind表示,「這種組合學習系統的特性是,不最佳化有界性能指標,而是更新定義的通用能力範圍,這使智慧體開放式學習,僅受環境空間和智慧體的神經網路表達能力的限制。」
智慧初現
最終這複雜「宇宙」升級、進化、分流的智慧體長成了什麼優秀物種?DeepMind說,智慧體有很明顯的零樣本學習能力,比如使用工具、合圍、數數、合作+競爭等。
來看具體例子。首先智慧體學會臨機應變。目標有三個:
黑色金字塔放到黃色球體旁邊
紫色球體放到黃色金字塔旁邊
黑色金字塔放到橙色地板
AI一開始找到一個黑色金字塔,想拿到橙色地板(目標3),但搬運過程瞄見黃色球體,瞬間改變主意,「我可以實現目標1啦」,將黑色金字塔放到黃色球體旁邊。
第二個例子是,不會跳高,怎麼拿到高台上的紫色金字塔?智慧體需要想辦法突破障礙,取得高台上的紫色金字塔,高台周邊並沒有類似階梯、斜坡的路。
因不會跳高,所以智慧體「掀桌子」,把周邊幾塊豎起來的板子弄倒。然後一塊黑色石板剛好倒在高台邊,「等等,這不就是我要的階梯嗎?」這過程是否體現了慧體的智慧,還無法肯定,可能只是一時幸運。關鍵還是,要看統計數據。
經過5代訓練,智慧體在XLand的4千個獨立世界玩了約70萬個獨立遊戲,涉及340萬個獨立任務,最後一代每個智慧體都經歷2千億次訓練步驟。智慧體已能順利參與幾乎每個評估任務,除了少數即使人類也無法完成的任務。
DeepMind的研究,或許一定程度體現「密集學習」重要性。也就是說,不僅資料量要大,任務量也要大。這也使得智慧體在類化能力有很好表現,如資料顯示,只需對一些新複雜任務進行30分鐘集中訓練,智慧體就可快速適應,而從頭開始用強化學習訓練的智慧體根本無法學習這些任務。
往後我們也期待這「宇宙」更複雜和生機勃勃,AI經過不斷演化,不斷給我們帶來驚喜(細思極恐)的體驗。
資料來源:https://technews.tw/2021/07/30/deepmind_xland/
西洋棋將死 在 Facebook 的最佳貼文
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美劇《后翼棄兵》去年底就在Netflix上爆紅,但光看片名我一直覺得這應該是個「戰爭片」(搶救雷恩大兵?)或《飢餓遊戲》類型的生存遊戲?所以當《后翼棄兵》在IG大洗版時,我仍沒多大興趣,一直到我看到喜歡的KOL分享這部片才決定來看看。
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
但其實這並不是戰爭片啊!!!(真的被自己蠢翻) 《后翼棄兵The Queen’s Gambit》其實是一個西洋棋術語,專指一種開局的方式!而每一集的劇名也都是西洋棋中的術語,呼應劇情、影射主角人生各階段的關鍵發展。
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
整部劇拍攝、運鏡、剪輯都超順暢,天花板上巨大棋盤的特效也超精緻真實的!服裝、配樂、場景設計把六十年代美國的氛圍拍得好好。加上演員的演技實在太好,每個人的表情特寫、情緒都非常仔細到位,把比賽中堆疊的緊湊感呈現的超有臨場感,超推!
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
分集劇情我就不贅述,但保證精彩,大家可以花一週慢慢看(以追韓劇的速度來說兩天以內就KO?)我直接分享《后翼棄兵》讓我領會的三件事:
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
一、即便在黑暗的谷底,上帝總有獨特的帶領。
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
女主角Beth因意外而失去母親,他到了孤兒院。在最黑暗、最孤單、最絕望的日子裡,他遇見西洋棋的啟蒙老師─伯樂Mr.Shaibel!Shaibel平時沉默寡言,但卻發掘了Beth的天賦,教他人生的道理,甚至連死亡都帶給Beth震撼的生命教育,幫助Beth再次克服心魔,勇敢重新開始。
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
雖然Beth人生開局如同棄兵,但上帝總有他特別的計畫,憑著對於西洋棋的天份與熱情,這份禮物開啟了獨特的人生道路。
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
二、當你看似成功,卻沒有滿足、仍舊空虛,表示你迷失了。
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
Beth身為天才棋手,但因兒時「被拋棄的不安全感」讓他將人生價值寄託在贏得比賽所獲得的成就感上,以致他必須仰賴「勝利」藉此擁有物質生活的滿足與被愛、被肯定的經驗。
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
但我們都知道,當人生專注追求物質的時候,我們失去的往往比得到的更多,即便有最好的頭銜、眾人羨慕的生活,卻也無法填滿心中的快樂水桶,無法滿足生命最核心的需要,越是奮力,越傷心。
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
三、有我,你就不是孤單的。
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
當Beth失去養母、與朋友翻臉、經歷挫敗的比賽後,他酗酒、濫藥、狂歡,不停自我麻醉,就在生命擺爛放棄之時,Jolene的出現帶來Beth生命很大的翻轉。
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
他們一起去了Shaibel的安息禮拜,Beth發現……這麼多年來,Shaibel一直在追蹤他參加比賽的消息,一直留著和他的合照,他終於發現、感受到「有人默默守護著他」瞬間愛與溫暖,一股重生的力量包圍他(當然觀眾眼淚也潰堤)。
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
而他們一起去打壁球時Jolene說出:「我們還有彼此,你就不是孤兒。」的地方……我相信大家眼角都失守了吧?太好哭!
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
最終殘局,Benny與Harry那通越洋電話也讓人莫名有一種航海王的熱血~~人生啊!我們都需要團隊,需要愛與支持,最後要戰勝的不是棋局,而是自己。
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
活著的每一天,不停得到,也不停失去;日子有高山,有低谷;感情中有失去,也會擁有,但我們的心、我們的思想,決定最終我們走向哪。
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《后翼棄兵》跟《刺激1995》裡都有透過一些生活與對話反諷基督教,身為基督徒,我自己也有很大的反思,剛好最近讀《羅馬書》談到「因信稱義」,我們的信仰,不要活在律法中,而要活在信心與真實裡,這並不是利益交換,而是犧牲與愛。
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
因為太喜歡了之後可能會做一集Podcast聊聊《后翼棄兵》喔!你們會想聽嗎?
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
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照道理來講,直接將死問題當中如果白方子力比起黑方來說越是懸殊,
就應該要越是容易贏才對,所以想像如果極端一點白方 16 子 vs 黑方一王,
那這種直接將死問題應該不會太有趣才對。但是偏偏就是有這種例子。
(一)Sam Loyd(1858):
8 黑白
7 pP = 小兵
6 rR = 城堡
5 nN = 騎士
4 k bB = 主教
3 qQ = 皇后
2 PPPPPPPP kK = 國王
1 RNBQKBNR
P1046530
abcdefgh
8/8/8/8/7k/8/PPPPPPPP/RNBQKBNR
題目:三步將死。
難度:★☆(純屬個人見解)。
這題確實一點都不難,但光是這樣看似隨便一擺就可以變成一個有效的題目、
這件事本身就已經很有趣了。Loyd 果然是謎題天王。
(二)A. Buchanan(2001):
8 黑白
7 PQ pP = 小兵
6 P rR = 城堡
5 B P nN = 騎士
4 P PP bB = 主教
3 kP N qQ = 皇后
2 B P kK = 國王
1 RN K R
P1261415
abcdefgh
8/5PQ1/6P1/4B1P1/3P1PP1/4kP1N/B3P3/RN2K2R
題目:三步將死。
難度:★★☆(純屬個人見解)。
如果你基於某種理由覺得這題必定有詐……你猜對了 XD
--
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▄ ▄▄ \ 難度星級:1=3分鐘, 2=20分鐘, 3=2小時, 4=1天, 5=1週
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▄ \ 剛入門者可先閱讀 #19x4xedc、#19y39PSk、#1A1TgpvR ▄ \ 等等幾篇文章。
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