摘要：系統動力學之父之父再發新作這一次，他借鑒了人類認知世界的模式，為機器建造了一個世界觀模型。同時，文摘菌也會手把手教你訓練出一個有簡單世界觀的賽車手。遞歸神經網絡沒有遞歸神經網絡的賽車手可能會把車開成這樣。。。

“人類對周遭世界的認知，只是我們腦海中的一個模型。”——系統動力學之父J.W.Forrester

LSTM之父Ju?rgen Schmidhuber再發新作！

這一次，他借鑒了人類認知世界的模式，為機器建造了一個世界觀模型。

諸多證據表明，人腦為了處理日常生活中的海量信息，學會了對這些時空信息作出抽象化的處理。借此，我們能夠在面對周遭復雜的信息時，進行迅速而準確的分析。而我們在當前所“看”到的這個世界，也受到了大腦對未來世界預測的影響。

比方說，棒球選手可以毫不費力地擊中打時速100英里的棒球，正是得益于大腦對棒球運動軌跡的較精確判斷。

那么，我們能不能讓機器也學會這樣的世界觀呢？機器有了世界觀后又將具備怎么樣的能力呢？

今天，文摘菌就帶你一起來讀LSTM之父的一篇力作。同時，文摘菌也會手把手教你訓練出一個有簡單世界觀的AI賽車手。到底有多厲害，試了就知道！

在大數據文摘后臺回復“世界觀”可下載這篇論文~

提出問題

讓我們通過一個具體案例來探究這個問題：如何讓機器擁有世界觀？

假設我們要訓練出一個AI賽車手，讓它擅長在2D賽道上駕駛汽車。示例如下圖。

在每個時間節點，這個AI賽車手都會觀察它的周圍環境（64×64像素彩色圖像），然后決定并執行操作——設定方向（-1到1）、加速（0到1）或制動（0到1）。在它執行操作后，它所處的環境會返回下一個觀測結果。以此類推，這個過程講不斷重復。

它的目標是，在盡可能短的時間內走完賽道。

解決方案

我們給出一個由三部分組成的解決方案。

變分自編碼器（VAE）

當你在開車的時候做決定時，你并不會主動分析你視圖中的每一個“像素”——相反，你的大腦會將視覺信息凝聚成較少數量的“隱藏”實體，比如道路的筆直程度、即將到來的彎道以及你在道路中的相對位置，從而判斷出你需要操作的下一個動作。

這正是VAE的要義所在——將64x64x3（RGB）輸入圖像壓縮成一個長度為32的特征向量（z）。

借此，我們的AI賽車手可以用更少的信息去表示周圍的環境，從而提高學習效率。

遞歸神經網絡（RNN）

沒有遞歸神經網絡的AI賽車手可能會把車開成這樣。。。

回想一下。當你開車的時候，其實是會對下一秒可能出現的情況進行持續預估的。

而RNN就能夠模擬這種前瞻性思維。

與VAE類似，RNN試圖捕捉到汽車在其所處環境中當前狀態的隱藏特性，但這次的目的是要基于先前的“z”和先前的動作來預測下一個“z”的樣子。

控制器（Controller）

目前為止，我們還沒有提到任何有關選擇動作的事情。因為，這些選擇都是控制器要做的。

控制器是一個密集連接的神經網絡，輸入是z（VAE的當前隱藏狀態——長度為32）和h（RNN的隱藏狀態——長度為256）的串聯，3個輸出神經元對應于三個動作，并被縮放到適當的范圍內。

為了理解這三個組成部分所擔任的不同角色，以及他們是如何一起工作的，我們可以想象他們之間的一段對話：

世界模型體系結構圖

VAE：（關注的64 * 64 * 3的觀測結果）這看起來像一條直路，前方稍微向左彎曲，汽車朝向道路方向（z）。

RNN：基于該描述（z）和控制器在上一個時間節點（動作）選擇加速的情況，我將更新我的隱藏狀態（h），以便預測下一個觀測結果仍然是筆直的道路，但要略微左轉一點。

Controller：基于VAE（z）的描述和RNN（h）反饋的當前隱藏狀態，我的神經網絡下一個輸出的動作為[0.34,0.8,0]。

然后，這個操作會被傳遞給環境，該環境會返回更新后的觀測結果，并重新開始循環。

現在，讓我們來實際演練一下吧！

實現代碼來了

如果你使用的是高規格筆記本電腦，則可以在本地運行此解決方案，但我建議你在谷歌云計算平臺（Google Cloud Compute）上用功能更強大的計算機來運行，從而在短時間內完成。

以下步驟已經在Linux（Ubuntu 16.04）上進行了測試——在Mac或Windows上只需要更改軟件包安裝的相關命令即可。

第一步：下載代碼

在命令行中輸入以下內容：

git clone https://github.com/AppliedDataSciencePartners/WorldModels.git

第二步：創建虛擬環境

創建一個Python3虛擬環境（這里使用的是virutalenv和virtualenvwrapper）：

sudo apt-get install python-pip

sudo pip install virtualenv

sudo pip install virtualenvwrapper

export WORKON_HOME=~/.virtualenvs

source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

mkvirtualenv --python=/usr/bin/python3 worldmodels

第三步：安裝程序包

sudo apt-get install cmake swig python3-dev zlib1g-dev python-opengl

mpich xvfb xserver-xephyr vnc4server

cd WorldModels

pip install -r requirements.txt

第四步：生成隨機訓練數據

對于這個塞車問題，VAE和RNN都可以使用隨機生成的訓練數據——也就是在每個時間節點隨機采取動作所生成的觀測數據。實際上，我們可以使用偽隨機動作，使車在初始狀態就能加速離開起跑線。

由于VAE和RNN獨立于決策控制器，我們需要確保遇到各種各樣的觀測結果，并且選擇不同行動來應對，并將結果保存為訓練數據。

要生成隨機策略，請從命令行運行以下命令：

python 01_generate_data.py car_racing --total_episodes 2000 –

start_batch 0 --time_steps 300

如果你的服務器沒有顯示結果，你可以運行以下命令：

xvfb-run -a -s "-screen 0 1400x900x24" python 01_generate_data.py

car_racing --total_episodes 2000 --start_batch 0 --time_steps 300

以上命令將會產生2000個策略，保存在200個批次中，每個批次10個）。

在./data文件夾中，你會看到以下文件（*為批次號）：

obs_data_*.npy （此文件將64 * 64 * 3圖像存儲為numpy數組）

action_data_*.npy （此文件存儲三維動作）

第五步：訓練VAE

這里我們只需要用obs_data_*.npy就可以訓練VAE。確保你已經完成了第四步，否則這個文件不在./data文件夾下。

在命令行中運行下列語句：

python 02_train_vae.py --start_batch 0 --max_batch 9 --new_model

在每一批從0到9的數據中都會訓練出一個新的變分自編碼器VAE。模型的權重保存在./vae/weights.h5中。“--new_model”參數表明從頭開始訓練模型。

如果文件夾中已經存在weights.h5，也沒有聲明“--new_model”參數，腳本將直接導入這個文件中的權重，繼續訓練現有的模型。這樣的話，你就可以實現模型的迭代訓練，而不需要對每批數據都重新運行。

VAE架構的相關參數都在 ./vae/arch.py文件里聲明。

第六步：生成循環神經網絡RNN數據

現在我們就可以利用這個訓練好的VAE模型生成RNN模型的訓練集。

RNN模型要求把經由VAE編碼后的圖像數據（z）和動作（a）作為輸入，把一個時間步長前的由VAE模型編碼后的圖像數據作為輸出。

運行這行命令可以生成這些數據：

python 03_generate_rnn_data.py --start_batch 0 --max_batch 9

這一步需要把第0至9批的obs_data_*.npy 和 action_data_*.npy文件轉成在RNN中訓練所需要的格式。

這兩組文件保存在./data（*是批量編號）

rnn_input_*.npy（存儲了[z a]串聯向量）

rnn_output_*.npy（存儲了前一個時間步長的z向量）

第七步：訓練RNN模型

訓練RNN只需要用到rnn_input_*.npy和rnn_output_*.npy文件。確認你已經完成了第六步，否則這個文件不在./data文件夾下。

在命令行運行：

python 04_train_rnn.py --start_batch 0 --max_batch 9 --new_model

在每一批從0到9的數據中都會訓練出一個新的VAE。模型的權重保存在./rnn/weights.h5。“--new_model”表明從頭開始訓練模型。

和VAE訓練很相似的是，如果文件夾中已經存在weights.h5，也沒有聲明“--new_model”標志，腳本將直接導入文件中的權重，繼續訓練現有的模型。這樣的話，你就可以實現RNN模型的迭代訓練，而不需要對每批數據都重新運行。

RNN循環神經網絡模型的具體參數都在./rnn/arch.py文件里聲明。

第八步：訓練控制器

到了最有趣的部分了！

到目前為止，我們已經使用深度學習搭建了VAE模型和RNN模型。VAE能把高維的圖片降至低維的隱藏數據，RNN用來預測隱藏空間中數據的時序變化。正因為我們可以對每個模型都采用隨機抽取的數據來創建訓練集，模型才有可能達到預期效果。

為了訓練控制器，我們將采用強化學習的方法，它使用了名叫CMA-ES（自適應協方差矩陣進化算法）的進化算法。

輸入是一個288（32+256）維向量，輸出是一個3維向量，因此我們要訓練的參數有288 * 3 + 1 (bias) = 867個。

CMA-ES算法，首先隨機生成867個參數（即一個群體）的副本，然后對環境中每個群體成員變量做測試，并記錄其平均得分。正如自然選擇中的法則一樣，產生較高得分的權重變量允許其繼續“繁殖”，并生出下一代。

運行下列代碼將在你的機器上啟動這個過程，并為變量選擇合適的值。

python 05_train_controller.py car_racing --num_worker 16 –

num_worker_trial 4 --num_episode 16 --max_length 1000 --eval_steps 25

或者在服務器上運行，但不顯示結果：

xvfb-run -s "-screen 0 1400x900x24" python 05_train_controller.py?

car_racing --num_worker 16 --num_worker_trial 2 --num_episode 4 –

max_length 1000 --eval_steps 25

--num_worker 16：worker的個數不要超過可用內核的數量

--num_work_trial 2 ：每個worker測試的群體成員的數量（num_worker * num_work_trial表示每一代群體的總規模）

--num_episode 4：為群體的每個成員進行打分的次數（分數將是該次打分的平均得分）

--max_length 1000：一次打分中較大時間步長

--eval_steps 25：每隔25步對權重進行評估

默認情況下，控制器每次運行都會從零開始，將進程的當前狀態保存到controller目錄的pickle文件中。這樣你就可以通過指定相關文件，從上一次保存的地方繼續訓練。

每生成一代后，算法的當前狀態和較佳權重的集合將會輸出到./controller文件夾。

第九步：可視化結果

經過200代的訓練，我已經訓練出一個平均得分約為833.13的角色。我在谷歌云上使用配置為Ubuntu 16.04, 18 vCPU, 67.5GB RAM的機器，采用的是本文給出的步驟和參數。

在論文中，作者試圖在2000代訓練后達到約906的平均得分，這是迄今為止該環境下的較高分。他利用了稍高的規格設置（例如10,000集訓練數據，群體大小設為64，64臺核心機器，每次試驗16次）。

如果你想可視化控制器的當前狀態，那你只需要運行下列代碼：

python model.py car_racing –filename

?./controller/car_racing.cma.4.32.best.json --render_mode –

record_video

--filename：想要添加到控制器的權重json的路徑

--render_mode ：在屏幕上顯示環境

--record_video：輸出mp4文件到./video文件夾，展現出每個片段

--final_mode：運行100次控制器測試，輸出平均得分

就是這樣啦！

第十步：幻覺學習

到這一步已經很了不起了——但下一步則更令人興奮哦，同時對人工智能未來的發展也很有啟發意義。

增加難度，我們可以讓賽車在行進過程中避免火球的襲擊。

作者展示了角色將怎樣實際地學會如何在自己的VAE / RNN模型啟發的幻覺夢境中玩游戲，而不是在實際的游戲環境中。

我們需要做出的改變是，訓練RNN使其也可以預測出在下一個時間步長中賽車被火球擊中的概率。這樣，VAE / RNN組合模型可以作為一個獨立的環境被封裝起來，并用于訓練控制器。這就是“世界模式”的概念。

我們將幻覺學習的概念總結如下：

角色的初始訓練數據不過是與真實環境的隨機互動。通過這一互動，它對世界“如何運作”形成了一種潛在的理解——世界運作的物理規律，以及自己的行為會如何影響世界的狀態。

然后，它可以利用這種理解為一個給定的任務建立一個較佳策略，甚至無需在現實環境中進行測試，因為它可以使用自己的一套環境模型作為各種測試的“試驗場”。

就像嬰兒學走路一樣。小嬰兒通過自己的探索建立一個初步的世界觀，明白自己的動作會帶來的后果，然后一步步調整自己的策略。在這一過程中，嬰兒甚至能夠在腦海中進行自我模擬。

最后，獻上這篇論文的動態演示鏈接：

https://worldmodels.github.io/

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