OpenAI首届迁移学习竞赛，南大阿里团队夺冠，中科院第二

OpenAI举办的首届迁移学习竞赛Retro Contest结束，在全部229支队伍里，来自中国的团队获得了冠亚军。冠军是一个6人团队，其中有南京大学和阿里巴巴搜索事业部的研究人员；亚军是中科院的两名研究生。

这个竞赛的目标，是评估强化学习算法从以往的经验中泛化的能力。具体说，就是让AI玩视频游戏《刺猬索尼克》，这是世嘉公司开发的一款竞速式2D动作游戏，其基本上模拟马里奥的游戏方式，玩家在尽可能短的时间内到达目的地，索尼克可以通过不停加速来快速完成关卡。最后可能需要对抗BOSS。

冠军方案展示：由南大和阿里研究人员组成的Dharmaraja队的agent，学习穿越游戏中海洋废墟区域（Aquatic Ruin Zone）。Agent已经在游戏的其他关进行过预训练，但这是第一次遇到这一关。

OpenAI的这个竞赛Retro Contest从2018年4月5日发布，持续时间为2个月。开始有923支队伍报名，但最终只有229个提交了解决方案。OpenAI的自动评估系统对这些结果进行了评估。为了避免参赛者拟合数据集，评审时使用了完全不同的数据集。此外，OpenAI还将前十名的最终提交结果进行了再测试，让这些agents在11个由游戏设计师特别设计的关卡中，分别进行了3次测试，每次都从环境中随机生成初始状态。最终得到的排名如下：

前五名排名

其中，冠军Dharmaraja在测试和评审中始终排名第一，mistake以微弱的优势战胜aborg取得第二。这张图显示了排名前三的三个方案的agent在同一个关卡学习的情况。红点代表初期，蓝点代表后期。从上到下分别是Dharmaraja、aborg和mistake。

所有关卡平均下来，这几支队伍的学习曲线是这样的：

值得注意的是，Dharmaraja和aborg在开始阶段分数相近，而mistake的则要低很多。这是因为前两支队伍的方法，是对预训练网络进行微调（使用PPO），而mistake则是从零开始训练（使用Rainbow DQN）。mistake的学习曲线提前结束，是因为他们在12小时的时候时间用完了。

OpenAI对这次的竞赛的评价是，从整体看，虽然参赛队伍尝试了很多方法，但主要的结果都来自对现有算法（如PPO和Rainbow）的微调或扩展。同时，结果也显示了我们还有很长的路要走：训练后AI玩的最高成绩是4,692分，而理论最好成绩是10,000分。

但是，获胜的解决方案是一般的机器学习方法，而不是针对这次竞赛进行的hacking，表明作弊是不可能的，也就证实了OpenAI的Sonic基准是机器学习研究界一个值得去关注的问题。

获奖团队及方案：PPO和Rainbow优化

Dharmaraja（法王）是一个6人组成的团队：Qing Da、Jing-Cheng Shi、Anxiang Zeng、Guangda Huzhang、Run-Ze Li 和 Yang Yu。其中，Qing Da和Anxiang Zeng来自阿里巴巴搜索事业部AI团队，他们最近与南京大学副教授Yang Yu合作，研究如何将强化学习用于现实世界问题，尤其是电子商务场景。

Dharmaraja的解决方案是联合PPO的变体。PPO（proximal policy optimization，近端策略优化算法），是此前OpenAI为强化学习提出的一类新的策略梯度法，可以通过与环境的交互在样本数据中进行转换，使用随机梯度下降优化替代目标函数（surrogate objective function）。标准的策略梯度法是在每一个数据样本上执行一次梯度更新，而PPO的新目标函数可以在多个训练步骤（epoch）中实现小批量（minibatch）的更新。PPO 拥有置信域策略优化（TRPO）的一些好处，但更加容易实现，也更通用，并且有更好的样本复杂度。OpenAI研究人员认为，考虑到总体的复杂度、操作简便性和 wall-time，PPO 是比在线策略梯度法更好的选择。

在PPO的基础上，Dharmaraja的解决方案做了一些改进。首先，使用RGB图像而不是灰度图做输入。其次，使用了稍微扩大的动作空间，并使用更常见的按钮组合。第三，使用了增强奖励功能，奖励agent访问新的状态（根据屏幕的感知散列来判断）。

除了这些改进外，团队还尝试了许多东西，比如DeepMimic，使用YOLO进行对象检测，以及一些针对索尼克游戏的特定想法。不过这些方法并没有特别起效。

代码：https://github.com/eyounx/RetroCodes

Mistake

Mistake队有两名成员，Peng Xu和Qiaoling Zhong。他们都是研二的学生，来自中国科学院网络数据科学与技术重点实验室。

他们的解决方案是基于Rainbow基准。Rainbow是DeepMind对DQN算法进行的组合改良。DeepMind的实验表明，从数据效率和最终性能方面来说，Rainbow能够在Atari 2600基准上提供最为先进的性能。

Mistake团队进行了一些有助于提升性能的修改：n对n步Q-learning的更好的值；额外添加了一层CNN层到模型，这使得训练速度更慢但更好；DQN目标更新间隔更短。此外，团队还尝试与Rainbow进行联合训练，但发现这样做实际上降低了性能。

原文发布时间为：2018-06-23

本文作者：文强

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