從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn)是人類能長(zhǎng)久保持優(yōu)勢(shì)的原因之一，即使我們做了失敗的嘗試，但至少有一部分是正確的，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)后也能成功。

機(jī)器人也可以使用類似的試錯(cuò)法學(xué)習(xí)新任務(wù)。通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，機(jī)器人嘗試用不同的方法做一件事，如果嘗試的方法有效則會(huì)獲得獎(jiǎng)勵(lì)。給予獎(jiǎng)勵(lì)生成的強(qiáng)化，機(jī)器人會(huì)不斷嘗試直到成功到達(dá)目標(biāo)。

人與機(jī)器的不同之處在于我們?nèi)绾螐氖『统晒χ袑W(xué)習(xí)，從中我們不僅知道哪些東西對(duì)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)沒(méi)有幫助，而且能了解為什么失敗以及之后如何避免。這就使我們能比機(jī)器人更有效地學(xué)習(xí)。

今天，位于美國(guó)舊金山的人工智能研究機(jī)構(gòu)OpenAI發(fā)布了一款開(kāi)源算法，名為Hindsight Experience Replay（HER），該算法將失敗作為成功的手段，讓機(jī)器人像人類一樣學(xué)習(xí)。

HER的重要特征是它能像人類一樣，即使沒(méi)有達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，但至少收獲了其他成果。那么為什么不假裝這就是最初想實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)呢？

Spectrum IEEE的編輯Evan Ackerman用比喻具體形容了HER的原理：想像一下你正要擊打棒球，目標(biāo)是全壘打。但是在第一次擊球時(shí)，球出界了，雖然沒(méi)有做到全壘打，但是你卻知道了一種打出界球的方法。事后通過(guò)總結(jié)，你可以這么想：“如果我的目標(biāo)就是打個(gè)出界球，那么剛剛的那一記擊球就是完美的！”雖然沒(méi)有打出全壘打，但仍然有了進(jìn)步。

HER的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是它使用了研究人員所稱的“稀疏獎(jiǎng)勵(lì)”來(lái)指導(dǎo)學(xué)習(xí)。獎(jiǎng)勵(lì)是我們?nèi)绾胃嬖V機(jī)器人它們的所作所為對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)是好事還是壞事。大多數(shù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法使用的是“密集獎(jiǎng)勵(lì)”，機(jī)器人根據(jù)完成目標(biāo)的程度獲得不同大小的cookies。這些cookies可以單獨(dú)獎(jiǎng)勵(lì)任務(wù)的一個(gè)方面，并在某種程度上幫助指導(dǎo)機(jī)器人按照指示的方式學(xué)習(xí)。

密集獎(jiǎng)勵(lì)很有效，但是部署起來(lái)卻有些麻煩，并且在有些情況下并不是那么實(shí)用。大多數(shù)應(yīng)用非常關(guān)注結(jié)果，并且出于實(shí)用的目的，你可以從中取得成功，也可能不成功。稀疏獎(jiǎng)勵(lì)是指，機(jī)器人在成功后只得到一個(gè)cookie，這樣一來(lái)，該程序就更容易測(cè)量、編程和實(shí)施。但另一方面，這種方法可能會(huì)降低學(xué)習(xí)速度，因?yàn)闄C(jī)器人沒(méi)有獲得增量反饋，它只是被一遍又一遍地告訴“沒(méi)有cookie”，除非它非常幸運(yùn)地偶然成功了。

這就是HER的基本原理：它讓機(jī)器人通過(guò)分散獎(jiǎng)勵(lì)學(xué)習(xí)，改變?cè)镜哪繕?biāo)，把每次嘗試行為都看做成功，所以機(jī)器人每次都能學(xué)到一些東西。

通過(guò)這種方法，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以獲得學(xué)習(xí)信號(hào)，因?yàn)樗呀?jīng)實(shí)現(xiàn)了一些目標(biāo)；即使它不是你原本想達(dá)到的目標(biāo)，如果重復(fù)這個(gè)過(guò)程，最終機(jī)器人也會(huì)實(shí)現(xiàn)任意一種目標(biāo)，包括最初真正的目標(biāo)。

下面的視頻是HER方法與其他深度學(xué)習(xí)方法在實(shí)踐中的對(duì)比，左邊是新開(kāi)發(fā)的HER方法，右邊是T. Lillicrap等人于2015年提出的深度決定性策略梯度（DDPG）方法：

最終的結(jié)果對(duì)比差別非常大：

HandManipulateBlockRotateXYZ-v0上四個(gè)不同配置下的中位測(cè)試成功率（曲線）和四分位范圍（陰影部分）。數(shù)據(jù)繪制于訓(xùn)練時(shí)期，每種配置下每隔五個(gè)隨機(jī)種子就進(jìn)行總結(jié)

帶有稀疏獎(jiǎng)勵(lì)的DDPG+HER明顯優(yōu)于其他所有配置，并且只從稀疏獎(jiǎng)勵(lì)中學(xué)習(xí)了成功策略來(lái)完成這項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。有趣的是，帶有密集獎(jiǎng)勵(lì)的DDPG+HER能夠?qū)W習(xí)，但表現(xiàn)得卻不好。而Vanilla DDPG的兩種配置均不能學(xué)習(xí)。完整的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以在論文中查看。

OpenAI此次發(fā)布了八個(gè)Gym模擬機(jī)器人環(huán)境（Gym是OpenAI用于開(kāi)發(fā)和比較強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的工具包，它能教智能體各種任務(wù)，比如走路、打乒乓球或玩彈球等），其中四個(gè)用于Fetch研究平臺(tái)，四個(gè)用于ShadowHand機(jī)器人，使用的是MuJoCo物理模擬引擎。

Fetch上的四個(gè)環(huán)境

將機(jī)械臂末端以最快速度移動(dòng)到目標(biāo)位置

擊中灰色目標(biāo)，使其滑動(dòng)到桌上一固定位置

用機(jī)械臂末端推動(dòng)正方體使其到達(dá)目標(biāo)位置

機(jī)械臂抓取桌上的正方體，并停留在桌子上方某固定位置

ShadowHand上的四個(gè)環(huán)境

將拇指和另一個(gè)手指移動(dòng)到指定位置

在手上翻轉(zhuǎn)正方體直到達(dá)到預(yù)期位置

在手上翻轉(zhuǎn)彩蛋直到達(dá)到預(yù)期位置

在手上轉(zhuǎn)筆直到達(dá)到預(yù)期位置

HER的問(wèn)題

雖然HER對(duì)于學(xué)習(xí)稀疏獎(jiǎng)勵(lì)的復(fù)雜任務(wù)是很有前景的方式，但它仍存在改進(jìn)的空間。和OpenAI最近發(fā)布的Request for Research 2.0相似，研究人員針對(duì)HER的進(jìn)步提出了一下幾條想法：

事后自動(dòng)創(chuàng)建目標(biāo)。目前的HER使用硬編碼策略選擇目標(biāo)，如果算法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)應(yīng)該會(huì)很有趣。

無(wú)偏差HER。替換目標(biāo)以無(wú)原則的方式改變了經(jīng)驗(yàn)的分布。這種偏差在理論上會(huì)導(dǎo)致不穩(wěn)定，盡管在實(shí)踐中還沒(méi)有遇到這種情況。

HER+HRL。將HER與最近推出的層次強(qiáng)化學(xué)習(xí)（HRL）結(jié)合起來(lái)一定很有趣。這樣一來(lái)，HER不僅僅可以應(yīng)用到目標(biāo)上，還能應(yīng)用到較高層次的策略生成的動(dòng)作上。例如，如果較高層次命令低層次實(shí)現(xiàn)目標(biāo)A，結(jié)果實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)B，那么我們可以假設(shè)高層次原本命令的是目標(biāo)B。

更豐富的價(jià)值函數(shù)。擴(kuò)展最近的研究，并在額外的輸入上調(diào)整價(jià)值函數(shù)，例如折扣因子或成功閾值。

更快的信息傳播。大多數(shù)off-policy深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法使用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)來(lái)穩(wěn)定訓(xùn)練。然而，由于改變需要時(shí)間傳播，就會(huì)限制訓(xùn)練的速度。我們注意到在我們的實(shí)驗(yàn)中，這是決定DDPG+HER學(xué)習(xí)速度最重要的因素。

HER+多步驟回報(bào)。由于我們更換了目標(biāo)，HER上的實(shí)驗(yàn)是off-policy的。所以用多步驟回報(bào)使用它就變得困難了。然而，多步驟回報(bào)能讓信息傳播的速度更快，所以也是可行的。

On-policy HER。目前，HER只能與off-policy算法一起使用。但是，最近的算法如PPO的穩(wěn)定性非常好。所以我們可以研究一下HER能否與on-policy算法一起使用。

高頻動(dòng)作的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。目前的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)動(dòng)作過(guò)多的案例十分敏感，這就是為什么跳幀技術(shù)經(jīng)常用于雅達(dá)利游戲。在連續(xù)控制領(lǐng)域，動(dòng)作頻率越趨近于無(wú)窮，性能則越趨近于零。這是由兩個(gè)因素造成的：不一致的探索，和需要多次引導(dǎo)來(lái)傳播信息。

將HER與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的最近進(jìn)展相結(jié)合。最近，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在多個(gè)方面都有了很大進(jìn)步，它可以和優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放（Prioritized Experience Replay）、分布強(qiáng)化學(xué)習(xí)（distributional RL）以及entropy-regularized RL或反向課程生成相結(jié)合。

在論文中你可以找到關(guān)于新Gym環(huán)境應(yīng)用的更多信息。

使用基于目標(biāo)的環(huán)境

引入“目標(biāo)”概念需要對(duì)現(xiàn)有Gym的API進(jìn)行一些反向兼容更改：

所有基于目標(biāo)的環(huán)境使用gym.spaces.Dict觀察空間。環(huán)境需要包含一個(gè)智能體嘗試達(dá)到的預(yù)期目標(biāo)（desired_goal）、一個(gè)目前已經(jīng)達(dá)到的目標(biāo)（achieved_goal）、以及實(shí)際觀察（observation），例如機(jī)器人的狀態(tài)。

我們公開(kāi)環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)以重新計(jì)算更換目標(biāo)之后的獎(jiǎng)勵(lì)。

下面是在新的基于目標(biāo)的環(huán)境中，執(zhí)行目標(biāo)替換時(shí)的簡(jiǎn)單例子：

import numpy as np

import gym

env = gym.make('FetchReach-v0')

obs = env.reset()

done = False

def policy(observation, desired_goal):

# Here you would implement your smarter policy. In this case,

# we just sample random actions.

return env.action_space.sample()

whilenotdone:

action = policy(obs['observation'], obs['desired_goal'])

obs, reward, done, info = env.step(action)

# If we want, we can substitute a goal here and re-compute

# the reward. For instance, we can just pretend that the desired

# goal was what we achieved all along.

substitute_goal = obs['achieved_goal'].copy()

substitute_reward = env.compute_reward(

obs['achieved_goal'], substitute_goal, info)

print('reward is {}, substitute_reward is {}'.format(

reward, substitute_reward))

新的環(huán)境可以使用與Gym兼容的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，如Baselines。用gym.wrappers.FlattenDictWrapper將基于字典的觀察空間壓縮成一個(gè)數(shù)組。

import numpy as np

import gym

env = gym.make('FetchReach-v0')

# Simply wrap the goal-based environment using FlattenDictWrapper

# and specify the keys that you would like to use.

env = gym.wrappers.FlattenDictWrapper(

env, dict_keys=['observation', 'desired_goal'])

# From now on, you can use the wrapper env as per usual:

ob = env.reset()

print(ob.shape) # is now just an np.array