Вопрос или проблема
Предположим, у нас есть дизайн игры в крестики-нолики, использующий RL против случайного игрока. Мы можем описать систему, усиливая и вознаграждая хорошие действия. Но что, если модель RL играет сама с собой? Что изменится в этом случае по сравнению с игрой против случайного игрока?
Много не изменится. Вместо того чтобы использовать случайную стратегию, вы просто замените противника стратегией, которую обучаете (предполагая, что это игра с нулевой суммой, где оба агента имеют одинаковые действия и стремятся достичь одной и той же цели) $\pi_{\theta}(a\mid s)$. Вы, вероятно, захотите обновлять стратегию противника реже, чем стратегию, которую вы обучаете, для стабильности.
В случае крестиков-ноликов, шахмат или го типичная награда будет равна 1, если мы выигрываем, и -1, если мы проигрываем, и будет выдана в самом конце эпизода.
Ответ или решение
Углублённый анализ использования методов обучения с подкреплением в игре с самим собой: Тик-так-тоe
В современных исследованиях в области искусственного интеллекта обучение с подкреплением (RL) играет ключевую роль, особенно в контексте игр. Рассмотрим, как изменяется работа модели RL в игре "тик-так-тоe" против себя, по сравнению с игрой против случайного оппонента.
Основные концепции RL в контексте игры
Обучение с подкреплением основывается на системе вознаграждений, где агент получает положительную или отрицательную обратную связь в зависимости от действий, которые он предпринимает в среде. Обычные практики предполагают использование «первого игрока» и «второго игрока», где они могут соревноваться друг с другом или с радиально случайным противником. Когда модель RL играет против случайного игрока, она получает некоторые устойчивые паттерны наград, которые помогают ей изучить стратегии. Награда часто инициализируется как 1 за победу и -1 за поражение в конце каждой сессии игры.
Игрок против игрока: RL против RL
Когда модель RL соревнуется сама с собой, то есть играет против другой версии себя, поменяются динамика и подход к обучению:
-
Замена случайного противника: Вместо того чтобы сражаться с случайным агентов, игроки используют одну и ту же стратегию RL, что обеспечивает более сложную и продуманную среду для обучения. Другими словами, конечный результат за каждую игру будет более сбалансированным. Теперь агент будет понимать, как реагировать на более предсказуемое поведение оппонента.
-
Эволюция стратегий: В условиях, когда оба игрока используют RL, каждый агент будет постоянно адаптироваться и улучшать свои стратегии в ответ на действия другого. Это создаст бесконечный цикл обучения, где каждый игрок будет пытаться предугадать действия своего противника и обыграть его тактикой.
-
Стабильность обучения: Одним из важных моментов является вопрос частоты обновления политик. При игре с самой собой эксперты рекомендуют обновлять политику "противника" реже, чем основную политику. Это обеспечивает большую стабильность в процессе обучения и предостерегает от чрезмерной изменчивости.
Награды и стратегии
В рамках игры "тик-так-тоe", набор наград остается прежним: победа приведёт к награде +1, в то время как поражение -1. Но в ситуации, когда оба игрока используют техники RL, на каждый шаг может быть установлен дополнительный вычет за неэффективные стратегии или падение в ловушку. Такой подход помогает агенту учиться не только на своих ошибках, но и анализировать неудачи коллеги.
Заключение
Использование методов обучения с подкреплением в играх против самого себя существенно изменяет динамику развития стратегии, улучшает адаптивные способности и позволяет создать более устойчивую и продуктивную среду для обучения. Это требует больше вычислительных ресурсов и тщательного контроля над процессом обновления политик, но позволяет в итоге достичь более высокой степени мастерства и оптимизации агентов. Таким образом, подход тренировки против себя может оказаться более продуктивным в долгосрочной перспективе для достижения выдающихся результатов в обучении с подкреплением.