50行Python代码教AI实现动作平衡

【导读】本文将为大家展示如何通过 Numpy 库和 50行 Python 代码，使用标准的 OpenAI Gym平台创建智能体 (agent)，就教会机器处理推车杆问题 (cart pole problem) ，保持平衡。

推车杆问题 (cart pole problem) ，大家可以类比好像在手指尖上垂直平衡铅笔一样，需要通过左右推动来平衡车顶部的杆，这是个非常具有挑战性的问题！

今天，我们不过多的讨论强化学习的基础理论，希望大家在下面的编译器里，不断尝试，体会这个项目。一开始，大家只需要点击“Start”，开始配置需要的环境即可。

快速入门强化学习 (RL)

如果你是机器学习或强化学习领域的新人，先了解一下下面的一些基础知识和术语，为后面做铺垫。如果你已经掌握了基础知识，那可以跳过这部分内容。

• 强化学习

强化学习旨在教会我们的智能体 (算法或机器) 执行特定的任务或动作，而无需显式地告诉它该如何做。想象一个婴儿在随机抬动自己的腿，当站立起来时就给予他一个奖励。同样地，智能体的目标是在其生命周内最大化奖励值，而奖励取决于特定的任务。比如宝宝站立这个例子，站立时给予奖励记为1，否则记为0。

AlphaGo 就是一个典型的强化学习智能体例子，教会智能体如何玩游戏并最大化其奖励 (即赢得游戏)。而在本文中就将创建一个智能体，教它如何通过左右推动推车来解决推车上的杆平衡问题。

• 状态

状态即当前游戏的样子，通常用数字来表示。在乒乓球比赛中，它可能是每个球拍与x、y坐标轴的垂直位置或者是乒乓球的速度。在推车杆的情况下，这里的状态由4个数字组成：即推车的位置，推车的速度，杆的位置 (作为角度) 和杆的角速度。这4个数字作为向量 (或数组) 提供给智能体，这非常重要：将状态作为一组数字意味着智能体能够对它进行一些数学运算，以便决定如何根据状态来采取什么行动。

• 策略

策略是一种可以处理游戏状态的函数 (例如棋盘的位置或者推车和杆的位置), 并输出智能体在该位置应该采取的动作 (例如移动或将推车推到左边)。在智能体采取相应的操作后，游戏将以下一个状态更新，此时将再次根据其输入策略做出决策，这个过程一直持续到游戏达到某个终止条件时结束。策略同样是个非常关键的因素，因为它反映了是智能体背后的决策能力，这也是我们所需要认真考虑的。

• 点积 (dot product)

两个数组 (向量) 之间的点积可以简单理解为，将第一个数组的每个元素乘以第二个数组的对应元素，并将它们全部加在一起。假设想要计算数组 A 和 B 的点积，形如 A[0]*B[0]+A[1]*B[1] ......随后将使用此运算结果再乘以一个状态 (同样是一个向量) 和一个策略值 (同样也是一个向量)。这部分内容将在下一节详细介绍。

制定策略

为了解决推车游戏，我们希望所设计的机器学习策略能够赢得游戏或最大化游戏奖励。对于智能体而言，这里将接收4维数组所表示策略，每一维代表每个组成的重要性 (推车的位置，杆位等四个组成)。随后，再将点积的结果与策略、状态向量进行处理并输出最终的结果。根据结果的正负值决定是向左还是向右推动推车。这听起来可能有点抽象，下面就通过一个具体的例子，来看看整个过程将发生什么。

假设推车在游戏中静止地处在中间位置，当杆向右倾斜时车也将向右倾斜，如下图这样：

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