谷歌母公司Alphabet的DeepMind在上一年年末宣布在《科学》杂志上的一篇论文中，具体介绍了AlphaZero，这是一种人工智能体系，能够教自己怎么把握国际象棋，日本象棋shogi的变体以及我国的棋盘游戏Go。在每种情况下，它都打败了世界冠军，证明了学习具有完美信息的两人游戏的窍门-也就是说，能够将从前产生的一切事情奉告任何决议的游戏。

可是AlphaZero的优势是知道它要玩的游戏规矩。为了寻求一种能够自学规矩的高功能机器学习模型，DeepMind的团队规划了MuZero，该模型将根据树的查找(其间树是用于从调集中定位信息的数据结构)与学习的模型相结合。 。 MuZero猜测与游戏方案最相关的数量，然后使其在57种不同的Atari游戏中到达职业抢先的功能，并与Go，象棋和将棋中的AlphaZero的功能相匹配。

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研究人员说，MuZero为许多实践范畴中的学习办法铺平了路途，尤其是那些缺少沟通规矩或环境动态性的模仿器的范畴。

科学家在描绘其作业的预印论文中写道：“方案算法……在人工智能范畴取得了巨大成功……可是，这些方案算法都依赖于环境动态常识，例如游戏规矩或准确的模仿器。” “根据模型的学习旨在通过首要学习环境动力学模型，然后针对所学模型进行规划来处理此问题。”

根据模型的强化学习

从根本上说，MuZero会接纳调查成果(即Go木板或Atari屏幕的图画)并将其转化为躲藏状况。该躲藏状况通过接纳从前状况和假定的下一个动作的进程进行迭代更新，而且在每个过程中，模型都会猜测方针(例如，下棋)，价值函数(例如，预期的获胜者)和即时举动。奖赏(例如，通过打法得分)。

正如DeepMind研究人员所解说的那样，强化学习的一种方式-模型是MuZero和AlphaZero的核心技术，通过奖赏使AI署理朝着方针行进。该表单运用猜测下一步的状况转化模型和猜测奖赏的奖赏模型，将给定环境建模为中心过程。

一般，根据模型的强化学习侧重于直接在像素级别对调查流进行建模，可是这种粒度级别在大规模环境中在核算上十分贵重。实践上，没有一种现有的办法能够构建一个模型来促进在Atari等视觉杂乱范畴中的方案。即便在数据功率方面，成果也落后于通过杰出调整的无模型办法。

关于MuZero，DeepMind而是采用了一种侧重于价值函数的端到端猜测的办法，在该办法中，对算法进行了练习，以使希望的总和与实践操作中的希望值相匹配。该体系没有环境状况的语义，而仅输出战略，价值和报答猜测，类似于AlphaZero查找(虽然已推行到答应单署理域和中心报答)的算法运用该算法来生成引荐的方针和预算价值。这些反过来又用于奉告已玩游戏中的动作和终究成果。

DeepMind团队将MuZero应用于经典棋盘游戏Go，国际象棋和将棋作为挑战性方案问题的基准，并应用于开源Atari学习环境中的一切57款游戏，作为视觉上杂乱的强化学习范畴的基准。他们对体系进行了五个假定过程的练习，并在棋盘游戏中运用了100万个小批量(即小批练习数据)，其间棋盘游戏的巨细为2,048，而Atari中的巨细为1,024，每次查找，围棋，象棋，和Shogi，并在Atari中为每次查找供给50个模仿。

关于Go，虽然运用了较少的全体核算，MuZero的功能仍是略超越AlphaZero的功能，研究人员说，这证明它或许现已对其方位有了更深化的了解。至于Atari，MuZero在57场竞赛中的均值和中位数归一化得分均到达了新的水平，在57场竞赛中的42场中体现优于从前的最新办法(R2D2)，而且体现优于从前的最佳模型一切游戏中根据办法的办法。

接下来，研究人员评价了MuZero的一个版别-MuZero Reanalyze，该版别已进行了优化，可进步采样功率，并将其应用于75场Atari游戏中，每场游戏一共具有2亿帧经历。他们陈述说，它办理的标准化分数中位数为731%，而之前的最新无模型办法IMPALA，Rainbow和LASER分别为192%，231%和431%，一起所需的训练时刻大大削减(12小时与Rainbow的10天比较)。

最终，为了更好地了解该模型在MuZero中扮演的人物，团队将要点放在Go和Pac-Man女士身上。他们将运用完美模型的AlphaZero查找与运用学习模型的MuZero的查找功能进行了比较，他们发现MuZero甚至在进行比通过练习的查找更大的查找时，也能够匹配完美模型的功能。实践上，每步仅进行6次模仿-少于每次履行的模仿次数，不足以掩盖吃豆女士的一切8种或许的举动-MuZero学会了有用的方针并“敏捷得到改进”。

研究人员写道：“人工智能的许多打破都根据高功能方案。” “在本文中，咱们介绍了一种结合了两种办法的优势的办法。咱们的算法MuZero在其所喜爱的范畴(逻辑杂乱的棋类游戏，如国际象棋和围棋)都与高功能规划算法的超人功能相匹配，而且在功能上优于最新的无模型[强化学习]算法他们喜爱的范畴-外观杂乱的Atari游戏。”