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雷鋒網 AI 開發者按：深度強化學習（Deep Reinforcement Learning，DRL）一直是近年來人工智能的一些重大突破的核心。然而，盡管 DRL 有了很大的進步，但由于缺乏工具和庫，DRL 方法在主流解決方案中仍然難以應用。因此，DRL 仍然主要是以研究形式存在，并沒有在現實世界看到許多采用機器學習的應用方案；而解決這個問題就需要更好的工具和框架。
就在最近，DeepMind 發布了一系列新的開源技術，包括三種 DRL 框架：OpenSpiel、SpriteWorld 和 Bsuite，這些技術將有助于簡化 DRL 方法的應用。
作為一種新的深度學習技術，DRL 的采用面臨著簡單實現算法以外的挑戰。例如：用以簡化 DRL 技術應用的訓練數據集、環境、監控優化工具以及精心設計的實驗等。
考慮到 DRL 的機制不同于大多數傳統的機器學習方法，尤其對于 DRL 的情況，這種差異更甚。DRL 智能體試圖在給定的環境中通過反復試驗來實現對任務的掌握。在這種情況下，環境和實驗的穩健性在 DRL 智能體開發的知識中起著重要的作用。
為了實現 DRL 的重大突破，將其更好的應用于重大人工智能挑戰中，DeepMind 構建了許多專有工具和框架，以大規模簡化 DRL 智能體的訓練、實驗和管理。并且開放了三種 DRL 框架，包括：OpenSpiel、SpriteWorld 和 bsuite，以便其他研究人員可以使用它們來推進 DRL 方法的現狀。
下面是三種框架的介紹，并附有對應的開源地址。
與其他數據集不同，游戲本質上基于試驗和獎勵機制，可以用來訓練 DRL 智能體。然而，正如我們所看到的，游戲環境遠不是簡單的組裝。
OpenSpiel 是一系列環境和算法的集合，用于研究一般強化學習和游戲中的搜索/規劃。OpenSpiel 的目的是在許多不同的游戲類型中促進通用多智能體的強化學習，其方式與通用游戲類似，但它重點是強調學習而不是競爭形式。當前版本的 OpenSpiel 包含 20 多種不同類型的游戲的實現，例如：完全信息、同步移動、不完全信息、網格世界游戲、博弈游戲和一些普通形式/矩陣游戲。
OpenSpiel 的核心實現是基于 C++和 Python 綁定，便于在不同的深度學習框架中采用。該框架包含了一系列游戲組合，允許 DRL 智能體掌握合作和競爭行為。類似地，OpenSpiel 包含了多種 DRL 算法組合，例如：搜索、優化和單一智能體等。OpenSpiel 還包括分析學習動態和其他常見評估指標的工具。
OpenSpiel 支持游戲類型
單人和多人游戲
完全可觀測（通過觀測）和不完全信息博弈（通過信息狀態和觀測）
隨機性（盡管部分支持隱式隨機性，但主要為不確定事件）
n人普通形式的“一桿”游戲和（2人）矩陣游戲
序貫和同時動作游戲
零和、一般和和合作（相同收益）博弈
OpenSpiel 支持語言類型
C++ 11
Python 3
swift 中提供的部分語言
游戲和實用程序功能（例如：計算）是用 C++編寫的。這些也可以使用 pybind11 python（2.7 和 3）綁定。方法名稱位于 C++中的 CamelCase 和 Python 中的 SnaKeKY 情況（例如，在 C++中的 Apple 動作將是 Python 中的 Stest.Apple）。有關名稱之間的完整映射，請參見 open_spiel/python/pybind11/pyspel.cc 中的 pybind11 定義。
OpenSpiel 已經在 linux 上進行了測試（debian 10 和 ubuntu 19.04），但它還未在 MacOS 或 Windows 上進行測試，由于代碼使用了 MacOS 和 Windows 上也提供的免費工具，因此 DeepMind 預計在這些平臺下編譯和運行不會出現任何（重大）問題。
GitHub 地址：https://github.com/deepmind/open_spiel
pybind11 地址：https://pybind11.readthedocs.io/en/stable/
幾個月前，DeepMind 發表了一篇論文，介紹了一種基于無監督式目標搜索和好奇心驅動的強化學習模型（Curious Object-Based seaRch Agent，COBRA），它通過使用強化學習來識別給定環境中的對象（相關論文可參考：https://arxiv.org/abs/1905.09275）。
該模型使用了一系列二維游戲進行訓練，在這些游戲中數字可以自由移動。用來訓練 COBRA 模型的環境就是最近 deepmind 開源 DRL 三大框架之一，SpriteWorld。
SpriteWorld 是一個基于 python 的強化學習環境，它由一個可以自由移動的簡單形狀的二維競技場組成。更具體地說，SpriteWorld 是一個二維方形競技場，有不同數量的彩色 Sprites，可以自由放置和渲染，但不會發生碰撞。SpriteWorld 環境基于一系列關鍵特征：
多目標的競技場反映了真實世界的組成，雜亂的物體場景可以用于共享特征，同時也可以獨立移動。這也提供了測試與任務無關的特征/目標的穩健性和組合泛化的方法。
連續點擊和推動動作空間的結構反映了世界空間和運動的結構。它還允許智能體在任何方向上移動任何可見對象。
目標的概念并非以任何特權方式所提供（例如：操作空間中沒有特定目標的組件），并且完全可以由智能體發現。
SpriteWorld 為每個 DRL 智能體提供三項主要的訓練任務：
目標搜索。智能體必須將一組目標（可通過某些功能識別，例如：綠色的目標）帶到屏幕上的隱藏位置，忽略干擾對象（例如：非綠色的目標）；
排序。智能體必須根據目標的顏色將每個目標帶到規定的位置；
聚類。智能體必須根據目標的顏色將其分組排列在群集中。
SpriteWorld 也可以用于強化學習以外的其他目的。例如：它被用于生成具有控制因子分布的圖像數據集，如論文「Spatial Broadcast Decoder: A Simple Architecture for Learning Disentangled Representations in VAEs」（watters 等人，2019，https://arxiv.org/abs/1901.07017）。
它還可以很容易地擴展到生成與簡單物理力（如彈簧、重力等）相互作用的物體的數據集，這對于視覺動力學的無監督學習研究是有用的。
GitHub 地址：https://github.com/deepmind/spriteworld
我們試圖將 bsuite（Behaviour Suite for Reinforcement Learning，強化學習行為套件）打造成為強化學習領域 的 MNIST。
具體而言，bsuite 是一系列實驗，旨在突出智能體可擴展性的關鍵點。這些實驗都體現了一些基本的問題，例如「探索」或「記憶」，其實驗方式可以很容易地進行測試和迭代。bsuite 有兩個主要目標：
收集清晰、信息量豐富且可擴展的問題，這些問題捕獲了高效和通用學習算法設計中的關鍵問題；
通過在這些共享基準上的表現來研究智能體的行為。
bsuite 的當前實現可以在不同環境中自動執行手實驗，并收集了相應的指標，這些指標可以簡化 DRL 智能體的訓練。同時，因為 bsuite 是一系列實驗的集合，所以它在實驗子目錄中定義。每個子目錄對應一個實驗，包含：
定義強化學習環境的一種文件，它可以配置為提供不同的難度等級或不同的隨機種子（for example）；
此環境的關鍵字參數序列，在實驗的 sweep.py 文件中的 settings 變量中定義；
一個 analysis.py 文件，用于定義所提供的 jupyter 計算機中使用的繪圖；
當通過加載和記錄*函數加載環境時，bsuite 通過記錄每個環境中的結果來工作。這意味著任何實驗都將自動輸出正確格式的數據，以便使用計算機進行分析，而不受任何智能體或算法結構的限制。
GitHub 地址：https://github.com/deepmind/bsuite
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