近些年来人工智能的热度与日俱增，5G + AI + IoT几乎成为了人们对于未来的定义。
Deepmind开发的AlphaGo围棋AI，在2016年先后击败了李世乭和柯洁，扯下了人类智慧的最后一块遮羞布。
被誉为强化学习之父的Rich Sutton老先生，也在2017年作为一名研究科学家加入了Google Deepmind。
University of Alberta, Edmonton, CanadaRichard S. Sutton, Univerisyt of Alberta, 2015本人有幸上过的Rich Sutton老先生的课，对于强化学习了解一点皮毛。
这里我们就简单介绍一下强化学习的基本知识，并利用深度强化学习（神经网络+Q-Learning）来训练一个简单的游戏AI。
在本文中，我们会设计一个AI agent（虚拟玩家），并从头开始训练它学习小游戏贪吃蛇的玩法。
我们会利用Keras和Tensorflow来实现一个深度强化学习算法。
强化学习算法的核心就是虚拟玩家(agent)根据自身的状态(state)做出动作(action)，并且得到反馈(reward)，并利用反馈来改进今后的策略(policy)。
agent并不知道任何游戏规则，我们的目的是让这个系统自己不断训练，在学习中提高游戏得分，并最终形成一个可行的游戏策略。
我们会看到Deep Q-Learning算法是怎么一步步学习游戏的规则，从一开始的无所适从，随处乱走，到仅仅5分钟后就学习出了可行的策略并且在游戏中轻松获得50分以上。
左图：刚开始训练；有图：训练后。
图片来源：Mauro Comi一、游戏环境搭建我们利用python和Pygame简单搭建了基础的游戏环境，这样我们就可以直观地观察agent的训练过程了。
从上图中我们可以很清楚地看到，刚开始的时候，agent没有任何策略，只能盲目地随机走动。
而在训练后，agent的策略已经十分理想了。
二、马尔可夫决策过程(MDP)MDP是一个用于给策略制定建模的数学框架，常被用来研究最优化问题。
强化学习利用MDP来做出决策，而不是像传统的监督学习一样依赖输入(input)和对应的正确答案(target)来训练。
在强化学习中，有两个主要的部分：环境(environment)和虚拟玩家(agent)。
每当agent做出动作(action)，环境就会依据agent当前所处的状态(state)来给出反馈(reward)。
在贪吃蛇游戏中，如果我们假设吃到果实的reward为1，而因为撞墙或者撞到蛇的身体而game over的reward为-1的话。
那么我们就可以说，从果实旁边(state)前进一步(action)的反馈(reward)是1。
类似的，在墙边(state)，向墙前进一步(action)的反馈(reward)就是-1。
agent的目标就是学习在给定的state（包括蛇的位置，果实的位置等等游戏环境）下，什么样的action可以最大化reward。
agent用于做出决策的策略就是policy，我们可以把想象成state到action的映射，指导了agent在给定state下应该做出哪个action。
例如在贪吃蛇游戏中，state就是所有可能游戏状态的集合（蛇的位置，果实的位置，地图的大小，蛇的长度等等），而action就是蛇的所有可能动作集合（向上，向下，向左，向右）。
下图为一个MDP的简单例子，由三个state，两个action，两个reward组成的马尔可夫决策过程（MDP）：由三个state，两个action，两个reward组成的马尔可夫决策过程（MDP），图片来自Wikipedia二、Q-learning算法Q-table是一个state和可能action的关联矩阵，矩阵中的数值就是在训练过程中根据reward算出该action的预期reward，代表了该action的成功率。
利用Q-table，我们可以找出agent的最佳策略(policy)。
很明显，Q-table只能处理有限个state，如果state的数量十分巨大的话我们很可能会遇到问题。
这个时候就需要利用深度神经网络了。
每当系统给出了reward，我们可以通过公式(Bellman equation)来更新Q-value：Bellman equationQ-learing部分的算法核心大致如下：游戏开始，随机初始化Q-value系统通过观察获取当前状态(State)根据状态s, agent执行动作(action)。
动作可以随机生成，或者查询已有的Q-table。
在训练初期阶段，系统通常会倾向于随机策略，来探索(exploration)更多的action和对应的reward。
在训练后期阶段，系统会越来越依赖已有的知识(exploitation)。
当agent执行了action之后，环境(environment)会给出reward。
然后agent到达下个状态(state')并根据Bellman equation更新Q-value。
并且，对于每一步，存储state, action, state', reward, 游戏是否结束等信息，用于将来训练神经网络，这一步称为Replay Memory。
持续重复上面三步骤，直到本轮游戏结束。
三、深度神经网络(Deep Neural Network)State: 代表了agent观察到了环境的状态，我们也将state用于神经网络的输入。
具体而言，state是包含了11个布尔变量的array。
Loss：深度神经网络利用损失函数(loss function)来减少衡量真实结果和预测值的差距。
神经网络的目标是最小化lost。
这我们这个例子自，损失函数是：Deep Neural Network:我们使用的深度神经网络有3个中间层(hidden layer)和120个神经元(neuron)。
这个神经网络使用state作为输入，返回3个值，分别对应向左，向右，直走这三个动作。
最后一层使用了Softmax函数。
Deep Neural Network by Mauro Comi四、训练结果在训练了短短5分钟，在150轮游戏之后，agent已经从毫无策略的乱走，到摸索出了一套有效的策略，并且能够获得50分以上的游戏成绩了。

如图，横坐标为游戏轮数，纵坐标为游戏得分。
可以看出，在前50轮，得分很低，agent主要在探索环境。
而在后50轮，agent不再执行随机探索策略，而是利用已经学习到的policy做出动作，所以得到了较高的得分。
五、总结到这里，我们就已经学习了强化学习的基本知识，并且了解了Deep Q-learing算法的基本原理，还通过贪吃蛇这个小游戏检验了DQN算法的效果。
大家觉得短短5分钟的训练效果怎么样呢？感兴趣的朋友可以查看源码验证一下，甚至可以改进算法提升一下训练效果~reference:https://towardsdatascience.com/how-to-teach-an-ai-to-play-games-deep-reinforcement-learning-28f9b920440ahttps://github.com/maurock/snake-ga我是零度橙子，科技达人，谷歌认证云计算架构师，AWS认证devops专家，欢迎大家关注我，了解有用有趣的科技知识～