3.5 强化学习训练赛车AI

强化学习方法基于环境的反馈来决策行动，通过训练一个模型来得到最大化的预期利益。下面以训练赛车AI为例，介绍如何利用强化学习方法，让赛车AI在赛道中不断尝试各种操作逐步提升能力。

3.5.1 强化学习的介绍及应用场景

强化学习[4]是让AI根据环境的反馈自主学习提高的方法，与监督学习基于样本找规律的方法不同。强化学习广泛应用在围棋、游戏、机器人等领域。2016年，战胜顶尖职业棋手李世石的围棋AI Alpha Go就是利用强化学习实现的。强化学习的思路是让AI不断地进行尝试，对行为结果给予奖惩反馈，AI根据反馈进行优化。使用强化学习，需要从待解决的问题中提取出状态（State）、动作（Action）和动作回报（Reward）。

● 状态：当前要解决问题的状态。例如，围棋棋盘的盘面状态，即黑白棋子的分布情况。

● 动作：当前状态下可以做的行为。例如，在下围棋过程中，当前能下的某一步棋子。

● 动作回报：在某个状态下做某个行为得到的回报。例如，在下围棋时下了这步棋后赢了比赛，则Reward=100；输了比赛，则Reward=-100。

图3.17所示为强化学习原理。首先初始化AI，AI从环境中获得初始状态S0，并根据S0做出动作A0。动作A0会导致环境状态的变更；然后根据状态变更的好坏给出动作回报R0；最后AI根据{S0，A0，R0}调整参数。环境状态变更后，环境变成新的状态S1，根据新的状态又可以得到A1和R1，如此循环下去。以围棋AI[5]Alpha Go为例，Alpha Go就是用深度神经网络模拟的策略函数，输入棋盘布局，输出下一步落子位置的。强化学习的训练过程就是，获得当前棋盘信息，AI计算出下一步落子位置，如果这步赢了就获得一个正的Reward，输了就获得一个负的Reward；如果还不确定输赢，则根据局势给个评分Reward。因为刚刚那步棋，盘面已经有了变化，于是得到新的状态，根据新的状态计算新的动作，得到新的Reward，如此循环下去。

图3.17 强化学习原理

3.5.2 强化学习实现赛车AI

腾讯互动娱乐事业群游戏AI研究中心与《QQ飞车手游》项目组合作研发的深度强化学习赛车AI，根据竞速类游戏的特点进行MDP建模，采用了深度强化学习技术进行训练，得到的赛车AI在某些赛道可以达到玩家Top 1%（车神）水平。使用强化学习实现赛车AI，首先需要对游戏进行MDP建模，即设计游戏的状态（State）、动作（Action）、动作回报（Reward），如下。

● 状态：能表示当前游戏状态的信息，可以是游戏画面，或者是赛道信息、速度、角度、氮气等。

● 动作：游戏的控制行为，可以直接使用能输入的按键，如左转、右转、漂移等。

● 动作回报：控制的好坏，如正反馈加分，碰撞或逆行等负反馈扣分。

最终希望得到一个AI或策略函数（Policy），输入状态，输出动作。如图3.18所示，策略函数可以通过深度神经网络进行模拟。

图3.18 策略函数

如图3.19所示，强化学习训练过程就是初始化策略函数（Policy），在游戏起步时得到初始状态S0，策略函数根据S0计算出动作A0，用A0控制赛车。游戏更新一帧，则根据这一帧赛车的行驶情况计算动作回报R0。因为游戏更新，游戏状态变成新的状态S1，利用S1计算出A1，运行游戏得到R1。如此，可以得到游戏运行过程中的大量样本数据{S0，A0，R0}、{S1，A1，R1}……。一边运行得到新样本数据，一边利用这些数据优化更新策略函数，从而得到更好的策略效果。

图3.19 强化学习训练过程

3.5.3 强化学习方案简要分析

强化学习过程看起来简单，但是实际落地在项目时，会有很多需要处理的问题。例如，一个动作的价值需要一段时间才能体现出来，Reward只是当前动作结束后的反馈结果，不能代表动作的长远价值，那么动作的长远价值如何体现？这里面就涉及Bellman方程和Reward回传的问题。因为赛车游戏只看完成赛道的时间，不关心中间过程，只有冲线后才能得到Reward，所以Reward回传的路径很长，需要大量的训练时间，才能回传到初始状态。此外，AI只追求最终结果，不关心具体操作情况，所以最终训练出来的AI可能操作频率非常高，超出人类操作的极限。还有可能出现一些操作或失误不像人类的情况。这些问题都需要花费时间进行优化，游戏才能达到较好的上线效果。虽然强化学习技术的挑战较大，但是它可以突破传统游戏AI方法的限制，探索出超越人类顶尖玩家的AI，同时发掘更多新奇的玩法体系。通过大量的探索训练，我们可以发现游戏漏洞或平衡性问题，可以辅助验证新赛车、新角色的数值合理性。