相比于一年舉辦數(shù)十場(chǎng)的各種類型的圖像識(shí)別/分割大賽而言，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的頂級(jí)賽事可謂是寥寥可數(shù)，其技術(shù)報(bào)告更是鳳毛麟角。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在賽事領(lǐng)域到底有哪些常用的解題思路以及黑科技呢?今天我們通過解讀NeurIPS強(qiáng)化學(xué)習(xí)賽事頒獎(jiǎng)現(xiàn)場(chǎng)的技術(shù)報(bào)告，為大家?guī)�來仿生人控制大賽這一國(guó)際頂尖賽事的冠軍解決方案。

訓(xùn)練代碼的開源路徑：https://github.com/PaddlePaddle/PARL

　　在12月8日-14日于加拿大溫哥華舉辦的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議NeurIPS 2019上，百度連續(xù)第二年拿下強(qiáng)化學(xué)習(xí)賽事冠軍。而在頒獎(jiǎng)典禮現(xiàn)場(chǎng)，百度技術(shù)團(tuán)隊(duì)分享了此次能夠獲得冠軍的關(guān)鍵3點(diǎn)：高性能的并行框架PARL、課程學(xué)習(xí)機(jī)制以及提升模型魯棒性的新算法。

　　據(jù)悉，斯坦福大學(xué)仿生動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)室連續(xù)三年在NeurIPS上舉辦了關(guān)于仿生人的控制競(jìng)賽---通過肌肉來控制仿生人來靈活運(yùn)動(dòng)，目標(biāo)是將強(qiáng)化學(xué)習(xí)這項(xiàng)潛力巨大的技術(shù)應(yīng)用到人體肌肉運(yùn)動(dòng)研究領(lǐng)域中，進(jìn)一步理解對(duì)人體腿部的運(yùn)動(dòng)原理，為該領(lǐng)域研究拓展全新的研究思路。

　　今年賽事的任務(wù)是通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個(gè)模型來控制仿生人進(jìn)行靈活運(yùn)動(dòng)，使得其可以朝著任意角度行走，并可以實(shí)時(shí)調(diào)整速度快慢。這一目標(biāo)相比去年階段性地變化行走目標(biāo)而言，主要變化在實(shí)時(shí)變換速度，任意行走角度上，給今年的參賽選手帶來了極大的挑戰(zhàn)(賽事結(jié)果報(bào)導(dǎo)見上一篇文章)。

　　如下為百度技術(shù)團(tuán)隊(duì)在頒獎(jiǎng)典禮上的技術(shù)報(bào)告：

　　PARL：最高可支持20000個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)并發(fā)計(jì)算的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架

　　歷屆賽事采用的是斯坦福實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)的opensim仿生人模型，這一仿真器基于生物動(dòng)力學(xué)原理，盡可能地還原了真實(shí)的物理情況。但是高仿真度意味需要耗費(fèi)更多的計(jì)算資源，這使得它的運(yùn)行速度相比主流強(qiáng)化學(xué)習(xí)仿真環(huán)境慢很多，平均速率只有4幀/秒(主流環(huán)境Mujoco最高可達(dá)到1000幀/秒)。要解決這個(gè)問題，最直接了當(dāng)?shù)姆椒ㄊ抢�用多個(gè)CPU進(jìn)行并行計(jì)算，同時(shí)進(jìn)行仿真。目前開源社區(qū)中已經(jīng)有一部分RL框架支持并行計(jì)算，比如最為流行的baseline(OPENAI開源)，但是這類框架的并行計(jì)算是基于mpi4py通訊協(xié)議實(shí)現(xiàn)的。用戶不僅需要熟悉mpi的常用接口，還得用特定的命令才能啟動(dòng)多機(jī)訓(xùn)練，相對(duì)于單機(jī)版本的改動(dòng)極大，用戶上手成本很高。

　　而在飛槳PARL框架下，并行計(jì)算代碼編寫幾乎沒有額外學(xué)習(xí)成本。PARL鼓勵(lì)用戶寫傳統(tǒng)的python多線程代碼來達(dá)到并行目的，開發(fā)者并不需要關(guān)注網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膶?shí)現(xiàn)，只要增加一個(gè)并行修飾符就可以實(shí)現(xiàn)并行化(盡管python多線程受全局鎖GIL限制而不能實(shí)現(xiàn)真正的并行，但是這個(gè)修飾符的底層實(shí)現(xiàn)是獨(dú)立進(jìn)程級(jí)別的，不受這一限制)。獲勝團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了并行版本的DDPG/PPO算法，使用了上百個(gè)仿真環(huán)境在CPU集群上進(jìn)行仿真，探索不同的狀態(tài)空間，并且通過網(wǎng)絡(luò)傳輸把數(shù)據(jù)收集到訓(xùn)練機(jī)器上通過GPU預(yù)測(cè)以及訓(xùn)練(見圖1)，將原先單CPU需要5小時(shí)迭代一輪的單機(jī)PPO算法時(shí)間壓縮到了不到1分鐘。

圖1

　　課程學(xué)習(xí)機(jī)制

　　本次比賽的一個(gè)重要挑戰(zhàn)是在高達(dá)117維度的連續(xù)空間上訓(xùn)練一個(gè)可以靈活行走的模型，搜索空間極大，模型在訓(xùn)練的過程中很容易陷入局部最優(yōu)，例如圖2這種螃蟹一樣橫著走的情況。

圖2

　　如何才能避免這種情況，讓模型學(xué)習(xí)到一個(gè)靈活的走路姿勢(shì)，和普通人行走一樣正常呢?

　　在參賽過程中，該團(tuán)隊(duì)注意到把強(qiáng)化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)目標(biāo)直接設(shè)定為低速向前的話，模型會(huì)“抖機(jī)靈”地探索到各種各樣奇怪的姿勢(shì)來達(dá)到低速行走的目標(biāo)，比如拖著腿走，小步跳著走，甚至橫著走。這些奇怪的姿勢(shì)導(dǎo)致模型陷入局部最優(yōu)，短期內(nèi)雖然拿到了不錯(cuò)打分，但效果卻無法進(jìn)一步提升。如何學(xué)習(xí)到更接近于人類的穩(wěn)定姿態(tài)?參賽團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，把目標(biāo)設(shè)定為向前奔跑且跑得越快越好，模型學(xué)出來的姿勢(shì)較自然。仿真環(huán)境中的仿生人先邁出右腿，身體向前傾斜，然后向前沖刺，最后和普通人一樣向前跑起來(見圖3)!該團(tuán)隊(duì)認(rèn)為出現(xiàn)該情況的原因在于此：低速行走有非常多的姿勢(shì)能夠?qū)崿F(xiàn)，也很容易陷入局部最優(yōu);但是目標(biāo)設(shè)定為最快速度奔跑的時(shí)候，模型的可能選擇反倒更少了----像人類一樣沖刺。在學(xué)會(huì)了向前奔跑之后，參賽選手再逐步把目標(biāo)速度降低，讓模型保持原先的姿勢(shì)的同時(shí)，逐步學(xué)會(huì)低速行走。有了這種“課程”式的訓(xùn)練過程，模型可以學(xué)習(xí)到真正與人類一樣的行走姿勢(shì)，這也為后續(xù)的靈活變換方向奠定了基礎(chǔ)。

圖3

　　RAVE：提升魯棒性的新算法

　　RAVE的全稱是Risk-averse Value Expansion，是該團(tuán)隊(duì)提出的基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法(model-based RL)，這個(gè)算法在本次奪冠過程中起到了極為關(guān)鍵的作用，最終也獲得了賽事的Best Machine Learning Paper榮譽(yù)。這次賽事的最為重要的一個(gè)挑戰(zhàn)是仿生人需要實(shí)時(shí)變換速度，reward是取決于仿生人的實(shí)時(shí)速度與指定速度之間的差值，但是未來的目標(biāo)速度是無法提前得知的(賽事規(guī)則限制)。這一個(gè)問題給強(qiáng)化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)機(jī)制帶來了很大的干擾：由于未來的目標(biāo)速度無法預(yù)估，會(huì)使得在當(dāng)前狀態(tài)下，模型錯(cuò)誤地估計(jì)了未來風(fēng)險(xiǎn)，從而采取一些風(fēng)險(xiǎn)偏高的行為而很容易摔倒。針對(duì)這一個(gè)問題，PARL團(tuán)隊(duì)從對(duì)環(huán)境的建模入手，在借鑒了發(fā)表在18年NeurIPS的Ensemble of Probabilistic Models(PE)工作后，他們采用了多個(gè)高斯模型對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模，同時(shí)捕捉建模的誤差以及環(huán)境的隨機(jī)性，并通過取多個(gè)預(yù)估值的置信度下界的方式，來解決值函數(shù)在計(jì)算過程中過于“樂觀”的情況。憑借著這個(gè)算法，百度參賽團(tuán)隊(duì)最終訓(xùn)練出了圖4這樣靈活的控制模型，連續(xù)兩年拿下該賽事的冠軍名次。

圖4

　　最后參賽團(tuán)隊(duì)表示已經(jīng)把相關(guān)訓(xùn)練代碼開源到PARL倉(cāng)庫中，方便大家了解強(qiáng)化學(xué)習(xí)競(jìng)賽的訓(xùn)練流程，具體可以參閱如下路徑(https://github.com/PaddlePaddle/PARL/tree/develop/examples/NeurIPS2019-Learn-to-Move-Challenge)。

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