Яхтзи покорен: Искусственный интеллект осваивает игру бросков

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование демонстрирует, что алгоритмы обучения с подкреплением способны достигать почти идеальной игры в Яхтзи, совершенствуя свои навыки через самообучение.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В работе изучаются методы обучения с подкреплением, такие как Policy Gradient и Advantage Actor-Critic, для достижения оптимальной стратегии в стохастической комбинаторной игре Яхтзи.

Несмотря на кажущуюся простоту, игра в кости «Ятзи» представляет собой сложную комбинаторную задачу с элементами случайности и отложенным вознаграждением. В работе «Yahtzee: Reinforcement Learning Techniques for Stochastic Combinatorial Games» исследуется применение методов обучения с подкреплением для создания агентов, способных эффективно играть в «Ятзи». Показано, что алгоритм Advantage Actor-Critic (A2C) демонстрирует наиболее стабильную и эффективную стратегию обучения, достигая результатов, близких к оптимальным, вычисленным методом динамического программирования. Какие еще стохастические игры могут быть эффективно решены с помощью обучения с подкреплением и какие архитектуры нейронных сетей окажутся наиболее подходящими для таких задач?

Ятзи: Полигон для Искусственного Интеллекта

Разработка искусственного интеллекта, способного принимать сложные решения, требует надежных полигонов для испытаний. В этом контексте, игра Ятзи представляет собой уникальную задачу, отличающуюся высокой степенью случайности и отложенным вознаграждением. В отличие от детерминированных сред, в Ятзи исход каждого броска кубиков непредсказуем, что требует от агента способности адаптироваться к переменчивой ситуации. Кроме того, оценка эффективности принятых решений происходит не сразу, а лишь после завершения всей партии, что усложняет процесс обучения и требует применения алгоритмов, способных учитывать долгосрочные последствия действий. Такая комбинация факторов делает Ятзи ценным инструментом для тестирования и совершенствования алгоритмов машинного обучения, направленных на создание интеллектуальных систем, способных к планированию и принятию решений в условиях неопределенности.

Традиционные алгоритмы, применяемые для разработки игровых агентов, сталкиваются со значительными трудностями при решении задачи игры в Ятзи из-за экспоненциального роста числа возможных комбинаций бросков костей. Пространство состояний, возникающее в процессе игры, настолько велико, что перебор всех вариантов становится практически невозможным, что делает стандартные методы поиска и оценки неэффективными. В связи с этим, для достижения успеха в Ятзи требуется применение передовых методов обучения с подкреплением, способных эффективно исследовать пространство состояний, выявлять оптимальные стратегии и адаптироваться к случайному характеру игры. Обучение с подкреплением позволяет агенту учиться на собственном опыте, постепенно улучшая свою игру и находя решения, которые недоступны для традиционных алгоритмов, основанных на жестко заданных правилах и эвристиках.

Успешное освоение игры в Ятзи требует от искусственного интеллекта сбалансированной стратегии исследования и использования возможностей. Исследование подразумевает активный поиск новых, потенциально выгодных комбинаций, даже если они связаны с риском, в то время как использование предполагает максимизацию прибыли от уже известных, надежных стратегий. Именно эта дилемма — как эффективно изучать новые подходы, не жертвуя текущими результатами — является ключевой задачей в области общего искусственного интеллекта. Способность агента к адаптации и оптимизации в условиях неопределенности, демонстрируемая при игре в Ятзи, служит важным индикатором его потенциала для решения более сложных, реальных задач, где полное знание ситуации недоступно, а каждое решение имеет долгосрочные последствия.

Для адекватного моделирования и разработки интеллектуальных агентов, способных эффективно играть в Ятзи, необходимо формализовать игру как последовательную задачу принятия решений. В данном контексте, наиболее подходящим инструментом является математическая модель Марковского процесса принятия решений (MDP). Такой подход позволяет представить состояние игры, возможные действия игрока в каждом состоянии, вероятность перехода в новое состояние после совершения действия и получаемое вознаграждение. Формализация через MDP дает возможность применять алгоритмы обучения с подкреплением, например, Q-learning или SARSA, для автоматического определения оптимальной стратегии игры. В результате, агенту становится доступен формальный механизм оценки перспективности различных ходов и выбора наиболее выгодного действия в каждой конкретной игровой ситуации, что критически важно для достижения успеха в игре с элементами случайности и отсроченным вознаграждением, как Ятзи.

Политика Градиентов: Путь к Обучению

Обучение с подкреплением представляет собой эффективный подход к созданию агентов, способных демонстрировать высокие результаты в сложных игровых средах, таких как нарды (Yahtzee). В отличие от методов обучения с учителем, требующих размеченных данных, обучение с подкреплением позволяет агенту обучаться посредством взаимодействия со средой и получения вознаграждения за принятые решения. Этот парадигма позволяет агенту самостоятельно разрабатывать оптимальную стратегию игры, адаптируясь к динамике окружающей среды и максимизируя суммарное вознаграждение. Сложность среды, как в случае с Yahtzee, обусловлена большим пространством состояний и необходимостью принятия последовательных решений, что делает обучение с подкреплением особенно актуальным и перспективным решением.

Метод REINFORCE представляет собой базовый подход к оптимизации политик в обучении с подкреплением, основанный на прямом вычислении градиента ожидаемой награды. В основе метода лежит принцип, что изменение параметров политики пропорционально полученной награде за эпизод, умноженной на градиент логарифма вероятности выполненных действий. Математически, градиент политики оценивается как \nabla J(\theta) \approx \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \sum_{t=1}^{T} \nabla_{ \theta} \log \pi_{\theta}(a_t|s_t) R_t , где θ — параметры политики, \pi_{\theta}(a_t|s_t) — вероятность действия a_t в состоянии s_t , а R_t — суммарная награда, полученная после действия a_t . Этот подход позволяет напрямую максимизировать ожидаемую награду, корректируя политику на основе наблюдаемых результатов.

Метод REINFORCE, являясь базовым подходом к оптимизации политик в обучении с подкреплением, характеризуется высокой дисперсией оценки градиента. Это связано с тем, что для оценки улучшения политики используется полный эпизод взаимодействия со средой, что приводит к значительным колебаниям в оценке, особенно в стохастических окружениях. Высокая дисперсия затрудняет сходимость алгоритма и требует использования большего количества эпизодов для получения стабильных результатов. В связи с этим, возникла необходимость в разработке более совершенных методов, таких как Actor-Critic, которые направлены на снижение дисперсии путем введения функции оценки ценности (value function) для уменьшения шума в оценке градиента и повышения эффективности обучения.

Методы Actor-Critic снижают дисперсию при обучении с подкреплением за счет использования двух основных компонентов: актора и критика. Актор отвечает за выбор действий в среде, формируя политику, а критик оценивает ценность состояний или пар состояние-действие. Вместо прямой оценки градиента ожидаемой награды, как в REINFORCE, критик предоставляет оценку функции ценности V(s) или Q(s,a), которая используется для уменьшения дисперсии оценки градиента. Это достигается за счет вычисления преимущества (advantage), определяемого как разница между полученной наградой и оценкой ценности состояния, что позволяет более эффективно определять, какие действия улучшают политику и какие нет. Такой подход существенно повышает стабильность и скорость обучения по сравнению с методами, основанными только на оценке градиента ожидаемой награды.

Стабилизация и Оптимизация Обучения: Продвинутые Техники

Алгоритм Proximal Policy Optimization (PPO) является развитием методов Actor-Critic и направлен на повышение стабильности обучения с подкреплением. В отличие от стандартных Actor-Critic методов, PPO использует “обрезанную” (clipped) функцию потерь, ограничивая величину обновления политики на каждом шаге. Это достигается путем ограничения отношения вероятностей новой и старой политики определенным диапазоном, обычно [1-ε, 1+ε], где ε — гиперпараметр. Ограничение обновления политики предотвращает слишком большие изменения в поведении агента, что позволяет избежать резких скачков в процессе обучения и обеспечивает более плавную сходимость. Использование обрезанной функции потерь позволяет PPO эффективно использовать данные и снижает необходимость в частой перенастройке алгоритма, делая его более надежным и простым в использовании.

Обобщенная оценка преимущества (GAE) снижает дисперсию в алгоритмах обучения с подкреплением, предоставляя более точную оценку функции преимущества. Традиционная функция преимущества оценивает, насколько действие лучше, чем среднее, но может иметь высокую дисперсию, затрудняя обучение. GAE использует взвешенное среднее оценок преимуществ на несколько шагов вперед, используя параметр λ для контроля баланса между смещением и дисперсией. Значение λ близкое к 1 приводит к меньшей дисперсии, но большему смещению, а значение близкое к 0 — к большей дисперсии и меньшему смещению. Это позволяет алгоритму более эффективно оценивать долгосрочные последствия действий и, следовательно, улучшать стабильность и скорость обучения.

Для эффективной реализации методов, таких как PPO и GAE, часто требуются сложные архитектуры нейронных сетей, в частности, многоголовые сети (Multi-Headed Networks). Эти сети позволяют обрабатывать различные аспекты состояния игры параллельно, используя отдельные «головы» для анализа отдельных признаков или подзадач. Каждая голова может специализироваться на определенном типе информации, например, на распознавании объектов, оценке расстояний или предсказании действий противника. Это позволяет модели лучше понимать контекст и принимать более обоснованные решения, что особенно важно в сложных игровых средах с большим объемом входных данных. Использование многоголовых сетей способствует повышению производительности и улучшению обобщающей способности алгоритмов обучения с подкреплением.

Для обеспечения стабильного обучения сложных нейронных сетей, используемых в обучении с подкреплением, нормализация слоев (Layer Normalization) играет ключевую роль. В отличие от пакетной нормализации, Layer Normalization нормализует активации внутри каждого отдельного примера, а не по пакету данных. Это делает ее более эффективной при работе с рекуррентными нейронными сетями и другими архитектурами, где размер пакета может быть небольшим или меняться. Нормализация слоев стабилизирует градиенты, ускоряет сходимость и позволяет использовать более высокие скорости обучения, что особенно важно при обучении глубоких сетей, подверженных проблеме исчезающих или взрывающихся градиентов. Техника применяется к каждому слою сети независимо, вычисляя среднее и стандартное отклонение для каждого примера и нормализуя активации соответственно.

Улучшение Производительности: Представление и Вознаграждение

Представление информации об игровом состоянии в виде входных признаков оказывает существенное влияние на способность агента к эффективному обучению. Качество кодирования признаков напрямую определяет, насколько полно и точно агент воспринимает окружающую среду, что, в свою очередь, влияет на скорость и стабильность процесса обучения. Неадекватное кодирование, например, использование избыточных или нерелевантных признаков, может привести к замедлению обучения или даже к невозможности достижения оптимальной стратегии. В то же время, грамотно подобранные признаки, отражающие ключевые аспекты игрового состояния, позволяют агенту быстрее выявлять закономерности, строить эффективные модели и принимать обоснованные решения. Исследования показывают, что даже незначительные изменения в способе кодирования признаков могут существенно повлиять на итоговую производительность агента, подчеркивая важность тщательного проектирования системы представления информации.

Способ кодирования действий агента оказывает существенное влияние на эффективность обучения и сложность решаемой задачи. Вместо непосредственного выбора из дискретного набора действий, более сложные кодировки, такие как параметризация действий непрерывными значениями, могут значительно сократить пространство поиска оптимальной стратегии. Например, вместо выбора «влево», «вправо», «вверх», «вниз», агент может управлять углом и силой движения, что позволяет ему достигать целей более плавно и эффективно. Однако, такая параметризация требует более сложной модели обучения и может потребовать дополнительных механизмов регуляризации для предотвращения переобучения и обеспечения стабильности. Правильно подобранная схема кодирования действий позволяет агенту быстрее осваивать новые навыки и адаптироваться к изменяющимся условиям, существенно повышая общую производительность.

В контексте обучения с подкреплением, проблема застревания агента в локальных оптимумах является серьезным препятствием. Для решения этой задачи применяются методы регуляризации энтропии, стимулирующие агента к более широкому исследованию пространства действий. Суть подхода заключается в добавлении к функции потерь компонента, поощряющего разнообразие действий. В результате, агент не только стремится к максимальной немедленной награде, но и поддерживает определенный уровень случайности в своих выборах, что позволяет ему обнаруживать более оптимальные стратегии, которые могли бы быть упущены при узконаправленном поиске. Регуляризация энтропии особенно эффективна в сложных средах, где традиционные алгоритмы могут быстро сходиться к субоптимальным решениям, ограничивая потенциал обучения.

Формирование наград на основе потенциала представляет собой эффективный метод ускорения обучения агентов в сложных средах. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на разреженные или отложенные награды, данный подход вводит промежуточные сигналы, основанные на оценке «потенциала» текущего состояния относительно целевого состояния. По сути, агенту предоставляются небольшие награды за приближение к желаемой цели, даже если окончательное достижение еще далеко. Это позволяет агенту быстрее обнаруживать и использовать полезные стратегии, избегая застревания в локальных оптимумах и существенно повышая эффективность обучения. Использование потенциала позволяет формировать более гладкий и информативный градиент, облегчая агенту процесс оптимизации и способствуя более быстрому освоению сложных задач.

Наблюдатель отмечает, что стремление к оптимальности в Yahtzee, демонстрируемое в работе, напоминает вечную борьбу с энтропией. Алгоритм Advantage Actor-Critic, хоть и показывает впечатляющие результаты, всё равно сталкивается с присущей игре случайностью. Как справедливо заметила Барбара Лисков: «Хороший дизайн — это признание неизбежности изменений». В данном случае, «изменениями» выступают случайные броски кубиков, а алгоритм лишь пытается элегантно адаптироваться к ним. В конечном итоге, всё, что можно задеплоить — однажды упадёт, но главное — чтобы этот «сбой» был красив, как и игра, основанная на вероятностях.

Куда же всё это ведёт?

Представленные результаты, безусловно, демонстрируют, что алгоритмы обучения с подкреплением способны освоить даже такую, казалось бы, простую игру, как Ятзи. Однако, если присмотреться внимательнее, становится ясно: это не прорыв в области искусственного интеллекта, а лишь очередная демонстрация того, что машина может оптимизировать набор правил. Проблема, разумеется, не в алгоритме A2C, а в том, что реальный мир — это не Ятзи. В реальности, правила постоянно меняются, а шум в данных неизмеримо выше. Иначе говоря, мы научили машину кидать кости, но она пока не знает, что кости иногда ломаются.

Вероятно, следующий шаг — это попытка перенести эти методы на более сложные комбинаторные игры, где пространство состояний экспоненциально больше. Но тут возникает неизбежный вопрос: а стоит ли? В конце концов, если система стабильно падает при добавлении новой фичи, значит, она хотя бы последовательна. «Cloud-native» и прочие модные словечки не спасут, когда дело дойдёт до эксплуатации. И не стоит забывать, что мы не пишем код — мы просто оставляем комментарии будущим археологам, которые будут гадать, что мы имели в виду.

Возможно, более перспективным направлением является разработка алгоритмов, способных к самообучению и адаптации в условиях неопределённости. Но это уже, пожалуй, область философии, а не инженерии. В любом случае, следует помнить: каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. И кто знает, может быть, через десять лет мы будем использовать нейронные сети, чтобы предсказывать, когда сломается очередной алгоритм обучения с подкреплением.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00007.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-06 05:52